【Python 開発環境】Jupyter Notebookの使い方【入門】

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Python_アイキャッチ_IDE_JupyterNotebookの使い方入門 Python

Pythonにて効率的に開発を進めるためには、コンパイラを搭載した専用の開発環境(IDE)

利用が欠かせません。本記事、執筆時点において有償版・無償版を含めて数種類のIDEが

利用可能です。(図1)

Python開発環境の種類について
図1 Python開発環境の一例

それぞれのIDEにはもちろん、得意なことや扱いやすさなど様々あるわけですが自身の開発スタイルに合わせて選択するのがよいでしょう。

本記事では、それらの中から最も初心者が扱いやすく、スタンダードで利用者の多い「JupyterNotebook(※)」というIDEについて取り上げ、使い方を解説していきます。

(※以降の説明では、Jupyterと省略して呼称する場合があります。)

人気の理由は次のとおりです。

➀. きわめてシンプルなGUIで、直感的な操作で実行できる。

➁. ブロック単位にて、コーディングと実行を繰り返すことができる。

➂. 実行結果がインライン表示されてデバッグが容易である。

また、Jupyterは「Anaconda」というディストリビューションが提供する機能の一部となります。

Anacondaは完全無償で使うことができる上に、主要なライブラリ・モジュール群があらかじめインストールされているという特徴があります。

そのため、初心者にとって煩わしい開発環境の構築作業(ライブラリのインストールなど)を省くことで手軽にPython開発を始められるというメリットがあるのです。

現在、筆者がもっともおススメするIDEの一つです。

この記事を読むことで次のようなことが「できる・わかる」ようになりますので最後までお付き合いください。

この記事でわかること!
  • 開発環境Jupyter Notebookの使い方がざっくり分ります
  • コーディングのコツを解説しています。
  • メニューの項目、便利なショートカットを紹介しています
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1. Jupyter Notebookの 起動~コードの実行まで

本節では、実際にJupyterを起動して、プログラムを書いて実行してみる手順を紹介します。

Anaconda(Jupyter Notebook)が既にインストールされている前提で解説を進めます。

なお、動作確認環境は、Windows10、JupyterNotebook6.0.3です。インストール方法の詳細はこちらの記事を参照してください。

1.1 起動とプロジェクトの作成

Jupyter Notebookの起動方法を解説します

Windowsのスタートメニュー、アプリ一覧よりAnaconda3を選択します。さらにAnaconda3フォルダの中にあるJupyter Notebookを選択します。

図1 Windowsアプリ一覧

下のようなコンソール画面が表示され、アプリが起動し始めます。基本的にこのコンソールはJupyterNotebookで開発を進める上で特に必要になることはなく、ツールのステータスを表示してくれるものです。()

邪魔になるようであれば最小化してしまっても問題ありませんが、閉じないようにしましょう。

図2 JupyterNotebookのコンソール画面

しばらくすると、Webブラウザ上に開発環境(IDE)画面が現れます。Jupyter Notebookでは、ブラウザベースで開発を行います。推奨のブラウザは、Windowsで開発を行う場合「Google Ghrome」もしくは、「Microsoft Edge」です

図3 JupyterNotebook 起動直後のホーム画面

上の画像はJupyterのホーム画面になります。右側のフォルダツリーから、プロジェクトを作りたいフォルダを選択します。()次に、右上に「New」というリストボックスがあるので「Python3」を選択します。()

1.2. コードの入力と実行

では、実際にコードを入力していきましょう。

Jupterでは、セルと呼ばれるボックスにコードを入力していきます。セル毎にコードを実行することができ、こまめに動作確認をすることができます。

セルにはCommand ModeEdit Modeという2種類があります

前者は、セル全体の処理をするとき、後者はコードを入力する時に使います。Command Modeはセルを選択してESCキーで切り替えます。次のように枠が青になった状態がCommand Modeです。

python_IDE_JupyterNotebook Commandモード
図4 Command Mode

Edit Modeはセルを選択してEnterキーで切り替えます

次のように枠が緑になった状態がEdit Modeです。Edit Modeになっていることを確認してからコーディングしていきましょう。

python_IDE_JupyterNotebook Edit_mode
図5 Edit Mode

ツールバーは直感的でわかりやすいレイアウトになってます。

セルの操作や実行・中断などよく使う機能がまとめられています。この後紹介するショートカットも併用することでより効率的にコード編集・実行ができるようになるでしょう。

python_IDE_JupyterNotebook Tool_bar
図6 ツールバー

次はコーディングです。

必要に応じてセルを新規に追加し、ModeはCodeを選択します。()新規セルが追加されたら、

コードを入力していきます。()

入力が終わったら、Runボタン()もしくは、ショートカットキー「Ctrl + Enter」で実行します。

すると即座にスクリプト実行され、実行結果がセルの直下に出力されます。()

python_IDE_JupyterNotebook Basic_Usage
図7 コードの入力と実行手順

また、特に必須ではないのですが、JupyterNotebookではセルによって最小実行単位が分かれるので特徴ですので、コーディングのポイントとしては次のようなことを気を付けながら実装するとよいでしょう。

1.一つのブロックに全てのコードを詰め込み過ぎない。

2.機能(関数や機能ブロック)ごとにセルをわける。

3.一つのセルごとに実行し、出力が期待通りになるか確認する。

4.適切にコメントを入れてるようにする。

プロジェクトには、ソースファイル(拡張子は.ipynb)とバックアップ情報(ロールバックポイント)を格納した.ipynb_checkpointsフォルダが定期的に自動生成・保存されます。

