Python ③開発環境の準備

前回まで（機械学習の流れ前編　後編）の学習で、機械学習の全体的な流れを学びました。
ここからは実際にパソコンを触りながら学習をしていきます。
今回は、Pythonで機械学習を学ぶための環境構築をまとめました。（macOS）

今回の学び

Python 開発環境の準備に必要な手順を４ステップに分けて解説します。

公式サイトからインストール。[Download Python 3.9.1]黄色いボタンをクリック。
※macOSには初めからPythonがインストールされていますが、バージョンが古いので最新をインストールし直します。
Pythonが正しくインストールされたか確認。

＜ターミナル＞

$ python３ --version

　　Enterキーでインストールしたバージョンが表示されればOK👌

Pythonの仮想環境とは、使用するPythonのバージョンとライブラリをプロジェクトごとに管理できる仕組み。用途に応じて専用の実行環境を作成し、切り替えて使用することができる。
Python3 の標準ライブラリであるvenvで仮想環境を簡単に作成できる。

＜ターミナル＞

$ cd Desktop/        ディスクトップに移動。
$ mkdir yasapy/　　　　　新しいフォルダyasapyを作成。
$ cd yasapy/　　　　　yasapyに移動。

$ python3 -m venv env　　　　　yasapyフォルダー上で行う。

　Enterキーで作成。少し時間がかかる。
これでyasapyフォルダーにenvフォルダーが追加される。
※仮想環境が不要になったらenvフォルダーを削除すればいい。

$ source env/bin/activate

Enterキー　で実行。仮想環境を有効化する。

↓↓↓

(env)$     仮想環境が有効化されるとプロンプトの前に(env)が表示される。

・仮想環境に入るときは

$ source env/bin/activate　　　　　 Enterで実行　仮想環境を有効化して入る。

仮想環境を使う場合は、ターミナルの立ち上げに毎回コレを実行する必要があります！

・仮想環境から出るときは

(env)$ deactivate     Enterで実行　仮想環境を無効化して出る。

Jupyter Notebook（ジュピターノートブック）というツールを使うと、ブラウザ上でPythonを実行でき、すぐ下に結果が表示されるので便利。実行結果にグラフや図も表示できるので、機械学習やデータ分析で試行錯誤するのに重宝するアプリ。

　インストールにはPythonの標準的なパッケージ管理ツールであるpipを使う。パッケージのインストールが簡単にできる。Pythonをインストールした時点で入っているが、バージョンが古いとインストールできない場合がある。まずは最新化すること。
＜ターミナル＞

$ cd yasapy/　　　　　
$ source env/bin/activate　
(env)$ python -m pip install --upgrade pip     Enterで実行。

すでに最新の時は「alredyup-to-date」と表示される。

$ pip install jupyter     Enterで実行。

関連するパッケージも同時にインストールされる。

$ juputer notebook     Enterで実行。

ブラウザが自動的に起動し、Notebookダッシュボード画面が立ち上がる。

２パターンあります。

⑴Notebookダッシュボード画面右上にある[Quit]をクリックすると「Server stopped」というダイアログが表示されたら停止完了。
⑵＜ターミナル＞上で　[control]+[c]キー　確認メッセージが現れたら[y]でEnter

ブラウザを閉じただけでは起動したままになるため、上記の２パターンのうちどちらかを実行して終了してください。

Jupyter Notebookの使い方に関しては、私のブログでは特に説明しません。
他の方々のサイトで実際のページを参照に分かりやすく解説されていますので、「Jupyter Notebook　使い方」で検索して確認してみてください😊

あとはテキストエディタがあれば始められます！
私は、特別ダウンロードせずmacに初めから入っているVSCodeにコード記述していきます👍

今回のまとめ

機械学習の開発環境に必要なもの
①Pythonインストール
②仮想環境の作成
③Jupyter Notebookをインストール
④エディタの用意（VSCode、Atomなど自身が使いやすいもの）

コレで実際に技術を学ぶ準備ができました🎉

次回からの実践では、開発に必要となる技術を小さなプログラムに分けて部分的に学んでいきます🤗
※全体の開発の流れに沿った実習は大掛かりになるので、まだ私には難しいので💦