Pythonをインストールせずに実行する4つの方法 (Mac、Windows)

Pythonをインストールせずに実行したいことがある。

この記事では、Pythonをインストールせずに実行する4つの異なる方法を紹介します。必要なものは2つだけです：インターネット接続とウェブブラウザです。

1. Python公式ウェブサイト

4つの方法の中で最もシンプルなのは、Python公式サイトが提供するPython REPLを使う方法です。 REPLとはRead-Evaluation-Print-Loopの略で、Pythonと対話するプログラムだと思ってください。 2 + 2 のような行を入力すると、4 という答えを返し、次のフレーズを待ちます。 Pythonについてもっと知りたい方は公式サイトをご覧ください。

1.1. Python REPLの使い方

REPLを使うには、Pythonの公式サイトをご覧ください。

Python公式サイト：https://www.python.org (opens in a new tab)

ホームページでは、最初の画面に青いメニューバーがあり、その下にPythonの構文を紹介するセクションがあります。 このセクションの上部中央に、黄色い四角いアイコンがあります。このアイコンをクリックします。

数秒後、以下のようなPython REPLが実行されているのが見えるはずです。簡単な数式からいろいろな構文を入力してみてください。

ご覧のように、Python公式サイトから自由に入手できるPythonプログラムを30秒以内に実行することができます。 しかし、実際の作業を行うにはREPL以上のエディタ環境が必要です。

以下の3つの方法はエディタ環境であり、それぞれに特徴があります。ひとつずつ見ていきましょう。

2. リプリット

Replitはウェブベースの開発ツールで、使いやすい共同IDEを目指しています。 初心者のための直感的なユーザーインターフェイスと、複数のユーザーがリアルタイムで一緒にコードを書く機能が特徴です。

2.1. Replitの使い方

Replitを使うにはログインが必要です。まずはトップページから登録しましょう。

Replit公式サイト https://replit.com (opens in a new tab)

上のボタンをクリックして登録します。

いくつかの質問に答えると、下のようなダッシュボードが表示されます。Eメールでサインアップした場合は、Eメール認証を完了させてください。

いよいよ開発環境を立ち上げます。Create a Replボタンで新規プロジェクトを立ち上げます。 言語をPython に設定し、任意のタイトルを入力します。

エディタ・ウィンドウに希望の構文を入力し、上部の緑色のボタンをクリックして実行します。 実行結果は右側のコンソール・ウィンドウに表示されます。

コンソールウィンドウの他に、Replitにはデバッガ、git、データベースなど、ほとんどのインストール型IDEが提供する様々な開発ツールが付属しています。 また、インストールや設定が不要な pip のようなパッケージマネージャーを使用することもできます。

2.2. Replitの短所

もちろん、Replitには欠点もあります。 まず、やっていることによっては処理能力が足りないかもしれません。 より多くのCPUリソースやメモリを使いたい場合は、有料プランに加入する必要があります。

また、GPUの使用もサポートしていない。 そのため、GPUを多用する機械学習やディープラーニングのプロジェクトに取り組むのであれば、以下に挙げた他のサービスを利用した方がいいだろう。

3. グーグル・コラボ

Google Colaboratory、略してColabは、Googleが提供するサービスである。 Colabは機械学習/深層学習プロジェクトに特化したサービスである。

最大の特徴は、無料ユーザーでもGPUやテンソルベースのTPUの使用をサポートしていることだ。 また、ノートブック形式で提供されているため、データクリーニング、可視化、学習モデル構築などの作業を簡単にドキュメント化することができる。

3.1. Colabの使い方

Google Colabを利用するには、公式サイトをご覧ください。

Google Colab公式サイト：https://colab.research.google.com (opens in a new tab)

Colabホームページの最初の画面では、Colab Start Pageというサンプルノートブックが表示されます。 このページでは、Colabが提供する機能をプレビューすることができます。

特筆すべきはColabのノートブック形式です。 テキストとコードを一つのノートブックにまとめることができる。

下の画面を見ると、上部にコードのブロックとテキストのブロックを追加するボタンがあります。 それぞれのボタンが追加するブロックに注目してください。 緑色のテキストブロックは、MarkdownやLaTexのようなテキストフォーマットで書くことができます。 赤いコードブロックは、PythonのREPLのように、コードとその結果をインタラクティブに見ることができます。

