【Python】ブラウザからオンラインでプログラミングする方法

スマフォとパソコン(橙)開発環境
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「お試しでPythonを使ってみようと思うのですが、なんでもかんでもパソコンにインストールしたくないので、Pythonをインストールせずにプログラミングをする方法を探しています。」

「すぐプログラミングをやってみたいのに、実行環境を準備するのはめんどうです…。」

上記の疑問にお答えします。

ご自身のパソコンにPythonをインストールしたくない、または様々な事情で出来ない方に、オンラインでプログラミングができる次のサービスをおすすめします。

  • paiza.IO
  • Google Colaboratory

どちらもブラウザ上でプログラミングができるので、パソコンにPythonをインストールせずに使うことができます。

 

「偉そうに語るおまえは誰やねん。」と思われるので、私のことも少し。

私のプログラミング歴は約5年で、本職での開発経験はありませんが、一応、IT業界に身を置いています。

今でもPythonなど、独学でプログラミングを勉強しつつ、そのスキルを活かして仕事の効率化を図ったり、ゲームをつくったりしています。

「paiza.IO」と「Google Colaboratory」はどちらも使ったことがあるので、今回はその経験を踏まえつつ、それぞれの特徴や違い、使用方法について説明したいと思います。

 

環境構築が学習意欲を挫くのはもったいない話です。

また、ちょっとしたプログラムの動作確認をしたいのに、手元に実行環境がないのもフラストレーションがたまります。

そんなとき、「paiza.IO」や「Google Colaboratory」なら手軽にプログラミングができるので、この記事を参考に使ってみてください。

 

 

1.paiza.IOの特徴と使用方法

ここでは、paiza.IOの特徴と使用方法について説明します。

 

・paiza.IOとは

ITエンジニア向けの総合求人・学習プラットフォームを運営するpaiza株式会社が提供する、オンライン実行環境です。

以下にアクセスすれば、ブラウザ上でコーディングができ、その実行結果をすぐに確認することができます。

ブラウザでプログラミング・実行ができる「オンライン実行環境」| paiza.IO
paiza.IOはオンラインですぐにプログラミングが始められる、オンライン実行環境です。Java,Ruby,Python,PHP,Perlなど主要24言語に対応。プログラミング学習にも。

 

paiza.IOには、次のような特徴があります。

  • アカウント登録しなくても無料で利用できる
  • アカウント登録するとプログラムの保存など、使える機能が増える
  • Pythonだけでなく、Javaなど様々な言語を使用できる

 

使える機能は、アカウント登録なし/ありで次のように変わります。

機能アカウント登録なしアカウント登録あり
コーディング/実行
コードの保存/再編集×
コードの公開/非公開×
自分or他人のコードをお気に入り登録×
GitHub連携×

 

アカウント登録せずに、手軽にコーディングと実行結果を確認できるのが魅力です。

これからPythonの学習をしたい方にとっては、環境構築の手間が省けるので、学習のハードルがだいぶ下ります。

アカウント登録しなくても利用できますが、学習を進める過程で、自分のコードを保存したくなると思うので、アカウント登録はしておいたほうが良いでしょう。

 

・使用方法

サインアップ済みを前提に、使用方法を次の流れに沿って説明します。

  1. 言語選択
  2. コーディング
  3. 実行(=保存)
  4. 再編集

 

ログインすると次のような画面が表示されます。

左上の言語選択ボタンを選択します。(画像ではPHPが選択されています。)

 

プログラミング言語が一覧表示されるので、「Python3」を選択します。

 

Python3が選択されたことを確認し、適当にコーディングします。

 

画面左下の実行ボタンを選択すると、エディタ部分の下に実行結果が表示されます。

ソースファイルは実行したタイミングで保存されます。

 

実行ボタンの右にある▲を選択することで、編集内容を保存することもできます。

 

保存したソースファイルを再編集したい場合は、画面上部の「一覧」を選択し、「自分のコード」タブから該当のソースファイルを選択してください。

 

選択したソースファイルのコードが表示されます。

 

非常に簡単です。

 

2.Google Colaboratoryの特徴と使用方法

ここでは、Google Colaboratoryの特徴と使用方法について説明します。

 

