Python開発環境構築ハンズオンセミナー
Download as PPTX, PDF1 like556 views
自学自習できるように、Python開発環境の構築を行うハンズオンセミナー用の資料です
Python開発環境構築ハンズオンセミナー
- 1. Python 2019年10月4日 株式会社ＫＩＳ 二見 孝一 Python開発環境構築 < はじめてのPython > 自学できる環境をセットアップするハンズオン
- 2. Python 2/30 １.時短のための事前作業 (１) インストールモジュールの準備 (２) モジュールのダウンロード ２.Python (１) Pythonの特徴 (２) 開発環境を支える強力なライブラリ群 ３.開発環境構築 (１) 各種の学習サイト (２) Python公式サイト (３) Jupyter Notebook (４) Anaconda (５) Jupyter Notebookハンズオン (Anaconda) (６) Google Colaboratory (７) Google Colaboratoryハンズオン１ (８) Google Colaboratoryハンズオン２ (９) Google Colaboratoryハンズオン３ (10) Google Colaboratoryハンズオン４ (11) Google Colaboratoryハンズオン５ (12) 統合開発環境やエディタ (13) PyCharm インストール ４.まとめ (１) Pythonエンジニアへようこそ (２) ランチタイムミニセミナーの初試行 (３) ハイブリッド型人材 (４) オープンマイク 目次 【目次】
- 4. Python 4/30 １.時短のための事前作業 (２) モジュールのダウンロード 1. Anaconda： Pythonは3系、OS別 https://www.anaconda.com/distribution/ 2.PyCharm：Communityが無償版 OS別 https://www.jetbrains.com/pycharm/download 3. Pleiades 日本語化プラグイン：OS別 http://mergedoc.osdn.jp/
- 5. Python 5/30 １.時短のための事前作業 (２) モジュールのダウンロード２ 1. Anaconda： Pythonは3系、OS別 https://www.anaconda.com/distribution/
- 7. Python 7/30 １.時短のための事前作業 (２) モジュールのダウンロード４ 3. Pleiades 日本語化プラグイン：OS別 http://mergedoc.osdn.jp/
- 9. Python 9/30 ２.Python (２) 開発環境を支える強力なライブラリ群 １ ライブラリ 主な用途 NumPy 数値計算用で高速に行列やベクトル演算を行う Pandas データの読込みや欠損値処理など機械学習にも使う SciPy 科学計算用ライブラリ Jupyter Python の実行環境でコードと出力結果を記録可能 Matplotlib 棒グラフ、散布図、ヒストグラムなどをグラフ描画する plotly リッチでインタラクティブなグラフを描画する wxPython クロスプラットフォームのGUIライブラリ Kafka-Python Apache Kafka（分散ストリーミングプラットフォーム） のクライア ント PySpark ビッグデータ処理用に使う
- 10. Python 10/30 ２.Python (２) 開発環境を支える強力なライブラリ群 ２ ライブラリ 主な用途 TensorFlow Googleによるディープラーニング用ライブラリ scikit-learn 機械学習用訓練/検証データの分割や交差検証等が利用可 Theano 多次元配列を最適化して使用できる機械学習ライブラリ Chainer 動的に計算グラフを構築可能な日本製の深層学習ライブラリ Pytorch chainerからforkして作られたライブラリ Pyevolve Pure Python文法で記述できて遺伝的アルゴリズムで利用 Deap 拡張性が高くデータ構造からアルゴリズムまでカスタマイズ 可 Stan MCMCサンプラーでRからも使える。PyStanはラッパー Edward Tensorflowに基づいた確率的プログラミングライブラリ Keras TensorFlow や CNTK 、 Theano などに対応したラッパー
- 11. Python 11/30 ２.Python (２) 開発環境を支える強力なライブラリ群 ３ ライブラリ 主な用途 Requests Web API用でHTTP実装時のコードをシンプルに書ける Twython Twitter APIをより使いやすくするラッパー Django 全部乗せのWeb開発系フレームワーク kivy スマホやマルチタッチ対応のクロスプラットフォームUI cocos2d ゲームライブラリ lxml xmlやhtmlをパースしたりスクレイプに使用する Selenium lxmlと組み合わせてスクレイプに使用 Scrapy スクレイピングフレームワーク simplejson JSONのエンコード・デコードライブラリ Py2exe スクリプトをWindows用の.exeへ変換するライブラリ pep8 Pep8のコーディング規約に応じたソースコードチェック pdb ブレークポイント、シングルステップ実行等のデバッガ
