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File metadata and controls

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Google Colab の使い方

1. このページの目的

このページでは，Google Colab を使ってブラウザ上で Python を実行する方法をまとめる．

Google Colab は，ローカルに Python 環境を作らなくても使えるノートブック型の実行環境である． ただし，コードは自分のPCではなく，基本的には Google 側のランタイム上で実行される． そのため，ローカルの venv，Poetry，conda 環境をそのまま使うわけではない．

2. Google Colab とは

Google Colab は，ブラウザ上で Jupyter Notebook 形式のファイルを作成・実行できるサービスである． Python コードをセル単位で実行でき，出力として表・図・グラフなどをその場で確認できる． Markdown を使って文章や数式を書くこともできる．

Colab は次のような場合に便利である．

  • ローカル環境を作らずに Python を試したい
  • 短いコードをすぐに実行したい
  • Notebook を共有したい
  • Google Drive 上のファイルを使いたい
  • GPU や TPU を使った計算を試したい

一方で，ローカル環境の代わりとして完全に同じように使えるわけではない． ランタイムは一時的な実行環境なので，必要なパッケージやファイルは適宜準備し直す必要がある．

3. Notebook を作成する

Colab を使い始めるには，次の手順を行う．

  1. ブラウザで Google Colab を開く
  2. Google アカウントでログインする
  3. 新しい Notebook を作成する
  4. コードセルに Python コードを書く
  5. セルを実行する

Notebook ファイルの拡張子は .ipynb である． これは Jupyter Notebook と同じ形式である．

4. セルを実行する

Colab では，コードをセル単位で実行する． コードセルに Python コードを書き，左側の実行ボタンを押すか，Shift + Enter を押すとセルが実行される．

例:

print("Hello, world!")

実行すると，セルの下に次のように表示される．

Hello, world!

5. セルを追加する

Colab では，コードセルとテキストセルを追加できる．

  • + Code: Python コードを書くセルを追加する
  • + Text: Markdown で文章を書くセルを追加する

テキストセルでは，説明文や数式を書くことができる．

例:

# 見出し

これは説明文である．

数式も書ける：

$$
y = ax + b
$$

6. パッケージをインストールする

Colab のランタイムには，よく使われるパッケージが最初から入っていることがある． ただし，必要なパッケージが入っていない場合は，Notebook のセル内で pip を使ってインストールできる．

例:

!pip install quantecon

! を付けると，Python コードではなくシェルコマンドとして実行される．

ただし，Colab のランタイムは一時的な実行環境である． ランタイムが切断されたりリセットされたりすると，追加でインストールしたパッケージは消えることがある． 毎回必要なパッケージは，Notebook の最初の方にインストール用セルをまとめておくとよい．

例:

!pip install quantecon
!pip install interpolation

7. ファイルを扱う

Colab 上で作成した一時ファイルは，ランタイムが終了すると消えることがある． 保存しておきたいファイルは，Google Drive に置くか，ローカルにダウンロードする．

左側のファイルアイコンから，ファイルをアップロードしたり，作成されたファイルを確認したりできる．

8. Google Drive を使う

Google Drive のファイルを Colab から使いたい場合は，Drive をマウントする． Notebook のセルで次を実行する．

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

実行すると，Google アカウントへのアクセス許可が求められる． 許可すると，Google Drive のファイルを Colab から読み書きできるようになる．

Drive 内のファイルは，通常次のようなパスから参照できる．

/content/drive/MyDrive/

9. ローカル環境との違い

Colab は，ローカルの Python 環境とは別物である．

たとえば，ローカルで venv，Poetry，conda を使っていても，Colab の通常のランタイムはそれらの環境を直接使わない． そのため，ローカルで入れたパッケージを Colab で使いたい場合は，Colab 側でもインストールする必要がある．

また，Colab のランタイムは一時的であり，永続的な作業場所ではない． Notebook 自体は保存されても，ランタイム内の一時ファイルや追加インストールしたパッケージは残らない場合がある．

10. Jupyter / VS Code との使い分け

Jupyter，Colab，VS Code は，どれも Python を実行できるが，役割が少し異なる．

  • Colab: ローカル環境を作らず，ブラウザだけですぐに実行したい場合に便利
  • Jupyter: 自分のPC上の Python 環境で Notebook を使いたい場合に便利
  • VS Code: 複数ファイルの開発や Git と組み合わせた作業に便利

学習や短い実験には Colab が使いやすい． 一方で，長期的なプロジェクトや再現性を重視する作業では，ローカル環境を整えて VS Code や Jupyter を使う方が管理しやすい．

11. GPUを利用する

Google Colab を使うことで簡単にGPUを利用した処理を行える． 詳しくは Quantitative Economics with JAX を参照のこと． この一連の QuantEcon Lectures は JAX を利用した経済分析の講義を提供している．