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素人がPythonの環境を構築してみた

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自分の作業に特化したアプリやソフトがあれば、毎日は多分楽しくなります。

やりたいことを全部やってくれるアプリやソフトがないので、ChatGPTに外注してPythonのプログラムをちょこちょこ作っています。まだまだ低次元のものですが、Python関係のことを忘れないように記録しておきます。

環境構築のアウトライン

最初にPythonコードを動かせる状態を作らなければなりません。以下、インストール方法を記録しておきます。まずは概要から。

  1. WindowsPythonをインストール
  2. 開発環境Jupyter Notebook(Jupyter Lab)をインストール
  3. 形態素解析janomeをインストール

最近はテキストマイニング自然言語処理NLP)といわれていることを行いたいので、そちらの分野で初心者向きと言われている「janome(ジャノメ)」をインストールします。

実際のコードはChatGPTにお任せして書いてもらうので、実行してエラーが出れば、それをまたChatGPTに聞く形で進めていきます。足らないライブラリがあれば、都度インストール方法もおしえてくれます。

3つの環境にインストールする

移動用のノートPC・事務所のデスクトップPC・いつでも使えるiPhoneにそれぞれ環境を作ろうと思います。コードやデータはOneDriveで同期します。そうすれば、一度作ったコードをいろんなところで利用できます。

  • ノートPCおよびデスクトップPCにはJupyterNotebookをインストール。
  • iPhoneにはPythonistaをインストール

iPhoneの場合、StaShが必須

iPhoneの場合、Pythonisitaをインストール後にStaShというコードのインストールが必要(これを入れないとiPhoneの制限がかかってライブラリのインストールができないのだとか)

ChatGPT
Pythonista で使える "StaSh" (Shell for Pythonista) は、iOSバイス上で Pythonista アプリを使っている際に、UNIXライクなコマンドライン環境を提供するツールです。StaSh を使うことで、Pythonista で ls、cd、git などの標準的なシェルコマンドを実行できるようになります。これにより、iOSバイス上で Python プロジェクトをより柔軟に管理したり、コマンドラインベースのワークフローを実現できるようになります。

Pythonista 3 にStaSh をインストールする。 #Python - Qiita

[初心者向け]Pythonista3のStash導入〜pip installまでの手順|Junya

実際のインストール作業

わたし
windows11でpythonを動かせるようにしたい。
ChatGPT
Windows 11でPythonを動かすための手順は以下の通りです。

インストール方法は簡単です。Python本体はインストーラーがあります。そのたのライブラリは、pip install ライブラリ名でインストールできます。該当するサイトからコピペすればタイプさえ必要ありません。

1. Pythonのインストール

2. 環境変数の確認

3. IDE統合開発環境)のインストール (オプション):

今回はコードの履歴等を残しやすいJupyter Notebookをインストールしました。Webブラウザで使うものですが、PC上で立ち上げサーバーにアクセスして作業しているようです。

Windowsコマンドプロンプトを立ち上げて、Pythonのインストール時に使う呪文pipを用いてインストールします。

pip install jupyterlab

起動はコマンドプロンプトでアプリ名をコピペしてエンターを押すと起動します。

jupyter lab

4. ライブラリのインストール

  • 必要に応じて、追加のPythonライブラリをインストールします。
  • コマンドプロンプトで「pip install [ライブラリ名]」と入力してインストールします。
ChatGPT
これらの手順を踏むことで、Windows 11上でPythonを使い始めることができます。もし何か問題が生じた場合は、エラーメッセージや発生した状況を具体的に教えていただければ、さらにアドバイスを提供できます。

NLP自然言語処理)の基本「janome」(じゃのめ)をインストールします。インストールの呪文pipを使います。

pip install janome

準備完了

iPhoneのPythonistaでは、できあがったコードをテキストファイルから実行するので、JupyterNotebookは使わないことにしました。

最後に

Pythonの構築をやってみました。昔もやったことがありますが、そのときはChatGPT君がいなかったので、コードが書けずに挫折しました。

インストールをしてみたことがあるぐらいではあっても、経験があるというのは、敷居を下げてくれます。2回目の構築は比較的スムーズに行きました。

スクショを撮るのを忘れておりました。

Python実用例

12月の31記事の文字数をPythonコードで計算しました。

弊ブログの12月分の記事をPythonスクリプトスクレイピングし、各記事の文字数と統計を分析しました。スクレイピングの結果、記事ごとの平均文字数や最大・最小文字数およびChatGPTでコード作成のプロセスも紹介しました。

ブログ内で頻出するキーワードやトピックを探ることで、自分の興味や関心事を振り返りました。Pythonを用いて31記事の文章を抜き出し、その全文を一つのファイルに結合し、特定のキーワードやトピックがどのように出現するかを調査してワードクラウドを作成しました。

弊ブログのテキストをテキストマイニングして、頻出語句を抽出しました。これらの語句を利用して、ChatGPTによる作文を試みた実験的な記事です。 Cプログラミング未経験者でも、Python形態素解析ライブラリ「Janome」を使用してテキスト分析が可能できましたよ。

数千件のファイル拡張子を変えないといけない事態になりました。ChatGPTとPythonに助けてもらいました。

某ショッピングサイトのHTMLからあるカテゴリーの商品価格分布を調べました。この時はPCにPythonの環境構築が出来ていなかったので、ChatGPTのDataAnalysis機能を使って分析しました。