【Python】Anacondaのインストールと初期設定から便利な使い方までを徹底解説!

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プログラミングの最初は環境構築

今回はpythonの便利ツールと1つである「Anaconda」について、Anacondaとは何か?Anacondaのダウンロード・インストール・初期設定の方法について解説していきたいと思います

ちなみにプログラミングを始める時に、どうしてこのようなツールを使用する必要があるのかというと、プログラミングを自分のPCなどで始める為には、「プログラミングができる環境」を作る必要があります。 その事前準備を、「環境構築」と言います。 「環境構築」は、中級者でも場合によっては、1〜2日を要することもあり、初心者では挫折してしまいがちです。

 32bit版と64bit版のpython

http:// https://www.python.org/downloads/の本家のpythonサイトではWindows用のpythonは32bit版しかありません。もちろんこれは64bit版の動作環境でも普通に機能しますが、64bit版PCの膨大なメモリ領域を使用することができないのでもったいないです。

ですが、Anacondaをインストールすると64Bit版のpythonが使用できるので、Windows環境でPythonのプログラミングを始める人は間違いなくAnacondaをインストールした方が良いです。またLinuxでもMacでもAnacondaの方がデフォルトのpythonより便利なのでインストールした方がいいと思います。

Anaconda(アナコンダ)とは何か?

Anaconda(アナコンダ)とはざっくり説明すると、Continuum Analytics 社によって提供されているPython自体に加えて、ユーザーに人気の高いPythonのパッケージと便利な作業用ツールを一括でインストール可能にしたフリーソフトです。

他にもPythonでプログラミングをよりお手軽かつ便利にしてれる作業環境を提供してくれるツールはPychrmeなども存在しますが、ここでは 「Anaconda(アナコンダ)」をインストールする方法を紹介します。

この「Anaconda」の評価されている点は64bit版のPythonが使える他にも、「JupyterNotebook(ジュピターノートブック)」や「Spyder(スパイダー)」、「vscode」などの使い勝手のいい便利なツールが搭載されているからです。

「Anaconda」はインストールするだけでPythonの作業環境を手軽に構築することができるため、Pythonで作業するにあたって「Anaconda」は非常におすすめです。Anacondaの存在については、Pythonコミュニティーの中で賛否両論がありますが、個人的にはPython単品よりもはるかに便利であるため全然アリだと思います。

多くのPythonの初心者向け参考書を読んで環境構築で挫折を繰り返してきた私の感想では、参考書を読んでPythonを始めるにあたって混乱する最初のポイントが、Python自身の存在とAnconda(Python+パッケージ群+便利ツール)の存在だと思います。

この2つの扱いについては統一されておらず、参考書によって普通のPythonをインストールする方法とAnacondaによるインストールを進めているものがあり、これがイチからPythonを勉強するプログラミング初心者が非常にややこしく感じる原因になっているかなと思います。

そして、Pythonを既にインストールしている状態でAnacondaを入れるとAnacondaの一部ツールが起動しなくなる。正常に動作しなくなるなどの不具合を起こすのも厄介な点です。(正確にはPIPコマンドを使うのがクラッシュする原因のようです。)

なので、すでにPythonをインストールしている場合、Anacondaをインストールする際はPythonをアンインストールするのがいいでしょう。基本は「Anaconda」をインストールしてAnaconda上で作業しましょう。

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Anacondaのダウンロードする方法

以下のサイトから Anaconda をダウンロードできます。

https://www.continuum.io/downloads

インストールするときに 2.73.0~か Python のバージョンを選択する必要がありますが何か特別な理由がなければ、新しいバージョンである 3.0~ の最新バージョン (執筆時点では ver3.6) を選択すれば良いです。

AnacondaにはWindows、OS X、Linux 向けにそれぞれの OS 向けにインストーラーが用意されています。自分が使っているプラットフォームのインストーラーを選択してダウンロードしてください。

Anacondaをインストールする

次はダウンロードしたAnaconda3….exeを起動してインストールします。特にこだわりがなければ出てくる「next」と「I agree」と「finish」をクリックし続けてデフォルトでインストールで問題ないです。途中のチェックボックスも全部チェックを付けてください。

