新しいプログラミング言語を学ぶ際の一番の障壁は、その導入にあると言っても過言ではありません。このページでは、Python環境をどのように構築すればよいかを簡単にまとめました。
いくつかPythonをPCにインストールする方法はありますが、Anacondaによる導入を強くおすすめします。
Anacondaは、Python本体だけでなく、数値計算する上で必須となるNumPyなどのライブラリなども一緒にインストールしてくれるディストリビューションというやつです。簡単に入れることができ、さらに必要なものは十分なほど揃うので、これで導入するようにしましょう。
Anaconda公式HPから、Python3.6以上のバージョンを手に入れてください。
その際、あなたのPCのOSに応じて、Windows,macOS,Linuxを選んでください。
エラーが出たりしたら、Anacondaのインストールでエラーになった時に試してみるべきこととか読んで頑張ってください。
Windowsであれば、スタートメニューにAnaconda3のようなものがあれば成功です。
macOSやLinuxであれば端末でcondaと打ち込んで色々出てきたら成功です。
ここで紹介する環境は、全てAnacondaに付属しています。
対話式の実行環境として、IPythonというものがあります。デフォルトのIDLEとは比べ物にならないほど高機能であり、Pythonにおける開発環境としては基本となるものです。
端末から「ipython」で起動できます（「quit()」で終了）。
エディタとIPythonが一体型の開発環境です。エディタのスクリプトを実行して変数をIPythonから呼び出したり、「#%%」でセルを作って、後述のJupyter Notebookと同じようにセルごとの実行ができたりできます。matlabのように、作業中に変数の一覧が見れる変数エクスプローラーがあるので、数値計算のときには非常に有用かと思います。
端末から「spyder」で起動できます。Windowsであれば、スタートメニューからも起動できます。
ローカルPCにサーバを立てて、ブラウザからIPythonを操作できるようにした実行環境です。個人的には、Pythonにおけるベストオブ開発環境です。ブラウザで操作できる利点は、JavaScriptとHTMLという強力なGUIを活用できる点にあります。ローカルサーバなのでオフラインでも問題なく使えます。
Jupyter Notebookの基本的な使い方などを参考にして、notebookを作ってみてください。
キーボードショートカットのヘルプは、コマンドモードで「h」で開けます。
なお、このHPの記事のほとんどは、このJupyter Notebookで作られたものをhtmlにエクスポートしています。
端末で「jupyter notebook」でサーバが起動し、自動的にブラウザが開きます。Windowsであれば、スタートメニューからも起動できます。