こんにちは、かずきです！
「プログラミングを始めたい！」
そう思って「Python 始め方」と検索すると、たくさんの手法や専門用語が見つかり、どれを選べばいいのかわからなくなってしまった…なんてことはありませんか？
Jupyter Notebook、Anaconda、Google Colab、Visual Studio Codeなどなど…
聞いたことない単語ばかりで登場し、
「なに言ってるのかわからない…」
「結局、どの方法が一番いいんだろう？」
「初心者にとって一番優しい方法はどれなの？」
そんな疑問を持ってしまう方も多いのではないでしょうか。
そこで、この記事ではメジャーなPythonの始め方を取り上げ、それぞれの違いや特徴をわかりやすく解説していきます。
初心者の方でも自分にピッタリの方法を選べるように、メリット・デメリットも解説していきます。
この記事を読むことで、あなたにとって最適なPythonの始め方が見つかりますよ。
それではよろしくお願いします！
ローカル環境にPythonインストール
Pythonを始める方法はいくつかありますが、今回はその中で３つの方法を紹介します。
まず紹介するのは、最も一般的に使われるローカル環境にPythonをインストールする方法です。
Pythonを本格的に学びたい方や、仕事でPythonを使ったシステム開発に携わりたい方におすすめの手法です。
どんな方法？
ローカル環境にPythonをインストールする方法では、自分のPCに直接Pythonを導入します。
Python公式サイト（https://www.python.org/）からインストーラーをダウンロードし、PCにセットアップを行います。
先ほども書いた通り、この方法は最も一般的な手法で、仕事や業務でPythonを使用する場合に使用されることが多いです。
また、Visual Studio Code（VSCode）などの統合開発環境と組み合わせることで、ソースコードが書きやすくなったり、デバッグがしやすくなったりするので、プロの開発者にも利用されています。
メリット
ローカル環境にPythonをインストールする一番のメリットは、軽量でシンプルな点です。
動作に必要なツールを最小限に抑えられるため、あまり負荷をかけることなく、スムーズに動作させることができます。
さらに、自分が必要なツールやライブラリを自由に選んでインストールできるので、シンプルで管理しやすい環境を構築できるのも魅力です。
そのため、プログラミング初心者からプロの開発者まで幅広い層に使用されています。
デメリット
ローカル環境でPythonをインストールする際のデメリットは、ライブラリやパッケージの管理を自分で行う必要がある点です。
例えば、データ解析に必要なライブラリや、ウェブ開発用のフレームワークなどを自分でインストールしなければなりません。
そのため最初のうちは手間取ることが多いかもしれません。
なにもわからないまま使い続けて、気づいたら大量のパッケージがインストールされている！
なんてこともよく起きます。私も過去にやらかしました 笑
触りながら時間をかけて慣れていくようにしましょう。
- ローカル環境にPythonをインストールする方法は最も一般的に使用される手法で、仕事で使用されることが多い
- インストールするものが少ないため、PCに負荷をかけずに使用できる
- ライブラリやパッケージの管理は自分で行う必要がある
Jupyter Notebookを使用する方法
２つ目に紹介するのは、Jupyter Notebookを使用した方法です。
この方法はデータ分析や機械学習を行い方におすすめの手法です。
どんな方法？
Jupyter Notebookは、データ分析や機械学習でよく使われるツールです。
プログラムのコードとその実行結果をひとつの画面で確認できるため、データを視覚的に扱う時に便利です。
さらに、Anacondaという拡張版を使うことで、多くのライブラリを簡単に管理でき、より強力な分析環境を構築できます。
Jupyter Notebookを使いこなせると、データの探索や可視化がスムーズになり、効率的に作業を進められます。
メリット
Jupyter Notebookの一番のメリットは、コードとその実行結果を同時に確認できる点です。
これにより試行錯誤しながらデータの可視化や分析を行うことができ、すぐに結果を確認することができます。
また、コードを少しずつ書きながら実行できるため、デバッグやエラーの原因特定がしやすく、初心者にとっては使いやすいツールです。
デメリット
Jupyter Notebookはプロジェクト全体を一貫して管理することが難しいです。
そのため、大規模な開発や複雑なシステムを構築する時には他の方法を使用した方が良いこともあります。
また、Anacondaを使用する場合、環境設定や依存関係の管理が複雑になることもあるので、初心者が設定すると手間取ることも少なくありません。
- Jupyter Notebookを使用した方法は、データ分析や機械学習をしたい方におすすめの方法
- コードを書きながら実行できるので、初心者にとって使いやすい
- 大規模な開発や複雑なシステム構築には向かない
クラウドベースのPython環境（Google Colab）
最後に紹介するのはクラウドベースのPython環境を使用する方法です。
代表的なのはGoogle Colabなので、今回はGoogle Colabについて書いていきます。
この方法は手軽にPythonを始めてみたい方におすすめの手法です。
どんな方法？
Google Colabは、ブラウザ上でPythonを実行できるクラウドベースの環境です。
インターネットがあればどのPCでも使用できるので、セットアップする必要がなく、すぐにPythonを始めることができます。
また、Google ColabはGoogleのクラウドサービスなので、無料で利用できることもポイントです。
機械学習やディープラーニングなど、負荷の高い作業を気軽に試すことができます。
メリット
Google Colabの最大のメリットは、インターネットがあれば誰でも使用できる点です。
PCにPythonを使用するためのツールをインストールする必要がないので、手軽にPythonを始めることができます。
また、クラウド上で動作するため、古いPCやスペックが低いPCを使っていても快適にPythonを使用できるのも良い点です。
とりあえずPythonを触ってみたいという方にはピッタリの方法です。
デメリット
Google Colabはオンラインのサービスなのでインターネット接続がなければ使用できない点がデメリットになります。
外出先やネット環境が不安定な場所では利用が難しいこともあります。
また、無料版では実行時間や使用できるパッケージに制限があるので、長時間の処理や大規模データの分析には向いていません。
さらに、クラウド上で動作させるため、ローカル環境と比べて不安定なこともあります。
例えば、Google側でメンテナンスなどがあればその間は使用できなくなります。
- Google Colabインターネットを使ってGoogleが準備してくれているPythonを使用する方法
- 準備するものが少ないため、とりあえずPythonを使ってみたい方におすすめ
- Googleが準備している実行環境に依存するため制限が多い
まとめ
この記事では、Pythonの始め方を３つ紹介しました。
目的や用途によって手法が変わるため、自分に合った方法を選んで学んでいきましょう。
それぞれの手法を簡単に振り返ると、次の通りです。
| 使用方法 | こんな人におすすめ！ |
|---|---|
| ローカルにインストール | 本格的にPythonを使って開発したい人 |
| Jupyter Notebook （Anaconda） | データ分析や機械学習に興味がある人 |
| Google Colab | とりあえずPythonを触ってみたい人 |
私個人としては、最初からローカル環境にPythonをインストールする方法がおすすめです。
開発を進めていくと、最終的にはこの方法が一番使いやすく、どんな場面で役に立つからです。
そのため、最初からローカルでの開発に慣れておくことで、プログラミングの基礎スキルを身につけやすくなります。
ぜひ、あなたに合ったPythonの環境を選んで、プログラムを楽しみながら学んでください！