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デフォルト設定の状態でインストールするとC:\Anaconda3にインストールされます。ここで注意したいのが「Pathを通すのを忘れない」という点です。

というのも「Anaconda」のインストール中のチェックボックスに英語で「環境変数を設定するか」という項目があるのですが、デフォルトの状態だとなぜかチェックが外れています。このチェックボックスを外したままインストールしてしまうと後々謎のエラーの原因になってしまうので、絶対にチェックボックスに印をつけるのを忘れないようにしましょう。

忘れてしまった場合は、コマンドプロンプトでPathが通らず、Windows10とかだと「$python  実行するpyファイル」とかやってもコマンドプロンプト側からPythonというコマンドは無いとエラーが出たりするので、面倒ですが再インストールした方がいいです。

Anacondaのインストールの確認

インストールが完了したら、スタート画面⇒Aの欄にある(Win10環境)Anaconda Navigator(アナコンダナビゲーター)起動します。これがANACONDAのホーム画面という感じですね。

一応上で紹介した「JupyterNotebook」や「Spyder」だけではなく、ほかにも便利なツールはあり、AnacondaではPythonだけでなく、RubyやRといったプログラミング言語を使うこともできます。僕はRやRUBYもたまに使うので、こういったAnacondaの仕様は非常に便利で重宝しています。

Anacondaでの環境構築

Anacondaの起動を確認したら、次はAnaconda Promptで、新規の環境構築を行います。なぜわざわざ新しく別の環境を構築する必要があるのかというと、そのままのデフォルト環境でcondaコマンドを使って色んなライブラリをインストールするとライブラリ同士で競合がおきてしまい不具合で起こる可能性があるからです。

そういった懸念を考慮して、Pythonを始めとするプログラミング言語を使った開発ではPC内部に仮想環境を構築して行うのが一般的です。まあ基本的な作業だとデフォルトの環境1つで特に何も問題ないのですが、自分はデフォルト環境を汚したくないので、root環境の他に雑作業用の環境を作っています。

また機械学習とかディープラーニングを行う場合はそのためのライブラリ(Tensorflow・keras)が繊細なので、絶対に環境を分けた方がいいと思います。自分は今のところデフォルトの環境と雑作業の環境と機械学習用の環境と3つの環境がある状態になっています。

Anacondaでの新しい環境の構築はアナコンダプロンプトからでも可能ですが、AnacondaNavigeterからも可能です。方法はナビゲーターを起動して左側のタブの「enviroment(環境)」をクリックします。

すると自分が現在構築したAnaconda環境が表示されます。新しく環境を構築する際は画面下側の「Create」をクリックします。

すると環境の名前と言語をpythonかRのどちらするかと、pythonのバージョンなどを設定できるので、自分が作りたい設定にしましょう。とりあえずデフォルト以外の環境を作りたいという場合はpythonの最新バージョン(執筆時点だと3.6)で指定して「Create」をクリックすれば、OKです。

Anacondaの便利な使い方

Anacondaをインストールしてアナコンダナビゲーターを起動すれば分かりますが、一杯ツールがあってどれを使えばいいのか、何をすればいいのかわからないと思います。この辺も初心者が混乱するポイントなのですが、基本的にAnacondaがpythonでの開発作業で便利なのはpandasやnumpyといった優秀なパッケージがデフォルトで備え付けられているのに加えて便利なツールが存在するからです。

Anacondaに搭載されている便利ツールはたくさんありますがとりあえず、「AnacondaPrompt(アナコンダプロンプト)」と「JupyterNotebook(ジュピターノートブック)」と「Spyder(スパイダー)」の3つで基本的には十分事足りるので、まずはこの3つを使えるようにしましょう。それら3つを使いこなせればあなたも立派なPythonエンジニアです。

とりあえずAnacondaが人気な一番の強みはやはり「Jupyter Notebook」が使えるという点ですね。「Jupyter Notebook」はグラフの描画ができるのに加えて、一行ずつのコード実行やコードの自動添削など便利な機能が盛りだくさんであり、Pythonでデータ分析やAI開発を行う上でとても便利なツールです。

