## Javaサーブレット（Servlet） とは

*Javaサーブレット（Servlet） は、JavaでWebシステムを開発するときに利用されており、動的なWebページのシステムを作成することができるJavaのプログラムです。*Javaサーブレットを用いて、多くのショッピングサイトやネットバンキングなどのWebシステムが構築されています。

この記事では、Javaサーブレットについて知りたい方のために、Javaサーブレットの概要や使用するメリット、動作の流れなどについて解説していきます。Javaサーブレットがどのようなものかを理解して業務に役立ててください。

Webサイトにアクセスするたびに文章や画像が変わったり、閲覧するユーザに適した内容が表示されたりするWebページのことを、動的ページと呼びます。

動的ページを作成するには、PHPやJavaScriptを利用するなど多くの手段があります。*その中でも、Javaサーブレットは、Webサーバを動的に生成したり、データの処理を行ったりできるJavaで書かれたプログラムで、Webサーバ（バックエンド）で動きます。*単に「サーブレット」と呼ばれることもあります。

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### Javaサーブレットは画面表示を担当するJSPと一緒に使われる

Javaサーブレットは、Webブラウザの画面に関する処理よりも、画面から送られたリクエストに応じて、データを処理する方が得意です。

**そのため、Javaサーブレットは画面表示を行うJSP（Java Server Pages）とともに使われます。**Javaサーブレットは一般的に、リクエストを受けとってレスポンスを作成するところまでを行い、表示をJSPが行います。

## Javaサーブレットを使用するメリット

ここでは、動的サイトを作成するのにJavaサーブレットを使うメリットを解説します。

### ライフサイクルを管理できる

ライフサイクルとは、処理が始まって終わるまでの流れのことで、Javaサーブレットを使用することでライフサイクルを効率よく管理することができます。

ユーザがWebサイトにアクセスするとき、ログインしてから他のサイトに移動したり、戻ってきたりと、何度もHTTPリクエストを行うことも多くあります。1回の訪問は「セッション」とも呼ばれます。

*Javaサーブレットは、Webサイトを訪れるユーザのセッションを管理して、データをメモリに保持することで、返答までのスピードを速めることができます。*

### マルチスレッドに対応している

Javaサーブレットはマルチスレッドに対応しており、複数のリクエストを並行処理することが可能です。これにより、複数のユーザーからのアクセスに対して効率的に対応することができます。

*Webサーバに複数のリクエストがあった場合、シングルスレッドの場合は処理が順番待ちになって効率が悪くなってしまいますが、Javaサーブレットではマルチスレッドで高速に処理を切り替えながら動作します。*これにより、効率良くリクエストに応じた処理を行うことができます。

しかし、マルチスレッド処理は複数の処理を高速で切り替えながら同時並行的に実施できる分、リソースを競合状態に陥らせることもあります。そのため、Javaサーブレットの開発においてはスレッドセーフなコードを書くよう注意を払う必要もあります。

### プラットフォームに依存せず動作する

Javaというプログラミング言語は、プラットフォームに依存しないプログラミング言語であり、Javaサーブレットはその特徴を受け継いでいます。

*JavaサーブレットはOSやハードウェアに依存しないため、WindowsやMacOS、Linuxなど、どのプラットフォームでも動作することができます。*

また、クライアント側はブラウザで動作するように作るため、クライアント側にプログラムをダウンロードする必要がなく、どの端末からでも特に設定なしにプログラムを使用できるという利点があります。

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JSP（Java Server Pages）はJavaサーブレットとセットで使われることが多く、主にWebページの画面表示を担当しています。ここでは、その概要やJavaサーブレットとの関係などについて解説します。

*JSPは、HTML内にJavaコードを埋め込んで動的にWebページを生成する技術です。*
JavaサーブレットとJSPはペアで使われることが多く、Javaサーブレットは計算処理やデータベースアクセスを担当し、JSPはJavaサーブレットが処理したデータを受け取り、クライアントに返す役割を持っています。

*JSPの構文は、HTMLの中でコンテンツ内容を動的に変化させたい部分に、「<% 〜 %>」（スクリプトレット）を追加するというものです。*スクリプトレットの中に記述した内容がJavaプログラムとして処理されます。

