Pythonのプログラミング環境には複数の選択肢がある。この特集では、3つの代表的なPythonプログラミング環境を取り上げ、それぞれの特徴や構築方法などを解説する。
特集
Pythonプログラミング環境徹底比較
出典：日経ソフトウエア、2023年1月号 pp.28-44 「Pythonプログラミング環境徹底比較」を改題、編集
記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります。
目次
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PythonによるAI開発には必須、「Colab」でGPUやTPUを利用するには
応用編
最後に、Colabの特徴であるGPU／TPUの利用について説明します。Colabでは、AI関連の計算を高速に行うGPUやTPUが使えます。実際にGPU／TPUを使って、簡単なプログラムを実行してみましょう。ニューラルネットワークを使って画像を判別するプログラムを作ります。
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複数のパソコンがなくても大丈夫、Pythonの仮想環境を使い分ける
Part4
プログラム開発のプロジェクトを複数並行して進めるときには、プロジェクトごとに仮想環境を分けて作ると便利な場合があります。例えば、使うパッケージのバージョンがプロジェクトごとに異なっていたり、パッケージ構成が違っていたりしても、環境を分けておけば、バージョンの不一致による問題の発生を防げます。
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Pythonの強みは豊富なライブラリー、自分だけの開発環境を作ろう
Part3
Pythonには、様々な用途のパッケージ（ライブラリーやツール）がたくさんあります。上手にパッケージを利用してプログラミング環境をカスタマイズすれば、複雑な機能のプログラムを容易に開発できます。
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Pythonの3つの開発環境を構築しよう、注意すべき点はどこ？
Part2
CPython、Anaconda、Colabの環境をそれぞれ構築しましょう。インストールや動作確認について、つまずきやすいポイントを中心に解説します。
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Pythonに用意された3つの開発環境、どれか迷ったらチャートで選ぼう
Part1
Pythonのプログラミング環境にはいろいろな選択肢があります。目的に応じて環境を使い分けることで、プログラムをスムーズに開発できます。おすすめなのは、いくつかの環境を実際に使ってみて、各環境の使い方や特性を知っておくことです。
