概要
こんにちは!! Pythonに限らずプログラミングを始めるうえでもっとも大変なのはズバリ「環境構築」だと思います。 実際ここで挫折してプログラミングに入らない人も多い。。
そこで今回はPythonを勉強する際のオススメの環境構築方法について説明しようと思います。
その1. pythonistaをインストールする。(★オススメ)
iphoneやipadのようなiosデバイスを持っている方限定ですが、pythonistaというiosアプリをインストールすることを強くお勧めします。
1200円とアプリにしてはお高いですが、アプリをインストールするだけでiosデバイス内で完結するpython開発環境が構築されます。
他にない利点としていかが挙げられます。
注目すべきは1のiphoneアプリを開発できてしまう点です。しかもswiftではなくpythonで。しかもmacいらず。
これはとても大切なことでプログラミングを勉強するときにもっとも大切なのは作りたいものがイメージできるかどうかです。
そういう意味でpythonistaは必要な開発環境を揃えてくれるだけでモチベーションを保つという意味でも最適解だと思っています。
その2. Dockerで環境を構築する。
これもオススメの構築方法です。
Dockerとは仮想コンテナ技術。。ざっくりいってしまうとコンピューターの中に仮想的なコンピューターを構築する技術です。
VMWareやPararellDesctopやvirtualboxと似ていますが、それらより効率的にマシンスペックを発揮できます。あなたのPCがmacだろうが窓だろうが関係なくLinuxを使用できるようになります。
プログラミング環境を構築しようとすると色々なライブラリや入れる必要がありローカルでやってしまうと色んなライブラリがインストールされまくった「環境が汚れた状態」によく陥ってしまいます。
Dockerを用いて仮想環境内に開発環境を整えればローカル環境が汚れる心配はありません。
Dockerは主にサーバー向けの技術です。ですので「iphoneアプリとかじゃなくてAmazonみたいなecサイトとかのサービスを作ってみたい!!」という方にはむしろDockerでの開発をお勧めします。
その3.AnacondaとJupyterLabを使う
主にデータサイエンティスト向けの環境構築法です。 データサイエンスってなんだって？IoTにの世の中になって、人通りの数やサイトのアクセス方法などたくさんのデータが集まるようになりました。 データに統計的な処理を加えマーケティングなどに応用していくのがデータサイエンスです。あれです、流行りのディープラーニングです。
Anacondaは基本ローカルにPython開発環境を構築しますが、パッケージ管理をしっかり行っており環境を汚すことがありません。 「AIや統計に興味があるよっ！！」という方にはぜひオススメの環境構築方法です。 高くて重いMatl....ゲフンゲフンっ...なんてやめてみんなこっち使おーぜ！
私めなんぞが解説しなくても優秀な方達がインストール方法をあげてくれています。
