Python実行方法の種類（REPL、スクリプト、Jupyter）

1. このレッスンで学ぶこと

• Pythonプログラムを実行する3つの方法
• それぞれの方法の使い分け
• 実際にREPLを使ってみる
• どの方法をいつ使うべきか

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2. なぜ複数の実行方法があるのか？

前回のレッスンでは、print("Hello World") というプログラムを書きました。でも、このプログラムをどうやって実行するのでしょうか？

実は、Pythonには主に3つの実行方法があります。それぞれに適した使い道があり、状況に応じて使い分けます。

3つの実行方法:

1. REPL（対話モード）: 1行ずつ実行して、すぐに結果を見る
2. スクリプト実行: ファイルに保存したプログラムを実行する
3. Jupyter Notebook: ブラウザ上でコードと説明を組み合わせて実行する

料理に例えるなら、「味見（REPL）」「本格的な調理（スクリプト）」「レシピ記録（Jupyter）」のようなものです。

💡 豆知識: REPLは「Read-Eval-Print Loop」の略で、「読んで、評価して、表示して、繰り返す」という意味です。

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3. REPL（対話モード）

REPLとは？

REPLは、Pythonと「対話」するように、1行ずつコードを書いて実行できる方法です。

REPL は Read-Eval-Print Loop の略です。

• Read: 入力を読む
• Eval: 内容を評価して実行する
• Print: 結果を表示する
• Loop: この流れを繰り返す

特徴:

• コードを書いたらすぐに実行される
• 結果がその場で表示される
• ちょっとした計算や動作確認に便利

REPLの起動方法

Windows:

1. コマンドプロンプトを開く
2. python と入力してEnter

Mac/Linux:

1. ターミナルを開く
2. python3 と入力してEnter

すると、以下のような画面が表示されます：

Python 3.11.0 (main, Oct 24 2022, 18:26:48)
[Clang 14.0.0 (clang-1400.0.29.202)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

この >>> がプロンプト（入力待ち状態）です。

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REPLを使ってみよう

例1: 簡単な計算

Python
Copy
>>> 1 + 1
2
>>> 10 * 5
50
>>> 100 / 4
25.0

計算式を入力すると、すぐに答えが表示されます。電卓のように使えます。

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例2: 文字列の表示

Python
Copy
>>> print("Hello World")
Hello World
>>> "Python"
'Python'

print() を使わなくても、値を入力するだけで表示されます。

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例3: 変数の使用

Python
Copy
>>> name = "太郎"
>>> name
'太郎'
>>> age = 25
>>> age
25
>>> age + 5
30

変数に値を保存して、後から使うこともできます。

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REPLの終了方法

方法1: exit()を使う

Python
Copy
>>> exit()

方法2: Ctrl+Dを押す（Mac/Linux）

Python
Copy
>>> [Ctrl+D]

方法3: Ctrl+Zを押してEnter（Windows）

Python
Copy
>>> [Ctrl+Z]
[Enter]

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REPLが適している場面

• ちょっとした計算をしたいとき
• 関数の動作を確認したいとき
• 新しいライブラリを試すとき
• エラーの原因を調べたいとき

例: 「この関数、どう使うんだっけ？」と思ったら、REPLで試してみる。

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4. スクリプト実行

スクリプトとは？

スクリプトは、Pythonコードを .py ファイルに保存して実行する方法です。

特徴:

• 複数行のプログラムを保存できる
• 何度も繰り返し実行できる
• 他の人と共有できる
• 本格的なプログラム開発に使う

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スクリプトの作成と実行

ステップ1: ファイルを作成する

テキストエディタ（メモ帳、VS Codeなど）で、以下の内容を書きます：

Python
Copy
# hello.py
print("Hello World")
print("Pythonスクリプトを実行しています")
print("これは3行目です")

ファイル名を hello.py として保存します。

保存場所の例:

• Windows: C:\Users\YourName\Documents\hello.py
• Mac/Linux: /Users/YourName/Documents/hello.py

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ステップ2: ファイルがあるフォルダに移動する

スクリプトを実行する前に、ファイルを保存したフォルダ（ディレクトリ）に移動する必要があります。

cd（Change Directory）コマンドを使う:

Windows（コマンドプロンプト）:

Shell
Copy
# Documentsフォルダに移動する例
cd C:\Users\YourName\Documents

Mac/Linux（ターミナル）:

