Pythonによるデータ分析の教科書（その２）
２．Pythonと環境
2.1 実行環境
・実行環境構築は、Python公式版をインストールは、Python実行環境（その１）に記載しているので、こちらを参照。
・Pythonの仮想環境構築（venv）：Pythonをインストール（上記）すると標準で利用可能なPythonの仮想環境を作成する仕組み
プロジェクトごとにパッケージの異なる環境を仮想環境としてｺ構築し、使い分けることができる。
PowerShell でスクリプトの実行権限を設定するため、Set-ExecutionPolicy コマンドを実行する必要がある
> Set-Executionpolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
> python -m venv venv-test
> dir venv=test
> venv=test\Scripts\Activate.ps1
で仮想環境がつ開けるようになる
仮想環境の無効化は、deactivate
仮想環境の削除
> rm -r -fo vent=test
・pipコマンド
Python環境で、サードパッケージ製パッケージ（PyPI -the Python Package Indexというサイトで公開）のインストールは、pipコマンドで実施
インストール：pip install パッケージ名
アンインストール：pip unninstall パッケージ名
バージョン指定：pip install パッケージ名–バージョン
最新盤に更新：pip install -U パッケージ名
パッケージ一覧を取得：pip list
。複数の環境でパッケージとバージョンを統一
pip freezコマンド：インストールされたパッケージの一覧をrrequirements.txtファイルに出力、このファイルを共有することで複数の環境でパッケージのバージョンを統一できる
・Anaconda：Pythonのディストリビューションの一つ、venv、pipと異なる方式を採用
Anacondaはcondaコマンドにより、パッケージの管理と仮想環境の構築を実施、よく使う多くのパッケージがあらかじめ一緒にインストールされる、
。Anacondaのインストール手順
Anacondaのダウンロードサイト から、ダウンロードしてインストール
2.2 Pythonの基礎
・Python 文法
環境構築：venv
インデント：コードのブロック構造をカッコでなくインデントで表現
コーティング規約：標準となるコーディング規約 は、こちらを参照
基本構文
IPythonの対話モード：Pythonの標準の対話もーどに、TABによる補完機能などいくつかの便利機能を搭載、ipythonコマンドで起動
条件分岐と繰り返し
条件分岐：if、elif、elseの組み合わせ
繰り返し：for
例外処理：try except
内包表記：リストやセットなどを簡潔に生成する機能
ex. names =「spam’、’ham。’eggs’’
[len(name) for name in names] #文字列の長さのリストを作成
ジェネレーター式：リスト内包表記と同じ書き方で、()で定義
ファイル入出力：with文を使用することで、ファイルの閉じ忘れを防ぐ
文字列操作
大文字、小文字の変換 文字列.upper()、文字列.lower
置換：文字列.replace
空白文字の処理：文字列.split()
文字列の長さ：len(文字列)
標準ライブラリ
正規表現モジュール：re
loggingモジュール：バッジ処理などの途中経過を出力
ログレベル：critical(重大なエラー)-error(エラーレベル)-warning(警告レベル)-info(INFOレベル)-debug(デバッグレベル)
datetimeモジュール：日杖などの処理
pickleモジュール：Pythonのオブジェクトを直列化してファイルでの読み書きを行う
pathlibモジュール：Pythonでファイルのパスを扱う
2.3 jupyter Notebook
・Webアプリケーション敏江提供、Webブラウザ上で各種プログラムの実行と結果の参照、ドキュメント作成ができる
・pip install jupyter でインストール
・基本的な使い方：jupyter Notebookを起動、Home画面のNewメニューからPython3を詮索するとPythonのプログラムを書く画面が新規に作成される
セル(Cell）にPythonのプログラムを記述し、shift + Enter キーで実行
・マジックコマンド：%または%%から始まる
%timeit：1行のプログラムに対して処理時間を計測
%%timeit：セル全体の処理時間を計測
Notebookは、JSON形式で記述
参考にした書籍
タイトル：Pythontによるデータ分析の教科書
著者：寺田学、辻真吾、鈴木たかのり、福島真太朗
発行所：株式会社 翔泳社
以上