コードブロックの可能性は無限です。 Colabには多くのPythonライブラリが組み込まれているので、それらを使うのにパッケージマネージャは必要ありません。 以下のコードブロックは numpy や matplotlib といったライブラリを使って可視化結果を実現している。

ColabはGoogle Driveとも連携できるので、Googleログイン一つで簡単にデータを保存・取得することができます。

3.2. Google Colabのデメリット

Google Colabのデメリットをいくつか挙げます。 まず、無料ユーザーは12時間以内しかコードを実行できません。

また、より高い計算能力を求めるのであれば、有料のサブスクリプションを検討する必要があるかもしれません。 最後に、このシステムはデータサイエンスに特化しているため、他の目的でプログラムを書きたい場合、ノートブック形式は敬遠されるかもしれない。

4. PythonAnywhere

最後に紹介するのはPythonAnywhereだ。 Anacondaディストリビューションで知られるContinuumによって買収された。 安定した堅牢な開発環境を提供している。

Colabがデータサイエンスに特化しているのであれば、このサービスはPythonベースのWebアプリケーションなど、24時間稼働するプロジェクトの実行に利用できる。

4.1. PythonAnywhere の利用

PythonAnywhere を利用するには、公式 Web サイトにアクセスしてサインアップします。

PythonAnywhere 公式 Web サイト: https://www.pythonanywhere.com (opens in a new tab)

最初の画面で緑のボタンをクリックすると、サブスクリプションプランのページに移動します。無料アカウントでも基本的なアプリケーションは実行できます。

青いボタン**をクリックしてサインアップしてください。ログインすると、以下のようなダッシュボードが表示されます。

各メニューでは、Pythonコンソール(REPL)へのアクセス、コードの記述、Webアプリケーションの記述ができます。 NotebookはColabと同じフォーマットですが、有料のサブスクリプションが必要です。 この記事では、コンソールとコードエディタの部分のみをレビューし、Webアプリケーションの部分は後でPython Web開発の記事を書くときに使うことにします。

コンソールの選択

コンソールウィンドウ：

新しいコンソールの下にある >>>Python ボタンをクリックすると、新しいコンソール、REPLウィンドウが起動します。 公式サイトにあったものと同じです。

PythonAnywhere はデフォルトでクラウドディレクトリを提供しています。 クラウドディレクトリに新しいファイルを作成したり、自分のコンピュータからファイルをアップロードすることができます。 画面に表示されている Browse Files ボタンをクリックしてみましょう。

左側がディレクトリ、右側がディレクトリ内のファイルです。自分のコンピュータからファイルをアップロードするボタンもある。 ファイル名をクリックして開いてみよう。

エディター・ウィンドウが開き、このファイルにコードを書き込むことができる。 エディタを使う利点は、多くのビルド済みパッケージが付属していることです。

しかし、他のサービスで提供されているコードエディタの機能の多くは提供されていないため、効率的にコードを書くことができないかもしれません。

4.2. PythonAnywhere のデメリット

PythonAnywhere の最初の欠点は、上記のエディタ機能の欠如です。 ビルトインのエディタ機能がないため、ゼロからプロジェクトを始めるのは難しいかもしれません。

また、無料アカウントでは計算能力が不足しており、GPUがサポートされていないため、プロジェクトが必要とするハードウェアリソースを考慮する必要があります。

5. 最後に

ここまで、Python をインストールせずに Web 上で実行する方法を 4 つ見てきました。

シンプルなREPLはログインせずに公式ホームページから実行できる。 より複雑なタスクには、共同作業やコード作成にReplitを、データサイエンス指向のタスクにはColabを、24時間365日稼働する必要があるWebアプリケーションにはPythonAnywhereを使うことをお勧めする。

しかし、インストール不要の無料サービスのほとんどは、コンピューティングパワーに制限があり、より多くのリソースを利用するには有料のサブスクリプションが必要です。 ですから、プロジェクトの要件を理解して、今日説明したサービスを使うことが重要だと思います。