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Pythonプログラミングに便利なAnacondaとは?機能やPycharmとの違いを解説

Anacondaって?

Pythonは環境構築が簡単な言語ですが、なかでもAnacondaというツールが便利です。Anacondaはいろいろなツールがパッケージになったものですが、そのなかには総合開発環境も含まれています。

つまり、AnacondaをインストールすればそれだけでPythonでの開発ができてしまうのです。むしろ衝突してバグが発生する可能性があるので、Anacondaを使用する場合他のツールをあまり導入しすぎない方が良いです。

このページでは、Anacondaの機能や使い方について解説します。

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AnacondaとPycharmの違い

Pythonの総合開発環境にはPycharmが選ばれることが多いですが、Pycharmは一般的なWebシステム開発で選択されることが多いです。一方で、Anacondaはもともと機械学習やデータサイエンス分野で定評のあるパッケージで、そのなかには総合開発環境も含んでいます。

このようにAnacondaとPycharmにはもともと違いがあったのですが、現状AnacondaはWebシステム開発にも一般的に用いられるようになっています。総合開発環境以外のツールが不要ということであればPycharmが一押しされることが多いのですが、総合開発環境と合わせて各種ツールもインストールしたい場合はAnacondaの方が良いでしょう。

ちなみに、Anacondaに含まれている総合開発環境はSpyderというものです。単体でSpyderとPycharmを比較するとPycharmの方がシェアが大きくて情報も多いため良いかもしれませんが、Anacondaのインストール後にわざわざPycharmをインストールするほどではないかもしれません。

AnacondaとPycharmを併用している人もいますが、バグが発生する可能性があるうえ設定が面倒なので、それはあまりおすすめできません。以降にAnacondaに含まれるツールを紹介しますが、それらのツールが必要であればAnacondaをインストールし、不要であればPycharmをインストールして総合開発環境のみ入れるのが良いかと思います。

Anacondaに含まれるツール

Anacondaはツールがパッケージ化されたものと説明しましたが、具体的にどのようなツールが含まれているのかを説明していきます。

Spyder

Spyderは上で少し説明しましたが総合開発環境です。SpyderはPython用に開発された総合開発環境であるため、エディタ、デバッガ、対話型実行環境などで違和感を感じることがありません。

たとえばソースコードを読み書きしやすくするためにハイライトや入力補完の機能が付いていますが、Python用に作られた開発環境だけあってずれていたりバグが生じることはないでしょう。

すでに他の総合開発環境の使用経験がある方からすると当然かもしれませんが、Spyderはコードを記述してそのままエディタから実行することが可能です。実行結果はそのままの画面からすぐさま確認できるため、これだけでも開発に十分なくらいです。

デバッグや、実行過程で変数に何が入っているか表示していくことも可能です。総合開発環境なので当然と言えば当然なのですが、プログラミング用のテキストエディタなどよりも機能は充実しています。

Anaconda Navigator

Anaconda NavigatorはスタートメニューからAnacondaを起動するためのツールです。起動後操作する画面もAnaconda Navigatorの機能とも言えます。どこまでがAnaconda Navigatorの機能かは難しいですが、起動からAnacondaの土台となるのがAnaconda Navigatorです。

Jupyter QtConsole

JupyterのコンソールなのでJupyter QtConsoleですが、Anaconda NavigatorではIPython qtconsoleと記載されています。名前が違うのが気になるところですが、要するにコンソールです。コンソールということがわかれば問題ないでしょう。

コンソールはプログラムを記述してすぐに実行することも可能ですが、計算機として使用することもできます。Pythonは機械学習やデータサイエンスで使用されることが多くAnacondaはそれを前提としていますが、コンソールの計算機能はわかりやすい例です。

Jupyter Notebook

Jupyter NotebookはPythonをWebブラウザ上で実行し、その結果を保存できるツールです。Anacondaは上記の通りWebシステム以外にも強みがありますが、Webシステム開発しやすい機能も充実しています。

ちなみに、Jupyter NotebookはWebブラウザ上で動くだけでなく、Webブラウザ上で記述することが可能です。たとえばHTMLやJavaScriptはテキストに記述してすぐさま実行してWebブラウザ上に表示できますが、それとも異なります。

Webブラウザ上に書いてそのままWebブラウザ上で実行できるので、より利便性が高いです。また、ライブラリのインストールやターミナルでのコマンド実行によってJupyter Notebook上にグラフ描画機能を付け加えることも可能です。

最初のうちはなかなかグラフ描画は必要ないかもしれませんが、余裕があれば試してみると面白いかもしれません。グラフが出てくるだけなので大したことはないと思うかもしれませんが、少しずつ自由にツールやプログラムを使いこなし、最終的によりレベルの高いシステムを作っていくことが重要です。

幅広く初めの一歩を踏み出しておけば、後々ツールやプログラムを連動させる際にやり方がわからず脳がオーバーフローしてしまうことがなくなるでしょう。

JupyterLab

JupyterLabはJupyter Notebookの後継アプリで、より機能追加したものです。もっとも大きな違いとしては、JupyterLabは複数のノートを切り替えられるということです。画面分割して並べながらソースを記述していくことも可能なので、場合によっては便利です。

Anaconda cloud

Anaconda Cloudは、他のユーザーがアップした非公式ライブラリを使用するためのツールです。最初のうちはプリインストールのライブラリで対応できるかと思いますが、いろいろライブラリを試してみたいときや、必要になった際に使用すると良いでしょう。

まとめ

以上、PythonでAnacondaを使用するとどのようなメリットがあるのか、ツールにはどのようなものがあるのか等解説してきました

Anacondaのメインとなるのは総合開発環境で、その他便利なWebブラウザでソースを書けるようなツールや科学計算、グラフ描画といった機能が付いています。

Anacondaは利便性は高いものの、それほど複雑で難しいパッケージではないことがおわかりいただけたかと思います。ツールは便利だが難しくて使いこなせない、といったことはあるかもしれませんが、Anacondaについては初めてでも少し慣れれば便利に使いこなせるはずです。

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