Windows環境でのPython：基本とプログラムの作成・実行

1. はじめに

本資料では、PythonプログラムをWindows上で作成し、実行する方法を学ぶ。具体的には、以下の内容を扱う。

• テキストエディタ、開発環境、コマンドプロンプト、ディレクトリ、.pyファイル、Pythonプログラムの実行、pip、ファイル入出力の8つの概念を理解する
• Pythonのソースコード(プログラムの本体)を実行する
• エラーメッセージを読んでエラーに対処する
• (後半)キーボードから入力された文字のバイト数を数えるプログラムを作成する

Windowsに標準搭載されているメモ帳と、無料でダウンロードできるPythonがあれば、Pythonの標準機能を扱える。pipを用いれば、Python本体にない機能の追加と実行も行える。

本資料を通じて、入力された文字を10回繰り返して表示するプログラムを作成・実行できるようになる。ここで学ぶ作成・実行方法は、Pythonプログラミングの基礎となる。

2. 全体像：概念の依存関係

①と②はプログラムを書くための道具であり、本資料では両方を扱う。③〜⑥はPythonを実行するために必要である。⑦と⑧は、外部ライブラリの利用やデータ処理を行うときに必要になる。

┌──────────────────────────────────────────────────┐
│  ① テキストエディタ ② 開発環境                  │
│     (プログラムを書く道具)                        │
│        ↓  プログラムを書く・保存する              │
│  ③ コマンドプロンプト(操作の入口)                │
│        ↓  コマンドを入力する場所                  │
│  ④ ディレクトリとカレントディレクトリ            │
│        ↓  .py ファイルがどこにあるか              │
│  ⑤ .py ファイル(プログラムの保存形式)            │
│        ↓  python コマンドで実行                   │
│  ⑥ Python プログラムの実行                       │
│        ↓ ライブラリが必要な場合                  │
│  ⑦ pip(パッケージ管理)                           │
│        ↓  プログラム内でファイルを扱う            │
│  ⑧ ファイル入出力とダウンロード保存              │
└──────────────────────────────────────────────────┘

本資料の前半の主要章である5〜8章では、上記の概念を4つの基本タスクを通じて学ぶ(1〜2章は導入、3〜4章は環境準備、9章は前半のまとめである)。各タスクで扱う概念の対応を以下に示す。

3. どの環境で始めるか選ぶ

Pythonを始める方法は2つある。

3.1 オンライン環境Google Colab

Google Colab(https://colab.research.google.com/)は、Googleアカウントがあればブラウザ上で使えるPython実行環境である。Pythonのインストールは不要である。コードをブラウザ上の「セル」(コードや結果を表示する区画)に入力し、セル単位で実行する。実行結果はセルの直下に表示される。

┌──────────────────────────────────────┐
│  セル 1(コードを書く)                │
│  print("Hello, World!")              │
│  [▷ 実行ボタン] or Shift+Enter       │
├──────────────────────────────────────┤
│  実行結果                            │
│  Hello, World!                       │
├──────────────────────────────────────┤
│  セル 2(次のコードを書く)            │
│  ...                                 │
└──────────────────────────────────────┘

Google Colabでプログラムを実行する手順

以下の手順で、入力された文字を10回繰り返して表示するプログラムを実行できる。

1. Google Colab(https://colab.research.google.com/)にアクセスする
2. 「ノートブックを新規作成」をクリックする
3. コードセルに以下のコードを入力する

   x = input("x：")
   print(x * 10)

   input() はキーボードからの入力を文字列として受け取る関数である。Pythonでは文字列に整数を掛けると、その回数だけ繰り返した文字列になる(例："A" * 3 は "AAA")。



4. セルの左にある ▷(実行ボタン)をクリックするか、Shift + Enter を押す
5. 「x：」と表示されるので、任意の文字(例：A)を入力してEnterを押す



6. 入力した文字が10回繰り返して表示される(例：AAAAAAAAAA)

8つの概念との対応

(「AI支援機能」は8つの概念に含まれない補足項目であるが、各環境での対応を以下に併記する)