2. メニュー項目と便利な使い方

Jupyter にはツールメニュー以外にもさまざまな機能が用意されています。他のIDEと比較しても直感的にわかりやすく直ぐに使いこなすことができます。慣れてくると、ツールバーやメニューを選択することなくショートカットで素早く、コーディングと実行をすることができるようになります。

2.1 メニュー項目

メニューバーには、以下のような項目があります。

メニュー項目
図9 メニュー項目
  1. File
  2. Edit
  3. View
  4. Insert
  5. Cell
  6. Kernel
  7. Widgets
  8. Help

各メニュー項目について特筆すべき事項について説明していきます。


2.1.1 File メニュー

次にFile メニューの内容について解説します。プロジェクトの作成、開く、保存など基本的な項目が並びます。() また、Downloads asではJupyter Notebookで作成したファイル(.ipynb)を様々なファイル形式に変換して出力することができます。()

例えば、HTML、Markdown、他IDEでも使えるようにPythonの一般的な拡張子(.py)に変換して出力することができます。

python_IDE_JupyterNotebook File_Menue
図9 File メニュー

2.1.2 Editメニュー

次にEditメニューの内容について解説します。主にセルの操作についてまとめられています。ツールバーでも操作できる項目が多いので実際にEditメニューから操作する必要は少ないですが、セルのマージする機能()は、小さいセルに分割してデバッグした後に、問題ないことを確認した後にメインプログラムに結合する際につかうと便利です。

その他、セルの移動()や検索と置換などを行うことができます。()

python_IDE_JupyterNotebook Edit-mode
図10 Edit メニュー

2.1.3 Cellメニュー

次にCellメニューの内容について解説します。セルの実行や出力結果に関する機能がまとめられています。単一セルの実行+オプション()、全てのセルの実行+オプション()を選ぶことができます。

また、CellTypeはCode(コード入力用)、Markdown(.md形式によるコメント)などを切り替えることができます。Current[All] Outpusは、出力結果の表示・非表示の切替や削除を行います。

python_IDE_JupyterNotebook Cell_Menue
図11 Cellメニュー

2.1.4 Kernelメニュー

次にKernel menuの内容について解説します。スクリプト言語であるPythonのインタプリタに関する操作がまとめられています

実行中に動作が止まってしまった(無限ループなど処理が戻ってこないなど)場合やプラットフォームの変更などを反映させるにはカーネルの再起動が必要な場合は、Interrupt(中断)やRestart(カーネル再起動)+オプション ()を実行しましょう。

またShutdown(シャットダウン)やChange Kernelで使用するインタプリタのバージョンを選択します(通常はPython3のみ表示されます)

python_IDE_JupyterNotebook Kernel_Menu
図12 Kernelメニュー

2.1.5 Helpメニュー

最後にHelp Menuの内容に解説します。このメニューはその名の通りでコーディングをする上でのTips情報を調べるためのメニューになります

具体的には、Keyboard Shortcuts(ショートカットキー一覧)()やPythonでの開発でよく使われるライブラリのリファレンスページでアクセスすることができます。()

それでは、Keyboard Shortcuts(ショートカットキー一覧)からJupyterでよく使うことになる覚えておきたい便利なショートカットを厳選して紹介ししましょう。

python_IDE_JupyterNotebook Help_Menu
図13 Helpメニュー

Command Modeで使う覚えておきたいショートカットは次の通りです。

【セルの実行】

  Shift+Enter: 現在のセルを実行しその後次のセルに移動する

  Ctrl+Enter:  現在のセルを実行する

【セルの挿入と削除】

  Aキー(a): 現在のセルの上に新規セルを挿入する

  Bキー(b): 現在のセルの下に新規セルを挿入する

  Xキー(x): 選択中のセルを削除する

【保存】

  Ctrl+S(s)キー: 保存とチェックポイントの生成する

【表示関連】

  L(l)キー: 行番号の表示/非表示の切替える

  O(o)キー: 出力結果の表示/非表示の切替える

python_IDE_JupyterNotebook shortcut_CommandMode
図14 Keyboard Shortcuts(Command Mode)

Edit Modeで使う覚えておきたいショートカットは次の通りです。

【コード入力支援】

  Tab: 入力補完, インデントを挿入する

  Shift+Tab: ヒントを表示する

  Ctrl+Z(z)キー: 元に戻す

  Ctrl+/キー: 選択行のコメント化する

  Ctrl+D(d)キー: 選択行の削除する

【セルの実行】(Commandモードと同様)

  Shift+Enter: 現在のセルを実行しその後次のセルに移動する

  Ctrl+Enter: 現在のセルを実行する

python_IDE_JupyterNotebook shortcut_EditMode
図15 Keyboard Shortcuts(Edit Mode)

また、Helpメニューにはその他リファレンスページへのリンクがあります、 機械学習や数値解析で必須ライブラリである(Numpy,Pandas,Matplotlib)などへアクセスすることができます。

3. まとめ

いかがでしたでしょうか?

今回は、Python開発環境の定番であるJupyterNotebookの基本的な使い方を紹介しました。まずは、Anaconda同梱の本IDEからというユーザーの方も多いかと思います。

本記事を参考に次のチェックポイントを確認してみましょう。

  • Jupyter Notebookの使い方の基本を身につけPython開発をはじめましょう
  • メニューの項目、便利なショートカットを使いこなしましょう

Python開発の足掛かりになれば幸いです。

また、JupyterNotebookと同様機能を提供するクラウド環境としてGoogle社が提供している「Google Colaboratory」というものがあります。最新の機械学習フレームワークが試せる、GPUが試せるといったメリットがありますJupyterに慣れてきたらColaboratoryを試行してみるのも良いかもしれません。 次の記事で使い方を説明していますので合わせて参考にしていただけたら嬉しいです。

最後までお読み頂きありがとうございました。

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