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Python

Python


Pythonはさまざまな分野のアプリケーションで使われているインタープリタ型のプログラミング言語です。クリーンで読みやすい文法、手続き型のコードによる自然な表現、直感的なオブジェクト指向、事実上すべてのタスクをこなせる広範な標準ライブラリとサードパーティのモジュール、アプリケーションに組み込んでスクリプトインタフェースとして利用することが可能・・など様々な利点があります。
 Google社においても C++、 java と並ぶ3大言語のひとつとして位置づけられていて、Googleが公開している人工知能のAPI TensorFlow も Python のライブラリのひとつとして位置付けられています。

開発環境を含めてオープンソースです。無償でダウンロード>インストールして利用することができます。


はじめに

各種配布元

公式サイト上でPythonを試す

公式サイト の画面上で黄色のボタンをクリックすると(左下図)、仮想コンソールが起動します。右下図のように、その動作を試すことができます。
pythonSC01.jpg pythonSC02.jpg




開発環境の準備

はじめに

Pythonには、2系と3系があって、これらは互換性がありません。

様々な開発環境

以下のような開発環境があります。ローカルPC上で複数の開発環境を混在させるとシステムプログラムの衝突が生じるので、いずれかを選択することをお勧めします(Google Colaboratory はクラウド環境なので、PCのローカル環境とは無関係に採用できます)。

Mac の Terminal

Macには標準で Python 2.7 がインストールされているので、Terminal を起動すれば、すぐに体験することができます。開発に必要なのは、プログラムを書くためのテキストエディタのみです。あとは Terminal からコマンドを打てば動きます。以下、手順の例です。

以下のページに、もう少し具体的な説明を記載しています。
Python/Sample


Python IDLE

公式サイトからPython をインストールすると(Win / Macとも)アプリケーションメニューに Python が追加され、そのダブルクリックで、統合開発環境(IDLE)が起動します。配布元は以下。

ウインドウの中のプロンプト等は、Terminalで見えるものと同様ですが、ウインドウには専用のメニューが並びます。
インタラクティブモード、スクリプトモード、同様に使えます。カレントディレクトリを意識することなく、普通にファイルを開いて走らせることができるので、Terminalの利用よりもハードルが下がります。


Anaconda

Anaconda はデータサイエンス向けの統合開発環境で、科学技術計算などを中心とした数多くのモジュールやツールが独自の形式でパッケージされています。ソースコードエディターはもちろん、Python 2系、3系を仮想環境を分けて利用できるなど、本格的な活用を考える場合は、これをインストールして活用するのが良いでしょう(ディスク領域は1GB以上使います。)

注意


Google Colaboratory

Google Colaboratoryとは、Googleの仮想マシン上で動くPythonの実行環境で、Jupyter NotebookというWebアプリケーションを利用します。Googleアカウントがあれば、ブラウザから誰でも無料で利用できます。特にAIを含むデータサイエンス系の開発では、クラウド上のGPU環境が使える点で、ローカル環境よりも優れています。登場以来、非常に注目を集めている存在です。
https://colab.research.google.com

また、Jupyter Notebookは、ブラウザ上でPythonのコードの編集とインタラクティブな実行ができるだけでなく、テキストドキュメントを挿入したノートとして情報共有する仕組みを実現したオープンソースのWebアプリケーションです。数値シミュレーション、統計モデリング、データの視覚化、機械学習などを得意とする、総合的なデータサイエンスツールです。

使い方

入門サイト(外部リンク)


Python の活用例





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DATA

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Last-modified: 2019-09-02 (月) 20:49:07