今回は、python 統合開発環境（IDE）の一つである、Jupyter Notebookのインストール方法について、記述していきます。
python 統合開発環境（IDE）の種類
まずは、python 統合開発環境（IDE）の種類を、思い出せる限り書き出してみます。主には、下記の様な物があります。
- Jupyter Notebook
- Visual Studio Code
- Spyder
- PyCharm
- Eclipse
- Atom
- などなど。。。
Jupyter Notebook を選択した理由
それぞれ、一長一短があることは、自然の説です。この中で、私は、独断と偏見で、Jupyter Notebookを選択しました。その理由は、つぎに挙げるものでした。
- chrome等のホームページビュワー上で動くので、windows以外のlinux等のOSと、互換が効きそう。
- ソースコードと実行結果を、http形式でエクスポートでき、他人にレポート提出するのが楽。
- 同じ職場の、東大卒の若者が、サクサク使っていたので、使い易そうだった。
Visual Studio Codeを試したりもしましたが、プラグインがうまくインストールできなくて、挫折しました。初心者の方には、 Jupyter Notebook が楽かもしれません。ということで、 Jupyter Notebook のインストール方法を説明して参ります。
Anacondaによる、仮想環境の作り方
Jupyter Notebook をインストールする前に、Anacondaのコマンドを使って、仮想環境を構築したいと思います。Anacondaのインストール方法はこちらを、Anacondaを使う理由はこちらを参照ください。なぜ仮想環境を作るのかは、ベースの環境をカスタムして、いじりたくないからです。ベース環境は、素のままで残しておきましょう。やりたいプログラミングの内容ごとに、適時に仮想環境を作るようにしましょう。
それでは、スタートメニューから、Anaconda Prompt(Anaconda3) をクリックして、コマンドプロンプトを起動しましょう。
ここで、先頭に記載されている (base) の意味する所は、今はベースの環境に在る、という事を表しています。ここに、仮想環境を構築するには、
conda create -n 環境名 python=バージョン
例えば、
conda create -n py37_jpnb python=3.7のような、コマンドを打ち込みます。環境名は、自分の好きな名前にします。pythonバージョンも、好きなものを打ち込めばよく、ここでは3.7をインストールすることにします。実行前後の出力は、下記の様になります。(途中で、”y” を入力してください。)
この結果画面にある通り、作成した開発環境に入るには、
conda activate py37_jpnb
つまり、
conda activate 環境名とのコマンドを打ちます。やってみましょう。実行後は、下図になります。
ここで、先頭に注目しますと、(base) から (py37_jpnb) に変更したことがわかります。これは、環境が、(base) から (py37_jpnb) に変わったことを表します。たくさんの環境を作っていきますと、環境の一覧を確認したくなってきます。そのような場合は、下記のコマンドを使用します。
conda info -e実行してみましょう。結果は下図になります。
(base) と (py37_jpnb) の環境があることがわかります。私の場合は、(openCV) という環境もあることがわかります。
まとめ
以上、conda コマンドを使って、仮想環境を構築する所まで説明しました。次回は、この仮想環境に、 Jupyter Notebook をインストールする方法を説明したいと思います。
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