この記事を読む前に
- 本記事は筆者個人の学習記録であり、所属する大学や特定の団体の公式見解ではありません
- 記事の内容には十分注意を払っていますが、正確性や完全性を保証するものではありません
- 本記事を参考にする場合は、必ずご自身でも最新の公式情報等をご確認ください
- 本記事の利用によって生じたいかなる損害についても、筆者は責任を負いかねます
この記事でできるようになること
- Google ColabでPythonを実行できる
- uvでローカル開発環境を構築できる
- 今後の土木×Python学習の準備ができる
0. はじめに
この記事は、土木・都市工学を専攻する筆者が、
「土木分野でPythonを活用すること」を目標に学習した内容をまとめるシリーズ記事です。
近年、土木分野では
- GIS（地理情報システム）
- 点群データ
- 交通データ分析
- 防災・ハザードマップ分析
- 建設DX
など、データを活用する場面が増えてきています。
それらを扱うための有力なツールの一つがPythonです。
本シリーズでは、
- Pythonをこれから学ぶ土木学生
- データ分析に興味のある人
- 研究でプログラミングが必要になった人
に向けて、学習過程を記録していきます。
第1回となる今回は、Pythonの環境構築について説明します。
1. Pythonの環境構築
Python学習で最初につまずきやすいのが環境構築です。
近年では様々な方法がありますが、本記事では次の2つを紹介します。
| 方法 | 特徴 |
|---|---|
| Google Colab | ブラウザだけで利用可能。初心者向け |
| uv + VSCode | ローカル環境。本格的に学びたい方向け |
まずはGoogle Colabから始め、慣れてきたらuv環境へ移行することをおすすめします。
1-a Google Colab を用いる方法
Google Colabとは
Google ColabはGoogleが提供しているクラウド上のPython実行環境です。
特徴として
- インストール不要
- ブラウザだけで動く
- 無料で利用可能
- Jupyter Notebook形式
といったメリットがあります。
特にプログラミング初心者や、
「まずはPythonを触ってみたい」という方にはおすすめです。
利用手順
- Googleアカウントでログイン
- Google Colabへアクセス
上図のGoogle Colaboratory を選択
3. 「新しいノートブック」を作成
以下を実行してみましょう。
print("Hello Civil Engineering!")
正常に実行できれば環境構築は完了です。
1-b uv を用いる方法
uvとは
uvはAstral社が開発しているPythonのパッケージ管理・仮想環境管理ツールです。
従来利用されていた
- pip
- venv
などの機能をまとめて扱えることが特徴です。
また、動作速度が非常に高速であり、近年はPython開発環境として急速に普及しています。
インストール
Windowsの場合はPowerShellで
winget install --id=astral-sh.uv
を実行します。
インストール後
uv --version
でバージョンが表示されれば成功です。
プロジェクト作成
作業ディレクトリを作成し、
uv init civil-python
cd civil-python
を実行します。
仮想環境を作成します。
uv venv
有効化します。
.venv\Scripts\activate
上記の方法はWindows環境を想定しています。
最後にPythonを確認します。
python --version
2. どちらを使うべきか
個人的には次のように使い分けるのがおすすめです。
✅ Pythonを試したい → Google Colab
✅ 研究や開発で利用したい → uv + VSCode
✅ 将来的にGISやデータ分析を行いたい → uv + VSCode
3. おわりに
今回はPythonの環境構築について紹介しました。
環境構築は少し面倒ですが、一度整えてしまえば様々な分析や自動化に活用できます。
次回は
- Pythonの基本文法
- 変数
- 型
- 条件分岐
- 繰り返し
などについて整理していこうと思います。
今後は土木分野を題材に、
- pandas
- matplotlib
- GeoPandas
- 国土数値情報
- GIS解析
なども扱う予定です。
最後まで読んでいただきありがとうございました。
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