【Python入門】PyCharmが最強おすすめのIDEだ!
今日は、Pythonを扱えるPyCharmというIDE(統合開発環境)を紹介します。
Pythonは、機械学習などで使われることが増えてきており、最近ではJavaを超えた!というニュースも流れるほど、注目されている言語ですね。
この記事は、
- Pythonを扱えるIDEを知りたい
- おすすめのIDEをインストールして使ってみたい
というあなたに贈る、私が最強IDEと考えるPyCharmをオススメする記事です。だまされたと思って、一度試して見てください!
この記事の目次
IDE(統合開発環境)とは?
IDEとは、ソフトウェア開発に必要なソフトウェアを一つに組み合わせ、同じ操作画面から統一的な操作法で利用できるようにしたソフトウェアパッケージ。一般的にはコードエディタやコンパイラ、リンカ、デバッガ、テストツール、バージョン管理ソフトなどで構成される。
引用元:http://e-words.jp/w/IDE-2.html
IDE(統合開発環境)は、簡単にいえば、プログラマの開発作業を支援してくれるアプリケーションです。
開発に必要なツールがたくさん集められていて、入力中のコードを補完してくれたり、開発しているプログラムを実行中に一時停止して変数の値を確認したり、といったことが簡単に行えます。
Pythonを扱えるIDEはいくつもありますので、名前とダウンロードサイトだけですが、一覧で紹介しておきましょう。
IDE | 参照 |
---|---|
PyCharm | https://www.jetbrains.com/pycharm/ |
Wing | https://wingware.com/ |
Visual Studio Code | https://www.microsoft.com/ja-jp/dev/products/code-vs.aspx |
Visual Studio Community | https://www.microsoft.com/ja-jp/dev/products/community.aspx |
PyScripter | https://sourceforge.net/projects/pyscripter/ |
Eclipse | https://www.eclipse.org/(Pleiades:http://mergedoc.osdn.jp/) |
Sypder、Jupyter(Anaconda) | https://www.anaconda.com/ |
IDLE | Pythonに付属 |
その他、クラウド環境で使えるIDEであるAWS Cloud9もあります。AWS Cloud9については、以下の記事で紹介していますので、ぜひご覧ください!


PyCharmをインストールしよう
では、私がオススメするPyCharmをインストールしましょう。ここでは、Windowsにインストールする手順を説明していますが、Mac OSやLinuxにもインストールできます。
(1)PyCharmにアクセスして、「DOWNLOAD NOW」をクリックします。
(2)「Download PyCharm」の下で「Windows」が選択されていることを確認して、「Community」の「DOWNLOAD」をクリックします。
PyCharm Community(pycharm-community-2018.1.3.exe)がダウンロードされます。今回ダウンロードしたPyCharm Communityは、無料でオープンソースのIDEです。
もう一方のPyCharm Professinoalは、PyCharm Communityの機能に加えて、Djangoなどのフレームワークやツールキットをサポートしています。CommunityとProfessionalの違いについて詳しくは、以下のサイトをご覧ください。
参考:https://www.jetbrains.com/pycharm/features/editions_comparison_matrix.html
(3)pycharm-community-2018.1.3.exeを実行します。
(4)「Next」をクリックします。
(5)インストールするフォルダを確認して、「Next」をクリックします。
(6)デスクトップに作成するショートカットの種類などを選択し、「Next」をクリックします。
(7)スタートメニューのフォルダ名を確認して、「Install」をクリックします。
(8)「Finish」をクリックします。
これで、PyCharmのインストールは終了です。
(9)PyCharmを起動するには、スタートメニューの「JetBrains」→「JetBrains PyCharm Community Edition 2018.1.3」をクリックします。
(10)初めて起動したときは、以下の画面が表示されますので、「OK」をクリックします。
(11)PyCharm User License Agreementを確認して(スクロールバーを一番下まで動かして)、「Accept」をクリックします。
次に、PyCharmやプラグインの使用方法を改善するために、匿名化されたデータをJetBrainsに送信するかどうかを選択します。
(12)送信する場合は「Send Usage Statistics」、送信しない場合は「Don't send」をクリックします。
(13)UIテーマを選択して、「Next: Featured plugins」をクリックします。
おすすめのプラグインが表示されます。
(14)「Start using PyCharm」をクリックします。
(15)「Create New Project」をクリックします。
(16)「Location」を入力し、「Create」をクリックします。
後ほどTensorFlowで「Hello World」を出力したいと思いますので、「D:\PyCharm\helloworld」フォルダを指定しました。
