Colab を使って学習を始める

このページのゴール #

• Google Colab の基本的な使い方を理解し、最初の Notebook を実行できるようになる
• Colab を活用するメリットと注意点を把握する
• 将来的にローカル環境へ移行するときのヒントを押さえておく

Colab を選ぶ理由 #

ローカル環境の構築に不安がある場合は、まず Colab で Python の書き方に慣れ、その後 uv を使った環境へステップアップする流れがおすすめです。

必要な準備 #

1. Google アカウント
   • まだ持っていない場合は https://accounts.google.com/ から作成します。
2. ブラウザ
   • Google Chrome を推奨（最新バージョン）。その他の Chromium 系ブラウザでも基本的には動作します。

Notebook を作成して実行する #

1. Google Colab にアクセスし、Google アカウントでログイン
2. 「新しいノートブック」をクリック
3. 画面中央に現れるセルに以下のコードを入力し、Shift + Enter で実行

print("Hello, Python from Colab!")

セルの左側にチェックマークと実行時間が表示されれば成功です。

ファイルの扱い方 #

• 一時的なファイル
  • %%writefile sample.py のセルマジックを使うと、一時的にファイルを作成できます。
  • ただしランタイムがリセットされると消えるため、持続的に保存したい場合は Drive を利用します。
• Google ドライブのマウント

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

  • 実行後の認証フローで許可すると、/content/drive/MyDrive 以下に自分のドライブがマウントされます。
• ファイルのアップロード／ダウンロード

  from google.colab import files
  files.upload()    # ファイル選択ダイアログが開く
  files.download("result.csv")
  

ランタイムの種類 #

• メニューの「ランタイム」→「ランタイムのタイプを変更」で GPU や TPU を選択可能
• 無料枠では連続使用時間に制限があるため、長時間の実験には向きません
• スクリプトが止まらないようにするための自動リロードなどは禁止事項があるので、利用規約をチェックしてください

よく使うライブラリのインストール #

Colab には主要なライブラリがプリインストールされていますが、バージョンを指定したいときは pip を使用します。

!pip install pandas==2.2.1
!pip install "scikit-learn>=1.4,<1.5"

セルの先頭に ! を付けることでシェルコマンドを実行できます。毎回のランタイム開始時に再インストールが必要になる点に注意してください。

ノートブックの整理 #

• ノートブックは Google ドライブ上に保存されます（初期設定では My Drive/Colab Notebooks）
• 「ファイル」→「名前を付けて保存」からフォルダを整理すると後で探しやすくなります
• バージョン管理や履歴管理が必要な場合は、GitHub 連携を検討してください

Colab での制約と回避策 #

ローカル環境へ移行するときのヒント #

• Colab で作成したノートブックを .ipynb としてダウンロード → VS Code で開いて編集できる
• ライブラリのバージョンを requirements.txt に書き出しておくと、ローカル環境で再現しやすくなる
• 依存関係が複雑になったら、uv pip freeze > requirements.txt のような形で管理すると良い（ローカル環境でのコマンド例）

準備が整ったら、次のステップでPythonの基本文法を学び始めましょう。