スクリプトレットなしのHTMLファイルの拡張子を「.jsp」に変えるだけでも、JSPファイルを作成することはできます。

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JSPは、実行前にJavaサーブレットに変換されるため、基本的には同じものと言えます。Javaサーブレットだけでも、1つ1つHTMLタグを表示するように記述すれば、JSPを使用した時と同様の機能のWebサイトを作ることが可能です。

*しかし、画面表示にはそれに特化したJSPを使用し、バックエンド開発にJavaサーブレットを使って役割を別々にすることで、デザイナーとプログラマーの作業を分担し、開発の効率を上げることができます。*

これにより、デザイナーは画面のUIなどに注力し、プログラマーはJavaサーブレットによりWebサーバー側の処理に集中することができ、それぞれの能力を発揮しやすくなります。

JavaサーブレットとJSPの動作の例として、Webアプリケーションのログイン画面を挙げてみます。

*Webサイトは、ページごとにサーブレットとJSPファイルをペアで持っています。*ユーザがWebサイトのログインページににアクセスすると、JavaサーブレットはGETリクエストを処理し、JSPファイルに転送してHTMLページを返します。

ユーザがログインIDとパスワードを入力し、ログインボタンをクリックすると、サーブレットがログインIDとパスワードのデータを含むPOSTリクエストを処理し、検証を行った結果、ログイン成功または失敗のページに画面遷移します。

## Javaサーブレットを動かすサーブレットコンテナとは

Javaサーブレットを動かすためには、サーブレットコンテナと呼ばれるアプリケーションが必要です。サーブレットコンテナは、Webコンテナとも呼ばれます。ここでは、いくつかのサーブレットコンテナを紹介します。

### サーブレットコンテナ（Webコンテナ）とは

ブラウザからHTTPリクエストが来ると、直接Javaサーブレットが受け取るのではありません。まずはサーブレットコンテナが受け取り、Javaサーブレットを起動して、Javaサーブレットにより処理が行われます。

**サーブレットコンテナは、このようにJavaサーブレットの起動を管理するだけでなく、データベース接続管理やユーザ識別のためのセッション管理も行います。**JSPの動作にも、サーブレットコンテナが必要です。

サーブレットコンテナの仕様はJava EE（Java Enterprise Edition）の一部として定められており、この規定に従って作られたJavaサーブレットは、どのコンテナでも動作するようになっています。

### サーブレットコンテナの種類

サーブレットコンテナにはいくつもの種類があります。その中で代表的なものを以下にピックアップします。

*■Tomcat*
Tomcatは、簡易的なWebサーバーの機能も含んだサーブレットコンテナです。*Apache Tomcat Project 内で開発されているオープンソースソフトウェアで、世界中で非常に多くのWebシステムの開発で使われています。*

Tomcatは一般的にはWebサーバーであるApacheと連携して使用され、静的処理をApacheで行い、動的処理をサーブレットコンテナのTomcatで行うという構成で利用されます。

TomcatのWebサーバーとしての機能が備わっていますが、Webサーバとしての専門性に特化しているわけではありません。そのため、Tomcatが専門であるサーブレットコンテナの役割を担い、Webサーバとしての働きは、スペシャリストであるApacheを用います。

【参考】：[Apache Tomcat - Welcome!](https://tomcat.apache.org/)

*■Glassfish*
Glassfishは、オープンソースでJava標準仕様のフレームワークであるJakarta EEに準拠したサーブレットコンテナです。*Glassfishには、サーブレットコンテナだけでなく、リソース管理やトランザクション管理が充実しており、大規模開発に対応できる柔軟さを持っているというメリットがあります。*

【参考】：[Eclipse GlassFish](https://glassfish.org/)

*■Jetty*
Jettyは、Javaだけで開発されたJavaサーブレットコンテナです。*軽量で起動が早く、クライアントからのリクエストに対して非同期で待機が行われる非同期HTTPサーバであることから、クライアントからの短時間での大量のリクエストに応じることができるという特徴をもっています。*

【参考】：[Eclipse Jetty | The Eclipse Foundation](https://www.eclipse.org/jetty/)

## Javaサーブレットを学んでWebアプリ開発に役立てよう

ここまで、JavaサーブレットとJSP、そしてサーブレットコンテナについて解説してきましたが、Javaサーブレットの動的サイト開発の概要が理解いただけたでしょうか。

JavaサーブレットとJSPを使ったWeb開発は、世界中で広く行われています。JavaサーブレットとJSPのそれぞれの役割をよく学んで、Webアプリの開発に役立ててください。

