2019 年 3 月 15 日

加藤研究室
プログラミング学習マニュアル
～入門編～
川内敬介
北海道大学大学院 医理工学院 修士課程 ２年

目次
はじめに ............................................................................................................................................... 2
第1章～なぜ、プログラミングを学ぶのか～ ........................................................................... 3

1.

そもそも、プログラミングとは何なのか .......................................................................................... 3

2.

なぜ、加藤研究室ではプログラミングを学ぶのか ............................................................................ 3

第2章～どのプログラミング言語を学ぶべきか～ ................................................................... 4① どのプログラミング言語を習得するべきか ....................................................................................... 4②

おすすめのプログラミング言語 ..................................................................................................... 4

第3章～プログラミングの学び方～ ........................................................................................... 8

1.

プログラミング学習の進め方 ............................................................................................................ 8

2.

プログラミング入門におすすめのホームページ................................................................................ 9

第4章～プログラミング環境構築～ ......................................................................................... 10

1.

python のインストール .................................................................................................................... 10

2.

仮想環境のすすめ（不要な場合、よくわからないという場合は 3 へ） .......................................... 21

3.

Visual Studio Code のインストールと設定 ...................................................................................... 24第5章～困ったときの解決法～ ................................................................................................. 41

1.

一番大事なことは「検索力」 .......................................................................................................... 41

2.

検索のコツ ....................................................................................................................................... 41

3.

本当に困ったら素直に「質問」する................................................................................................ 42

第6章～今後のステップ～ ......................................................................................................... 43

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はじめに
近年では人工知能に関する研究の発展により、コンピュータが囲碁の世界王者に勝利、自動車の自動運転が現実味を帯びてくる等、様々な分野で成果を上げています。
この傾向は医療分野でも同様で、胸部レントゲン写真から肺結核の病変を自動検出したり、
脳 MR 画像から脳腫瘍を自動抽出したりというような形での応用研究が進められています。
本研究室でも時代の潮流に乗り、人工知能に関する研究を進めてきました。このよ
うな研究を行うためにはまず、プログラミング言語を修得する必要があります。しかし、本研究室に配属されたばかりの学生はそのほとんどがプログラミング言語に関する知識を持ち合わせていないと思います（私もそうでした）。
そこで、本マニュアルでは「プログラミング言語を学ぶ理由」から「どのように学んでいけばよいのか」までというプログラミング言語学習の導入部分をまとめました。
実際の研究はこのマニュアルを読み終えた後から始まります。サクッと読み終えてプログラ
ミング言語学習を進めていただければと思います。なお、詳細な学習方法に関してはすべて「おすすめのホームページ」に丸投げしています。

※本マニュアルの内容は１日で書き上げたため、内容の薄い部分が多分に存在します。
ご自由に加筆・修正し、より良いものに仕上げて頂けると幸いです。
2019 年 3 月 15 日

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川内敬介

第 1 章 ～なぜ、プログラミングを学ぶのか～
1. そもそも、プログラミングとは何なのか
加藤研究室に進学してきた学生のうちのほとんどが「そもそもプログラミングって何？」とか「何となくイメージはできるけど、結局何ができるの？」とか感じていると思います（かく言う私もそうでした）。詳しいことは Wikipedia でも参照してほしいと思いますが、簡単にまとめると「人間がコンピュータにやってほしい事をコンピュータにわかる言葉で説明する」ために行うのがプログラミングです。
2. なぜ、加藤研究室ではプログラミングを学ぶのか
本研究室は「医用画像解析学研究室」です。画像解析の際には既存のソフトウェアを使用する方法もありますが、これではなかなか新しい研究が生まれません。そこで、本研究室では自分たちでソフトウェアを開発し、画像解析を行っています。このソフトウ
ェア開発にはコンピュータへの指示出し、つまりプログラミングの技術が必要です。
このようにして本研究室では、最新の研究テーマに取り組んでいます。
また、プログラミング言語を用いたソフトウェア開発の技術を生かし、企業へ就職する事が可能です。実際、本研究室の医理工１期生は全員企業へ就職しています（１期生就職実績：北海道電力、Panasonic、東芝、その他内定企業多数）。
以上を簡単にまとめると、「インターンシップ参加や企業就職の際にメチャメチャ
有利になるから勉強した方がいいよ」ということです（全然まとめてない...）。

