この記事では以下のチュートリアル実行に必要な環境構築を行います。
初心者向けの記事です。
上級者ならこの記事を読まなくても環境構築できると思います。
前提知識
- プログラミングの基礎知識
- コマンドラインを使える
- gitを少し知っている
- dockerを少し知っている
- 英語 (または自動翻訳、または日本語の情報を探せる)
開発環境の用意
OS
OSはWindows, Mac, Linuxどれでも開発できます。
MacかLinuxだとコマンドラインが使いやすいです。
私はMacで開発しています。
エディタの用意
ソースコードを編集するためにエディタが必要です。
OSに標準でついているエディタでも一応できますが、効率が悪いです。
私はIntelliJ IDEAを買って使ってます。
Visual Studio CodeやSublimeなどは無料で使えるらしいです。
https://smartlife-weblog.com/programing/recommend-visual-studio-code.html
コマンドライン環境の用意
gitやdockerを使うためにコマンドライン環境が必要です。
MacとLinuxは元から使えます。
Windowsはいくつか方法があるみたいです。
ぐぐってみてください。
でも、Macを買うのが早いと思います。
オープンソース系のツールはほとんどLinuxを想定して作られていて、
Macはギリギリ動く、Windowsはほとんど想定されていないような気がします。
なのでWindowsを使うとマイナーなツールを使ったときにトラブルに巻き込まれやすいです。
中古のMacは10万円(0.02BTC)以下で買えるみたいです。
https://www.pc-koubou.jp/pc/used_mac_book_pro.php
最近のMacはIntelのCPUではないMacがあるみたいです。
IntelのCPUでないと互換性のトラブルがあるかもしれません(例: https://fixel.co.jp/blog/docker-m1mac/)。
私はIntelのものを使っています。
ローカル環境構築
ローカル環境は自分のパソコンのことです。
本番でボットを動かすためのサーバーなどと区別するためにそう呼びます。
gitのインストール
gitはバージョン管理ツールです。
プログラミングをやるなら必須のツールです。
この記事ではチュートリアルのソースコードをダウンロードするために使います。
ローカル環境にgitをインストールします。
gitのインストール方法
色々なインストール方法がありますが、
私はMacで以下のコマンドでインストールしました。
brew install git
brewは色々なものをかんたんにインストールできるコマンドです。
brewは以下でインストールできます。
https://brew.sh/index_ja
dockerのインストール
dockerはかんたんにアプリを動かすためのツールです。
この記事ではJupyter(ブラウザ上でpythonソースコードを編集したり実行したりできるツール)を動かすために使います。
ローカル環境にdockerをインストールします。
dockerのインストール方法
私はMacで以下の方法でインストールしました。
Install Docker Desktop on Mac
docker-composeのインストール
docker-composeはdockerが使いやすくなるツールです。
ローカル環境にdocker-composeをインストールします。
docker-composeのインストール方法
Macの場合、Docker Desktop for Macをインストールしたら自動でインストールされていました。
チュートリアルリポジトリのクローン
以下のチュートリアルリポジトリをgit clone(ダウンロード)します。
https://github.com/richmanbtc/mlbot_tutorial
以下のコマンドでクローンできます。
git clone https://github.com/richmanbtc/mlbot_tutorial.git
実行すると、
コマンドを実行したディレクトリにmlbot_tutorialというディレクトリが作られて、中にリポジトリの内容がダウンロードされます。
Jupyterの起動
Jupyterはブラウザ上でpythonをインタラクティブに実行できるツールです。
ソースコードを少しずつ編集しながら試行錯誤できるので、
bot研究に向いています。
mlbot_tutorialディレクトリへ移動後、以下のコマンドでJupyterを起動できます。
docker-compose up -d
ブラウザで
http://localhost:8888 を開くとJupyterが開きます。
これでbot研究の環境が整いました。
Jupyterが起動する仕組みはmlbot_tutorial内のDockerfileとdocker-compose.ymlを見てください。
チュートリアルを開く
Jupyter上でworkディレクトリ内のtutorial.ipynbを開いてください。
以下のリンクでも開けます。
http://localhost:8888/lab/tree/work/tutorial.ipynb
ここからボット研究をします。