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キノコード / AI・プログラミング学習チャンネル

【2022最新版】M1MacにPythonの環境構築|通常のインストール方法、Dockerを使う方法も解説

概要

動画投稿日|2022年4月25日

動画の長さ|20:42

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 「独学だと続かない…」そんな悩み、ありませんか? キノコード監修の学習サービスで、今度こそ習得しよう ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ プログラミング学習サービス「キノクエスト」は、 このチャンネルの動画と連動した問題演習・質問サポートで 「途中で挫折しない」仕組みを徹底しています。 ▶︎【個人のお客様】まずは無料で始める https://kino-code.com/kq_service_a/?utm_source=youtube.com&utm_medium=referral&utm_campaign=6b6uM7Fl8ck_gaiyou 【挫折しない3つの理由】 ① 動画で学ぶ → 問題を解く → 理解が定着するサイクル ② わからないところは質問OK ─ ひとりで悩まない ③ 初心者から実務レベルまで、ステップバイステップで進める ▼【法人のご担当者様】社員のスキルアップ・DX人材育成をご検討ならこちら https://kino-code.com/kinoquest-forbiz/?utm_source=youtube.com&utm_medium=referral&utm_campaign=6b6uM7Fl8ck_gaiyo_kinoquest-forb ▼チャンネル登録はこちら https://www.youtube.com/@kinocode?sub_confirmation=1 ▼目次 00:00 はじめに、環境構築について 03:30 環境構築、実行環境の比較 05:48 Dockerを使わない環境構築<手順について> 06:22 Dockerを使わない環境構築<anacondaのインストール> 07:17 Dockerを使わない環境構築<Jupyter Labの起動> 08:43 Dockerを使わない環境構築<VSCodeのインストール> 09:12 Dockerを使わない環境構築<VSCodeの起動と使い方> 11:16 Dockerを使う環境構築<Dockerのインストール> 13:31 Dockerを使う環境構築<GitのインストールとDockerfileなどの準備> 15:05 Dockerを使う環境構築<Dockerにコンテナを作成> 15:30 Dockerを使う環境構築<DockerでJupyter Labを使用> 16:14 Dockerを使う環境構築<DockerでVSCodeを使用するための拡張機能をインストール> 17:20 Dockerを使う環境構築<DockerでVSCodeを使用> 17:42 Dockerを使う環境構築<Dockerの停止・起動の仕方> 19:07 GoogleColaboratoryの使い方 19:50 おわりに ▼環境構築で紹介したURL 06:18 anacondaのインストール https://www.anaconda.com/products/distribution 09:19 VSCodeのインストール https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/visual-studio-code/ 12:49 Dockerのインストール https://www.docker.com/products/docker-desktop/ 16:37 Gitのインストール https://git-scm.com/download/mac 19:07 GoogleColaboratoryのリンク https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb#recent=true ▼コマンド 14:32 Gitでリポジトリをドキュメントにコピーするコマンド git clone https://github.com/kino-code/docker-python.git C:\\Users\\ユーザー名\\Documents\\docker-python 15:22 Dockerfileがあるディレクトリに移動するコマンド cd C:\\Users\\ユーザー名\Documents\\docker-python 15:17 Dockerにコンテナを作成して起動するコマンド docker-compose up --build -d 15:34 DockerでJupyterLabを起動するアドレス http://localhost:8888/lab ▼関連動画 たった1分でPythonのプログラミングを始める|GoogleColaboratoryの使い方 https://youtu.be/wMXhZAINYhw 理屈はさておき、Dockerを使って、あっという間にPythonのデータ分析の環境構築をする|WindowsとMacの説明あり https://youtu.be/yoBvz39X55w 【Pythonで面倒な仕事を自動化しよう 合併版】8つの自動化のテクニックを紹介 https://youtu.be/fyNCftVsp4g Pythonで面倒なExcelの仕事を自動化しよう 合併版|2時間で学べます【Pandas入門講座の次におすすめ】 https://youtu.be/HuJV9Vq6snQ PythonでWebスクレイピイング|たった2時間で自動ログインやデータ取得、画像保存まで学べます【プログラミング初心者でもできる】 https://youtu.be/ANoxy74O_VE Python超入門コース 合併版|Pythonの超基本的な部分をたった1時間で学べます【プログラミング初心者向け入門講座】 https://youtu.be/HyU3XL2F9GE Pythonの便利ライブラリ「Pandas入門講座」合併版|Pandasの基本的なこと3時間で学べます【Python超入門コースの次におすすめの入門講座】 https://youtu.be/XfoYeWCzjac 【2022最新版】WIndowsにPythonの環境構築|通常のインストール方法、Dockerを使う方法も解説 https://youtu.be/NKM9jdcJVZw ▼SNS Twitter : https://twitter.com/kino_code/likes Facebook : https://www.facebook.com/%E3%82%AD%E3%83%8E%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89-105693727500005/ Website : https://kino-code.com/ ▼書き起こし さて、これらのプログラミングの環境構築、実行環境には、どのような違いがあるのでしょうか? まず、環境構築の難易度についてみてみましょう。 プログラミングを始めるという意味での簡単な順番は、GoogleColaboratory、Dockerを使わない方法、Dockerを使う方法です。 Dockerを使った方法は、やや難しいです。ですが、Dockerの中身はまっさらな状態なので、手順通りやればうまくいく可能性が高いです。2度目をやりなおすときも簡単です。 個人的なおすすめとしては、Dockerを使って環境構築をする方法です。 これがうまくいかなかった場合に、スタンダードな環境構築を試されるとよいでしょう。 次に、プログラミングの目的別に実行環境のおすすめを提示します。 データ分析や機械学習などの人工知能開発をしたい、という目的であれば、GoogleColaboratoryかJupyterLabがよいでしょう。 プログラムをこまめに確認して進められるほか、プログラムの実行結果やグラフ、表、文章を表示することができます。 結果を見ながらコードの調整が必要になるような開発に最適です。 ただし、GoogleColaboratoryでは、ローカルのファイルを使用したい場合はGoogleDriveにアップする必要があります。 ローカルファイルを扱う場合はJupyterLabを使うとよいでしょう。 (ブログに続く) #python #環境構築 #インストール #mac #m1 #docker

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#高1#高2#高3#大学#レベル2#Python#講義

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