そして、「Spyder」はPythonの総合開発環境で、通常のPythonについているコンソール(IDLE)をより便利にしたものです。ここではIDELと同じようにpyファイルの作成と実行が行えます。なので「JupyterNotebook」で一行一行コードを実行してプログラムを書いていき、完成プログラムをここにコピペして、.pyファイルとして実際に動くかどうかテストするみたいな使い方でいいと思います。

⇒【Python】spyder Idleの使い方

アンコンダプロンプトはアナコンダ環境でのコマンドプロンプトです。ここでcondaやpipを使って新しくライブラリをダウンロード・インストールすることができます。

おわり

以上がアナコンダのダウンロードとインストール&初期設定(環境構築)の方法です。基本的にAnacondaでのpythonによるコード開発はコードを部分部分で実行できる下書き用ノートと言える「JupyterNotebook」と完成したコードを実行するテスト環境の「Spyder」という2つのツールを使っていきます。とりあえずアナコンダをインストールできたら次は「JupyterNotebook」を使ってみてください。

ちなみに「JupyterNotebook」の使い方と基本的なデータ分析の方法は「PythonユーザのためのJupyter[実践]入門」という参考書がとても分かりやすかったので紹介しておきます。

プログラミングを挫折せず最短で習得する方法


プログラミングは小学校の義務教育にも導入され始めており、これから社会人として生きていく上にあたってはもはや出来て当たり前のスキルとなりつつあります。こういう話はテレビや雑誌でも最近増えてきたので、知らない人はいないでしょう。そしてそういう話を聞いて参考書なりを購入して独学でプログラミング勉強しようと思っている人も少なくないでしょう。しかしプログラミングを独学で勉強し始めようと思うものの



・「分からない箇所で詰まって挫折してしまった」

・「勉強する時間が足りない」

・「ネットの記事だと情報が断片的でよくわからない」

・「コードのエラーの原因が分からない」



という壁にぶち当たって、プログラミングの勉強を止めてしまう方が少なくありません。独学でプログラミングを勉強してる時間のほとんどはつまづいている時間です。実際僕も最初のころ独学でプログラミングを勉強していた頃はエラーの原因が分からず丸1日を不意にしてしまった・・・そんな苦い経験がありました。



それで僕は一度はプログラミングの学習を諦めてしまいましたが、就活で現実を知る中で「プログラミングを勉強して、いずれフリーランスとして自由な生き方がしたい」「エンジニアとして若いうちから高収入を得たい」という気持ちから一念発起して侍エンジニアのwebサービスコースに申し込み、プロのエンジニアの方に対面でマンツーマンでPythonによるWebサービス作り方とWeb技術の基本を教えてもらい、ようやくプログラミングが理解できました。


侍エンジニアでは様々なコースが用意されており、HTML・cssなどでWebサイトやWebアプリを作ってみたい人からPythonを勉強してデータサイエンティストやAIエンジニアになりたい人まで幅広いニーズにこたえています。


IT業界と言ってもエンジニアの仕事はプログラミング言語次第でサーバーから機械学習まで多種多様ですし、侍エンジニアの無料レッスン(カウンセリング)を受けてみて、自分のやりたいITの仕事は何なのか?を見つけてみましょう。ちなみに今「侍エンジニア」の無料レッスンを受けると1000円分のAmazonギフト券がもらえるので、試しに受けてみるだけもお得です。







自分は半端に独学やオンラインスクールで勉強して金と時間を無駄にするくらいなら、リアルのプログラミングスクールに通ってしっかりプログラミングを勉強した方がいいと思います。ちなみに今、侍エンジニアに申し込むと、25歳以下の学生の方であれば、受講料が20%OFFになるので超お得です。


そして、プログラミングは大勢で授業を受けたり漫然とオンライン学習をするよりも自分が分からない箇所をピンポイントでプロの講師に直接質問して、ちゃんと納得するというスタイルの方がお金は確かに少し掛かりますが、独学で学ぶよりも絶対にモノになります。
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