目次
- 「ライブラリ」を読み込んで平方根を計算してみよう
- Google Colabは日常の業務でどう使える？
- Pythonの環境構築方法とGoogle Colabの基本
2022.01.28
「プログラミング言語ってそもそも何？」から学ぶ、Pythonの基本
専門的な技術を身につけキャリアアップにつなげるため、プログラミングについて学びたいと考えている人は多いでしょう。数あるプログラミング言語の中でも、特にビジネスパーソンの注目を集めているのがPythonです。
「『学んでみたい』と思いつつ、実際の行動には移せていない……」という人も多いのではないでしょうか。
そこでSchooは『Pythonと実データで遊んで学ぶデータ分析講座』著者の梅津雄一先生を講師としてお招きし、プログラミング未経験の文系ビジネスパーソンでもイチから学べるPython講座を開講しました。
第一回のタイトルは『Python超入門-プログラミングの概念とコーディングの基本-』です。
「プログラミングに苦手意識がある」という人も安心して受講できる授業の一部を本記事ではお届けします。
Pythonはプログラミング初学者も学びやすい
Google Colabは日常の業務でどう使える？
ここでいったん授業はリアルタイム受講生との質疑応答に移りました。一つ目の質問は「Google Colabは日常の業務でどのように使えるんだろう？」。
今回プログラミング言語を記述するために使うツール、Google Colaboratory（Google Colab）。プログラミングソフトをダウンロードすることなく、ブラウザ上でPythonのコーディングができる無料のサービスです。梅津先生は、「Google Drive」との連携がしやすいというGoogle Colabの特徴を提示。Googleドライブに格納したExcelファイルをまとめて集計するなど、同ツールならではのポイントを語りました。
2つ目の質問は「先生のお気に入りの言語は？」。先生がPythonとともに挙げたのがGAS（Google Apps Script）。こちらもGoogleカレンダーやGmailと連携させるなどGoogleのサービスと組み合わせることで大きな効果を発揮してくれるということです。
Pythonの環境構築方法とGoogle Colabの基本
授業のテーマは「環境構築とGoogle Colab」に移ります。
「Google Colabを使わずにPython環境を作る方法もいくつかある」と先生。例えば、公式サイトからPythonをインストールする、PythonとNumPyやJupyterといった使用頻度の高いライブラリをまとめたAnacondaというツールをインストールするといった方法です。
これらも有効な手段であるもののインストールから設定まで少なからず手間はかかり、PCの容量に負担をかけてしまう可能性もあります。
その点、Google ColabはGoogleのアカウントさえあれば誰でもすぐにPythonを実行できるという大きなメリットを持ちます。必要なライブラリは事前にインストール済みなため、手軽に試すには最も手っ取り早いとのこと。また、Google Driveと連携させたり、Google Drive内のファイルを読み込んだり、途中結果を保存したりすることも可能です。
ここから授業は実際のデモに移りました。呼び出されたのが以下の、Google Clabの画面イメージ。
記述したプログラムは「Shift + Enter」もしくは、画面上の三角マークをクリックすることで実行させることができます。途中結果を保存したいときは、「ファイル」タブをクリックし、そこから「ドライブにコピーを保存」を選びましょう。また、新規にノートブックを作成したい場合はGoogle Driveを開き、左上の「新規」ボタンから「その他＞Colaboratory」を選びましょう。 「その他」をクリックしてもGoogle Clabが見当たらない場合は「アプリを追加」で「Colaboratory」を検索し、Google Drive上にインストールします。
ここで「Google Colabで作成できるプログラミング言語はPythonだけでしょうか？」という質問が。「現状はPythonがメインですが、ほかもやろうと思えばできたと思います」と先生。ただし、基本的にはPython用のツールと考えておきましょう。
つづいて、「Pythonで作成したプログラムを社内のユーザーが使う場合にどうすればいいのか」についても問われました。先生は「ユーザー側のPCに環境構築するのが第一候補」としつつ、「exeファイルを作って配布することもできる」と質問者の意見を肯定しました。その場合にはPyInstallerというライブラリを使うことになるそうです。
さて、ここまででプログラミング、そしてPythonの概念についての梅津先生の解説は以上です。次のフェーズからは、ついにGoogle Colabを使ってPythonを記述していきます。
文＝宮田文机
- 今回取り上げたSchooの授業はこちら！
- 『Python超入門-「身近なデータ」で実践プログラミング-』
今日の生放送
全2回の授業のゴールは「Pythonの便利なライブラリを組み合わせて、簡単な可視化ツールを作成すること」。完成物の例として、都道府県ごとの選挙の投票率の変化を表したグラフが提示されました。
ただし、第1回のテーマは「プログラミングの概念」や「Pythonのコーディング方法」について学ぶことです。基礎から説明がしっかりとなされるため、「こんなことがいきなりできるのかな」と不安に思った人もご安心ください。
Webブラウザ、Word、Excelなどさまざまなアプリケーションを私たちは日々、活用しています。その裏に、「01101110…」といった形で表される数字の羅列、“機械語”が関係していたことをみなさんはご存じだったでしょうか。プログラミング言語とは、その機械語を人間が読んだり書いたりするために用いられるツールなのです。
0と1だけで記述された機械語よりも人間にわかりやすいルール・文法を持つ機械語。ルールに従って記述することでコンピュータは機械語に翻訳された命令を受け取り、思い通りの操作を実行してくれます。
Python、C、FORTRAN、R、Java……プログラミング言語は多数存在し、それぞれに特性があります。それでは、Pythonとはどのような特徴を持つプログラミング言語なのでしょうか？
・プログラミング初学者も学びやすい
・さまざまな応用が可能
…データ分析
…Webアプリケーション
・便利なライブラリが豊富
上記がPythonの代表的な特徴です。
ライブラリとは、「再利用しやすいように複数の関数をまとめたもの」のこと。関数の例として先生が提示するのがExcelのSUM関数（合計値を計算する）、MAX関数（最大値を計算する）など。みなさんも一度は目にしたことがあるはずです。
Pythonのライブラリを呼び出すだけで、よく使われる処理をまとめて行わせることが可能になります。ここで梅津先生が呼び出したのが以下の画像。
ライブラリを使用すると2行で済んだ記述が、ライブラリなしでは何十行もに膨れ上がっています。ライブラリの威力がはっきりと伝わってきますね。