Pythonでもっと自由を

Pythonの開発環境としてJupyterNotebookはとても有名で実際に使われているユーザーは多いかと思います。ただ、少しPython上級者や開発者のユーザー層にとっては、物足りなさも感じる点があるのも事実だと思います。今回の記事ではマイクロソフトのVisual Studio Code(以降VSCodeと表す)とJupyterNotebook環境(以降Jupyterと表す)を連携させて、VSCodeからJupyterを使う方法をご紹介したいと思います

Visual Studio Code(以降VSCode)は、非常に多機能でありながらもオープンソースなコードエディタとして、快適なプログラミング環境を提供してくれます。中でも秀逸なのは拡張機能(プラグイン)です。拡張機能を使ってユーザの嗜好にあったカスタムツールに仕上げることができます。

JupyterNotebookと同じような見た目・操作性をもちながら、GPUを使うことができるGoogle社が提供するクラウドサービス「Google Colaboratory」を利用することができます。Googleアカウントを取得していれば、誰でも無料で使うことができます

本記事ではこれからPythonを使って開発をしてみたいという初学者向けにPythonの開発環境Anacondaによる開発環境の構築方法・使い方(概要)をまとめています。

JupyterはAnacondaというディストリビューションを導入することで利用することができるようになります。Anacondaは完全無償で使うことができる上に、さまざまライブラリ・モジュール群があらかじめインストールされているため、初心者が手軽にPython開発を始められます。

ビジネスシーンにおいて、大量のデータを整理して管理したい、大きいサイズのファイルを相手に転送したいといったことは頻繁にあるとあると思います。実はPythonを使ってファイル・フォルダのアーカイブ(解凍・圧縮)する方法もあります。

内包表記とは他言語にはないPython特有の書き方でfor-in構文と[],{}を組み合わせてリスト・辞書・セットオブジェクトの生成を1ステートメントで簡潔に書くことができます。Pythonプログラマーの間では当たり前のように使われている書き方です。

本記事では、Pythonのデータ構造の１つである「辞書(dictionary)」について「データ構造の基本」から「作り方」「要素へのアクセス(参照・取得・更新)」「辞書型の関数」について基礎から丁寧に図解で解説をします。

Pythonのデータ構造の一つにタプルがあります、似たようなものにリストがあります、両者は機能的に似ているのでよく対比されるのですが、全くの別物でそれぞれ特徴があります。本記事では、Pythonのタプルについて解説していきます。

今回はPythonのデータ構造の一つであるリスト<list>の応用操作として「リストを参照する方法」「リスト同時を連結・複製・比較」を解説します。リストはPythonのデータ構造の中で最も使用頻度が高く、使いこなす必要があります。