Pythonを簡単にインストール出来るanacondaの使い方

AnacondaはPythonのディストリビューションやライブラリと言われるものの一つで、要するにPython本体とPythonの開発に便利なツールがひとまとめになっているものです。

特に今話題のAI開発やデータサイエンス分野で便利なツールがまとめられており、anacondaの用途もそこにあります。

現状一般的な開発だとそこまで使用頻度は高くないのですが、今後各業界でAI化が進めば、Anacondaの需要は伸びていくと考えられます。

せっかくPythonを学習するのであればなるべく今後の市場で価値の高いスキルを身に付けておきたいので、開発ジャンル問わずAnacondaを使ってみるのも良いかもしれません。無料で簡単にインストールできる点も魅力です。

Anacondaの基本的な使い方

インストール方法は流れに沿ってボタンをクリックしていくだけで、なおかつ解説されているサイトもいろいろあるため、今回は割愛します。すでにインストールされている前提で説明していきますが、まず「Anaconda Navigator」をクリックするとAnacondaが起動され、トップ画面が開きます。

そして、このトップ画面からすべての操作画面に遷移できる仕様になっています。新たに機能をインストール追加することも可能ですが、基本的には初期搭載されている「jupyterlab」「vscode（Visual Studio Code）」を使用すれば事足ります。

jupyterlabの機能

jupyterlabはデータサイエンス、機械学習の実験を行うための開発環境で、Anacondaの基盤とも言える機能です。jupyterlabのなかでも機能が細分化されており、「Notebook」「Console」「Other」の三つがあります。

Notebookはカーネルを使用するためのツール、Consoleは対話型実行環境です。いわゆるREPL(Read-Eval-Print-Loop)というもので、入力者とコンピューターが対話しながら作業を進めていくイメージです。

厳密には違うのですが、インタプリタに比較的近いイメージでしょう。処理を記述しながら随時エラーチェックやデバッグのようなことができるため、すぐに修正できます。最後にOtherですが、これはTerminalとText Editorが使えます。

OtherではなくEditerのような名称でも良いような気がするのですが、Otherとなっています。

Visual Studio Codeの機能

Visual Studio CodeはAnaconda独自の機能というわけではなくて、もともとはMicrosoftの製品で、テキストエディタです。プログラミング用のテキストエディタですが、魅力的なポイントとしてはシンプルさでしょう。

普通に使用すればシンプルなテキストエディタなのですが、用途に合わせて様々な拡張機能が用意されています。詳細は割愛しますが、Python向けにプログラマーがおすすめしている拡張機能が複数あるので、拡張してみたい場合や、現状何か不満を感じている場合はリサーチして拡張してみると良いでしょう。

利便性を求めるあまり拡張機能のリサーチや実験にハマってしまうとプログラミングがおろそかになり元も子もないのですが、たまに拡張機能等を見直して導入してみるのはおすすめです。

非効率な作業を考えなしに続けるのもツールマニアになってしまうのも良くないので、随時リサーチと導入をバランスよく行うと良いでしょう。

Anacondaのコマンド

次にAnacondaのコマンドについてですが、Anacondaは開発を便利にするために独自にcondaというコマンドが用意されています。このコマンドは、Anaconda Prompt、jupyterlab Terminal、といった機能と連動して動くコマンドです。

さすがにAnacondaを使用するためだけに独自のコードを覚える必要はなくて、随時必要なコードを調べて実行すれば良いでしょう。頻繁に使用するものは勝手に覚えるかと思うので、それで十分です。

ただしそもそもどのようなコマンドがあるのか把握していないと何を調べて実行すれば良いのか見当が付かないかもしれないので、主要なcondaコマンドを紹介しておきます。いかに紹介するもの以外にもコマンドは複数ありますが、まずは主要なものを把握しておけば問題ないでしょう。

# condaのアップデート
conda update conda

# ライブラリのインストール
conda install ライブラリ

# 仮想環境の作成。
conda create -n 仮想環境の名前 python=バージョン

# 作った仮想環境一覧の表示
conda info -e

# 仮想環境の削除
conda remove -n 仮想環境の名前

# 仮想環境を使う
# mac/linuxの場合
source activate 仮想環境の名前

# 仮想環境を使う
# windowsの場合
activate 仮想環境の名前

# 仮想環境から出る
source deactivate

# 今使っている仮想環境にインストールされているライブラリの一覧を表示
conda list

ちなみに一番下の「conda list」を実行すると、以下のようにライブラリ一覧がコンソール出力されます。

(base) C:\Users\fukurou>conda list
# packages in environment at C:\Users\fukurou\Anaconda3:
#
# Name 　　　　　　　　Version　　　　　　 Build Channel
_ipyw_jlab_nb_ext_conf   0.1.0 　　　　　　　py36he6757f0_0
_r-mutex　　　　　　　   1.0.0 　　　　　　　mro_2
alabaster 　　　　　　　 0.7.10 　　　　　　  py36hcd07829_0
anaconda 　　　　　　　custom 　　　　      py36h363777c_0
anaconda-client 　　　　1.6.14 　　　　　　  py36_0
anaconda-navigator 　　1.8.7 　　　　　　　 py36_0
anaconda-project 　　　0.8.2 　　　　　　　 py36hfad2e28_0
asn1crypto 　　　　　　 0.24.0 　　　　　　  py36_0
astroid 　　　　　　　　 1.6.2 　　　　　　　py36_0
astropy 　　　　　　　    3.0.1 　　　　　　　py36h452e1ab_1
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このように続いていきます。

コードの内容や使い方は異なるのですが、イメージとしてはOSコマンドに近いかと思います。必要なときにコードを書いて実行すれば、単純処理がすぐに実行されるイメージです。

OS同様GUI的に操作することも可能なのですが、ファイル数や環境数が多いときなどはコマンド操作した方が効率的かと思います。ただし気を付けないと一気に環境を削除するようなことも可能なので、実行前によく確認する必要があります。

特に実際の開発現場で環境を共有しているときなどは誤って消してしまうと他の人の作業も止まってしまうので、リスクがある場合は実行前にコマンドが合っているのか、書き間違っていないか、といったことを3回くらいは確認することをおすすめします。集中力が切れているときなどは要注意ですね。

Anacondaは機械学習やディープラーニング分野で開発を行う方にはもちろん便利なツールですが、Python初心者、プログラミング初心者にとっても必要な機能に絞ってシンプルに使えるツールになります。

初心者から始めて上級者になっても使い続けられるツールなので、Anacondaはどのような層にもおすすめできます。

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