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Python/TerminalSample の変更点


#author("2022-11-07T17:22:29+09:00;2022-11-07T17:21:50+09:00","default:inoue.ko","inoue.ko")
*Python Sample code
#author("2023-09-04T11:46:39+09:00;2022-11-07T17:22:29+09:00","default:inoue.ko","inoue.ko")
*Python|Terminal Sample
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**はじめに
このページでは Terminal を使う前提で、Python のサンプルコードを紹介します。JupyterNotebook を用いる方法については、[[GoogleColaboratory]] のページを参照してください。
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**Python環境の確認

***Terminal
MacOS のターミナルを使います。移動>ユーティリティーからターミナルを起動し、ついでにアイコンをドックに登録しておくのが賢明です。
注)そもそもTerminal って何? という方はこちら → [[Terminal]]

Macを利用している方であれば、Python3系(旧OSの場合 Python 2.7)がインストール済みです。Mac の Terminal を起動後、$プロンプトに続けて以下のようにタイプして下さい。
 $ python -V

以下のようにバージョンが表示された場合は、利用できる状態です。
 Python 3.6.X

旧OSの場合、Python 2.7.X など、2系のバージョンが表示されます。 最新の Python3系 を使う場合は、Python公式 https://www.python.org/ からパッケージをDLしてインストールして下さい。

インストール後にバージョンを確認するには、以下のように python3 を使います。2系と3系は別なので、注意が必要です。
 $ python3 -V
 Python 3.7.X
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***Python の起動
Pythonが利用できる状態であることが確認できたら、Terminalの $プロンプトに続けて以下のように python とタイプして下さい。Python のコンソール環境が起動して利用できる状態になります。
 $ python(またはpython3)
以下のような表示のあと、>>> プロンプトが出て入力待ちになります。
 Python 3.6.5 (v3.6.5:f59c0932b4, Mar 28 2017, 03:03:55) 
 [GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin
 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
 >>>
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***Python の終了
Python を終了して、通常のターミナルに戻すには、以下のように終了コマンドを入力します([CTRL] + [D] でも終了します)。
 >>> quit( )

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**インタラクティブ モード|簡単な計算
計算式や、代入文を入力することで、以下のように動作します。
-計算機として使う
 >>> 2+2
 >>> 4 ← python が結果を表示します。

-プログラムの入力例
 >>> a = 2
 >>> b = 5
 >>> a+b
 >>> 7 ← python が結果を表示します。
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**スクリプト モード|プログラムを書いて実行する
プログラムをテキストファイルとして記述して走らせるものです。
-Pythonスクリプトの記述と保存には [[テキストエディタ>TextEditor]]を使用します。プログラムのソースを書くだけですが、できれば [[Atom]] のような、多言語対応のものを使う方が効率がいいでしょう。
-Pythonスクリプトは、拡張子 ''.py'' を付けて保存します。
-プログラムの実行は、Terminal から python コマンドで行います。
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'''''以下、作業の流れを説明します。'''''
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***作業フォルダをつくる
この種の作業では、 .py ファイルや、プログラムに関連するデータ等をまとめて保存するための作業用のフォルダ(例えば SamplePy01)を任意の場所(例えばデスクトップ)に作成します。
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***エディタでコードを書く
まずは、以下のソースをエディタにコピー&ペーストして sample.py として保存して下さい。

''sample.py''
 a = input( "a =" )
 b = input( "b = " )
 a = int( a )
 b = int( b )
 c= a*b
 print( "a x b = ", c )

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***ターミナルを起動
Terminal を起動して、作業ディレクトリに移動します。

-方法1(推奨)
Macの場合は、以下のようにして Terminal を起動すると簡単です。
--Terminal のショートカットアイコンを Dock か デスクトップに登録します。
--Pythonの作業フォルダアイコンを Terminal アイコンに重ねるかたちで起動すると、その時点で作業フォルダがカレントディレクトリになっています。

-方法2
--普通にTerminal を起動
--cd コマンドで作業ディレクトリに移動
 $ cd /PATH/TO/SamplePy01
--以上で、作業フォルダがカレントディレクトリになります。

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***プログラムの実行
-Pythonスクリプト実行させる場合は、以下のように Terminal の$プロンプトから、当該 .py ファイルを指定して起動させます。
 $ python  sample.py
 $ python3  sample.py ←  Python3 の環境の場合はこちら

-実行すると2回の入力が求められ、それらの積が結果として表示されます。
''実行結果''
 a = 4 ← 入力
 b = 5 ← 入力
 a x b = 20 ← 結果の表示
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***参考イメージ
以下、作業フォルダ(上)とTerminal(下)の参考イメージです。
#image(SamplePy01.jpg)
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**ライブラリパッケージの導入
Python には、はじめから標準的なライブラリが付属していますが、例えば、グラフィックス、ゲーム、機械学習など、多くのサードパーティ製のパッケージがあって、それらを導入することで、作業効率は格段に上がります。
 このライブラリの活用には、''pip''( Pip Installs Packages または  Pip Installs Python )というパッケージ管理ツールを使います。まずは、この pip について確認しましよう。ターミナルで以下のようにタイプしてみて下さい。
 $ pip -V
以下のようにバージョンが表示されるはずです。
 pip 8.0.1 from ・・・ファイルの場所・・
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***パッケージの管理
pip はパッケージの依存関係を管理してくれるので、Terminal から以下のようにタイプするだけで、簡単にインストール/アンインストールできます。
 $ pip install パッケージ名
 $ pip uninstall パッケージ名
注意)この話は、Mac標準のターミナルから Python を使っている前提です。Anaconda のターミナルの場合は conda コマンドでインストールするのが無難です(事例後述)。
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***事例 Pygame
-ゲーム開発用パッケージのインストール
 $ pip install pygame

-同梱されたサンプルを試す
以下のコードで簡単にゲームの動きを確認できます
 import pygame.examples.aliens
 pygame.examples.aliens.main()
その他のサンプルの情報は[[こちらです>http://westplain.sakuraweb.com/translate/pygame/Examples.cgi#pygame.examples.oldalien.main]]

- Python で書かれたゲームをダウンロード(以下事例)。
https://github.com/leerob/Space_Invaders
&small(画面右にある緑のボタン [ Clone or Download ] をクリックして zip を DL);

-DL>解凍したフォルダのアイコンを Terminalアイコンに重ねて Terminal を起動。プログラムのあるフォルダがカレントディレクトリになります。

-プロンプトから以下のようにタイプ
 $python spaceinvaders.py
これで動くはずです。
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***Anaconda 環境での試走
同様のことを Anaconda 統合開発環境でも
試してみました。以下の手順です。
#image(Spyder.png,right,40%)
-Environments の▶︎から OpenTerminal でライブラリを追加
 $ conda install pygame
-開発環境 Spyder を起動
-spaceinvaders.py を開く
-▶︎ボタンで実行
-右のようになります。

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**Python でデータサイエンス
Python は近年のデータサイエンス(A.I.)の開発における主力言語となっています。以下のページのサンプルプログラムは、Python で記述しています。

-[[DataScience]]
-[[DataVisualization]]
-[[MachineLearning]]
-[[NeuralNetwork]]

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