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第 2 章 ～どのプログラミング言語を学ぶべきか～① どのプログラミング言語を習得するべきか
プログラミング言語は様々ありますが、言語によって得手不得手があります。単純に先輩が使っているからではなく、自分が将来どのようになりたいのかを考えた上で学習する言語を決めるのが良いと思います。
次項に私のおすすめ言語をまとめておきましたので、参考にしてください。
ちなみに、プログラマとして働くことを考えている場合にはコンパイラ言語（C、C++、C#、Java など）とインタープリタ言語（python、JavaScript、Ruby など）を一つずつ習得しておくと良いらしいです。

② おすすめのプログラミング言語
とりあえず、目標がない場合には python を学ぶ事をお勧めしています。
理由は、簡単な言語でありながら幅広い問題に対応できるからです。
詳細は以下で確認してください。


インタープリタ言語編

コンパイラ言語と比較して、簡単に記述できる事を意識した言語が多く、やりたい事を容易に実現できます。一方で、GUI が作りにくい、細かな調整がしにくい等のデメリットも存在しますが、初学者が取り組むには最適な言語と考えます。

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②..1. Python
現在世界で最も需要が高い言語。非常に簡単で読みやすい上、守備範囲が広いため人気の言語です。本研究室でも機械学習や IoT 開発を行う際に使用しています。
また、Web アプリの開発や統計分析（データサイエンス）など、様々な分野に活躍の場があります。世界的な実例としては、「YouTube」や「Evernote」、「Instagram」等のホームページ開発にも用いられているらしいです。個人的には、初心者が最初に学ぶ言語には最適だと考えます。

②..2. Ruby
日本人が開発した日本で人気の高い言語。読みやすく、書きやすく、学びやすい言語を目指して開発されているだけあって、非常に扱いやすい言語です。Python よりも更に簡単に記述できる言語で、現在の主な守備範囲は Web 関連です。
「クックパッド」
や「Hulu」のホームページは Ruby で開発されています。もちろん、Web 以外にも応用が利く言語ではありますが、現在の主流から考えると、Web 関連の IT 企業への就職を考える場合などには良い言語だと思います。

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②..3. JavaScript
主に Web ページに動きを付けるために使用されている言語。C 言語に似た文法構造を持ちながら、容易に書くことが可能な言語です。Ruby と同様に Web 関連に強いという特徴があります。現状では Ruby 以上に Web 特化の言語として扱われている
ため、他の言語を身に着けた上で、Web 開発に興味を持った際に取り組むと良いかもしれません。



コンパイラ言語編
細々とした設定が必要で面倒ですが、処理速度が格段に速く、あらゆる作業ができる
万能な言語が多いです。初学者には難易度が高めですが、メーカーで開発職を望む
場合には必須スキルなのでそのうち勉強する必要が出てくると思います。

②..1. C / C++
あらゆる言語のベースとなっている言語。難度が高い代わりに、すべてが得意分野と言えるほど応用のしやすさに優れた言語です。企業のインターンシップでは「C 言語もしくは C++言語が使用できること」という条件が設定されたテーマが非常に多くあり、大企業のインターンシップに有利になります。日頃から C++を学んでおく事が工学部の学生と対等に渡り合うための唯一の方法と言えます。
大手電機メーカーに就職する際には習得が必須の言語だと考えます。

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②..2. Java / kotlin / Scala
世界中で人気の高い言語。C++よりも難易度が低いにもかかわらず、同等の仕事がこなせる優秀な言語です。現在では特にスマートフォン向けアプリの開発で大きな需要があります。また互換言語である kotlin はスマホアプリで、Scala は科学解析やサーバー関連等で非常に需要が高まっており、応用の幅が広がってきています。
IT 企業の開発への就職やフリーランスのエンジニアとして働いきたいと考えている場
合には C++よりも学習する価値のある言語だと考えます。

