Python環境構築【Anaconda】

はじめに

Pythonは、シンプルで読みやすく、強力なプログラミング言語として、多くの分野で利用されています。データサイエンス、機械学習、ウェブ開発、スクリプト作成など、さまざまな用途に対応できるため、初心者から上級者まで幅広いユーザーに支持されています。

Pythonを使ってプログラミングを始めるためには、まずPythonの開発環境を整える必要があります。このプロセスは「環境構築」と呼ばれ、PCにPythonをインストールし、適切な設定を行うことを指します。

Pythonとは何か

Pythonの概要

Pythonは、1991年にグイド・ヴァンロッサムによって初めて公開された高水準のプログラミング言語です。シンプルで読みやすい文法を持ち、初心者にも優しい設計となっていますが、その一方で多機能で強力なライブラリを備えているため、上級向けな開発にも広く使用されています。

Pythonは無料で利用できます。オープンソースとして開発が進められています。そのため、誰でも自由に使い、改良することができます。

Pythonのバージョン

Python 2系とPython 3系の違い

Pythonには主に2つのバージョン系列が存在します：Python 2系とPython 3系です。Python 2系は、長い間多くのプロジェクトで使用されてきましたが、2020年1月に公式サポートが終了しました。一方、Python 3系は現在の標準バージョンであり、新機能や改善が継続的に追加されています。

Python 3系は、Python 2系と互換性のない変更がいくつか含まれています。例えば、print文が関数に変更されました（print "Hello"からprint("Hello")）。

Pythonのバージョン選択は、プロジェクトの要件や互換性を考慮して行う必要がありますが、ほとんどの場合、最新のPython 3系を使用することが推奨されます。

PythonとAnaconda

Anacondaの概要

Anacondaは、データサイエンスや機械学習に特化したPythonのディストリビューションです。Anacondaには、Pythonだけでなく、多数のライブラリや分析するのに便利なツールが事前にインストールされており、環境構築が簡単に行えます。これにより、データ解析や科学計算のプロジェクトをすぐに始めることができます。

Anacondaは、データサイエンスや機械学習に関わるプロジェクトに最適な環境を提供します。初心者から上級者まで、多くのユーザーがAnacondaを利用することで、効率的に開発を進めることができます。

Pythonのインストール

Pythonのインストールは、公式サイトから行う方法とAnacondaを使用する方法の2つがあります。それぞれの手順を説明しながら、Pythonプログラムに関連する用語も紹介します。

Pythonの公式サイトからのインストール手順

1python --version

Anacondaのインストール手順

Pythonプログラム用語の説明

• 実装する：
  • コードを書いて、特定の機能や動作を実現することです。
• コード：
  • プログラムのソースコードのことを指します。Pythonのコードは、人間が読んで理解しやすいように書かれます。
• ソース：
  • ソースコードの略で、プログラムの元となるコードのことです。
• パッケージ：
  • ある機能を実装した複数のモジュールやライブラリの集合体です。再利用可能なコードをまとめて提供します。
• pip：
  • Pythonのパッケージ管理ツールで、パッケージのインストールや管理を行います。

1pip install パッケージ名

• easy_install：
  • かつて使用されていたパッケージ管理ツールですが、現在はpipが推奨されています。
• conda install：
  • Anacondaのパッケージ管理ツールで、環境やパッケージの管理を行います。

1conda install パッケージ名

• エディタ：
  • コードを編集するためのソフトウェアです。Sublime Text、Visual Studio Code、Atomなどがあります。
• IDE（統合開発環境）：
  • コーディング、デバッグ、テスト、実行を一つの環境で行えるソフトウェアです。PyCharmやSpyderなどが有名です。
• 対話環境：
  • Pythonのコードを対話的に実行できる環境です。PythonのシェルやJupyter Notebookなどが該当します。

Palm

東京通信大学3年生

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私はpalm(ぱるむ）です。お花や自然が大好きです。専門学校でWeb開発を学び、東京通信大学に編入しました。得意分野は、ウェブ開発（フロントエンド、バックエンド）や機械学習（自然言語、データ分析）です。趣味で色々デモ開発をしています。