Python初心者へJupyterLabをオススメする理由

python

Pythonをやるのに、躓きにくい環境ってどれだろう?

Pythonを楽に試せる環境をつくるオススメの方法

JupyterLabがおすすめ!

Anaconda のインストール - python.jp
Anaconda はデータサイエンス向けの環境を提供するプラットフォームです。科学技術計算などを中心とした、多くのモジュールやツールのコンパイル済みバイナリファイルを提供しており、簡単にPythonを利用する環境を構築できます。 Anaconda はPython
  • ブロックごとに実行できる!
  • 外部ファイルの参照が楽!

環境の選択肢と考えるポイント

上がオススメだよ!で終わっても良いのですけれど。どう違うのかを記していきましょう。
選択肢は大きく次のふたつ

1.メモ帳等のテキストエディターを使う
2.JupyterLabやGoogleCoraboratry等の開発環境を使う

ポイントとしては次です
・より手軽に始められる
・より手軽にプログラムの動作を試せる
・より手軽に外部ファイルの参照ができる

テキストエディターでのプログラミング

  1. Pythonをインストールします
  2. エディタでプログラムをかいて、aaaaa.pyみたいな名前をつけます
  3. コマンドプロンプトを開き、保存してるフォルダに移動します
  4. aaaaa.pyと打ち込んで実行します
  5. プログラムの全行が実行されます。

最初は構文のミスが多くて当たり前だから、特に全行実行することになるのは大変かなと思います。

エディターはたくさんあるようですけど、個人的にはatom使ってて特に不満はありません

  • 行数が表示される
  • カラムが分けられて複数のファイルを開ける
  • 入力の補助もある
Sunsetting Atom
We are archiving Atom and all projects under the Atom organization for an official sunset on December 15, 2022.

直接うちたい!という方はこちらでPythonをインストールしましょう

Welcome to Python.org
The official home of the Python Programming Language

総合開発環境でのプログラミング

JupyterLab

  1. Anacondaをインストールします
  2. JupyterLabを立ち上げます
  3. プログラムを書きます
  4. Shift+Enterでセル内のプログラムを実行します

この「 Shift+Enterでセル内のプログラムを実行 」がとんでもなく便利です。
そのセルだけで実行できるから、文法的に動くのか随時確認できるんです!

初心者のうちはとても大きな恩恵です。
自分のPC上ですから、csvやexcelファイルの管理も直感的にできてカンタンです。

Anaconda のインストール - python.jp
Anaconda はデータサイエンス向けの環境を提供するプラットフォームです。科学技術計算などを中心とした、多くのモジュールやツールのコンパイル済みバイナリファイルを提供しており、簡単にPythonを利用する環境を構築できます。 Anaconda はPython

GoogleCoraboratry

  1. GoogleDriveでCoraboratryを有効にします
  2. プログラムを書きます
  3. Shift+Enterでセル内のプログラムを実行します

特別なインストールもなし!ブロックごとに実行もできる!
そして何より良いところはGoogleDriveにファイルがあるからどこからでも操作できる!

えくせれんと!

一方、GoogleDriveにファイルを上げて参照するときにコードを打ち込んだりするのが、若干面倒です。

一からファイルをつくることって少ないですし、やはり外部参照することが多いと思うのです。
将来的にはぜひ使える方が良いと思うのですが、一旦はJupyterLabの方がハードルは低いかなと思っています。

躓く要素は1つでも減らしていきましょう!ちょいと打てるようになってから、便利と思ったら使ったらいいんです 。

Google Colab

初心者へのオススメ環境

ということで、AnacondaをインストールしてJupyterLabから練習していくことをお勧めします!Anacondaを入れれば、有名な外部ライブラリやPython自体もインストールしてくれます。

一番最初は何回も試して、「動いた!」っていう喜びを重ねるのが第一です。

その為に一番楽で躓きにくいのは、JupyterLabかなと思って紹介しました。

ではまた一緒に学んでいきましょう!