②..3. C#
ゲーム開発に特化した言語。Microsoft 社が開発した C++の改良版です。C++と比較して動作が遅く企業での使用率は低いですが、ゲーム開発に関して言えば、現在最強の言語です。Unity という世界中のあらゆるゲームで使用されている開発エンジンは
この C#で動作します。また、GUI が容易に作成できるという特徴もあるため、一応、GUI 開発の需要も存在します。ソフトウェアデザインやゲーム開発に興味があれば学んでも良いかもしれません。
ちなみに、私が３年間メインで使用した言語でもあります。

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第 3 章 ～プログラミングの学び方～
1. プログラミング学習の進め方
英語の学習をする際には、バランスが重要だと思います。ひたすら単語の暗記をしても英文を読めるようにはなりませんし、文法だけを理解しても単語を知らなければ
やはり英文は読めません。また、英文が読めても、声に出す練習をしなければ英会話ができるようにはならないと思います。
プログラミング言語も「言語」と呼ばれているだけあって、学習の基本は英語の勉強法と同じだと考えています。練習を繰り返して、単語や文法を学習し、自力で作文できるようになっていきます。
その練習方法としておすすめなのがホームページを参照しながら写経（ページに記載されているプログラムをひたすら書き写す事）する事です。これは英語学習で言うところの音読のような効果があるので、プログラミング言語特有の単語や文法も頭に入れつつ、プログラミングの流れというものが学べます。写経を通してプログラムを書くことに慣れてきたら次は参考ホームページに載っている練習問題や自分の欲しい
ソフトウェアを実装（実際に作成すること）してみるのが良いと思います。この実装は英語学習で言うところの英作文のようなもので、自力で記述する能力を磨けます。
言語の学習はとにかく練習あるのみだと思います。毎日小さな目標を立てて、コツコツと鍛錬を重ねてください。

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2. プログラミング入門におすすめのホームページ
python の入門① Paiza ラーニング https://paiza.jp/works
会員登録が必要ですが、非常にわかりやすく動画で様々な言語の解説をしてくれるサイトです。有料の講座も存在しますが、python は無料です。
② Let’s プログラミング Python 入門 https://www.javadrive.jp/python/①と違って分かりにくいですが、網羅的にまとまっているため、①だけではよくわからなかったところを復習する際などに役立つと思います。
③ サンプル集 https://algorithm.joho.info/programming/python/sample-code-py/
Python のサンプルや様々な応用方法がまとめられているため、研究の際に「画像処理ってどうやるの？」とか「機械学習って...（略）」とかを調べるのに役立ちます。

 C++の入門①ロベールの C＋＋教室 http://www7b.biglobe.ne.jp/~robe/cpphtml/
C++の基本から応用まですべて網羅されたホームページです。内容は非常に良いのですが、ボリュームがありすぎます。全部真面目に取り組もうとするとたぶん食中りになってしまうので「飽きたら途中で投げ出しても良い」くらいの気持ちで取り組むことをお勧めします。

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第 4 章 ～プログラミング環境構築～
1. python のインストール「Anaconda」という Python 言語をインストールするためのツールがあります。
この Anaconda を利用すると簡単に python 言語をインストールしてくれます。
また、軽量版の「Miniconda」もお勧めです。自分の PC のスペックに応じて好きな方を利用してください。（基本的には Anaconda で大丈夫です）＜Anaconda による python のインストール手順＞① まず、Anaconda 公式 HP を開きます。
② 次に、画面中段の Windows というボタンをクリックします。

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③ 「Anaconda 2018.12 for Windows Installer」という画面に切り替わったら、Python 3.7 version の下の Download をクリックします。

④ ダウンロードした exe ファイル（Anaconda3-2018.12-Windows-x86_64.exe）をダブルクリックで起動します。
⑤ 以下のような「Welcome to~」画面が表示されたら Next をクリックして次へ。

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⑥ I Agree をクリックして次へ。

⑦ そのまま Next をクリックして次へ。

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⑧ そのまま Next をクリックして次へ。

⑨ 「Add Anaconda to~」にもチェックを付けてから Install をクリック。

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⑩ インストールが完了したら Next をクリックして次へ。

⑪ 以下の画面が出たら Skip をクリックして次へ。

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⑫ 2 つのチェックを外して Finish をクリックで完了。