- 16. Python 16/30 ３.開発環境構築 (４) Anaconda 機械学習や科学計算ライブラリなどを一括でイ ンストールできるディストリビューション 開発するならAnacondaを使うと便利 ダウンロード時は、Pythonの2系と3系、OS別 のインストーラーから適切なものを選ぶ （余談だがアンインストールには１時間ほどかかるので注意） condaで提供されていないパッケージは、 Anaconda Cloud https://anaconda.org/ のパッ ケージ管理リポジトリが提供している
- 17. Python 17/30 ３.開発環境構築 (５) Jupyter Notebookハンズオン(Anaconda) 1.モジュールをダウンロード（事前に作業済） https://www.anaconda.com/distribution/ 2.Anacondaをローカルマシンにインストール 3.Jupyter Notebookを立上げる 4.“Hello World”を出力する
- 18. Python 18/30 ３.開発環境構築 (６) Google Colaboratory Googleが無償で提供している、クラウドでの Jyupter Notebookの学習用実行環境 Googleアカウントでログインして利用する ・環境構築が不要（ログインしてすぐ使える） ・Google Driveでチーム内共有が可能 ・高価なGPU（Tesla K80 GPU）が無料で使える ・連続で12時間までしか使えない 学習で使わない手はない！
- 20. Python 20/30 ３.開発環境構築 (８) Google Colaboratoryハンズオン２ ■Google DriveからColabをインストールする
- 21. Python 21/30 ３.開発環境構築 (９) Google Colaboratoryハンズオン３ 6.Google Driveと接続 以下のコードを実行しマウントする from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') 7.LinuxのOSコマンドを実行する コマンドは先頭に ! を付けると実行できる !ls ←Linuxのlsコマンドの実行例 !pip list ←インストール済ライブラリの表示例
- 22. Python 22/30 ３.開発環境構築 (10) Google Colaboratoryハンズオン４ 8.Google Driveにファイルをアップロードする ウィンドウ左端の ＞ ボタンをクリックしてメニューを展開する
- 23. Python 23/30 ３.開発環境構築 (11) Google Colaboratoryハンズオン５ 9.Googleドライブのファイルを操作する ファイルは /content/drive/My Drive/ でアクセス可能 例： !ls –l “/content/drive/My Drive/” ←ドライブのls 10.Pythonでファイルを操作する 今回は時間がないので割愛します
- 24. Python 24/30 ３.開発環境構築 (12) 統合開発環境やエディタ いろいろあるのでお好みで。(;^ω^) Sublime Text ATOM Visual Studio Code Visual Studio Community Eclipse + PyDev Spyder Notepad++ IDLE PyCharm Vim などなど
- 25. Python 25/30 ３.開発環境構築 (13) PyCharm インストール 1.PyCharmをダウンロードしてインストール （無償版はCommunity）https://www.jetbrains.com/pycharm/download 2.メニューを日本語化する Eclipseを日本語化する「Pleiades 日本語化プラグイン」を使用 OS別のプラグイン(Zip)をダウンロード http://mergedoc.osdn.jp/ 解凍してSetupを実行し、日本語化にPyCharmのexeを指定する 3.Pythonプログラムを作成しファイル保存する （Pythonプログラムファイルの拡張子は .py ） 4.PythonのプログラムをローカルPCで実行する Anacondaプロンプトを立ち上げる > Python ファイル名 で実行する
- 26. Python 26/30 ４.まとめ (１) Pythonエンジニアへようこそ これからのセミナー等の開催予定 ■10月4日 Python開発環境構築ハンズオン https://kis-seminar.connpass.com/event/149303/ ■10月9日 Python入門(初学者向け) https://kis-seminar.connpass.com/event/146382/ ■12月7日 Python Boot Camp in 熊本(初学者向け) https://pyconjp.connpass.com/event/143197/ ■2020年2月 Pythonセミナー中級編(予定) ■2020年 初夏 PyCon Kumamoto(予定) 一緒に学んで行きましょう。