Google Colaboratoryの使い方を解説！今すぐPythonを始める方法

こんにちは！本日は、Pythonのプログラミング環境である「Google Colaboratory（グーグル・コラボラトリー）」の使い方について解説します。

Colabは、Googleが提供するクラウドベースのPython開発環境で、ブラウザ上でPythonのコードを書いたり、実行したりできます。この環境を使うことで、自分のPCにPythonをインストールする必要がなく、手軽にPythonプログラミングを始めることができます。

この記事では、Colabの基本的な使い方から、今すぐPythonを始める方法を解説していきます。Pythonの学習や開発にColabを活用して、よりスムーズなプログラミング環境を作りましょう！

Google Colaboratory（グーグル・コラボラトリー）とは？

Google Colaboratoryは、Googleが提供するオンライン上でPythonのプログラミング環境を提供するツールです。無料で利用することができ、ブラウザ上でPythonのコードを書いたり、実行したりすることができます。

Colabは、初心者から上級者まで使えて、Pythonの学習、データ分析、機械学習、ディープラーニングといった様々な分野に役立つツールです！

Google Colaboratoryを使うメリット

オンライン上でPythonのプログラミングができる

Colabは、インターネット環境があれば、どこからでも基本無料でPythonのプログラミングができます。また、自分のPCにPythonをインストールする必要がなく、手軽にPythonのプログラミングを始めることができます。

ライブラリがあらかじめインストールされている

ライブラリとは、
既存のコードや機能を、再利用できるパッケージのことです。

Colabには、Pythonでよく使われるライブラリがあらかじめインストールされています。これにより、自分でライブラリをインストールする手間を省けます。

インストール済みの有名なライブラリ
Pandas、NumPy、Matplotlib、openpyxl、Scikit-learn、TensorFlow、

Colabには、なんと300個以上のライブラリが既にインストールされています！

Google Drive上に保存される

Colabで作成したノートブックは、Google Drive上に保存されます。そのため、Googleアカウントを持っているユーザーであれば、どこからでもアクセスすることができます。また、複数人で同じノートブックを共有することができるため、データの共有が容易です。

AI・機械学習、ディープラーニングに使用する
「GPU」が利用できる

Colabでは、高速な演算ができる「GPU」を利用することができます。これにより、機械学習やディープラーニングのモデルをより高速にトレーニングできます。

Colabには多くの特徴があり、これらの特徴を活用することで、よりスムーズなPythonのプログラミングやデータ分析が可能になります！

Google Colaboratoryを使うときの注意点・デメリット

Colabは、便利な機能を多数備えたPython開発環境ですが、注意点やデメリットも存在します。

90分・12時間ルール

制限時間がある Colabは、90分アイドル状態が続くと自動的にセッションが切断されます。また、アイドル状態でなくても12時間以上使用するとセッションが切断されます。

セッションが切れるとColab上にアップデートしていたファイルは削除されてしまいます。しかし、対策があります！

対策
ファイルを使用する場合は、
Google Drive上からマウントで取得する方法を使う！

セッションが切れても、書いたコードは消えないので、安心してください！

ライブラリのアップデート

Colabは、初めからPythonとライブラリがインストールされています。しかし、自動で最新のライブラリがアップデートされるので、もし仕様が変更された場合、以前まで書いていたコードでは動かない可能性があります。しかし、こちらも対策があります。

Colabの注意点を理解した上で、使いこなせるようになれば非常に便利なPython環境ツールです！

Google Colaboratoryで、今すぐPythonを始める方法

Google Colaboratory（グーグルコラボラトリー）を使って、今すぐPythonを始める方法を紹介します！

Googleアカウントを作成 / ログインする

Colabを利用するためには、Googleアカウントにログインする必要があります。

Googleアカウントを持っていない場合は、アカウントの作成が必要です。無料でできるので作成しましょう。

Googleアカウント作成
https://www.google.com/intl/ja/account/about

Google Colaboratoryをインストール

初めてColabを使用する場合の手順を解説します。

①Googleドライブを開いて、「新規」

②「その他」→「アプリを追加」

③「Colaboratory」で検索し、
Google Colaboratoryをインストール

以上の手順で、Colabが使えるようになりました！インストールは一度すれば、今後はColabを開く手順のみで使用ができます。

Google Colaboratoryの開き方

インストールが完了した後は、以下の手順でColabを開くことができます。

Colabを使うと短時間でスムーズにPythonを始めることができます。

Colabを一度インストールすると、
1分でPython環境を作成できます！

Google Colaboratoryの使い方

Google Colaboratory（グーグルコラボラトリー）の基本的な使い方を紹介していきます。

Pythonのコードを実行する

Colabは「セル」という箱の中にコードを書くことで、プログラムを実行することができます。また、プログラムは、セルごとで実行することができます。

下記のPythonコード書いてみましょう。

text = “こんにちは！”
print(text)

print関数は、カッコの中身を表示する関数です

実行すると、「こんにちは！」の文字列が表示されます。

これだけの手順で、Pythonのコードを簡単に実行することができした。また、Colabの場合は、セルの一番下に文字列や変数を記入するだけで「print」関数を書かなくても表示・実行することができます。変数の中身を確認したいときに時間短縮になり便利です。

text = “こんにちは！”
text

コードを実行すると、print関数を書かなくても一番下の変数の「こんにちは！」が表示されます。

テキストを書く

「＋テキスト」ボタンを押すと、セル内にテキストを書き込むことができます。

テキスト機能を使うことで、文章で説明資料などを作成できます。

セルの削除

不要になったセルは削除し、見やすいコードを書くのが、Colabでプログラミングするときのポイントです。

Google Colaboratoryを保存する

Colabのファイルは、更新後にGoogle Drive上に自動保存されます。

Colabのファイル名を変更する方法

新規作成時は、初期設定の名前が付いていますが、自身で管理しやすいファイル名に変更しておきましょう！

ライブラリをインストールする方法

既に多くのライブラリが、インストールされているColabですが、ライブラリを追加することもできます。ライブラリを新しくインストールする方法を解説します。

まずは、現在のライブラリ・バージョンを確認しましょう。下記のコードを実行すると、インストールされているライブラリ一覧とバージョンを確認できます。

!pip list

ライブラリを使うときは、バージョンによって書き方が異なる場合があります。現在のバージョンを知ることで、エラー原因特定にも繋がります。

ライブラリを新しくインストールする方法

例えば、「selenium」ライブラリはColabに元から入っていないので、下記のコードでインストールしてみます。

!pip install selenium

プログラムの処理が走って、「selenium」ライブラリをインストールすることができました！「!pip list」でインストールされているかどうかの確認ができます。

90分・12時間ルールのセッションが切れるとインストールしたライブラリは削除されます。しかし、コードは消えないので、毎回コードを実行することで対処ができます！

ライブラリのバージョンを指定して、インストールする方法

!pip install selenium==4.1.0

ライブラリをインストールする方法と基本は同じです。

ライブラリ名の後に、希望のバージョンを「==」で加えます。こちらで指定バージョンを再度インストールすることができました！

まとめ

この記事では、Google Colaboratoryの解説と、今すぐPythonの始める方法について解説しました。

ColabはGoogleが提供するクラウドベースのPython開発環境です。Googleアカウントを持っていれば、ブラウザ上で簡単にPythonを始めることができます。

ちょっとプログラミングを試してみたい方にもColabはおすすめです！

Colabを利用することで、Pythonの学習や開発が手軽に行えます。ぜひ、Colabを活用してPythonを始めてみてください！