python入門 Windows 環境構築 Jupyter Notebookインストール編 (その2)

python

それでは今回は、前回の続きとして、pythonの統合開発環境(IDE)である、Jupyter Notebookのインストール方法を解説していきたいと思います。

Jupyter Notebookのインストール

前回からの続きの場面として、condaの仮想環境である (py37_jpnb) という環境から、始めたいと思います。既に、python3.7 がインストールされている、仮想環境から始めるという事です。もしわからなめれば、こちらを参照してみて下さい。それでは、コマンドプロンプトに、下記のコマンドを打ち込み、Enterキーを押して実行しましょう。

conda install notebook ipykernel

conda install は、conda を利用して、パッケージをインストールするためのコマンドです。同様のコマンドに、pip があります。conda は pip の上位に位置していると思っています。大抵のモジュールは conda でインストールを試して、うまくいかないようであれば、pip を使ってインストールする、という感じです。

それでは、”conda install notebook ipykernel” の実行の話に戻ります。左記コマンド実行したら、途中で “y” を入力し、最終的な実行結果が、下図になります。(ちょっと、途中経過が消えてしまいましたが。。。)

続けて、下記のコマンド実行です。こちらも、”Jupyter” モジュールのインストールです。

conda install jupyter

再度、途中で “y” を入力してください。1分弱インストールを待ち、コマンド入力画面にもどれば、これでインストール作業は完了です。

Jupyter Notebookの起動

つぎに、 Jupyter Notebook を起動してみましょう。下記のコマンドを、コマンドプロンプト上で実行します。

jupyter notebook

実行しますと、ホームページビュワーが開き、下図のような開発環境が開きます。私のデフォルトビュワーは、chrome にしておりますので、下図のように chrome のウィンドウが開きます。

簡単なプログラムの実行

新規にファイルを作成し、簡単なプログラムを実行してみましょう。画面左側の “New” をクリックし、”Python 3 (ipykernel)” をクリックしましょう。下図のような、新しいタブが左隣に表示されます。

こちらの画面に、下記のコードを入力しましょう。

print('Hello world!')

入力し終えたら、実行します。実行は、Shiftキーを押しながら、Enterキーを押します。そうしますと、下図のようになり、入力したコードが実行されます。

In[1] というのが、1番目に実行したコードのかたまり、という意味を表しています。次に、新しいコードを実行するごとに、In[2]、In[3] と、数字が上がっていきます。そのすぐ下の行に、上の行で実行した結果が表示される仕組みです。

ホームページビュワー上に、プログラム開発環境が表示されるなんて、なんて斬新なんでしょうと、年老いた私には感じられました。これからプログラミングを始める人は、これが当たり前なんてことになるんでしょうね。これからの未来が、いったいどういった世界になっていくのか、考えただけでも、ワクワクする気持ちになります!

ファイルの保存と Jupyter notebook の終了

ファイルを保存して、 Jupyter notebook を終了してみましょう。画面左上の、ディスクアイコンをクリックしましょう。これだけで、ファイル保存が完了です。つぎに、ファイルを閉じます。左上の “File” をクリックし、”Close and Halt” をクリックです。すると、タブが閉じ、最初のタブの画面があらわれます。そこには、今保存したファイルが、”Untitled.ipynb” というファイル名で表示されています。(下図)

もう一度、同じファイルを開きたい場合は、 “Untitled.ipynb” をクリックすれば、先ほどのタブが再度表示されます。それでは、最後に、Jupyter notebook を終了してみましょう。画面左上の “Quit” をクリックです。下図が現れます。

この状態で、一番左上隅のバッテン印をクリックすれば、ホームページビュワーが閉じ、Jupyter notebook が終了されます。残されたコマンドプロンプトも、 一番左上隅のバッテン印をクリックで、閉じましょう。

まとめ

いかがでしたでしょうか?これで、python の開発環境、Jupyter notebook の環境が整いました。次回からは、もう少し実践的で、python チックなプログラミングの内容を説明していきたいと思います。ご購読、ありがとうございました。

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