Google Colaboratoryの使い方について、授業で使う範囲で必要なことを説明してみました。

1. Google Colaboratoryの使い方
〜授業で使う範囲〜
2019-09-29
森下功啓
1

2. Colaboratoryとは
• ブラウザ上でPythonのプログラムを実行できる環境
• jupyter notebook環境をGoogleがネット上に提供したもの
• ネットとPCがあれば誰でもプログラムを書ける
• 最初から数値計算や機械学習のライブラリが入ってる
• ノートブックを開く度に新しい仮想環境が提供されるので、安心
• 足りないライブラリは追加でインストールできる
• Googleアカウントが必要
2

3. 始め方
• 下記のURLにアクセス
• https://colab.research.google.com/?hl=ja
• Googleにログインしていないならログイン
3

4. まずはノートブックの作成
• メニューの「ファイル」から「Python 3 の新しいノートブック」を選択
4

5. ノートブックが開いたら、名前を変更
• ブック名をクリックして、キーボードで変更
5

6. ランタイムのタイプがPython3か確認
• Pythonのバージョン2とバージョン3で
は、int型の挙動などが異なる
• Pythonのバージョンは3を使おう
6

7. ノートブックの保存場所
• ノートブックは、標準ではGoogleドライブのマイドライブ内の
Colab Notebooksというフォルダに保存される
• ただし、任意の場所にノートブックを移動させたり、作成できる
• 右クリック→その他→Colaboratory
7

8. Colaboratoryの画面説明
8

9. Colaboratoryの画面説明
9
セル
ファイル名
markdown形式でテキストも入力できる
セルの実行ボタン
セルの追加
サブメニュー
セルの移動

10. プログラムの実行
• プログラムはコード用のセルに書く
• セルの左端にある再生マークをクリックすると実行される
print命令でaとbの掛け算し
た結果が表示された
10

11. セルの実行のされ方
• セルAを実行しても、Bは実行されない
• セル単位で実行される
• Pythonでは、表示はprint()関数を使う
• jupyter notebookでは、セルの最後に書い
た処理の返り値は表示される
• 実行すると、変数などの処理内容はメモリ
内に保存される
• セルAを実行すると、変数aとbが保持される
• 保持された変数は他のセルでも参照できる
11
セルA
セルB

12. 12
セルC
セルD
セルCとDを順に実行
した様子
セルCでdに1が代入さ
れた後に、セルDでd
を10倍した値がdに再
代入されて10と表示
された。
セルDを更に実行し
た様子
セルDでdを10倍した
値がdに再代入され
て100と表示された。
セルDを更に更に実
行した様子
セルDでdを10倍した
値がdに再代入され
て1000と表示された。

13. Colaboratory (jupyter noteboook)利用上の注意
• 長い複雑な処理を結果を確認しながら小分けに書ける
• すごく便利だが、
• セルを上から順に実行しなくても動く。動いてしまう。
• 処理結果が他のセルに依存しやすいし、変数名が同じだと中身が
上書きされて意図通りに動かないことがある
• 基本的に、1つのノートブックには、1つのテーマとした方が良い
• 作ったプログラムをローカル上で動かす方法もあるが、省略
• 卒研等で必要なら相談してください
13

14. Colaboratoryへのファイルのアップ方法1
• ファイルをColaboratoryで扱うには、アップロードが必要
• 下記のコードをセルに書き込んで、実行せよ
• 表示された「ファイル選択」をクリックしてアップロード
14
# show upload dialog
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
ファイルをアップロードできるようになります

15. アップロードに成功したときの画面
15

16. Colaboratoryへのファイルのアップ方法2
• 2018年10月以降は、GUIでもアップロードができる
• オレンジ部分をクリックして、アップロードして下さい
16

17. アップしたzipファイルを解凍するには？
• 行頭に!マークを使うと、Linux系のコマンドが使える
• セルを追加し、以下の例の様にunzipコマンドを実行
• sample_for_pandas.zipは、解凍したいファイル名に読み替え
17
! ls
! unzip sample_for_pandas.zip
! ls
注：複数回実行すると、ファイルを上書きするか（replace）聞かれる
* lsはファイルを表示させるコマンド
** unzipはzipファイルを解凍するコマンド

18. 解凍に成功したときの画面
• sample_for_pandasという、ディレ
クトリ†が作成される
• データはsample_for_pandasの中に
保存されている
• ls ./sample_for_pandas -allでフォ
ルダ内のファイル一覧を確認できる
18
†Linux系では、フォルダのことをディレクトリと言います。

19. • Colaboratoryで保存したファイルはGoogleのサーバー内にある
• 保存したファイルを自分のPCで使うには、ダウンロードが必要
• 下記のコードを実行してファイルをダウンロードしよう
• 許可を要求されたら、「許可」をクリック
19
from google.colab import files
files.download('save_sample.xlsx')
files.download('save_sample_utf8.csv')
Colaboratoryからのファイルダウンロード方法1

20. Colaboratoryからのファイルダウンロード方法2
• 2018年10月以降は、GUIでファイルのダウンロードができる
• オレンジ部分をクリックして、ダウンロードして下さい
20
右クリック

21. 付録
21

22. 参考文献
• Google Colabの使い方まとめ
• https://qiita.com/shoji9x9/items/0ff0f6f603df18d631ab
• 機械学習をやるには参考になる
• そうでなくとも、自分のGoogleドライブをファイル置き場に使う方法
がわかり易い
22