この記事では、Pythonのためのシンプルで強力なノートブックについて学びます。
ノートブックとは何か、Jupyter Notebookのインストール方法、使い方、そしてなぜJupyter Notebookを使うのか、について学びます。
ノートブックとは？
ノートブックとは何かを知るためには、REPLとは何かを知る必要があります。
REPL (read-eval-print loop) はプログラミング環境の一種であり、その名前が示すとおりの働きをします – 。
- 書かれたコードを一行ずつ読みます。
- 次に、そのコードを評価します。
- エラーを発見し、すべてのブロックをコンパイルします。
- そして、その結果を（もしあれば）REPLシェルに表示します。
これはPythonがこのように動作することから、馴染みがあるように思えるかもしれません。
通常はテキストエディタやIDEを使ってPythonのコードをコンパイルしますが、より簡単な計算であればPythonのシェルで十分な場合もあります。
ノートブックは、REPLの体験を向上させる環境です。
REPLが持つ以下のような多くの問題点を改善することができます。
- 前の行に書かれたコードを取り消すことができない。
- コンパイルされたコードは保存されない
- また、コードのハイライトやオートコンプリートなどの編集機能はありません。
視覚的な違い REPL シェル vs Jupyter Notebook
REPL シェルと Jupyter Notebook のコードのブロックの違いを見てみましょう。
python -m pip install --upgrade pip
|
python -m pip install notebook
|
Jupyter NotebookがREPLシェルと本質的に同じことを行っているが、多くの点で改良されていることが画像からよくわかる。
“Jupyter Notebookは、ライブコード、方程式、視覚化、および物語テキストを含むドキュメントを作成および共有することができるオープンソースのWebアプリケーションです。
Jupyterの公式サイトより引用。
テキストエディタとは異なり、Jupyter Notebook内のコードは必要なときにいつでもコンパイルすることができ、コンパイルすることにしたブロックの出力を得ることができます。
また、REPLシェルとは異なり、出力だけでなくコードもドキュメントと同様に保存されます。
そして、ドキュメントと同様に、見出しや段落などのPython以外のテキストのブロックを追加することができます。
これらは、ノートブックに書かれたPythonコードを理解するのに役に立つかもしれませんし、立たないかもしれません。
それでは、Jupyter Notebookを使うための最初のステップを始めましょう。
Jupyter Notebookのインストール
Jupyterをインストールする方法は2つあります。
Anacondaに他の様々なPythonツールとバンドルされており、Anacondaをインストールするのは簡単ですが、このチュートリアルの範囲ではありません。
その代わり、Python本体以外の他のソフトウェアを使わずにJupyter Notebookをインストールすることになります。
さっそく始めましょう。
1. Pythonのインストール
まだPythonを持っていないことを前提に、Python Downloadsにアクセスし、お使いのOSに対応した最新の安定版Pythonを選択してインストーラーをダウンロードし、Pythonを適当な場所にインストールしてください。
Pythonのインストールに成功したか、またはPythonがすでにインストールされているかを確認するには、ターミナル/コマンドプロンプトで python を実行します（macOSでは python3 ）。
これでPythonのシェルが起動します。
シェルから抜けるには、Ctrl + Cを押すか、exit()と入力してEnterします。
2. PIPパッケージマネージャのアップグレード
これは、pip (a python package manager) が正しく動作することを確認するためのものです。
ターミナル/コマンドプロンプトに移動して、次のように入力します。
jupyter notebook |
最新版のpipがダウンロードされ、インストールされるのを待ち、Jupyter Notebookをインストールします。
3. Jupyter Notebook のインストール
ターミナル/コマンドプロンプトに移動し、次のように入力します。
すべてのモジュールがダウンロードされ、Jupyter Notebook が PC にインストールされるのを待ちます。
また、Windows の環境変数に Jupyter Notebook のパスが追加され、ターミナルから Jupyter Notebook を実行できるようになります。
4. Jupyterノートブックを実行する
ノートブックを実行するには、ターミナル/コマンドプロンプトからノートブックを開く必要があります。
そこに行き、次のように入力します。
これで、ノートブックがPCのデフォルトブラウザで開かれます。
注意：ノートブックを開くにはブラウザが必要で、どのブラウザで開いてもタブとして実行されます。
注意 – ターミナル・ウィンドウを閉じると、すぐにプロセスが終了します。
ノートブックを開く場所です。
C:Users
ノートブックを開くには、ユーザーディレクトリのどこにでも移動できますが、ユーザーディレクトリの外に出ることはできません。
5. Jupyterノートブックを設定する
ノートブックを他の場所で開く必要がある場合、どのようにすればよいでしょうか。
- ノートブックを開く必要がある場所を選択します。.ipynb_checkpoints というフォルダが作成されるので、Jupyter専用の場所にしてください。ただし、フォルダを気にしないのであれば、どこでもかまいません。
- ターミナル/コマンドプロンプトを開き、次のように記述します。jupyter notebook –notebook-dir “<full goes=” here=” location=””`”
- これは指定された場所にノートブックを開きます。
