本サイトでできることは、
WindowsでPythonの実行環境を準備できるようになることです。
様々なアプリケーションをインストールすることになりますが、順番に行えばできるようになるので、一緒にやっていきましょう。
なお、本記事ではMac対象外です。
pythonを始めるには
今回は、Dockerを利用します。
Dockerとは、コンテナ仮想化ソフトウェアです。
Dockerは、OSの上に作られる仮想的なコンテナと呼ばれる箱のようなものです。
この箱には、アプリケーションが必要なものが全部入っていて、それを使ってアプリケーションが動きます。
このコンテナ（箱）にPythonの実行環境を用意して動かすイメージになります。
Dockerの便利なところは、この箱をどこにでも持っていけることです。
たとえば、友達の家でも、学校でも、同じようにアプリケーションを使うことができます。
自分のコンピューターで準備した設定を、他の場所でも同じように使うことができるのは便利ですね。
Pythonの環境構築をやってみる
OSを確認
Dockerを使用する前に自身のパソコンのバージョンを確認しましょう。
・Windows10/11 Professional／Enterprise／Education
⇒ 事前準備が不要。Dockerのインストールに進みましょう。
・Windows10/11 HOME
⇒ バージョンの確認が必要。
OSバージョンとシステム要件を確認
HOMEの場合は、バージョンとシステム要件を確認しましょう。
windowsのシステム画面で確認できます。
・バージョンが「2004」以上であること
・システムの種類が64bitであること
・メモリが4MB以上であること
私の場合は、下記スペックでした。
Windows11 HOME
バージョン 21H1
64bit メモリ4MB以上
Windows10/11 HOME ではなく、Proだと手順を省略できるらしいですが、ここでは触れません。
Dockerをインストール
Dockerサイトにアクセスします。
「Download Docker Desktop」を押してモジュールをダウンロードします。
Docker Desktop installer.exe がダウンロードされたら実行しましょう。
インストールが始まります。
「Installation succeeded」と表示されれば、インストールが完了です。
次に、PCを再起動しましょう。
linuxカーネルのバージョンアップ
再起動出来たら、下記メッセージか自動的に表示されます。
「Accept」を押して進めましょう。
ポップアップが表示されます。
ポップアップに書かれたURLにアクセスしましょう。
「x64 マシン用 WSL2 Linux カーネル更新プログラムパッケージ」のリンク押しましょう。
ダウンロードが始まります。
「wsl_update_x64.msi」がダウンロードされました。
実行しましょう。
「Next」を押してインストールを開始しましょう。
完了したら「Finish」を押します。
ショートカットアイコンがデスクトップに作成されました。
起動してみましょう。
「Containers」画面が表示されました。
Dockerの設定
Dockerファイルを用意する必要があります。
ここでは、キノコードさんが提供するファイルを使用させていただいています。
まず、Gitというバージョン管理ソフトを準備します。
Gitのインストール
Gitサイトにアクセスします。
「Downloads」を押しましょう。
「Windows」を選択しましょう。
「Click here to download」を押しましょう。
ダウンロードが始まります。
ダウンロードされました。
実行しましょう。
「Next」でインストールを開始します。
選択項目は基本的にデフォルトのままで大丈夫です。
「finish」を押しましょう。gitのインストールが完了です。
Gitでリポジトリをコピー
リポジトリをローカルのCドライブ配下の任意のフォルダへコピーします。
キノコードさんのgitからDockerファイルのリポジトリをコピーしてくるのですが、
私の場合は、自身のPCの「C:_python\docker-python」へコピーする方法で行いました。
git clone https://github.com/kino-code/docker-python C:\_python\docker-python
フォルダを確認すると、指定したフォルダが作成されていることが確認できました。
次に、カレントディレクトリを移動します。
cd C:\_python\docker-python
Dockerにコンテナを作成して起動するコマンド
Dockerにコンテナを作成して起動を行ないます。
docker-compose up --build -d
私の場合は、約10分かかりました。
PCスペックが高いともう少し早く完了できると思われます。
次に、ファイアウォールの許可確認のポップアップが表示されたので、「アクセスを許可する」を押して進めます。
JupyterLabを起動
「JupyterLab」は、ブラウザ上で動作するプログラムの対話型実行環境であり、Pythonコードを書くエディタのようなツールです。
以前の「JupyterNotebook」の後継にあたります。この対話型環境ではPythonだけでなく、機械学習やディープラーニングにも利用されています。
最大の特徴は、入力したプログラムを即座に実行し、実行結果をすぐに確認できることです。これが非常に便利です。
JupyterLabはデータ分析やデータ可視化、AIや機械学習などの数学的な利用に用いられ、データサイエンティストやデータアナリストが活用しています。ローカル環境による実行環境が構築できるのが特徴になります。
DockerでJupyterLabを起動するアドレスは下記です。
http://localhost:8888/lab
使用しているブラウザに、上記アドレスを入力してみましょう。
下記の画面が表示されれば、起動OKです。
左側のリストの中で「workspace」というフォルダがあります。
JupyterLab上の「workspace」フォルダと先ほどコンテナをインストールしたDockerのパスが対応（連動）することになります
JupyterLab上の「workspace」 ＝ (私の場合)PC上の「C:_python\docker-python」
pythonコマンドを入力してみる
「Python3」アイコンを押しましょう。
ノートブックが開きました。
printコマンドを入力してみます。
print("hello")
入力したらコマンドを実行しましょう。
「shift」＋「Enter」キーで実行できます。
試してみましょう。すると黒文字で hello と無事表示されました。
ファイル名を変更してみましょう。
「untitled.ipynb」右クリック→「rename」を選択します。
他にも方法があります。
タブを右クリック→「Rename Notebook」を選択する方法でもリネームすることができます。
ファイル名が変更できました。
JupyterLabとDockerの起動方法／停止方法
起動させる順番は、Docker → JupyterLab の順で行います。
まず、デスクトップにある「Docker Desktop」を起動します。
起動したら、「Docker-python」の再生ボタンを押しましょう。
ステータスが「Running」となれば、Dockerの起動が完了です。
次に、JupyterLabを起動します。
ブラウザに「http://localhost:8888/lab」を入力しましょう。
ブックマークに登録しておくと便利です。
http://localhost:8888/lab
JupyterLabが無事起動できました。
停止方法は、起動とは逆の手順を行ないます。
まずJupyterLabを利用していたブラウザを閉じます。
次に、Dockerの停止ボタンを押しましょう。
ステータスが「Exited」になれば、停止完了です。
以上でPython環境が構築できました。
キノコードさんの動画のおかげです。
これまで、自力で構築を試したことがありますが、数日かけても結局うまくいかず挫折を繰り返していました。
これで一歩進めますね。
今回参考にさせて頂いたyoutube動画
今回、参考にさせて頂いた動画はこちらです。
キノコードさんの動画での解説は非常にわかりやすくて勉強になります。
