Google Colaboratory：環境構築無しでPythonを始めよう!

１．概要

　「Pythonを学んでみたい！」けど、どうやって始めてよいかわからない時は「Google Colaboratory」がオススメです。
　参考までにローカルでPythonを使うのであれば下記記事をご参照ください（IDEはVS Code推しです）。

２．Google Colabの特徴・留意事項

　Google Colabの特徴は下記の通りです。

２－１．メリット

　なお課金(Colab Pro)すれば比較的長い時間GPUが使用できていたのですが、2022年10月以降では今まで通りに課金しても長い時間GPUは使用できなくなりました。

２－２．デメリット

３．Google Colabファイルの作成

Google Colabの使用方法・参考資料は下記の通りです。
１．Googleのアカウントを作成
２．Google chromeをDLしてログイン
３．Google chromeのホーム画面右上のボタンから「ドライブgoogle drive」を選択

４．左上の「＋新規」から「その他」->「Google Colaboratory」を選択

別タブで下記の画面が出てきたら準備完了です。

もし「Google Colaboratory」の選択が出ない場合は「Welcome To Colaboratory - Google Research」のサイトを一度開いてみて再実行してみてください。

４．Google Colabの使用

Google colabを実際に使用してみます。コードは下記記事を参照しました。

４－１．操作方法

　細かい操作方法は下記を推奨します。

４－２．設定変更

　「ツール」->「設定」より背景モードやインデントの設定が可能です。

４－３．簡単なコードの実行

　下記のようにコードボックス内にコピペして「Ctrl+Enterまたは左の▶」を実行すると結果が出ました。事前に「pip install pandas_datareader」がなくても環境構築がされているためエラーなく結果が出ました。

４－４．ライブラリーの追加

下記コードを実行すると「ライブラリがない」とのエラーが出ました。

　環境構築はされていますが初期に入っていないものもあるため、必要な物は自分でインストールする必要があります。本コードより上のコードセルで「!pip install japanize_matplotlib」とするとライブラリがインストールされます。
　その後に同じコードを実行するとエラーなく処理できます。

５．Linuxコマンドの使用

　コードブロックに"!"や"%"をつけるとLinuxのコマンドを使用できます。

　参考までに良く使用するコマンド一覧は下記の通りです。

• cd <path>："change directory"の略で作業ディレクトリを変更

• cp <コピーするpath> <コピーされたfileのpath>： ファイルをCopy

• dir：作業ディレクトリ内のフォルダとファイル一覧取得

• pwd：作業ディレクトリのパス確認

• rm <file path>：ファイルを削除

• zip -r <zip file name>：Zipファイルを作成

• unzip <zip file path>：Zipファイルを解凍

６．マジックコマンド

マジックコマンド：pd.DataFrameなどを適当にフィルタリングなどしながらブラウズしたい場合「%load_ext http://google.colab.data_table」を使用

７．コードスニペット/Colabでよく使うコード　

　コードスニペットとは「用途に合わせて事前に用意されたコード」です。colabでよく使うコードも含めて紹介します。

７－１．Driveマウント：drive.mount('/content/drive')

　ColabからGoogle Driveへ直接接続（マウント）できるようにします。

[IN]
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

[OUT]
マウント完了するとファイル欄に”drive”が出現する

７－２．Sessionの削除：runtime.unassign()

　Colabは無料枠で使用するとGPUやSessoin数の制限があるため、使用していないnotebookはsessionを解除した方がよく、下記コードで実施できます。

[IN]
from google.colab import runtime
runtime.unassign()

[OUT]

７－３．ファイルのアップロード：files.upload()

　Google ColabはローカルPCのファイルを直接処理できない（クラウド環境が自分のPC環境に簡単に接続できない）ため、処理したいファイルなどがあればアップロードする必要があります。処理方法は下記の通りです。

[IN]
from google.colab import files
uploaded = files.upload()

[OUT]

７ー４．OpenCVの画像を出力

　OpenCVでの画像を変換せずに直接読み取ることが出来ます。
※curlコマンドはColabの画像を取得するコマンドのため出力には関係なし

[IN]
from google.colab.patches import cv2_imshow

!curl -o logo.png https://colab.research.google.com/img/colab_favicon_256px.png
import cv2
img = cv2.imread('logo.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
cv2_imshow(img)

[OUT]

８．参考：Colab用関数まとめ

　すぐに忘れるので６章のスニペット＋αから自分が使いやすいようにまとめました。

• 機能をGoogle Drive内にモジュール化する（colab_utils/colab_utils.py）

• Colab用だけでなく他に欲しい機能も追加（dfの並列表示など）

• 実際にColab内で使用する場合はimportできるようにsysでパスを通す

[colab_utils/colab_utils.py]
from google.colab import files, drive, runtime

class Colabutils:
    def __init__(self, setmount=True):
        if setmount:
            self.mount() #インスタンス化時にGoogle Driveをマウント

    def upload(self):
        uploaded = files.upload() #ファイルのアップロードした
    def download(self, path):
        files.download(path) #ファイルのダウンロード
    def delsession(self):
        runtime.unassign() #セッションの削除
    def mount(self):
        drive.mount('/content/drive') #Google Driveのマウント

class HorizontalDisplay:
    def __init__(self, *args):
        self.args = args

    def _repr_html_(self):
        template = '<div style="float: left; padding: 10px;">{0}</div>'
        return "\n".join(template.format(arg._repr_html_())
                         for arg in self.args)

[IN ※Google Colab内]
import sys

def sys_path_append(path):
    if not path in sys.path:sys.path.append(path)
sys_path_append('/content/drive/MyDrive/colab_utils')

from colab_utils import Colabutils, HorizontalDisplay

colabutils = Colabutils(False) #TrueでDriveマウント
print([i for i in dir(colabutils) if not i.startswith('__')])

[OUT]
['delsession', 'download', 'mount', 'upload']

あとがき

　１－３は初学者向けですが、４．拡張機能は自分用で更新予定です。
　なお初めのころはGoogle Colabを使用してPＣ内にある写真を処理させようとしたら全然だめで、クラウド環境と自宅PCは切り離されていることに気付いたというレベルの低さです。