目次

標準装備のPython
0からのPython環境構築
コーディングの準備

冗長になるかもしれないが、”０から”というところを意識して書いていきたい。

#1. 標準装備のPython
開発環境：MacOS 10.13.6
基本的にMacのターミナルをCUIとして用いる。（CUI：Character User Interface 文字で操作する）

ターミナルの表示形式は、
[コンピュータ名:カレントディレクトリ名ユーザ名$]
となっている。（短くする方法もあるが初心者ならカレントディレクトリがどこなのかわかっていた方がいいだろう。）
以降$のみを記述する。

Python2.7.16はMac標準装備だった。確認方法は以下。

$python -V
Python 2.7.16

自分の場合はバージョン2.7.16で表示された。

#2. ０からのPython環境構築
標準装備のPython2でも開発できるが、PythonにはPython2とPython3があるらしく、Python2は2.7以降はバージョンアップがされないことが決まっているらしい。これからPythonを学ぶのであればPython3をインストールしておきたい。

Python公式サイトから無料でインストーラーが提供されている。
Python公式サイト
こちらから最新のリリースをダウンロードしておけば問題ないはず。

インストールが完了したらバージョン確認。

$python3 -V
Python 3.8.0

自分のバージョンは3.8.0だった。MacOSの場合Python3の起動コマンドが$python3になる。
Python2を使いたい場合は$python、Python3を使いたい場合は$python3と使い分ければいい。

#3. コーディングの準備
Python3がインストール完了できれば、MacOSでPythonという言語を処理する準備ができたということ。しかし、処理するプログラムがなければ意味がない。次は、コードを書くための準備をする。

有名なテキストエディタVisual Studio Code（以下：VSCode）を用いる。
テキストエディタとは、Mac標準装備のメモと同じもので、VSCodeはコーディングに特化したものだと考えればいいだろう。

Visual Studio Code公式サイト
こちらから同様にインストールする。

インストールできたら、あとは使っていくだけ。
拡張機能としてプラグインをインストールするとVSCodeを自分好みの開発環境にカスタマイズすることができる。
①日本語で使いたいのであれば、Japanese Languageのプラグイン、
②PythonでコーディングするのでPythonのプラグインをインストールしておく。
（プラグインは後で有効/無効を切り替えられる。開発したい言語によってプラグインを追加できる。）

③コマンドパレット
VSCodeの使い方の一つとしてコマンドパレットも活用するといい。
ショートカットキーcommand+shift+PでVSCodeのコマンドパレットが開ける。基本的なVSCodeの使い方はコマンドパレットでキーワードを入力すれば出力される。ターミナル上でのファイル操作と使い分けて使用するといいと思う。

④コマンドパレットでやっておくと便利なものとしてcodeコマンドのインストールがある。
コマンドパレットで"shell"と入力すると、Shell Command: Install 'code' command in PATHもしくは日本語のプラグインを有効にしてあればシェルコマンド: PATH内に'code'コマンドをインストールが出てくるので、それを選択する。正常にインストールされればターミナル上で

$code [ファイル名]

と入力するだけでVSCodeがファイルを起動してくれるようになる。
あとはVSCodeでコーディングをしてショートカットキーcommand+Sなどで保存すればコーディングは終わり。

⑤ターミナルもVSCode内でショートカットキーshift+control+@を使えば使用できるので起動する必要がなく、ほぼGUI（マウス）を使わない。

#まとめ

python環境の構築
VSCodeのインストール
VSCodeの最低限必要な使い方①〜⑤

より詳しくは、

####参考文献

スラスラわかるPyhton
ターミナルからVisual Studio Codeを起動する方法
Python初心者に知ってもらいたいVS Codeのコマンドパレットとその使い方
【Visual Studio Code】コマンドからVS Codeを起動できない場合 (Mac編)
【Mac版】 VisualStudioCode キーボードショートカット

次の目標

TesonrflowとKerasのインストール
MNISTを使って画像認識の基礎とフレームワークの理解