Python 環境準備編
Pythonを始めるにはまず環境を整えなければなりません。
環境を整えるといっても複雑なことはしません。
Pythonを使用できる環境にするにはいくつかの方法がありますがここでは2つ紹介していきます。
１つ目
anacondaをインストールする。
Anacondaは、データサイエンスおよび機械学習のためのPythonディストリビューションおよびパッケージ管理プラットフォームです。
（ディストリビューション：配送。 流通。 また、分配された物。 配布物。）
anacondaの特徴を紹介します。
Pythonディストリビューション:
Anacondaには、Pythonプログラムを実行するために必要なPython本体と多くの標準ライブラリが含まれています。Anacondaをインストールすることで、Pythonを簡単にセットアップできます。
パッケージ管理:
Anacondaには、データ分析、機械学習、科学計算などのタスクに役立つ多くのサードパーティのPythonパッケージが含まれています。また、AnacondaはCondaと呼ばれるパッケージ管理ツールを提供し、パッケージのインストール、アップデート、アンインストールを簡単に行うことができます。これにより、依存関係の管理が容易になります。
仮想環境:
Anacondaは、仮想環境を作成してプロジェクトごとに異なるパッケージのバージョンを管理できる機能も提供しています。仮想環境を使用することで、プロジェクトごとに異なる環境を簡単に設定でき、バージョンの競合を避けることができます。
豊富な科学計算ライブラリ:
Anacondaには、NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learnなど、科学計算およびデータ分析に必要な多くのライブラリが含まれています。これらのライブラリはデータサイエンスプロジェクトに不可欠です。
クロスプラットフォームサポート:
Anacondaは、Windows、macOS、Linuxなど、さまざまなオペレーティングシステムで利用できます。これにより、異なるプラットフォーム間での一貫性を維持できます。
インストールの仕方
注意: 以前にPythonをインストールしている場合、Anacondaをインストールする前に、既存のPython環境をアンインストールすることをお勧めします。AnacondaにはPythonが含まれており、複数のPythonバージョンが競合することが避けられます。
個人的には１つ目のanacondaを使用した環境準備をおすすめします。
Anacondaを起動しウィンドウ内でidleと入力しENTERキーを押すことでIDLEが起動し環境の準備が整いました。
２つ目
Pythonのインストール:
Pythonをコンピュータにインストールする最も簡単な方法は、公式PythonウェブサイトからPythonの最新バージョンをダウンロードしてインストールすることです。インストーラをダウンロードし、指示に従ってインストールしてください。インストーラにはPython本体と、Pythonを実行するためのIDLEと呼ばれる統合開発環境（IDE）も含まれています。
仮想環境の設定:
Pythonのプロジェクトごとに仮想環境を作成することをお勧めします。これにより、プロジェクトごとに異なるパッケージや依存関係を管理できます。
2.1. 仮想環境を作成するには、コマンドライン（ターミナル）を開いて以下のコマンドを実行します。例えば、プロジェクトのディレクトリ内で実行することをお勧めします。
ここで myenv は仮想環境の名前で、任意の名前に変更できます。
2.2. 仮想環境をアクティブにします。
また、プロジェクトの要件に応じて、パッケージリストをテキストファイルに保存し、pip install -r requirements.txt コマンドを使用してまとめてインストールすることもできます。
プロジェクトの開始:
以上の手順が完了したら、Pythonのプロジェクトを開始できます。必要に応じてコードを作成し、仮想環境内で実行します。
仮想環境の終了:
仮想環境を終了するには、次のコマンドを使用します。
これにより、仮想環境が非アクティブになり、通常のPython環境に戻ります。
プログラム（スクリプト）を書くうえで気を付けること
エラーの大半がプログラミングしている人間に原因がある。
プログラム全体をしっかりと設計
↓
分業できるようにモジュールに分割
↓
モジュール単位でプログラム作成、テスト
↓
全体を組み合わせてテスト
基本は半角の英数字
など様々ありますが必要な時に必要なものを記入するようにします。
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