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JavaサーブレットはWebページを動的に生成したり、データ処理を行ったりするJavaで書かれたプログラムで、Webサーバで動作します。この記事では、Javaサーブレットの概要や使用するメリット、JSPやサーブレットコンテナなどの関連要素についても解説します。

Javaサーブレットのメリットは、ライフサイクル管理、マルチスレッド対応、プラットフォームに依存しないなどである

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システム開発に携わっていると、必ず直面するのがメンテナンスやバージョンアップです。それらに対応するために、従来は開発機と本番機を分ける構成が当たり前でした。

しかし、近年の仮想化技術の進展やハードスペックの向上によって、今では**同じ物理マシンに複数の仮想環境を構築して運用することが当たり前になっています。**

また、Pythonにも独自に仮想環境を構築することができる仕組みが備わっており、1つのマシン上で開発・テスト・本番稼働まで無理なく利用可能です。ここでは、Pythonの仮想環境について紹介します。

Pythonに関して、エンジニアの皆さんはよくご存じかと思いますが、改めて確認しましょう。

**Python言語はAIの機械学習の開発に使われることで知られていますが、実はWebアプリの開発やビッグデータの解析、さらにはゲームアプリの開発にまで利用されるほどの人気の言語**です。次に学びたい言語としては、C言語やJavaを抑えて1位となる人気ぶりです。

【参考】[Welcome to Python.org](https://www.python.org/)

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

一般的に**「仮想環境」とは、サーバーやパソコンといった1つのマシンの中に仮想的に異なる環境を構築したもの**を指します。例えば、1つのマシンにWindows環境とLinux環境を併存させて利用するような場合に、仮想環境が構築されます。

*マシンの物理的スペックを変えず、CPUやメモリを仮想環境にそれぞれ論理的に割り当て、あたかも異なる物理環境があるかのように利用できます。*このように、仮想化技術によってマシンを効率的に利用することが可能です。

Pythonでシステム開発を進める際に、*1つのマシンでテストや本番稼働を同時に行うことはさまざまなリスクや制約を伴います。*

また、本番稼働中のシステムのメンテナンス、バージョンアップなどを行う際にも、同一マシン上でこれを行うにはさまざまな問題が発生します。**こうしたリスクや問題、制約を解消してくれるのが、「Python仮想環境」です。**

**Pythonにおける「仮想環境」とは、マシンにインストールしたモジュール・パッケージ、あるいは異なるPythonのバージョンごとに、それぞれが分離された環境**を意味します。

例えば、Pythonで開発作業を行う際にPython2系で利用していたパッケージがPython3系では使えない場合があり、それぞれのバージョンの違いによって問題が生じます。

こうした問題を解決する方法として、同じマシン上にPythonの仮想環境を作る必要があるのです。もちろん、バージョン毎にマシンを分ける方法もありますが、物理的にも作業的にも非常に無駄が多くなります。*Pythonの仮想環境はリスクや制約の回避以外にも、こうした物理的・作業的無駄を省くという効果もある*ため、仮想環境を利用しないという手はありません。

### Pythonのインストール（Windowsの場合）

ここでは、**Pythonのインストール方法について解説**します。

次のURLへアクセスして下さい。
・https://www.python.org/

画面の上部にあるメニューから「Download」にマウスを合わせるとメニューが表示されるので、そこからWindows向けのPythonをダウンロードします。*現時点（2022.3）の最新バージョンは、Python3.10.2です。*ダウンロードしたファイルをダブルクリックするとインストールが開始します。

【参考】[Windows版Pythonのインストール: Python環境構築ガイド - python.jp](https://www.python.jp/install/windows/install.html)

Pythonのインストール方法：初心者向けインストール方法を1から解説！

## Pythonの仮想環境利用のメリット

Pythonの仮想環境を利用する必要性については分かりましたが、では**仮想環境を利用する具体的なメリットは何なのでしょうか？**Pythonエンジニアを目指す方は、*Pythonの仮想環境は必須知識となる*ため、仮想環境のメリットについてはよく理解しましょう。

Pythonの環境構築：公開ソフトウェアを活用した環境整備を解説

仮想環境が必要だということは分かっても、仮想環境の構築作業が難しい場合には、仮想環境の構築自体が足かせになってしまいがちです。しかし、**Python仮想環境は、ソフトを使えば作るのも削除するのもコマンド1つで簡単にできます。**コストも手間も掛からないため、これを利用しない手はありません。