Colabの ! コマンドと % コマンド

Colabにはコマンドプロンプトがないが、セル内でコマンドプロンプトと同等の操作を行う方法が2つある。

!(エクスクラメーション)をセルの行頭に付けると、その行をシェルコマンド(OSに対する命令)として実行する。pipのインストールやファイル一覧の表示に使う。

ファイル一覧の表示：

!ls

!ls -al

%(パーセント)をセルの行頭に付けると、Colab自体への命令(マジックコマンド)として実行する。カレントディレクトリの確認や変更に使う。

カレントディレクトリを確認する(pwd に相当)：

%pwd

カレントディレクトリを変更する(cd ディレクトリ名 に相当)：

%cd /content/sample_data

3.2 その他のオンライン環境

Google Colab以外にも、インストール不要でブラウザ上で実行できる環境がある。

• GDBonline: https://www.onlinegdb.com/online_python_compiler

  アカウント不要でブラウザ上で使える。言語選択でPythonを指定し、コードを入力して「Run」で実行する。

• Python Tutor: https://pythontutor.com/

  コードの実行過程を1行ずつ視覚的に確認できる。コードを入力して「Visualize Execution」を押し、「Forward」で1行ずつ進めると、変数の値の変化を追える。

• VisuAlgo：https://visualgo.net

  VisuAlgoはアルゴリズムとデータ構造のデモサイトである。Pythonコードの実行はできないが、ソートや探索などのアルゴリズムの動作を視覚的に確認できる。

5. 対話型シェルでPythonを試す

Pythonを試す方法の一つは、コマンドプロンプトから対話型シェル(対話モードとも呼ぶ。本資料では同義として扱う)を起動することである。ファイルを作成せずに、コードを1行ずつ入力して結果を確認できる。

5.1 コマンドプロンプトとは

コマンドプロンプトは、Windowsに標準搭載されている、キーボードからコマンド(命令文)を入力してパソコンを操作するツールである。

Pythonプログラムの実行、pipによるライブラリのインストール、ディレクトリの移動に使う。開発環境(Visual Studio Code)のターミナル(エディタ内に組み込まれたコマンド入力画面)でも同じコマンドが使える。

5.2 コマンドプロンプトの起動

1. Windows キーを押し、cmd と入力して Enter を押す
2. あるいは、スタートメニューの検索欄にcmdと入力して起動する。

   

5.3 画面の読み方

起動すると、次のような表示が現れる。

C:\Users\YourName>

• C:\Users\YourName

  カレントディレクトリ(現在いるディレクトリ)である。詳細は6章で解説する。

• >

  プロンプト記号である。ここから右にコマンドを入力する。

5.4 対話モードの起動と基本操作

コマンドプロンプトでファイル名を指定せずに python とだけ入力すると、対話モードが起動する。コードを1行ずつ入力して結果を確認できる。

C:\Users\YourName> python
Python 3.x.x ...
>>> print("テスト")
テスト
>>> 1 + 2
3
>>> exit()

C:\Users\YourName>

>>> が対話モードのプロンプトである。exit() でコマンドプロンプトに戻る。

6. .pyファイルを作ってコマンドプロンプトから実行する

本章では、テキストエディタ(メモ帳)でPythonプログラムを書き、.pyファイルとして保存し、コマンドプロンプトから実行するまでの一連の手順を学ぶ。ディレクトリとカレントディレクトリの概念もここで扱う。

6.1 テキストエディタとは

テキストエディタは、文字(テキスト)を入力・編集するためのソフトウェアである。プログラムはテキストファイルであり、メモ帳などのテキストエディタで確認・編集できる。Visual Studio Codeなどのコードエディタ(プログラミング向けに機能を強化したテキストエディタ)では、シンタックスハイライトや自動補完が使える。AI支援機能については7章で扱う。

6.2 メモ帳の起動

1. スタートメニュー(画面左下のWindowsマーク)をクリックする
2. 「メモ帳」と入力する(notepadと入力してもよい)

   

3. 「メモ帳」アプリが表示されるので、クリックして起動する

   

6.3 プログラムの入力

メモ帳に以下のプログラムを入力する。このプログラムは、入力された文字を10回繰り返して表示する。

x = input("x：")
print(x * 10)

input() はキーボードからの入力を文字列として受け取る関数である。Pythonでは文字列に整数を掛けると、その回数だけ繰り返した文字列になる(例："A" * 3 は "AAA")。

6.4 .pyファイルとして保存する

Pythonのプログラムは、拡張子 .py のテキストファイルに保存する。拡張子とは、ファイルの種類を表すファイル名末尾の部分である。中身はプレーンテキスト(装飾のない文字データ)である。

1. 「ファイル」メニューから「名前を付けて保存」を選択する

   

2. 保存場所を選ぶ(例：ドキュメント)

   

3. 画面下の「ファイルの種類」を「すべてのファイル(*.*)」に変更する
   • 初期設定の「テキスト文書(*.txt)」のままだと、ファイル名に「.txt」が自動的に追加され、「test.py.txt」のようになる。これを防ぐため、「すべてのファイル(*.*)」に変更する

