Pythonはプログラミング言語のひとつで、近年では機械学習との相性の良さなどにより急速に普及されている。Pythonの環境構築は、他のプログラミング言語に比べて簡単にできるため、ただ使うだけであればそれほど苦労しないかもしれない。一方で、様々な使い方ができるために、ソフト開発の経験がある人からすると、環境構築に迷ってしまうことがある。そこで、本記事では筆者が実際に試したことのある以下の使い方を比較しながら紹介する。
- Python+Vim （ターミナルベースで開発したい場合）
- Python+VScode （GUIを利用して開発したい場合）
- Python+Jupyter （インタラクティブに進めたい場合）
なお、OSはWindowsを前提として進めるが、特にPython+VimなどはLinuxだと標準的な使い方である。
本記事では、Pythonを使う環境について紹介するため、Pythonに関する説明は最小限にとどめている。主に想定している読者は、他言語を使っていたことがあるが、Pythonの環境構築の方針を決めかねている人である。
はじめに
まず、少なくともPythonを利用するためには、Pythonをインストールしておく必要がある。Pythonの公式サイトから、適切なVersionを選び（なるべく最新が良いが、安定に動作する古いものでも良い）、ダウンロードおよびインストールする。ウィザードに従ってインストールを進めるだけなので、簡単なはずである。ここで、自動的にパスを通すというチェックを入れておくと、何も設定せずともすぐにPythonが使えるようになる。
Python + Vim （ターミナルベースで開発したい場合）
この方法は最もシンプルかつ簡単な使い方である。Linux環境でソフト開発をしていた人にとっては、最も馴染み深い方法だと思われる。Vimはエディタの1つであり、WindowsではこちらもVimの公式サイトからをインストールしなければならない。筆者はVimを使い慣れているためVimと書いてあるが、メモ帳やサクラエディタなど、他のエディタでももちろん構わない。
Pythonはインストールした直後から、コマンドプロンプトまたはPowerShellを開けばPythonを起動できる。試しに、以下のコマンドを入力すると、インストールされているPythonのVersionが確認できる。
python --versionPython用のスクリプトは拡張子に.pyを持つので、例えばtest.pyというファイルがあるとすれば、
python test.pyとすれば、実行することができる。ここで、test.pyの中身を書き換えるときには、先ほどのエディタを用いてtest.pyを開いて編集すればよい。Vimを使う場合は、
vim test.pyとすれば、そのままターミナル上で編集に入れる。このスムーズさがVimの利点の1つでもあり、マウスを一切触らずにコード修正および実行までできてしまう。
他のプログラミング言語でも同様だが、このようにソースコードを毎回用意してソフト開発を進めていく方針であればこの方法で全く問題ない。しかし、Pythonの利点を活かしてインタラクティブにコードを1行ずつ実行して対話するように開発を進めたい場合には、後ほど紹介するJupyterが適している。
Python+VScode （GUIを利用して開発したい場合）
先ほどのターミナルですべて完結する方法は慣れれば使いやすいが、シンプルすぎてやや機能性は劣る。そこで、VScodeなどのエディタや、または有料になるがVisual Studio Professionalなどの統合開発環境(IDE)を用いると、もっと豊富な機能を用いて充実したソフト開発ができる。これは私も使いこなせている自信がないので、具体的な利用法は紹介しない。
利点としてはデバッガなどが利用できたり、ツール特有の機能が利用できたり、といった点である。GUIを利用するため直感的な使い方ができる一方で、マウスを触らないといけない場面も増えてしまう。
Python+Jupyter （インタラクティブに進めたい場合）
最後にJupyterやGoogleColabなどを利用したインタラクティブに進められるものである。こちらはPythonの初心者が1行ずつ理解しながら実行できるため、勉強用としても有用である。データ解析において、マクロをつくって計算などを行う場合にはこの方法は適していない。一方で、pandasなどを利用してデータを逐次的に抽出したり加工しながら解析していくのであれば、この方法が適している。
さいごに
ここまで、私の利用したことがある環境を簡単に紹介した。これ以外にも、有名なものとしてはanacondaなどもある。これらを利用して、pipの代わりにcondaを用いて、pythonのパッケージ管理ができる。
このように、Pythonは様々なモジュールを用いることで多用な使い方ができてしまうために、それを利用するツールなども多岐にわたる。その都度、適した方法を用いるのが理想であるが、自分の環境に慣れることで開発スピードも上がるため、その点は工夫が必要である。この記事も、そこで困っている方の一助になれれば幸いである。今後も、Pythonを使いこなせる便利なツールを発見できたら共有したいと考えている。
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