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Python実行環境構築

Last updated at Posted at 2018-01-10

はじめに

Pythonの学習やプログラムを組んで遊んでいると、実行環境が色々あることに気付いたので、改めて整理しました。

実行環境

Python本体やAnacondaをインストールしたりして、PCの環境を汚すのに抵抗あるひとはたくさんいると思います。だから、用途で使い分ければみんな幸せになります。
私は、tkinterモジュールを使用するときはmac、グラフ機能を使用するときはJupyter、スクリプトを作って遊ぶときはdockerを使用しています。

mac

macの場合、デフォルトでPython2.7がインストールされています。
しかし、西暦3000年に公開予定の理想のPython3はインストールされていないため、導入が必要です。

Python3は、本家からダウンロードして実行するか、macOS 用パッケージマネージャである Homebrewを使用する方法があります。なお、日本のコミュニティサイトでは、Homebrwewを推しています。

また、本家のサイト中央の黄色のボタン押すと、お試しでプログラムを実行できることに、最近気づきました!

スクリーンショット 2018-01-10 00.55.41.png

Jupyter Notebook

Anacondaに内臓されているJupyter Notebookは、tmpngを使用することで同じくWebブラウザ上でPythonのプログラムを実行できます。tmpngは、Anacondaをインストールしなくても使えます。Pythonを使いたいけど、Anacondaをインストールしたくない方にはおすすめです。

docker

Anacondaのイメージもdockerで簡単に呼び出して、実行ができます。
以下は、Python3とAnacondaの環境を使用するための手順になります。
dockerが利用できる環境であれば、わずか2ステップで実行できます。

  • docker pullでイメージを取得 ※minicondaでAnacondaの中から最小限のパッケージのみに限定
    # docker pull continuumio/miniconda3
  • docker runでコンテナを起動
    # docker run -i -t continuumio/miniconda3 /bin/bash

コマンドラインの画面が、Dockerのコンテナのコンソールに変わるので、Pythonを実行できます。
スクリーンショット 2018-01-11 00.53.24.png

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