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» 2019年04月02日 05時00分 公開

Python入門:Pythonってどんな言語なの? (2/2)

[かわさきしんじ,Deep Insider編集部]
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Pythonを学ぶための環境

 Pythonに限らず、プログラミングを学ぶ早道は、実際に試せる開発環境を準備して、あれこれと手を動かしながら学習することだ。これには開発環境を入手し、手元のコンピュータにインストールして、必要な初期設定を行い……、と従来であればなるところだ。

 しかし、学習環境の構築は初心者には(心理的にも物理的にも)大変なところがある。会社や学校にそうした環境があるのなら、管理者の言うことに従って、それらを使わせてもらって、本連載の内容を試していくのが一番よい。チャレンジしてみようという方は、ご自分でPythonをインストールした上で、WebブラウザでPythonプログラムを入力したり実行したりできる「Jupyter Notebook」を追加でインストールしてもよいだろう(本フォーラムでもWindowsやmacOS、LinuxへのPythonとJupyterのインストールについて取り上げるつもりだ)。

 「それはちょっと……」という方には、ありがたいことに、すぐにWebで利用できるPython環境が幾つも用意されている。こうした環境は、Google Colaboratoryなど、多数のサイトが提供しているが、ここでは何の登録やログインも必要なく使用できる(ただし、その分、制約もある)環境としてProject Jupyterの「Try Jupyter」ページにある[Try Jupyter with Python]リンク先の環境を紹介しよう。

「Try Jupyter」ページ 「Try Jupyter」ページ

[Try Jupyter with Python]リンクを使ったPython環境

 [Try Jupyter]ページで[Try Jupyter with Python]リンクをクリック(してしばらく)すると、次のような画面が表示され、一時的に使用可能なPython環境が構築される(この環境は実際には、MyBinder.org上で動作している)。

しばらく待つ
しばらく待つ
Jupyter Notebookの実行画面が表示される
Jupyter Notebookの実行画面が表示される

Python環境(Jupyter Notebookのノートブック)の作成


 この画面の[File]メニューにある[New Notebook]をクリックして、さらに[Python 3]という項目をクリックする。

Python 3のノートブックの作成 Python 3のノートブックの作成

 すると、新しいタブが開かれて、そこにPythonコードを入力したり実行したりできる「ノートブック」が新規に作成される。

作成されたノートブック 作成されたノートブック

 少しだけ説明をしておくと、「Jupyter」(Jupyter Notebook)は上に出てきた「Project Jupyter」によるプロダクトで、「Webブラウザ上でPythonコードを実行したり、そのコードについてメモを付けたりできる環境」といえる(計算式とそのメモを書き記した数学のノートのように、Pythonのコードとそのメモを書き記した「ノートブック」を実現するものだと考えるとよいだろう)。ちなみに[Try Jupyter with Python]リンクの隣にある[Try JupyterLab]リンクをクリックすると、実行されるJupyterLabはJupyter Notebookの後継となるバージョンだ(ただし、2019年3月28日時点で筆者が試したところでは、セルに入力したコードを実行できない不具合が発生している)。

 本格的にPythonプログラミングを行うなら、Pythonを始め必要なものをインストールして使うことになるだろうが、Pythonプログラミングの初歩を学ぶ程度なら、Webブラウザで利用可能なJupyter NotebookやJupyterLabでも十分である。

 Jupyter Notebookの一番簡単な使い方は、「In [ ]:」というテキストの横にあるテキストボックス(これを「セル」という)にPythonのコードを入力して、上にある[Run]ボタンをクリックすることだ。これだけで、Pythonを始められるし、何かを間違えても何かが壊れることもない。安心して、Pythonの勉強を始めよう。

一番簡単なJupyter Notebookの使い方 一番簡単なJupyter Notebookの使い方

 このときには、実行ボタンの右の方にあるドロップダウンに[Code]と表示されるようにしておこう。これはセルに入力するものがPythonのコードかそのメモかを指定するものだ(デフォルトでそうなっているので、特に何もしていなければ問題はないはずだ)。

 例えば、前ページで示したコードをコピー&ペーストして、実行している様子を以下に示す。

セルに前ページで紹介したコードを入力して、実行しているところ セルに前ページで紹介したコードを入力して、実行しているところ

 ノートブックを作成して、しばらくの間、操作をしていないと、ノートブックを実行しているWebサーバとの接続が切断されて、セルに入力したコードを実行できなくなる。このときには、次のようなダイアログが表示される。

接続が切れたことを示すダイアログ 接続が切れたことを示すダイアログ

 ダイアログを閉じると、メニューバーの右端にも以下のように「Not Connected」と表示される。

メニューバーの右端に「Not Connected」と表示される メニューバーの右端に「Not Connected」と表示される

 このときには、[Try Jupyter]ページに戻り、[Try Jupyter with Python]リンクをクリックして、Pythonの実行環境(ノートブック)を作成し直す必要がある。本連載を見ながら、上で紹介したPython環境を使うときには時間を空けすぎないようにしよう。

 また、何らかの理由でPythonの実行環境を作成できないこともある。

ユーザーが多すぎて、Pythonの実行環境を作成できなかった ユーザーが多すぎて、Pythonの実行環境を作成できなかった

 上の画像では「Too many users ……」とあることから、ユーザーが多すぎて環境を作成できなかったことが分かる。このようなときには、少し時間をおいてから再度、環境を作成してみよう。


 今回はPythonの概要と、Pythonを学習するための環境について見た。次回からは、この環境を使って、Pythonのコードに触れていこう。

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