⑬ 続いてインストールに成功しているかを確認するために、スタートボタンを押してスタートメニューを開き、Windows システムツールからコマンドプロンプトを起動し、以下を１行コピペして Enter を押します。
conda list

その後、文字がずらずらっと表示されたらインストール成功です。
確認後はこの画面を閉じてください。

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＜Miniconda による python のインストール手順＞① まず、Miniconda 公式 HP からインストーラーをダウンロードします。

② ダウンロードした exe ファイル（Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe）をダブル
クリックで起動します。

③ 以下のような「Welcome to~」画面が表示されたら Next をクリックして次へ。

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④ I Agree をクリックして次へ。

⑤ そのまま Next をクリックして次へ。

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⑥ そのまま Next をクリックして次へ。

⑦ 「Add Anaconda to~」にもチェックを付けてから Install をクリック。

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⑧ インストールが完了したら Next をクリックして次へ。

⑨ 2 つのチェックを外して Finish をクリックで完了。

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⑩ 続いてインストールに成功しているかを確認するために、スタートボタンを押してスタートメニューを開き、Windows システムツールからコマンドプロンプトを起動し、以下を１行コピペして Enter を押します。
conda install pip

Proceed ([y]/n)? というような 1 文が表示されたら y キーを押した後に Enter を押してください。さらに、動作が完了したら同様に以下をコピペして Enter を押します。
pip install virtualenv

この段階でエラーが出なければインストール完了です。

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2. 仮想環境のすすめ（不要な場合、よくわからないという場合は 3 へ）
（参考ホームページ： http://www.bokupy.com/detail/4）
仮想環境とは、コンピュータ上に仮想的に作成するプログラミング環境のことです。
Python は現在積極的に開発が進められているため、頻繁にバージョンアップされます。
バージョンが新しくなることは良いことですが、それまで動作していたプログラムが動作しなくなるというようなエラーが起こることもあります。つまり、いつでも最新のバージョンが良いというわけではありません。また、環境構築に際して何かミスが発覚した場合、仮想環境を削除するだけで過去のミスを無かった事にできます。
（仮想環境を使用しない場合はインストールした Anaconda または Miniconda 本体をアンインストールして、python 言語を利用する環境を再構築する必要があります。）
また、自分で python 言語を実行する環境を作成することによって、どのフォルダに何があるかというような構造を確実に把握できるようになるというメリットもあります。

というわけで、仮想環境を構築するという面倒くささもあると思いますが、一度構築してしまえば便利なこともあるので、ぜひ挑戦してみて下さい。

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＜仮想環境の構築手順＞① 仮想構築するために以下のコマンドを実行します。
conda create -n v_env numpy scipy pandas pillow matplotlib opencv※conda create -n v_env で仮想環境の作成を行っています。この「v_env」は仮想環境の名称で、自分の好きな名称に任意に変更が可能です。また、それ以降に続く内容は仮想環境にインストールしたいライブラリです。後で追加することも可能ですが、ここで指定しておくと自動でインストールしてくれるので楽になります

Proceed ([y]/n)?と表示されるので、y と入力してから Enter を押すとインストールが開始されます。下のようになったら、インストール完了です。

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② 仮想環境の作成が成功したかを確認するために以下のコマンドを実行します。
activate v_env

こんな感じになったら環境の構築に成功していま③ 以下、よく使うコマンドです。
・仮想環境の起動：activate 仮想環境名
・インストール済みライブラリの確認：conda list
・ライブラリのインストール：conda install ライブラリ名・ライブラリのアンインストール：conda uninstall ライブラリ名・ライブラリのアップデート：conda update ライブラリ名
・仮想環境の終了：deactivate④ 必要に応じて以下で使用方法を確認してください。
https://qiita.com/ozaki_physics/items/985188feb92570e5b82d23

3. Visual Studio Code のインストールと設定
Anaconda または Miniconda で python を導入しただけでもプログラミングは可能ですが、操作性が悪いので、Visual Studio Code というテキストエディタ（超高性能なメモ帳のようなソフトウェア）を導入します。

