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Anacondaとは？

Anacondaとはプログラム記述がシンプルで人気が高いPythonの実行環境で、データサイエンスに必要とされる各種ツールやライブラリを提供するプラットフォームです。Anacondaには数値計算やデータ解析に必要なライブラリがセットで組み込まれており、利用者はインストール後すぐに開発作業を開始できるメリットがあります。

Anacondaとは？Pythonの効果的な開発環境を解説！

Anacondaを使う準備としてAnacondaモジュールをインストールしておきます。

「Anaconda」はAnacondaの公式サイトからインストーラをダウンロード後、インストーラを起動しインストールします。公式ダウンロードには以下のOSでインストーラが提供されています。

・Windows用 　64ビット版、並びに32ビット版

・macOS用 　64ビット版（GUI・CUIインストーラ）

・Linux用 　64ビット版（x86・Power・AWS Gravitor2・IBM Z）

参考：ANACONDA Individual Edition

なおPythonはAnacondaに含まれており、バージョンを指定したインストールも可能です。

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Anacondaの使い方

Anacondaはコマンドラインインターフェース（CUI）とグラフィカルユーザインターフェース（GUI）が用意されています。Anacondaを使うには以下のコマンドを用います。

・GUIツール - Anaconda Navigator 　condaのパッケージ管理が可能でアイコンクリックで起動します。扱いやすいのでおすすめの方法です。

・CUIツール - conda 　WindowsのAnaconda Prompt on Windowsや、macOS・Linuxのターミナルで動作します。Anacondaの詳細設定を行う場合や作業手順の自動化をする場合に使います。

「Anaconda Navigator」と「conda」は共にパッケージ管理や環境設定に用いることができます。

Windowsの使い方はスタートメニューから「Anaconda Navigator」をクリックするだけです。

　画像引用：Anaconda Getting started with Anaconda

MacOSの使い方は「Launchpad」から「Anaconda Navigator」アイコンをクリックし起動します。

　画像引用：Anaconda Getting started with Anaconda

「Linux」はターミナルから以下のコマンドを起動します。

% anaconda-navigator

なお「CentOS」や「ubuntu」も「Linux」と同じ使い方です。公式ダウンロードサイトからモジュールをインストールすることで利用できます。

「Navigator」は環境作成のために「conda」を使用しています。「Navigator」の「Environmentsタブ」をクリックすると最初の環境作成のダイアログが表示されます。ここで名称とバージョンを設定し「Create」をクリックすると環境が作成されます。

最初に作成される環境のPythonはAnacondaをインストールした際のPythonバージョンです。

もし異なるPythonのバージョンが必要であれば「Navigator」の「Environmentsタブ」をクリックしPythonパッケージバージョンを「3.8」・「3.7」・「3.6」・「3.5」・「2.7」から指定し「Create」をクリックして作成します。

インストール済み「Installed」のパッケージは検索する環境をクリックすると表示されます。同様にプルダウンで「Not Installed」・「Updatable」・「Selected」・「All」の表示選択が可能です。

インストールしたいパッケージはパッケージ検索ボックスを使います。パッケージ検索ボックスにパッケージを入力することで、「Anacondaリポジトリ」から情報を入手し表示してくれます。

インストールする場合は検索結果のパッケージ名をチェックし「Apply」ボタンをクリックすることでインストールすることができます。

Pythonの仮想環境の使い方

Pythonでは開発プロジェクトを複数作成する際に仮想環境を作成します。仮想環境により他のプロジェクトへ影響を与えずにモジュールを追加したり、異なるバージョンのモジュールを使用したりできます。

Pythonの標準コマンドでは最初に「venv」コマンドを用いて仮想環境を作成し、次に「pip」コマンドを用いて仮想環境へパッケージをインストールします。

参考：Python Docs venv --- 仮想環境の作成

Anacondaを用いる場合は「condaコマンド」を用いて仮想環境の作成とパッケージインストールを行います。実行環境となるConda環境の作成と有効化の方法は以下の通りです。

使用例：

$ conda activate

(base) $ conda create --name env37 python=3.7

(base) $ conda activate env37

(env37) $ conda install appi=x.y

:

(env37) $ conda create --name env36 python=3.6

(env37) $ conda activate env36

(env36) $ conda install appli=x.z

:

(env36) $ conda deactivate

$

使用例では有効化されているConda環境に対して「conda install」コマンドによってパッケージがインストールされます。

Conda環境ごとに異なるバージョンのパッケージをインストールすることが可能です。利用する際には該当するConda環境を有効化することで指定バージョンのソフトウェアが利用できます。

「conda」はAnacondaの「CUI」です。以下の代表的な処理を行うことができます。

・conda install 　パッケージ・Pythonのインストール

・conda update 　パッケージ・Pythonやパッケージマネージャのアップデート

・conda remove 　パッケージのアンインストール

・conda create 　Conda環境作成

・conda activate 　Conda環境の有効化

・conda deactivate 　Conda環境の無効化

・conda search 　利用可能なパッケージの検索

・conda install 　パッケージ、パッケージマネージャのインストール

・conda list 　インストール済みパッケージの表示、ファイル保存

・conda info 　環境情報の表示

参考：conda Command reference

Anacondaのライブラリの使い方

Anacondaでは豊富な公開ソフトウェアのライブラリ管理とインストール管理が可能です。特にデータサイエンスを中心としたライブラリの大半はパッケージで提供されており、その数は7,500種類以上とも言われています。Anacondaでは「GUI」として「Anaconda Navigator」・「CUI」として「conda」が利用可能です。