   

4. ファイル名を「test.py」と入力する
   • 「test」の部分は任意の名前でよい
   • .py はPythonプログラムであることを示す拡張子である。この拡張子により、WindowsがこのファイルをPythonプログラムとして認識する

   

5. 「保存」をクリックする

   

6.5 ディレクトリとカレントディレクトリ

保存した.pyファイルを実行するには、そのファイルがどこにあるかを把握する必要がある。ここでは、ディレクトリとカレントディレクトリの概念を説明する。

ディレクトリとは

ディレクトリは「フォルダ」の別名である。本資料では「ディレクトリ」で統一する。

Windowsのファイルシステムは、ディレクトリの中にディレクトリを入れる階層構造になっている。

C:\
├── Users\
│   └── YourName\
│       ├── Desktop\
│       ├── Documents\
│       └── Downloads\
├── Program Files\
└── python_work\        ← 自分で作った作業用ディレクトリ
    ├── test.py
    └── data.txt

パス

ファイルやディレクトリの場所を文字列で表したものをパスと呼ぶ。

C:\Users\YourName\Desktop\test.py

C:                  … ドライブ名
\Users\YourName     … 途中のディレクトリ
\Desktop            … ファイルがあるディレクトリ
\test.py            … ファイル名

先頭のドライブ名から書くパスを絶対パスと呼ぶ。

カレントディレクトリ

コマンドプロンプトの「今いるディレクトリ」をカレントディレクトリと呼ぶ。

プロンプト表示の C:\Users\YourName> がカレントディレクトリを示している。コマンドでファイル名だけを指定した場合、カレントディレクトリ内のファイルが対象になる。

この仕組みは、Pythonプログラムの実行(6.8節)とファイル入出力(10章)に関係する。

6.6 ディレクトリ操作の基本コマンド

操作例

デスクトップに移動する：

C:\Users\YourName> cd Desktop
C:\Users\YourName\Desktop>

ひとつ上に戻り、別のディレクトリへ移動する：

C:\Users\YourName\Desktop> cd ..
C:\Users\YourName> cd Documents
C:\Users\YourName\Documents>

ディレクトリ名にスペースや日本語が含まれる場合は、「"」(ダブルクォーテーション)で囲む。例：

cd "%USERPROFILE%\Desktop\Python練習"

(%USERPROFILE% は、現在のユーザーのホームディレクトリ C:\Users\YourName を表すWindowsの環境変数である)

6.7 作業用ディレクトリの作成

.pyファイルの保存場所は、カレントディレクトリと実行操作に関係する。作業用ディレクトリを作成し、そこにファイルを保存する方法を以下に示す。

C:\Users\YourName> mkdir C:\python_work
C:\Users\YourName> cd C:\python_work
C:\python_work>

6.8 プログラムの実行

インタプリタとは

Pythonはインタプリタ言語である。C言語のようにコンパイル(機械語への事前変換)を行わず、ソースコードを1行ずつ解釈しながら実行する。この解釈・実行を行うプログラムをインタプリタと呼ぶ。コードを修正した場合は、再度実行コマンドを入力する。コンパイル作業は不要である。

基本の実行コマンド

python コマンドに .pyファイルのファイル名を渡すと、プログラムが実行される。

保存したプログラムをコマンドプロンプトから実行する手順を以下に示す。

1. コマンドプロンプトを開く(5.2節の手順)
2. cd で .pyファイルがあるディレクトリに移動する。ファイルを「ドキュメント」に保存した場合は以下のように入力する：

   cd %USERPROFILE%\Documents

   コマンドプロンプトの起動直後(ユーザーディレクトリにいる場合)は、以下でも移動できる：

   cd Documents

   

3. python test.py と入力して Enter を押す

   

4. 「x：」と表示されるので、任意の文字(例：A)を入力して Enter を押す
5. 入力した文字が10回繰り返して表示される(例：AAAAAAAAAA)

   

このコマンドは「カレントディレクトリにある test.py を実行する」という意味である。カレントディレクトリと .pyファイルの保存場所が異なる場合は、絶対パスで指定する。

C:\Users\YourName> python C:\python_work\test.py
x：A
AAAAAAAAAA

プログラム名(ここでは test.py)は、保存時に付けた名前を使う。別の名前で保存した場合はその名前に置き換える。

8. pipでライブラリを追加する

8.1 pip とは

pip は Python に付属するパッケージ管理ツールである。他の開発者が公開しているライブラリを、インターネット経由でインストールできる。

用語を整理する。モジュールは機能のまとまりの最小単位であり、1つの.pyファイルに相当する。パッケージは複数のモジュールをまとめたものである。ライブラリは特定用途のために作られたパッケージ・モジュールの総称で、pipでは「パッケージ」として配布される。本資料では文脈に応じてこれらを使い分ける。

