Pythonの学び始めや使い始めの場面で「Pythonで開発するための環境導入手順」として目にするだろう「Python公式、Anaconda、Jupter Notebook」の3キーワードの関係と、それぞれの違い、を解説します。
Python公式とAnaconda
Python公式のインストーラーで得られるものは、Python実行環境と標準ライブラリを含むセットです。インストール後に利用者の目的に応じて、追加でIDEやパッケージ管理ツール、3rdパーティション製ライブラリの導入を行って、目的に合った開発環境に作り上げていく場面に適します。
一方、Anacondaはデータサイエンスと科学技術計算での利用向けにライブラリやIDEその他を揃えてセットにしたディストリビューションです。AnacondaはPythonの実行環境として知られていますが、本来、データサイエンスのためのいろいろなツールやライブラリの実行環境で、Pythonにかぎらず、さまざまなコマンドやプログラミング言語も提供しています。
Jupyter Notebook
Jupyter NotebookはIDEの1つであり、単一ファイル内でPythonコードや説明、実行結果まで含めて統合的に扱える形式を特徴とします。Pythonの実行環境を内包し、スタンドアロンでも利用可能ならブラウザーベースのIDEです。
まとめ
Python公式のインストーラーを用いて自分で開発環境を構築するか、それともAnacondaディストリビューションを用いて開発環境を構築するか、の分岐は一般に次のようにオススメされています。
- プログラミング経験がまったくない人や、いろんな業務の効率化やWebプログラミングなどの一般的なPythonプログラミングを基礎から学びたい、という場合は、公式版のPythonをオススメします。
- 汎用的なプログラミングを学ぶのではなく、データサイエンスや機械学習などの学習を目的とし、ツールとしてPythonを使うなら、Anacondaをオススメします。
以上がPython、Anaconda、Jupyter Notebookの関係性についての解説です。これらの理解はPythonの学習や開発において重要な基礎知識となります。