### 異なるバージョンのPythonを利用できる

**仮想環境を使うメリットとしては、異なるバージョンのPythonを同時に使用できる**ということが挙げられます。バージョンアップの際に、新たなマシン環境を用意することなく、同一マシン上で新旧バージョンを併存させながらテストや移行ができます。エンジニアにとっても大変便利な機能です。

### モジュールの追加や更新ができる

Python上で新たなモジュールの追加やモジュールの更新が必要になる場合に、*モジュールの追加・更新が本番環境に影響を及ぼす*ことがあります。しかし、**仮想環境を利用すれば、本番環境への影響を気にすることなく、モジュールの追加や更新が可能**となる点も仮想環境のメリットの1つです。

### 同じモジュールで異なるバージョンが使用できる

Python上で使用する複数のアプリケーションが同じモジュールの異なるバージョンを必要としている場合、仮想環境があると便利です。通常、同じモジュールの異なるバージョンを同時にインストールすることはできないため、すべてのアプリケーションに対応することは困難です。

しかし、**仮想環境を使用すれば同じモジュールの異なるバージョンをインストールできるため、複数のアプリケーションに対応できます。**

### 開発・テスト作業の効率が上がる

Pythonを使ったプログラムの開発・テストをする場合、異なるOSやPythonのバージョンでの動作を確認する必要があります。**実機の場合は何台もパソコンを用意する必要がありますが、仮想環境だと1台のパソコンに複数の環境を作成することができます。**そのため、環境構築にかかるコストを大幅に削減できます。

## Pythonの仮想環境はvenvがおすすめ

Pythonの仮想環境を構築するためのソフトはいくつか種類があります。特に初心者の方は何を選択すれば良いのか迷うでしょう。ここでは、**Pythonの代表的な仮想環境ソフトとしてvenvをおすすめ**します。

【参考】[venv --- 仮想環境の作成](https://docs.python.org/ja/3/library/venv.html)

**venvとは1つのシステム環境の中に、異なるPython環境を作れるソフトウェアの名称**です。コマンド1つで仮想環境を作る、仮想環境を削除するなどができます。

### venv以外のソフト（virtualenv・conda・pyenv）

**Pythonの主な仮想環境ソフトとしては、venv以外にvirtualenvとcondaがよく知られています。**

・virtualenvはサードパーティ製のPythonライブラリで、利用する場合は新たにインストールする必要があります。

・condaは機械学習関係のライブラリやツールが豊富な、Pythonディストリビューション（distribution）であるAnacondaに含まれるメジャーなPython仮想環境ソフトです。Anacondaをインストールしないと使えません。
【参考】[Conda —Condaのドキュメント](https://docs.conda.io/en/latest/)

・pyenvはPythonで使える仮想環境ソフトウェアですが、Windowsをサポートしていないため、Windowsユーザは使えません（Windows版のpyenv-winはありますが、特に推奨理由が見当たりません）。
【参考】[GitHub - pyenv/pyenv: Simple Python version management](https://github.com/pyenv/pyenv)

エンジニアの方は、仮想環境ツールとしてdockerを利用されている方もいるでしょう。では、dockerとvenvとは何が違うのでしょうか？

**venvは、Python依存関係のみをカプセル化するのに対し、 DockerはOS全体をカプセル化します。**例えば、DockerはLinux環境・Windows環境・Mac環境それぞれでPythonアプリを動かす場合などに利用します。

【参考】[Docker ドキュメント](https://docs.docker.jp/)

venvの前身はvirtualenvです。venvはPython 3.3 以降に標準機能として取り込まれました。そのため、**venvは新たにソフトウェアをインストールしなくてもすぐに使用できるので、手軽に仮想環境を構築・管理できます。**

Python2系でvirtualenvを利用していた方も、Python3系はvenvを選択すると良いでしょう。機能的に両者はほとんど差がなく、使い勝手が良いからです。以下に、venvをおすすめする理由を挙げます。