代表的なライブラリ：

8.2 管理者として実行する方法

通常起動のコマンドプロンプトでは、管理者権限が必要な操作(システム領域へのファイル書き込みなど)でエラーになる。pipのインストール時にこのエラーが起きることがある。以下の手順で管理者権限のコマンドプロンプトを起動する。

1. スタートメニューの検索欄にcmdと入力する
2. 検索結果の「コマンドプロンプト」を右クリックし、「管理者として実行」を選ぶ

   

8.3 基本コマンド

例：requests をインストールする

C:\python_work> pip install requests

8.4 権限エラーへの対処

通常権限で pip install を実行すると、以下のエラーが出ることがある。

ERROR: Could not install packages due to an OSError: [WinError 5] アクセスが拒否されました。

この場合、コマンドプロンプトを閉じ、8.2節の手順で管理者として再起動してから再実行する。

9. 操作チェックリスト(前半のまとめ)

ここまでが前半の内容である。以下の操作がすべてできることを確認してから、後半に進むこと。

10. ファイル入出力とダウンロード保存

10.1 カレントディレクトリとファイル操作の関係

Pythonプログラム内でファイルを読み書きするとき、ファイル名だけを指定するとカレントディレクトリが基準になる。ここでのカレントディレクトリは、python コマンドを実行したときにいたディレクトリである。

以下のコードでは encoding="utf-8" を指定している。これは、ファイル内の文字をUTF-8として読み書きする指定である。日本語を含むテキストファイルを安全に扱うために指定する。

# カレントディレクトリにある data.txt を読み込む
with open("data.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    content = f.read()

# カレントディレクトリに output.txt を書き出す
with open("output.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write("処理結果です")

(open() はファイルを開く関数で、第2引数の "r" は読み込み、"w" は書き込みを指定する。with ブロックを抜けると、ファイルは自動的に閉じられる)

このプログラムを C:\python_work で実行した場合、data.txt は C:\python_work\data.txt から読み込まれ、output.txt は C:\python_work\output.txt として作成される。

10.2 絶対パスによるファイル指定

カレントディレクトリに依存せずファイルを指定するには、絶対パスを使う。

with open(r"C:\python_work\data.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    content = f.read()

10.3 ファイルのダウンロードと保存

requests ライブラリ(8章参照)を使うと、インターネット上のファイルをダウンロードして保存できる。

import requests

url = "https://example.com/data.csv"
response = requests.get(url)

# カレントディレクトリに保存する。保存先を指定する場合は絶対パスを使う。
# 例：r"C:\python_work\data.csv"
with open("data.csv", "wb") as f:
    f.write(response.content)

(requests.get(url) は指定したURLからデータを取得する関数で、取得したデータの本体は response.content から得られる。"wb" はバイナリ書き込みモード(文字以外のデータをそのまま書き込むモード)を指定する)

10.4 保存時の注意点

• 保存先を指定しなければ、カレントディレクトリに保存される
• 保存先ディレクトリが存在しない場合はエラーになる。事前に mkdir で作成しておく必要がある
• "wb"(バイナリ書き込みモード)で開くことで、画像やPDFなどのバイナリファイル(文字以外のデータを含むファイル)も正しく保存できる

11. キーボード入力のプログラム

6章までで扱った「10回繰り返しプログラム」は、input()で1行を受け取って処理する文字列処理の最小例である。本章では応用として、標準入力から複数行を受け取り、その全体のバイト数を数えるプログラムを扱う。

以下のコードを count.py として保存し、実行する。

なお、6章までで使った input() は1行ずつの入力を文字列として返す関数であるのに対し、本章で使う sys.stdin は標準入力をファイルのように扱い、EOF(入力の終わり)まで複数行を読み取れる。Windowsのコマンドプロンプトでは、行頭で Ctrl + Z を押して Enter を押すとEOFを送れる。

import sys

count = 0

for line in sys.stdin:
    count = count + len(line.encode('utf-8'))

print("バイト数:", count)

11.1 各行の解説

11.2 実行例

python count.py

a b c d
^Z
バイト数: 8

(上記の ^Z は、Ctrl + Z を押したときに画面に表示される記号である。半角英数字 a b c d は7文字(英字4文字とスペース3文字)であり、これに改行1バイトを加えて8バイトとして数えられる)

