ブラウザ上で実行できるPython環境として、Google Colaboratory (Colab)があるということを知り、試し始めたので備忘録も兼ねて紹介したい。きっかけとしてはGithubを眺めていたら"Open in Colab"というボタンがあり、調べてみたらかなり有力なツールであることがわかった。
1. Google Colaboratory
正式にはGoogle Colaboratoryだが略してColabと表記されることが多い。概要としてはJupyter notebookのような(Jupyter notebookそのものではない)環境をブラウザ上で実行することができる。Googleアカウントがあれば以下にログインしてすぐに使用できる。
2. Colabの特長
以下にGoogle Colabの特長を示す。
Python本体の他、scikitlearn, numpy, tensorflowなどAI・機械学習に必要なモジュールがあらかじめインストールされている
追加でモジュールをインストールして使用することができる。(注：Colab上にインストールすることもできるが時間がたつとリセットされてしまうのでGoogle Driveなどに入れる）
ただし注意点としてはアイドル状態が90分続く、あるいは12時間経過するとリセットされてしまうので、Google DriveやGithubに作成中のノートブックを保存する必要がある。追加モジュールをインストールする場合も時間がたつと使えなくなるので、インストール先をGoogle Driveなどにする必要がある。ColabはGoogle DriveやGithubと連携しており、メニューバーの"ドライブにコピー"やファイルメニューから"Githubにコピーを保存","ドライブにコピーを保存"でノートブックを保存することができる。
Google Driveの場合はColab Notebooksというフォルダができ、そこに保存される。
また機械学習の使用例や機械学習の講義ビデオ(英語)も用意されているので、1から学習する上でも非常に親切な作りになっている。
3. 簡単な使用例
まだ使い始めたばかりだが、簡単な使用例を以下に示す。基本的には計算を行うセル（灰色）とテキストを表示するセルがあり、"+コード"をクリックすると計算を行うセルが追加され、"+テキスト"をクリックするとテキストを表示するセルが追加される。計算を行うセル実行するには以下に示すような、再生ボタンをクリックするか、セルを選択して"shirt+enter"で計算が開始される。（この辺りはJupyter notebookと使い勝手が同じ）
最初に計算を実行するときは、多少時間がかかるが2回目以降はストレスなく処理が進む。
まっさらなところから始めるにはファイルから"ノートブックを新規作成"として"+コード"などでセルを追加する。以下はtest.ipynbという新規ノートブック上でnumpyとmatplotをインポートしてグラフを描画するということを実行している。上の特長に記したように、numpyなどはあらかじめインストールされているので、ノートブック上でimportすればすぐに使える。感触としては、ローカルPCにインストールされたJupyter Notebookを使うのとまったく同じ感覚で使用できる。（ファイル保存だけは注意が必要。）
4. まとめ
今回はブラウザ上で実行できるPython環境として、Google Colaboratory (Colab)について簡単な紹介と使用例を示した。今後もう少し使ってみて、そのときの結果を紹介できればと思っている。