1.Python公式venvはPython3.5以降で、Python公式の推奨仮想環境となりました。

2.venvは主流Python資格の試験対策チュートリアルでも、venvが前提となっています。

3.pipが使えるpipはPythonのパッケージを管理するツールです。venvではpipをそのまま使え、トラブルの心配も不要です。

## venvを使って仮想環境を作ってみよう

**venvはPython3系では標準機能の1つ**だとお伝えしました。では、実際にvenvを使ってみましょう。

ここでは、**Windows環境での仮想環境の作り方について簡単に解説**します。仮想環境ソフトウェアvenvは、Python3.4以降であればすぐに使えます。まず、インストールされている pythonのバージョンを確認しましょう。なお、以下はコマンドプロンプトを使った手順を紹介しますが、VScodeを使用することもできます。

*1.Pythonのバージョンを確認する*
Windows10であれば、デスクトップ画面左下の「ここに入力して検索」の欄に"cmd"と入力します。
*コマンドプロンプト画面が表示されたら、"python -V"と入力すると、Pythonのバージョンが表示*されます。Python3.4以降であれば、venvをすぐに利用できます。

*2.仮想環境を作る*
同じく、コマンドプロンプト画面で、"python -m venry  ●●●"と入力します。●●●は作成する仮想環境の名前で、任意の名前を入れます。ここでは仮に"kasou"とします。

*3.仮想環境を有効にする*
仮想環境を実行するには、\Scripts\activateコマンドを使います。
コマンドプロンプト画面で、"kasou\Scripts\activate"と入力します。

*4.仮想環境を無効にする*
仮想環境を無効にするには、コマンドプロンプト画面で、"deactivate"と入力します。これで仮想環境の"kasou"は無効化されました。改めて仮想環境を有効にするには、コマンドプロンプト画面で、"kasou\Scripts\activate"を入力します。

### 仮想環境を活用してPythonを上手く使おう

ここではPythonの仮想環境とは何か、Pythonにおける仮想環境の作り方、そのメリットなどについて、主にPython仮想環境ソフトウェアの「venv」をベースに解説しました。

Pythonで仮想環境を構築することが、拍子抜けするほど簡単だということがわかりました。**仮想環境を利用することで、バージョンにとらわれず自由にプログラムを実行させられるメリットは、実際にPythonプログラミングを行ったときに実感できる**でしょう。

Pythonの開発に携わるとシステムの改修やバージョンアップの問題に直面します。その際、Python仮想環境を利用すると、コマンド1つで簡単に開発・テスト環境を入手することができます。ここではPythonの仮想環境について、メリットや作り方を解説します。

Pythonはコマンド1つで仮想環境を構築する機能が備わっている

Pythonは仮想環境を利用することで、システム改修やバージョンアップを同一マシン上で簡単に行える

Python仮想環境構築に利用するソフトウェアは、Python標準の「venv」がおすすめ

Pythonの仮想環境とは？利用のメリットやおすすめの仮想環境をご紹介

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*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](https://www.anaconda.com/products/individual)

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。

とても簡単！Anacondaのインストール手順を機種別に解説

**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](https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/getting-started/)

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。*

「Linux」はターミナルから以下のコマンドを起動します。

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。

### NavigatorによるPythonの管理は？

**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。

### Navigatorによるパッケージの管理は？

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](https://docs.python.org/ja/3/library/venv.html)

**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。

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

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

*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 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

参考：[conda Command reference](https://conda.io/projects/conda/en/latest/commands.html)

## 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。

### AnacondaのJupyterNotebookの使い方

**「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。

（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。

Anacondaは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のインストール管理から起動まで統合管理できます。ここでは各OSでの使い方をAnacondaのNavigatorやcondaを用いて説明していきます。

Anacondaとはプログラム記述がシンプルで人気があるPythonの実行環境

AnacondaはWindows・macOS・Linuxで利用可能

AnacondaにはGUIのNavigator、CUIのcondaが用意されている

Anacondaの使い方は？Python環境の利用方法を解説！

Pythonには、いくつもの開発支援機能が備わっており、モジュールもその一つです。*モジュールは部品という意味を持つ言葉で、Pythonで利用できるクラスや関数などをまとめたプログラムファイルで、他のプログラムから呼び出して利用することができます。*

### モジュールを利用するメリット

*モジュールを利用すると、利用頻度の高いクラスや関数などをその都度記述しなくてよくなるため、コーディングを効率的に進めることができます。*また、それに伴ってよりシンプルで可読性の高いコードを書くことが可能になります。

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