- これはノートブックを開くたびに実行するのは現実的ではないので、このテキストを .bat ファイル ( Linux では .sh ) に保存して、Jupyter Notebook を開く必要があるたびにそのファイルを実行するとよいかもしれません。
これでJupyter Notebookが起動したので、使い始める準備ができました。
Jupyter Notebook for Python を使ってみよう
コードを書き始める前に、やり方を知っておくべきことがいくつかあります。
ノートブックを起動し、以下のことを試してみてください。
1. フォルダの作成
ファイル]タブの右上に[新規作成]というボタンがあります。
それをクリックし、「その他」の中の「Folder」を押します。
ディレクトリの中にUntitled Folderというフォルダが作成されるので、その横にあるチェックボックスにチェックを入れ、Filesタブの下を見てRenameというボタンを押し、新しい名前を入力します。
(削除ボタンもあるので、必要であれば使ってください)。
フォルダ名をクリックすると、そのフォルダが同じタブで開かれます。
2. iPython ノートブックを作成する
FilesタブのNewボタンをクリックし、NotebookセクションのPython 3をクリックします。
すると、新しいタブにUntitledという名前の新しいノートブックが開きます。
おそらくこの名前を変更したいと思うでしょう。
そうするには、ページの一番上に書かれている名前をクリックすると、編集を促すメッセージが表示されます。
3. Pythonコードの記述と実行
ノートブックが手元に届いたので、その中でPythonのコードを書いて実行してみましょう。
その過程で、Jupyter Notebookの便利なショートカットをいくつか学びます。
ノートブックはこのような感じになっているはずです。
緑で囲まれたセルは、コードを書く場所です。
数行のコードを書いて、出力を見る必要があると思うところで止めます。
さて、最初のショートカットの登場です。
Shift + Enterです。
また、「実行」をクリックすることもできます。
これで書いたコードが実行され、セルの下に出力が表示されます。
また、新しいセルが作成され、残りのコードを続けることができます。
このように表示されます。
セルで定義されたオブジェクトのスコープは、そのセルに限定されないことに注意してください。
ここで変数 a と b は定義された後、ノートブックのどの場所でも使うことができます。
この記事もチェック：Pythonでの変数の定義やスコープ、削除、globalキーワードを解説していく
4. Jupyter Notebook で Markdown ドキュメントを作成する
ノートブックは、基本的にすべてのコードと出力を含む文書です。
また、プレーンテキストとして入力するための追加機能も提供されています。
これを行うには、セルを「コード」ではなく「マークダウン」として設定する必要があります。
コマンドモードでmを押すと、あなたが書いたものはすべてプレーンテキストとして扱われます（シンタックスハイライトはなく、shift + enterで新しいセルが作成されるだけです）。
上のドロップダウンメニューで「Markdown」を選択しても、このようになります。
マークダウンモード中にyを押すと、コードに戻ることができます。
また、マークダウン中に、見出しを追加することができます。
規約と同様、見出し1が一番大きく、見出し6が一番小さいです。
Jupyter Notebookでは、#を1つ入力し、行の前にスペースを1つ入れるとレベル1の見出しになり、#を2つ入力し、行の前にスペースを1つ入れると見出し2になり、といった具合に入力することができます。
行の前に7つ以上の#と1つのスペースを入力しても、どの見出しにも変換されず、通常のプレーンテキストのままです。
例えば（マークダウンモードの場合）。
# Heading 1
## Heading 2
### Heading 3
#Not Heading 1 because of no space after the hash
なお、セル上でShift + Enterキーを押すと、ハッシュは消えます。
結果は以下の通りです。
これらのツールを使って、次のようなコードを書くことができます。
Jupyter Notebook のショートカットを紹介します。
- Escを押すと、コンテキストがセルの外に移動し、コマンドモードになります。これで、セルに関連する操作を行うことができます。
- セル “after “を追加します。aを押す (「+」ボタンも押すことができます)
- セルの追加「前」：a を押します。b を押す
- 現在選択されているセルを削除します。d を 2 回押す（「編集」タブも参照）。
- 検索と置換。f を押す
- 編集モードに戻る。Enter キー
なぜJupyter Notebookを使うのか？
ここまでで、Jupyter Notebookで文章を書くことが、ドキュメントにメモを書くことに非常に似ていることに気づいたかもしれません。
- あなたはコードを書きます。
- コードを書く、そのコードを説明するテキストも書く
- コードが実行されると出力される
コードを書く * コードを説明するテキストも書く * コードが実行されると出力が得られる * そしてこれらはすべて動的に変更できる – つまりコードを変更すると出力も変更されるのです。
このファイルを再び開くと、すべてのセルに書いたコードが表示されるだけでなく、最後にノートブックを閉じたときの出力も表示されます。
これは，アプリケーションを作成するのではなく，数学的・技術的な処理を実行・分析するためのプログラミングを行う場合に非常に有効です．
間違いなく、機械学習とデータサイエンスはノートブックの最大の用途です。
しかし、私は、最終製品を作ることなくプログラムを実行し、出力を見ることを目的とするほとんどすべてのPythonプログラムで、ノートブックが信じられないほど有用であることを発見しました。
まとめ
この記事では、ノートブックが基本的に拡張 REPL シェルであることを学び、 Python パッケージマネージャ pip を使って Jupyter Notebook をダウンロード・インストールする方法を学び、さらにノートブックを使って Python コードを実行する方法を学びました。
このチュートリアルを読んで楽しんでいただければ幸いです。
</user