Follow Us!!:

アプリなら、たくさんの便利な機能が無料で使える!
今すぐアプリをダウンロードして、もっと自由に学ぼう!

履歴の確認
お気に入り・フォローの登録
通知の受け取り
ファイルの作成・追加・複製
メモの作成・確認
モチベボードの投稿
App StoreからダウンロードGoogle Playで手に入れよう
運営会社お問い合わせ利用規約プライバシーポリシー
YouTube利用規約

© 2025, okke, Inc.

キノコード / AI・プログラミング学習チャンネル

【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

概要

動画投稿日|2022年4月23日

動画の長さ|23:59

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 「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=NKM9jdcJVZw_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=NKM9jdcJVZw_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 03:29 環境構築、実行環境の比較 05:45 Dockerを使わない環境構築<手順について> 06:18 Dockerを使わない環境構築<anacondaのインストール> 06:50 Dockerを使わない環境構築<パソコンにPathを設定> 07:53 Dockerを使わない環境構築<Jupyter Labの起動> 09:19 Dockerを使わない環境構築<VSCodeのインストール> 11:20 Dockerを使わない環境構築<VSCodeにPathを設定> 12:49 Dockerを使う環境構築<Dockerのインストール> 15:24 Dockerを使う環境構築<Dockerにコンテナを作成> 18:27 Dockerを使う環境構築<DockerでJupyter Labを使用> 19:15 Dockerを使う環境構築<DockerでVSCodeを使用するために拡張機能をインストール> 20:35 Dockerを使う環境構築<DockerでVSCodeを使用> 21:35 Dockerを使う環境構築<Dockerの停止・起動の仕方> 22:16 GoogleColaboratoryの使い方 23:02 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/win 22:16 GoogleColaboratoryのリンク https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb#recent=true ▼コマンド 17:27 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 18:01 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 18:07 Dockerにコンテナを作成して起動するコマンド docker-compose up --build -d 18:29 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 ▼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。 Webアプリケーション開発などをしたい場合は、VSCodeが向いています。 また、他の言語も学習したいという方も、多言語に対応しているVSCodeをおすすめします。 仕事の完全自動化をしたい場合は、JupyterLabで細かいコードの実行確認をしてから、プログラム全体をVSCodeで確認をするとよいでしょう。 この動画では、はじめにDockerを使わない環境構築、その次にDockerを使う環境構築について説明します。そして最後にGoogleColaboratoryの使い方を紹介します。 どの方法にするか、決まりましたか? 面倒なことをせずにさくっとPythonを学んでみたい人は、最後に説明するGoogleColaboratoryの使い方を参考にしてください。 なお、ここでは、プログラミングをはじめる準備までを説明し、プログラムの実行方法は次のレッスンで詳しく説明します。 それでは実際に環境構築を進めましょう。 ## Dockerを使わない環境構築 最初は、あなたのパソコンのOSに直接Pythonなどをインストールをして環境構築する方法です。 まず、Pythonを使うためにanacondaをインストールします。 anacondaは、Pythonのディストリビューションです。 anacondaには、Pythonで使われるさまざまなライブラリが入っている便利なものです。また、Anacondaには、実行環境のJupyterLabも含まれています。 そのあとに、もうひとつの実行環境としてVisualStudioCode本体をインストールする方法を説明します。 #Python #環境構築 #Windows #インストール #VSCode

タグ

#高1#高2#高3#大学#レベル2#Python#講義

関連動画

20:42
【2022最新版】M1MacにPythonの環境構築|通常のインストール方法、Dockerを使う方法も解説キノコード / AI・プログラミング学習チャンネル
36:51
【Python入門・応用】WindowsとMacにPythonができる環境をつくろう|02.Pythonの環境構築キノコード / AI・プログラミング学習チャンネル
5:01
【JavaScript超入門コース】03.環境構築 for Windows|プログラミングをする準備をしよう!【プログラミング初心者向け入門講座】キノコード / AI・プログラミング学習チャンネル
4:41
【Python超入門コース】03.環境構築 for Mac|プログラミングをする準備をしよう!【プログラミング初心者向け入門講座】キノコード / AI・プログラミング学習チャンネル
5:24
【JavaScript超入門コース】03.環境構築 for Mac|プログラミングをする準備をしよう!【プログラミング初心者向け入門講座】キノコード / AI・プログラミング学習チャンネル

関連用語