1. はじめに
今回は、Pythonにおすすめのエディタを紹介します。
ここでエディタとは何か、改めて説明するまでもないかもしれませんが、簡単に説明します。
エディタを正確に言うと「テキストエディタ」と言います。「テキスト」とは「文章」の意味ですから、テキストエディタとは文章を編集するためのアプリということになります。
普段、Windowsを使われている方なら、「メモ帳」というアプリがあるのをご存知でしょう。このメモ帳もエディタの一種です。
Pythonのプログラミングにおいて、エディタを使うとコードをとても効率的に書くことができ、Pythonで機械学習をやろうとするときも、エディタは非常に有効です。
ただし、エディタには色々な種類があるので、目的や求める機能に合ったエディタを選ぶ必要があります。
ここでは、Pythonのプログラミング、特にデータ解析や機械学習でよく使われるエディタを紹介していきます。
2. Pythonのプログラミングでなぜエディタが必要なのか？
エディタを紹介する前に、そもそもPythonでコードを書く際、なぜエディタが必要なのでしょうか？
エディタを使わずに、Pythonのプログラムを動かすもっとも簡単な方法は、コマンドプロンプト(Windows)やターミナル(Mac)に直接コード書き、実行する方法です(図1)。
図1. コマンドプロンプトでのPython実行画面
すぐに実行できるメリットはありますが、見づらい、コードを修正したり保存したりできないといったデメリットの方が大きいため、この方法ではコードを書かず、エディタを使うのが一般的です。
具体的には、エディタにコードを書き、Python形式でファイルを保存し、そのファイルを呼び出してコードを実行する流れになります。
エディタを使えば、コードの修正や保存をできるだけでなく、効率的にコードを書ける機能を使うことができます。効率的に書ける機能とは、自動的にカッコが表示される補完機能、見やすい配色、エラーの事前喚起などです。
従って、Pythonで機械学習をやろうと言う方は、エディタを使ったプログラミングが必須となります。では、データ解析に向いているエディタを見ていきましょう。
3. Pythonのプログラミングにおすすめのエディタ
さて、前述のとおり、世の中には数多くのエディタが存在していますが、プログラミング用に使えるエディタに限定すると、人気のエディタは絞られてきます。
今回は、Pythonのプログラミングの中でも、特にデータ解析や機械学習を行う方におすすめの、無料で使えるエディタを紹介していきます。
1) Visual Studio Code(VS Code)
(引用元：Visual Studio Code)
VS CodeはMicrosoftが開発したエディタで、無料で使うことができます。基本は英語ですが、日本語の拡張パックをインストールすることで日本語化することができるので、言葉の心配はいりません。Python用の拡張機能も豊富で、エディタから直接コードを実行することも可能になります。わざわざpyファイルで保存して、pyファイルを読み込んで実行するといった、面倒なことはしなくてもよく、コードを書いたらすぐ実行できるので、とても便利です。
特に機械学習のコードを書くときは、試行錯誤することが多く、書いたらすぐ実行できる環境が必須となるので、機械学習をやられる方にはVS Codeはおすすめです。
VS Codeの主な特徴としては、以下が挙げられます。
・動きが軽くて速い
・デバッグ機能が充実している
・豊富な拡張機能があり、欲しい機能を後から追加できる
・多くのプログラミング言語に対応しているので、Python以外の言語でも同じように使える
エディタ選びに迷ったときは、VS Codeを選んでおけば間違いないと思います。
2) Atom
(引用元：Atom)
AtomはGitHub社が開発したエディタで、VS Codeと同じく無料で使うことができます。Atom単体ですと単なるテキストエディタですが、拡張用のパッケージをインストールすることで様々な機能を追加することができます。もちろん、VS Codeと同じく、Pythonのコードを直接エディタ上で実行できる追加機能もあります。
メニューなどは英語ですが、日本語化するパッケージも用意されているので、言葉の心配は不要です。その他にも拡張機能が豊富なので、自分好みの開発環境を整備することができます。
Atomの主な特徴としては、以下が挙げられます。
・無料で公開されている豊富なパッケージで、様々な機能を追加できる
・使いやすいユーザーインターフェース
・一つのウィンドウでファイル、プロジェクト全体、複数のプロジェクトを開くことができるので、規模の大きいプログラミングにも活用できる
VS Codeと遜色ない機能ですが、メモリの使用量が大きいのが難点です。
3) Jupyter Notebook
(引用元：Jupyter Notebook)
Jupyter Notebookはテキストエディタではありませんが、データ分析や機械学習のコードを書く際に、非常によく使われている無料のツールですので、ここで紹介したいと思います。
データ分析や機械学習のコードを書くときは、結果を確認しながら、次に進んだり修正したりすることが多くなります。
セルと呼ばれるスペースにコードを書き、Shift+Enterキーを押すとセルに書かれたコードが実行され結果が表示されます。コード、説明のためのメモ、実行結果をまとめて保存しておくことができるので、試行錯誤しながらデータ分析を行ったり、分析結果を他の人と共有したりすることが簡単に行えます。
Jupyter Notebookの主な特徴としては、以下が挙げられます。
・実行結果を見ながら、データ解析を進めることができる
・コード、実行結果、グラフ、メモを1つのファイルに保存できる
・動きが軽い
・コードを自動保存してくれる
・拡張機能が豊富
Jupyter Notebookは、Pythonで機械学習を行う人に非常に使われていますが、開発は終了したことが、公式に発表されています。いずれはJupyter Notebookに代わって、後継のJupyterLabが普及していくはずですが、当面はJupyter Notebookが引き続き利用されると思います。
4. おわりに
Pythonのプログラミング向けでも、特にデータ解析や機械学習を行う方におすすめのエディタを紹介しました。
Pythonで機械学習をやられる方は、Anacondaを導入されている方も多いと思いますが、VS CodeとJupyter NotebookはAnacondaに同梱されているので、比較的導入しやすいと思います。
どちらも使いやすいツールですので、エディタ選びに困ったら、VS CodeかJupyter Notebookを選んでおけば、間違いないと思います。
5. 参考サイト
テキストエディタとは？〜生産性が100倍変わる〜
https://www.sejuku.net/blog/10128
Pythonコードの実行方法をまとめてみた
https://blog.codecamp.jp/programming-python-code-do
【Python入門】Python学習に便利なエディタとは？
https://blog.codecamp.jp/python-editor
Pythonを開発するエディタVisual Studio Codeについてとそのインストール手順
https://tonari-it.com/python-vscode-install/
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