＜Visual Studio Code のインストール＞① とりあえず Anaconda（または、Miniconda）をインストールしてください。
（この作業は１で完了しているはずです。）② 今後の作業のために、事前に C ドライブに「pytest」のような作業用のフォルダを作成します（フォルダの名称は好きに決めて構いません）。
③ Visual Studio Code（以下、VScode）の公式ホームページ開き、Windows 版の VScodeのインストールファイルをダウンロードします。

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④ ダウンロードした exe ファイル（VSCodeUserSetup-x64-1.32.1.exe）をダブルクリック
で起動します。
⑤ セットアップウィザードの開始画面が開いたら、次へ(N)。

⑥ 使用許諾契約書の同意画面が開いたら「同意する」にチェックして次へ(N)。

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⑦ 次へ(N)⑧ 次へ(N)26

⑨ 次へ(N)⑩ インストール(I)を押すと、インストールが開始されます。

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⑪ この画面が表示されたらインストール完了です。

⑫ 完了ボタンを押し、VScode の起動を確認したら、一旦 PC を再起動してください。

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＜Visual Studio Code の設定＞
① プログラムメニューから Visual Studio Code を選択し、起動します。
② 現状の VScode ではまだ python を使用できないので、以下では python を使用できるように設定を変更していきます。
③ まず、画面左側にある四角いボタン(拡張機能タブボタン)を押します。

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④ 拡張機能タブが開かれると、次のような画面が表示されるので、上部の検索バーに
python と入力します。

⑤ すると python に関係する拡張機能がたくさん表示されますが、今回は一番上の☆マークがついている「Python」という部分をクリックしてください。

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⑥ すると、次のような画面に切り替わります。画面が切り替わったら、Install ボタンをクリックします。

↓のように、Install ボタンが✓Installed に変わったらインストール完了です。

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⑦ 続いて、VS Code の上部メニューの File をクリックし、 Open Folder...を選択、先ほど作成した作業フォルダの「C:\pytest」を開きます。すると、以下のような画面になり、ココを見ると pytest フォルダが開かれていると確認できます。

⑧ 下図の赤丸部分をクリックして test.py と入力します。

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⑨ 以下のように画面が変化します。右下に何か表示されていると思いますので、とりあえず、Install をクリックしてください。

⑩ Install クリック後、この画面が表示されたら、ココをクリックして元の画面に戻ります。

⑪ （仮想環境を使用しない場合は⑬へ）
以前「仮想環境のすすめ」で仮想環境を作成した場合はここで、左下のココをクリック
して自分で作成した仮想環境の名称を選択してください（最初は、～(‘base’: conda)となっているので、これを～(‘v_env’: conda)などに切り替えます）。

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⑫ 仮想環境を選択した場合には、このあたりで、pylint というライブラリをインストール
しろと言われるので、素直に Install をクリックする。

続いて、以下のような表示が出てくるので、Install using Conda をクリックする。

すると、自動的にインストールが始まり、Proceed ([y]/n)?と表示されるので、y と入力してから Enter を押すとインストールできます。

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⑬ これでひとまず VScode で python を使えるようになりました。
⑭ 続いて、デバッグモードの設定を行います。
先ほど作成したテストファイル（test.py）に以下の記述を追加してください。
import numpy as np
print ("numpy version:" + np.version.full_version)⑮ 虫が描かれたボタン(デバッグタブボタン)をクリックして、デバッグ画面を開きます。

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⑯ 歯車のボタンをクリックすると、「launch.json」というファイルが生成されます。

「launch.json」は python の実行に関する設定ファイルで、自分で調節することも可能
ですが、基本的にはそのままで大丈夫です。
⑰ 「launch.json」が精製されたら、緑色の▽を押せばデバッグできるようになります。

⑱ 今回の例では以下のように「numpy version:1.16.2」のように表示されれば成功です。

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⑲ ここまではデバッグモードの使用法を説明しましたが、デバッグではなく、通常実行する場合には、test.py のプログラム内で右クリックします。すると、メニューの中に「ターミナルで Python ファイルを実行」という項目があります。これを選択すると、これを選択すると、以下のように通常実行されます。

必要に応じてデバッグモードと使い分けてください。

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＜Visual Studio Code を使いやすくする＞① コードの自動整形機能を有効にする
・File から Preferences＞Settings とクリックしていき、設定画面を開きます。