入力の終わりを伝えるには、行の先頭で Ctrl + Z を押し、Enter を押す。

12. よくあるエラーとその対処法

12.1 エラーメッセージの読み方

Pythonのエラーメッセージには、エラーが発生したファイル名、行番号、該当するコード、エラーの種類と理由が含まれる。以下に例を示す。

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 3, in <module>
    print(mesage)
NameError: name 'mesage' is not defined

まず行番号を確認し、そのコードを見直す。

12.2 構文エラー(SyntaxError)

例：SyntaxError: invalid syntax

→ 括弧の閉じ忘れ、コロンの欠落、インデント(行頭の字下げ)の誤りなどを確認する。

# 間違い
if x > 0

# 正しい
if x > 0:

12.3 名前エラー(NameError)

例：NameError: name 'prnt' is not defined

→ 関数名や変数名のスペルミス、または未定義の変数を使用している可能性がある。

スペルミスの例：

# 間違い(print のスペルミス)
prnt("Hello")

# 正しい
print("Hello")

変数が未定義の例：

# 間違い(x を定義する前に使っている)
print(x)

# 正しい
x = 10
print(x)

12.4 インデントエラー(IndentationError)

if や for の次の行はスペース4つで字下げする必要がある。

# 間違い
if x > 0:
print("正")

# 正しい
if x > 0:
    print("正")

12.5 値エラー(ValueError)

数値に変換できない文字列を int() などに渡した場合に発生する。try-except(エラーが起きたときの処理を記述する構文)で対処できる。

try:
    x = int(input())
except ValueError:
    print("数値を入力してください")

12.6 インデックスエラー(IndexError)

リストの番号(インデックス)は0から始まる。存在しない番号へのアクセスはエラーになる。

array = [10, 20, 30]  # 有効な番号は 0, 1, 2 のみ
# 間違い：array[3]
# 正しい：array[2]

12.7 「'python' は内部コマンドまたは外部コマンド...」と表示される場合

• 方法1(winget)でインストールした場合：コマンドプロンプトを開き直す
• 方法2(インストーラー)でインストールした場合：Pythonのインストールをやり直し、「Add python.exe to PATH」にチェックを入れる(4章参照)

12.8 「No such file or directory」と表示される場合

• cdコマンドでディレクトリを正しく移動できていない可能性がある(6章参照)
• dirコマンドで現在のディレクトリの内容を確認する
  • dirコマンドは、現在いるディレクトリに保存されているファイルやディレクトリの一覧を表示する
• 目的のファイル(例：test.py)が表示されることを確認する

12.9 「ModuleNotFoundError」と表示される場合

• プログラムが必要とするモジュールが不足している
• pip install で該当モジュールをインストールする(8章参照)

12.10 「アクセスが拒否されました」と表示される場合

• コマンドプロンプトを管理者として実行する。管理者として起動するには、スタートメニューの検索欄にcmdと入力し、検索結果の「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選ぶ

12.11 インストーラーがダウンロードできない場合

• Microsoft EdgeまたはGoogle Chromeを使う
• ダウンロード先ディレクトリに書き込み権限があることを確認する

13. 次のステップ

メモ帳とコマンドプロンプトでプログラミングの基本を学んだ後は、統合開発環境に移行する方法がある。

• 統合開発環境の利用

  本資料で扱ったVisual Studio Codeなどの無料の統合開発環境は、プログラムの記述、実行、デバッグ(エラーの発見と修正)を1つのソフトウェアで行える。メモ帳と比較して、コードの色分け表示、自動補完、エラー箇所の表示などの機能がある。各環境での8つの概念の対応については3章と7章を参照する。

• パッケージ管理ツール pip の活用

  pip を使うと、他の開発者が作成したライブラリを追加できる。データ分析、画像処理、Webアプリケーション開発などの機能を利用できる。詳細は8章を参照する。

【サイト内の関連ページ】

• Windows Python 開発環境とビルドツール構築ガイド

  【概要】本ガイドでは、Windows環境でAIプログラミングを始めるための開発環境を構築する。Python、GPU計算基盤、ビルドツール、AIエディタを導入することで、機械学習モデルの実行や実験、AIによるコード生成支援を活用した開発が可能になる。各ソフトウェアのインストールとパスの設定は、コマンドラインから一括で行える。

• AIプログラミング実践ガイド：環境構築から探求へ

  【概要】第1章では、Windows環境にPython、GPU計算基盤、AIエディタを導入し、開発環境を構築する。第2章では、構築した環境でAIプログラムを実行し、パラメータ変更による効果を観察する探求手法を学ぶ。第3章では、探求を研究に発展させる方法を扱う。