・Google Colaboratoryとは

Googleが提供する機械学習の教育や研究用のサービスです。

こちらもパソコンにソフトなどのインストール不要で、ブラウザ上でコーディング&実行ができます。

Google Colaboratory

 

Google Colaboratoryには、次のような特徴があります。

  • 機械学習に必要なPythonのライブラリなどが既にインストール済み
  • 使用料は無料だが、Googleアカウントが必須
  • 計算処理に優れたGPUを使用できる

 

使える機能は、標準(無料)/Pro/Pro+で次のように変わります。

※料金は、Pro:1,072円、Pro+:5,243円

機能標準ProPro+
GPUの割当て標準的なGPU
(例:NVIDIA Tesla K80)
高性能GPU高性能GPU
メモリ12.69GB12.69GB以上
(優先的にメモリを割当て)
12.69GB以上
(優先的にメモリを割当て)
実行時間制限最長12時間最長24時間最長24時間
ターミナル×
バックグラウンド実行××

 

Googleが機械学習やディープラーニングのために用意した環境だけあって、ハイスペックなオンライン実行環境です。

高価なGPUを無料で使用できるのも魅力です。

Pythonの学習目的が、機械学習などのAI開発の方は、はじめからこちらの環境を選択したほうが良いかもしれません。

無料ユーザよりも優先的に高性能な環境を割当ててくれるProやPro+などの有償サービスもあるので、お金に余裕のある方はご検討ください。

 

・使用方法

Googleアカウントでログイン済みであることを前提に、使用方法を次の流れに沿って説明します。

  1. 新規作成
  2. コーディング
  3. 実行
  4. ノートブック名を変更して保存
  5. 再編集

 

「ファイル」から「ノートブックを新規作成」を選択します。

 

ノートブックにコーディングします。

 

Shift+Enterキーを押すか、コード左側の▶を選択すると、一行ごとにコードが実行されます。

 

ノートブック名は、直接編集できるので、適当に変更してください。

 

保存は、「ファイル」から「保存」を選択するとできます。

 

保存済みのノートブックを再編集したい場合は、「ファイル」から「ノートブックを開く」を選択し、「最近」や「Google ドライブ」から該当のファイルを選択すると編集できます。

 

Google Colaboratoryは機能が充実しており、他にも使い方がたくさんあります。

上記の初歩的な使い方を覚えたら、公式サイトにトレーニング動画や使用例があるので、興味のある方は一度見てみてください。

 

【補足】GPUへの切り替え方

無料でGPUにアクセスできることが、Google Colaboratoryの売りの一つなのですが、初期設定のままではGPUにアクセスできません。ここでは、GPUへの切り替える手順をお伝えします。

 

「ランタイム」から「ランタイムの変更」を選択します。

 

ノートブックの設定画面が表示されるので、「ハードウェア アクセレータ」の設定で「GPU」を選択し、保存すればOKです。

説明は以上です。

 

3.まとめ

以上、Pythonをブラウザからオンラインで実行できる環境として、「paiza.IO」と「Google Colaboratory」を紹介しました。

手軽さでは、「paiza.IO」に分がありますが、腰を据えて機械学習やデータサイエンスを学ぶなら「Google Colaboratory」のほうがよいでしょう。

それぞれの良さがあるので、「Pythonをやってみようかなぁ。」という方は、この記事を参考にしつつ、学習を始めてみてください。

 

もし、あなたが次のいずれかに当てはまるなら、『Pythonの独学ロードマップ【独学方法の経験談有り】』が参考になると思います。

  • 「何か作ってみたい!」と、これからPythonの学習を始めようとしている
  • Pythonの学習をはじめてみて、「このやり方であっているのかな?」と不安を感じている

 

Pythonで、Webスクレイピングやデスクトップアプリ作成のために独学した経験をもとに、Pythonの学習ステップをまとめています。

独学は孤独になりがちなので、学習の参考に是非ご覧ください。

Pythonの独学ロードマップ【独学方法の経験談有り】
Pythonの独学ロードマップについて解説しています。プログラミング未経験だった私の経験をもとに、独学の進め方や学習に必要な情報を提供しています。

 

ご清聴ありがとうございました。