・次に、Search settings に FormatOn と入力します。

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・「Format On Paste」や「Format On Save」などにチェックを付けてこの設定画面を閉じると、勝手に見やすいコードに整形してくれるようになります。

・なお、初めて整形を行う際に「autopep8」がないといわれる可能性があります。

この時は素直に Yes を選択し、Install using Conda をクリックして pylint のときと同様にインストールしてください。

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② 便利な拡張機能をインストールする
ここまで設定すると快適にコーディングできるようになっていますが、さらに快適にするために、おすすめの拡張機能を以下にまとめました。
Japanese Language Pack：日本語化できる

vscode-icons：アイコンが見やすくなるBracket Pair Colorizer：かっこを対応ごとに色分けしてくれて見やすい

これらは拡張機能タブを開き Search Extensions から検索すればインストールできます。
なお、インストールの仕方は最初に Python 拡張機能をインストールした際と同様で、
ただ Install ボタンをクリックするだけです。
③ さらに VScode の設定を深めたいという場合には https://wemo.tech/1756 参照。

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第 5 章 ～困ったときの解決法～
1. 一番大事なことは「検索力」
検索力とは、自分が欲しい知識や技術を Google で検索する能力のことです。企業やフリーランスで活躍されているプロの方々がどうしているのかは知りませんが、勉強を始めたばかりの学生が自分の知識だけで解決できる問題はほとんどないです。
その一方で、初心者が困ったときに知りたい事の 90％は Google に答え（もしくはヒント）が書いてあります。つまり、初心者の知識・技術不足を補うために重要なのが「どれだけ正確に検索できるか」なのです。

2. 検索のコツ
自分ではあまり意識せずに検索していたので、「コツ」というようなものを考えた事はありませんでした。「まぁ、たぶん誰かが解説してくれているだろう」と考えて検索したところ、以下のようなホームページが見つかりました。現役のエンジニアが書いただけあってわかりやすくまとまっているので参考にしてください。
 エンジニアに学ぶ検索テクニック
https://www.sejuku.net/blog/879
 新人エンジニアに教えたい Google 検索のコツ
https://qiita.com/sta/items/7f600ac5497f81173fc7

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3. 本当に困ったら素直に「質問」する
検索で見つかった解決策を理解しないまま流用すると、結局新しい知識や技術が身に付かず、成長しません。それっぽいものは見つかったけど、自分だけではよく理解できないという場合には、誰かに相談してできる限り理解できるように努めましょう。
また、Google で検索しても答えやヒントが見つからない場合もあります。そんな時には、先生や先輩に質問したり、質問サイトで質問したりしましょう。
ただし、検索しても質問してもどうしてもわからないことはあると思います。
そのような場合には、上記の「理解しよう」という話と矛盾してしまいますが、「そのうち理解できる日が来るさ」と気楽に捉えて次のステップに進んでしまうことをお勧めします。

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第 6 章 ～今後のステップ～
結局のところ、プログラミングに関する基本的な知識を身につけないと先に進むことは難しいです。そのため、まずは第 3 章でまとめたおすすめのホームページ等を利用して基礎知識を身に着けてほしいと考えています。
しかし、基礎ばかり勉強していても何に応用できるのかが分からず、勉強に集中できないという人も多いと思います。そこで、本研究室で扱う「ディープラーニング」の基礎に触れられる比較的簡単なプログラムを紹介してくれているホームページをまとめました。

① Deep INSIDER https://deepinsider.jp/
ディープラーニングの基礎を学べます。読み物としての側面が強いので、自分でプログラムを動かしたいという場合には下のホームページをお勧めします。

② Keras による、ものすごくシンプルな画像分類
https://qiita.com/hiroeorz@github/items/ecb39ed4042ebdc0a957
りんごとオレンジの画像を分類するというシンプルな内容です。教科書によくある手書き文字認識と異なり自分で用意した画像で学習することが出来るため、より楽しめると
思います。

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②はディープラーニングプログラムの基礎中の基礎レベルの内容ですが、python の知識が身についていないと理解はおろか、実行することすら難しいという場合もあると思います。
そのような場合には、Paiza ラーニング https://paiza.jp/works などで改めて python の学習に取り組み、力をつけてから再挑戦してみてください。

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