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▼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
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▼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)
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