【第2回】Pythonを動かす環境づくり:湖でも部屋でも使えるマイ開発環境

Python入門

第1回では、「なぜ celestial biome でPythonなのか?」という世界観の話を中心にしました。

今回の第2回では、いよいよ Pythonを実際に動かすための環境づくり に入っていきます。

とはいっても、いきなり難しい設定をゴリゴリやるわけではありません。
目指すのは、

  • 家のデスクでも
  • 湖畔のバンガローでも
  • 夜のコーヒータイムでも

「ちょっとコードを書いて、サッと動かせる」くらいのシンプルな環境です。

この回のゴールはただひとつ。

自分のPCで「今日のコーヒー」をPythonにしゃべらせる

ここまで行けたら、もう立派に「Pythonを始めた」と言ってOKです。

この回のゴールと全体像

まずは、この回でどこまで行ければいいかをはっきりさせておきます。

第2回のゴール

  • 自分のPCにPythonが入っているか確認できる
  • Pythonが入っていなければ、どこから入れるかイメージできる
  • エディタ(ここでは VSCode)を用意する
  • .py ファイルを作って、print() を実行できる

この記事では、OSごとの細かいインストール手順を全部は追いません。
その代わりに、

  • 「何を入れて、何ができればOKなのか」
  • 「どの画面で、どんなコマンドを叩けばいいのか」

を、できるだけイメージしやすく書いていきます。

Pythonの「動かし方」は大きく3つある

Pythonには、ざっくり次の3つの動かし方があります。

  1. 対話モード(REPL)で1行ずつ試す
  2. .py ファイル(スクリプト)を書いて実行する
  3. Jupyter Notebook などのノートブックで試す

この連載では、まずは ②のスクリプト をメインに使っていきます。
理由はシンプルで、

  • 後から見返しやすい
  • Gitなどで管理しやすい
  • ちょっとしたツールにも育てやすい

からです。

ただ、「ちょっと動きを確認したい」というときに便利な
①の対話モード も、軽く触れておきます。

Pythonが入っているか確認してみよう

ここはOS問わず使えるように、コマンドだけシンプルに)

まずは、自分のPCにPythonがすでに入っているか確認してみましょう。

ターミナル(Mac / Linux)や、コマンドプロンプト / PowerShell(Windows)を開いて、次のどちらかを打ってみます。

python --version

または

python3 --version

うまく入っていれば、例としてこんな表示が出ます。

Python 3.11.6

このように「Python 3.x.x」と数字が表示されればOKです。
何も出なかったり、「コマンドが見つかりません」と言われた場合は、Pythonが入っていないか、パスが通っていない状態です。

Pythonが入っていない場合はどうする?

Pythonが入っていなかった場合は、まずは

  • 公式サイトからインストーラをダウンロードして入れる
Download Python
The official home of the Python Programming Language

という一番シンプルな方法から始めてOKです。

  1. 公式サイトのダウンロードページを開く(上記↑のリンク)
  2. 自分のOS(Windows / macOS)に合ったインストーラを選ぶ
  3. 基本は「次へ」を押していけば大丈夫(よく分からない設定はデフォルトのまま)

将来的には、

  • pyenvconda などで複数バージョンを切り替える
  • プロジェクトごとに仮想環境を分ける

といった話にも進んでいきますが、この連載の今の段階では

「とりあえず Python 3 が1つ動く」

これで十分です。

エディタとして VSCode を用意しよう

Pythonのコードを書く場所として、

  • メモ帳やテキストエディタでも書ける

のですが、せっかくなのでここでは

Visual Studio Code(VSCode)

をおすすめします。

Visual Studio Code - The open source AI code editor
Visual Studio Code redefines AI-powered coding with GitHub Copilot for building and debugging modern web and cloud appli...