Shell
Copy
# Documentsフォルダに移動する例
cd /Users/YourName/Documents

現在のフォルダを確認する方法:

Windows:

Shell
Copy
# 現在いるフォルダのパスが表示される
cd

Mac/Linux:

Shell
Copy
# 現在いるフォルダのパスが表示される
pwd

ファイルがあるか確認する:

Windows:

Shell
Copy
# フォルダ内のファイル一覧を表示
dir

Mac/Linux:

Shell
Copy
# フォルダ内のファイル一覧を表示
ls

hello.py が一覧に表示されればOKです。

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ステップ3: スクリプトを実行する

ファイルがあるフォルダに移動したら、実行できます。

Windows（コマンドプロンプト）:

Shell
Copy
python hello.py

Mac/Linux（ターミナル）:

Shell
Copy
python3 hello.py

実行結果:

Hello World
Pythonスクリプトを実行しています
これは3行目です

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スクリプトが適している場面

• ある程度の規模のプログラムを書くとき
• 繰り返し実行したいとき
• プログラムを保存して管理したいとき
• 他の人と共有したいとき
• 自動化したいとき（毎日実行など）

例: 毎週実行する報告書作成プログラムなど。

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5. Jupyter Notebook

Jupyter Notebookとは？

Jupyter Notebookは、ブラウザ上でPythonコードを実行できる環境です。

特徴:

• コードと説明文を一緒に書ける
• 実行結果がその場に表示される
• グラフや表を美しく表示できる
• データ分析や学習に最適

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Jupyter Notebookのインストール

Shell
Copy
# pip を使ってインストール
pip install jupyter

Jupyter Notebookの起動

Shell
Copy
jupyter notebook

すると、ブラウザが自動で開き、Jupyter Notebookの画面が表示されます。

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Jupyter Notebookの使い方

セル（Cell）とは

Jupyter Notebookでは、「セル」という単位でコードや文章を書きます。

セルの種類:

• コードセル: Pythonコードを書く
• Markdownセル: 説明文を書く（見出し、箇条書きなど）

例: データ分析の記録

Python
Copy
# セル1（Markdownセル）
# 売上データ分析

このノートブックでは、2024年の月別売上を分析します。

# セル2（コードセル）
sales = [100, 120, 150, 130, 140, 160]
print(f"合計売上: {sum(sales)}万円")
print(f"平均売上: {sum(sales) / len(sales)}万円")

# 実行結果:
# 合計売上: 800万円
# 平均売上: 133.33万円

# セル3（コードセル）
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(sales)
plt.title("月別売上推移")
plt.xlabel("月")
plt.ylabel("売上（万円）")
plt.show()

# 実行結果:
# （グラフが表示される）

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Jupyter Notebookが適している場面

• データ分析をするとき
• 学習記録を残したいとき
• 他の人に分析結果を共有したいとき
• グラフや表を含むレポートを作りたいとき

例: 売上データを分析して、グラフ付きのレポートを作成する。

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6. 3つの方法の比較

方法	用途	メリット	デメリット
REPL	動作確認、簡単な計算	すぐに試せる、対話的	保存されない、複数行は不便
スクリプト	本格的な開発、自動化	保存・共有できる、大規模開発向き	すぐに試すには手間
Jupyter	データ分析、学習記録	説明とコードを一緒に管理、グラフ表示	起動が必要、Webブラウザが必要

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7. 使い分けの例

場面1: 新しい関数を学ぶとき

1. REPLで基本的な使い方を試す
2. 理解したら、スクリプトファイルに保存
3. より詳しく学ぶならJupyterで記録

場面2: データ分析プロジェクト

1. Jupyterで探索的にデータを分析
2. 確定した処理をスクリプトファイルにまとめる
3. 定期実行するスクリプトとして利用

場面3: プログラミング学習

1. REPLで文法を試す
2. 練習問題をスクリプトファイルで解く
3. 学習記録をJupyterにまとめる

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8. まとめ

このレッスンでは、Pythonの実行方法を目的別に使い分ける考え方を学びました。

• Pythonの代表的な実行方法として、REPL、スクリプト、Jupyter Notebookを整理しました。
• REPLは短いコードの確認や試行錯誤に向いていることを理解しました。
• スクリプト実行は、コードを保存して再利用する開発に適していると確認しました。
• Jupyter Notebookは、コードと説明を一体で扱う学習・分析に有効であると学びました。
• 作業内容に応じて実行方法を選ぶことが、効率的な学習と開発につながると理解しました。