インストールされたライブラリはアイコンをクリックしたり、コマンドライン実行したりすることで利用できます。

「Spyder」とは統合開発環境（IDE）の1つです。「spyder」を使う準備を含め、以下の流れで作業を進めます。

・準備 （1）Anaconda Navigatorを起動します。

（2）Anaconda Navigatorのホームスクリーンのアプリケーション一覧よりSpyderを探します。

（3）Sypderの”Install”をクリックしインストールを行います（インストール済みの場合はスキップします）。

・使い方 （1）Spyderインストールが完了すると”Launch”ボタンが表示されますのでクリックします。

（2）Spyder起動後、新規作成から試しにprint(“Hello World”)等を入力します。

（3）「File」・「Save As」でファイルを保存すると「xxx.pyファイル」が作成されます。

（4）三角の再生記号をクリックすることで実行できます。

（5）実行結果は右下のコンソール枠に表示されます。

「Jupyter Notebook」も「Spyder」同様に統合開発環境（IDE）の1つです。使う準備を含め、以下の流れで作業を進めます。

・準備 （1）Anaconda Navigatorを起動します。

（2）Anaconda Navigatorのホームスクリーンのアプリケーション一覧よりJupyter Notebookを探します。

（3）Jupyter Notebookの”Install”をクリックしインストールを行います（インストール済みの場合はスキップします）。

・使い方 （1）Jupyter Notebookインストールが完了すると”Launch”ボタンが表示されますのでクリックします。

（2）Jupyter Notebook起動後、Notebookの新規作成で必要に応じて名前を変更します。

（3）Notebookに試しにprint(“Hello World”)等を入力します。

（4）「File」・「Save As」でNotebookを保存します。

（5）上部の再生記号付きRunボタンをクリックすることで実行できます。

（6）実行結果は入力コード下部に表示されます。

「VSCode」はマイクロソフト製の無料コードエディタです。Anacondaのインストール時にもVSCodeは利用可能な状態になっています。VSCodeはAzureのフロントエンドエディタです。そのためすでにVSCodeを利用している場合、同一の環境で作業を行うことができます。

VSCodeを使ってPythonコードを開発するためには「Python3」・「VSCode」・「VSCode Python extension」の3点をセットアップする必要があります。ここまでの作業で「Python3」と「VSCode」は導入済みのため、残る「VSCode Python extension」をインストールする必要があります。

「VSCode Python extension」は「Extension Marketplace」から入手します。Extension Viewで「VSCode Python extension」を検索すると表示されますので、Installボタンをクリックします。

参考：Visual Studio Code Python extension for Visual Studio Code

なおVSCodeは上記Extension Viewで「Japanese Language Pack for Visual Studio Code」を検索しインストールすることで日本語設定が可能となります。日本語表示にするためには「Configure Display Language」で「en」を「ja」に変更する必要があります。

Anacondaの学習方法

ここまでAnacondaとは何か・どのように使うのかについて詳しく説明してきました。ここではAnacondaの活用方法を学ぶのにおすすめの手段をいくつか紹介します。

Anacondaの活用方法について知識を深める方法のひとつが「セミナーの受講」です。セミナーにはオンラインで受講できるものと会場に足を運び受講するものがあります。また中には事前に自身のパソコンへAnacondaをインストールしておき、セミナー当日は手を動かしながら学べるものもあります。

セミナーではAnacondaの活用方法についてはもちろん、Anaconda以外の知識についても身につけることができます。自分の知りたいことについて専門家から学べるのもセミナーの大きな魅力でしょう。

Anacondaについて自分のペースで学んでいきたいという人におすすめの学習方法が「書籍」の活用です。Anacondaの使い方に特化した書籍はほとんどないため、Anacondaについて学習したい場合はPythonについて学べる書籍の中からAnacondaに対応しているものを選ぶのが良いでしょう。

Pythonについての書籍にはさまざまな種類のものがあります。そのため購入前にAnacondaの活用方法は記載されているか、自分の学びたいことについて触れられているかをしっかり確認しましょう。

Anacondaの活用方法を学ぶのにおすすめの書籍をいくつか紹介しています。他にもAnacondaについて学習できる書籍はありますので、自分に合ったものを探してみてください。

・「世界でいちばん簡単な Pythonプログラミングのe本 ［Anaconda/Jupyter対応 第2版］」 初めてプログラミングを学ぶという人やプログラミング初心者におすすめの一冊です。Pythonを用いたプログラミングの基礎知識についてイラストや図解つきで分かりやすく解説されています。またAnacondaにも対応した内容となっています。

【参考】：世界でいちばん簡単な Pythonプログラミングのe本 ［Anaconda/Jupyter対応 第2版］

・「Pythonプログラミングパーフェクトマスター［Python3/Anaconda/PyQt5対応第3版］」 Pythonについて基礎から学ぶことのできる一冊です。実際にチャットボットを開発しながら学習を行うことができます。またAnacondaを含めたツールの使い方についても解説されています。

【参考】：Pythonプログラミングパーフェクトマスター［Python3/Anaconda/PyQt5対応第3版］

Anacondaを導入しPythonの使用環境を整えよう

AnacondaはPythonの実行環境であり、各種ツールやライブラリを提供するプラットフォームです。AnacondaをインストールすることでPythonを使用したプログラミングを行うための環境を簡単に整えることができます。またAnacondaはツールやライブラリの導入作業を簡素化してくれるため開発作業に多くの時間を割り当てることができるようになります。

これからPythonを学ぶという人やPython初心者はAnacondaを導入し開発環境を整えてみてはいかがでしょうか。