理由は、

  • 無料で使える
  • Windows / macOS / Linux どれでも動く
  • Python向けの拡張機能が充実している
  • 見た目もカスタマイズしやすい

からです。

内容としては、

  1. 公式サイト↓から VSCode をダウンロード」
  2. 自分のOSに合ったものをインストール
  3. 起動して、拡張機能のアイコンから「Python」と検索
  4. Microsoft製の「Python」拡張をインストール

ここまでできれば、Pythonを書くための“ノートとペン”が揃ったイメージです。

Download Visual Studio Code - Mac, Linux, Windows
Visual Studio Code is free and available on your favorite platform - Linux, macOS, and Windows. Download Visual Studio C...

はじめてのPythonスクリプトを作る

フォルダをひとつ用意する

まずは、Pythonの練習用フォルダを1つ作っておきましょう。

例:

  • デスクトップに python-playground というフォルダを作る

そのフォルダをVSCodeで開きます。

  • VSCodeを起動
  • 「フォルダーを開く」から python-playground を選択

coffee.py というファイルを作る

次に、フォルダの中に新しいファイルを作ります。

  • VSCodeの左側のファイル一覧から「新しいファイル」
  • ファイル名を coffee.py にする

ファイルを開いたら、まずはこれだけ書いてみます。

print("今日のコーヒー:エチオピアの浅煎り。少しフルーティーで、朝の湖に似合う香り。")

これが、PC上で動く 最初のPythonスクリプト です。

スクリプトを実行してみる

VSCodeの下のほう、または「ターミナル」メニューから ターミナルを開き

すでに python-playground フォルダになっていることを確認してから、次のように打ちます。

python coffee.py

もし python でエラーが出る場合は、代わりに

python3 coffee.py

を試してみてください。

うまくいけば、ターミナルにこんな感じで表示されるはずです。

今日のコーヒー:エチオピアの浅煎り。少しフルーティーで、朝の湖に似合う香り。

たったこれだけですが、

  • 自分でファイルを作って
  • 自分の言葉を書いて
  • Pythonにしゃべらせる

という一連の流れができた、というのはとても大きい一歩です。

対話モード(REPL)も軽く触っておく

スクリプトとは別に、Pythonには「対話モード」と呼ばれる 1行ずつ試せるモード があります。

ターミナルで次のように打ってみます。

python

または

python3

すると、こんな表示になるはずです。

Python 3.11.6 (…略…)
>>> 

この >>> という部分が、「対話モードでPythonが待っている状態」です。
ここで、さっきと同じように打ってみましょう。

>>> print("湖で飲みたいコーヒー")
湖で飲みたいコーヒー

1行書いてEnterを押すたびに、すぐ結果が返ってきます。

  • ちょっとした計算
  • 書き方が合っているかの確認

をするときに便利なモードなので、「こんなものがあるんだ」くらいで覚えておくと良いです。

対話モードを終わるときは、次のどちらかです。

>>> exit()

または Ctrl + D(Windowsなら Ctrl + Z → Enter) で抜けられます。

これで「Pythonを始めた」と言っていい

ここまで来ると、

  • 自分のPCにPythonがある程度入っていて
  • .py ファイルを作って
  • print() を使ったメッセージを出せる

という状態になっているはずです。

これはもう立派に、

「Pythonを始めた」

と名乗っていいレベルです。

あとは、この小さな coffee.py が、

  • 釣りのログを残すスクリプト
  • ワインのテイスティングメモを集計するツール
  • ジャーナルを日付ごとに整理する小さな仕組み

に、少しずつ育っていくだけです。

次回予告 – 変数とデータ型で「記録」らしくしていく

第3回からは、いよいよ

  • 変数(値に名前をつける仕組み)
  • データ型(数値・文字・真偽値など)

といった文法の基本に入っていきます。

たとえば、今日のコーヒーを

coffee_name = "エチオピアの浅煎り"
coffee_memo = "少しフルーティーで、朝の湖に似合う香り。"

のように「変数」として記録しておけば、

  • 日ごとのログにする
  • 条件で絞り込む
  • CSVやJSONに保存する

といった、「データ」っぽい遊び方が見えてきます。

次回は、このあたりを丁寧に解説しながら、
「コーヒーと釣りの簡単なログ」をPythonで表現する ところまで進めてみましょう。

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