PyCharmが起動します。
PyCharmを日本語化しよう
続けて、PyCharmを日本語化しましょう。
(1)http://mergedoc.osdn.jp/にアクセスして、「Pleiadesプラグイン・ダウンロード」の「Windows」をクリックします。
pleiades-win.zipがダウンロードされます。
(2)pleiades-win.zipを解凍し、setup.exeを実行します。
(3)「選択」をクリックします。
(4)「pycharm64.exe」を選択し、「開く」をクリックします。
pycharm64.exeは、標準では「C:\Program Files\JetBrains\PyCharm Community Edition yyyy.mm.dd\bin」フォルダに保存されています。
(5)「日本語化する」をクリックします。
(6)「OK」をクリックします。
これ以降、PyCharmを起動すると、日本語化されたPyCharmを起動できます。
Anaconda環境を使おう
今回は、以下の記事で作成したGPU版TensorFlow(tensorflow-gpu環境)を利用したいと思います。

(1)PyCharmを起動して、「ファイル」→「設定」の順にクリックします。
(2)「プロジェクト:helloworld」(helloworldプロジェクトの場合)→「プロジェクト・インタープリター」→「」の順にクリックします。
(3)「追加」をクリックします。
(4)「Conda Environment」→「既存の環境」→「...」の順にクリックします。
(5)「C:\Users\(ユーザー名)\Anaconda3\envs\tensorflow-gpu\python.exe」と入力し、「OK」をクリックします。
(6)「OK」をクリックします。
(7)「OK」をクリックします。
これで、helloworldプロジェクトで、Anacondaのtensorflow-gpu環境が利用できるようになりました!
TensorFlowのコードを書いてみよう
それでは、TensorFlowを使ってHello Worldを表示するコードを書いてみましょう。
(1)「helloworld D:\PyCharm\helloworld」をクリックします。
(2)「ファイル」→「新規」の順にクリックします。
(3)「Pythonファイル」をクリックします。
(4)「名前」に「helloworld.py」と入力し、「OK」をクリックします。
(5)「import ten」と(途中まで)入力し、「tensorflow」をダブルクリックします。
コード補完が効いていますね。
(6)「 as tf」と入力し、Enterキーを押して、「hello = tf.cons」と(途中まで)入力し、「constant」をダブルクリックします。
(7)「(‘Hello, World!」と入力します。
最後の「’)」は自動的に入力されます。
(8)同様に操作して、以下のコードになるように入力します。
import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, Hello World!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello))
(9)2行目の左側(赤枠部分)をクリックして、ブレークポイントを設定します。
(10)「実行」→「デバッグ」の順にクリックします。
(11)「helloworld」をクリックします。
helloworld.pyが実行され、ブレークポイントを設定した行で一時停止します。
(12)画面下部の「」をクリックします。
ブレークポイントを設定した行が実行され、変数欄にhello変数の情報が表示されます。
同様の操作でスクリプトを1行ずつ動作させられます。
(14)実行結果を確認する場合は、「コンソール」をクリックします。
「b’Hello, Hello World!’」と表示されていますので、TensorFlowを実行できていますね。
このままPythonを学び続けて大丈夫?
なぜPythonを学ぶのか?
あなたがPythonを学ぶ理由は何でしょうか?
- Pythonが人気だからとりあえず学んでいる
- AIや機械学習の分野に興味があるから
Pythonは初心者向けの言語と言われています。その理由としてシンプルでわかりやすい構文や、実用的なライブラリが豊富なことが挙げられ、実際に学びやすい言語です。
しかし、もしあなたが機械学習に興味があって、とくに知識も無いまま学習を進めると、挫折する可能性が高いと言えます。
機械学習の分野はプログラミング以外にも、専門的な知識や数学の知識も必要になります。ただなんとなく学習していると早い段階でつまづきやすく、そのまま挫折してしまうなんてことも…。
そのため、挫折しないためには、
- 最適な学習環境を用意する
- 必要なライブラリ・ツールを導入する
- わからないことを質問できるメンターを見つける
などが必要になります。
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まとめ
今回は、Pythonの最強おすすめのIDEであるPyCharmのインストールと日本語化を説明しました。また、Anacondaで作成したGPU版TensorFlow(tensorflow-gpu環境)を利用して、TensorFlowのコードを実行する操作も説明しました。
PyCharmを使って、Pythonを使ったプログラムをサクサク開発できるような気がしてきましたか?
まずは、PyCharmを使ってPythonやIDEに慣れましょう。十分に慣れたところで、また別のIDEを探しても遅くはありません。あなたの目的は、IDEをインストールすることではなく、Pythonを使ったプログラムを開発することですよね?
それなら、まずはPyCharmで間違いありません!