.. toctree:: ====================== Python開発環境の構築 ====================== 大学設置の教育端末と同じ開発環境であるJetbrains製のPyCharm Eduをインス トールします。日本化したい場合は、Pleiades プラグインを利用してPyCharm Eduを日本語化します。 ブラウザによっては、ブラウザ上でインストール用のファイルを実行しようと しますが、ダウンロードしてからファイルを実行した方が安全です。 .. Anacondaを利用したPythonのインストール ====================================== 学生が千葉大で使えるコンピュータには、管理者がPythonの開発環境を作って くれています。自前のコンピュータで自習するためには、環境を自分で準備する 必要があります。Pythonを開発するための環境は、星の数程あり、個人の好み によるところが多いのですが、ここでは、大学のコンピュータと同じ環境を整 えるための手順を説明します。 Python単体は、必要最小限の機能だけに制限されており、講義の後半で扱う numpyやmatplotlib等は標準で含まれていません。 **Python単体をインストールして、numpyやmatplib等のモジュールを自前でインストールすることは上級者 でない限りおすすめしません。** numpyやmatplib等のモジュールは、他のモジュー ルと依存関係があるため、全てを自前で管理することは、とても大変です。 幸い、Pythonと数値計算ライブラリをセットでインストールしてくれるパッケー ジ(anaconda)が存在するので、こちらを利用します。以下のURLに接続して、 自分のOSにあったファイルをダウンロードしてください。Python 3.6 version をダウンロードします。 https://www.anaconda.com/download/ ダウンロードした実行ファイルをダブルクリックしてインストーラーを起動し ます。インストール中にいくつか選択がありますが、すべてデフォルトで問題 ありません。PCによっては時間がかかるかもしれませんが、気長にまっていて ください。 PyCharm Eduのインストール ========================= PyCharm EduはPython教育用に開発されたIDE(Integrated Developement Environment)です。IDEとはプログラムの作成から実行・デバックまでを提供 する統合環境を指します。Pythonのための有名なIDEがいくつかありますが、 PyCharm Eduは自習機能をついていて、初学者に優しいのでPyCharm Eduの利用 をおすすめします。以下のURLにアクセスして、PyCharm Educationalを Downloadします。 https://www.jetbrains.com/education/download/#section=pycharm-edu 自分のOSにあったものをダウンロードしてインストールすれば良いでしょう。 いくつか選択を求められますが、すべてデフォルトで問題ありません。PCによっ ては時間がかかるかもしれませんが、気長にまっていてください。 PyCharm Eduの日本語化プログラム =============================== 日本語化のために、使っているOS用のPleiadesプラグインをダウンロードします。 `http://mergedoc.osdn.jp/#pleiades.html#PLUGIN `_ pleiades-win.zip(macの場合はpleiades-mac.zip)のzipを展開して生成される setup.exeを実行します。日本語化するファイルの選択を求められるので、 PyCharmの実行ファイルを選択します。例えば以下のように実行ファイルが配 置されています。 .. code-block:: none C:\Program Files\JetBrains\PyCharm Edu 2019.2.1\bin\pycharm64.exe .. 追記 ==== 2017年10月6日にT君と一緒にインストール作業を行ったのですが、web上に古 い情報が散見されるので、私の方でインストールするためのファイルを準備し ています。anacondaとPyCharm Edu、PyCharm Eduを日本語化する3点セットを置いています。 * `mac用3点セット `_ * `windows用3点セット `_ Javaがあらかじめインストールされていて、Javaの環境変数が設定されている 場合、PycharmがJava用の環境変数を参照して起動に失敗するようです。 .. image:: java_fault.png :width: 400px :align: center Javaのパスを指定している環境変数を削除または指定しなおす必要がありまし た。ただ、環境変数を削除するとJavaを参照している他のプログラムがある場 合、何かしらの影響があるかもしれません。 .. Pycharmがanacondaでインストールしたpythonを参照しているか確認してくだ さい。numpyやmatplotlibのimportに失敗する場合、anacondaでインストール したpythonを参照していない可能があります。Pycharmがどのpythonを参照し ているか次のように調べることができます。 ファイルから設定を選ぶ .. image:: python_env1.png :scale: 40% :align: center プロジェクトのサブツリーを開く .. image:: python_env2.png :scale: 40% :align: center プロジェクト インタセプター(インタープリターの誤訳?)を確認する。 .. image:: python_env3.png :scale: 40% :align: center anacondaでインストールしていないpythonを参照している場合、numpy等のサー ドパーティライブラリがインストールされていません。その結果、numpyを importしようとして失敗しますので、anacondaのpython.exeを指定してください。 ライブラリの追加 ================ Pycharm上から現在使っているPythonに以下の手順でリポジトリの管理から numpyをインストールします。 表示からツールバーを選択する。 .. image:: numpy/numpy1.png :scale: 50% :align: center ツールバーの表示ででてきたアイコンをクリックして設定画面を表示させる。 .. image:: numpy/numpy2.png :scale: 50% :align: center プロジェクト・インターセプターの画面の「+」を押す。 .. image:: numpy/numpy3.png :scale: 50% :align: center 検索boxにnumpyを入力してnumpyを選択した後、Install Packageを押す。 .. image:: numpy/numpy4.png :scale: 50% :align: center しばらくするとinstallが完了して、プロジェクト・インターセプターの画面 でnumpyが確認できます。installが完了したらnumpyをimportできると思います。 .. image:: numpy/numpy5.png :scale: 50% :align: center numpyと同じようにscipyとmatplotlibも追加します。