Python用のGUIツールとして、海外では知名度が高いのがKivyです。
Kivyは、マルチプラットフォーム対応ですので、Pythonでのアプリ開発の選択肢が大きく広がります。
Kivyの環境構築は、公式ドキュメントを見ると、何やらややこしいことがたくさん書いてあります。
しかし、Anacondaを使えば、Kivyの環境は簡単に作成することが可能です。
今回は、そんなKivyの環境構築について紹介します。
手順
まずは、全体の手順を紹介します。
①Anacondaのインストール
②Anacondaで仮想環境を作る
③VSCodeをインストール
④VSCodeの拡張機能[Python]をインストール
⑤仮想環境にKivyをインストール
⑥VSCodeの拡張機能[Kivy]をインストール
⑦仮想環境とVSCodeを紐づける
⑧サンプルプログラムの実行
以上になります。
①〜④に関しては、すでにインターネットに多くの情報があります。
わかりやすい解説サイトのリンクを貼りましたので、適宜そちらを参考にしていただけたらと思います。
①Anacondaのインストール
すでに完了している方はスキップしていただいても大丈夫です。
こちらのURLの手順にしたがって、ダウンロード＆インストールをしましょう。
最後にPyCharm IDEのインストールを推奨されますが、今回はVSCodeを使用するので、用意しなくても大丈夫です。
②Anacondaの仮想環境を作る
ターミナルを起動し、以下のコマンドを入力しましょう。
([base]$ の部分は入力不要です。見やすいために表示しているだけです。)
[base]$ conda create -n Kivy_env python=3.8 anaconda"Kivy_env"のところは、任意の名前でも大丈夫です。
③Visual Studio Codeのインストール
すでに完了している方はスキップしていただいても大丈夫です。
こちらのURLの手順にしたがって、ダウンロード＆インストールをしましょう。
④拡張機能[Python]をインストール
VSCodeを起動し、Shift+Command+Xで拡張機能を開きます。
検索窓に、"Python"と入力すると、以下の拡張機能が表示されます。
（僕はすでにインストール済みなので、[無効にする][アンインストール]と表示されていますが、未インストールの場合は[インストール]になっていると思います。）
こちらの拡張機能をインストールしましょう。
⑤仮想環境にKivyをインストール
再び、Terminalに戻ります。
今度は、先程作った環境に入り、Kivyをインストールしましょう。
まずは、作った環境に入るために、以下のコマンドを入力してください。
[base]$ conda activate Kivy-env
[Kivy-env]$ コマンドを入力すると、上の通り、[base]の部分が作った環境名になっていることを確認してください。
次に、この状態から、Kivyをインストールするために、以下のコマンドを実行してください。
[Kivy-env]$ conda install -c conda-forge kivy=1.11.1
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.
(中略)
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
[Kivy-env]$これで、Kivyのインストールが完了しました。
補足として、今回はKivyのバージョンを1.11.1を指定しました。
2021年4月現在の最新バージョンは2.0.0です。
最新をインストールしたい場合は、バージョンを指定しないでコマンドを実行することでインストールが可能です。
⑥VSCodeの拡張機能[Kivy]をインストール
手順④と同様にして、拡張機能[Kivy]をインストールしましょう。
インストールボタンを押すだけでOKです。
⑦仮想環境とVSCodeを紐付ける
最後に、仮想環境とVSCodeの紐付けをしましょう。
再びTerminalに戻り、仮想環境のPathを取得するために、以下のコマンドを実行します。
[Kivy-env]$ conda info -e
# conda environments:
#
base /Users/XXXXX/opt/anaconda3
Kivy-env * /Users/XXXXX/opt/anaconda3/envs/Kivy-env実行結果の、[Kivy-env]の右側にあるのが、仮想環境のPathです。
こちらをコピーしましょう。
次に、VSCodeに戻り、Command+,で、設定を開きます。
設定の検索窓に、"python.pythonPath"と入力します。
Python: Python Path に先程の仮想環境のPathをペーストしましょう。
これで、環境構築は完了です。
お疲れ様でした。
補足として、以降新しく環境を作って、実行するときの環境を切り替える場合は、左下のアイコンで環境を切り替えることができます。
⑧サンプルコードを実行する
おまけです。
サンプルコードを実行してみましょう。
ファイル構成は以下の通りで、各ファイルを用意しましょう。
KivyTest
|---- main.py
|---- test.kv
ソースコードは、以下の通りになります。
from kivy.app import App
class TestApp(App):
pass
if __name__ == '__main__':
TestApp().run()#:kivy 1.11.1
Label:
text: "Hello World"kvファイルのファイル名と、pythonコード内のクラス名は関連しています。
なので、ファイル名とソースコードを完全にコピペすると動くと思います。
また、kvファイルの最初の#句はコメントではなく、必要な記述になりますので、必ず記載するようにしてください。
では、main.pyを実行してみましょう。
VSCodeの場合は、F5で実行できます。（ノートの場合は、fn+F5です）
こんな感じで、画面ができてHello Waoldが表示されました。
これで、Kivyの環境構築は完全に終了になります！
Python学習におすすめの教材
Pythonについて、しっかりと基礎から学びたい、実践的なスキルを身につけたいと考えている方向けに、おすすめの学習教材を紹介します。
これらの教材は、実際に僕がPythonの学習に使った教材になっています。
現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル
現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython入門！応用では、データ解析、データーベース、ネットワーク、暗号化、並列化、テスト、インフラ自動化、キューイングシステム、非同期処理など盛り沢山の内容です！
ベネッセが運営する動画学習サイトUdemyで視聴することができる動画教材です。
（セールの時には¥1,500程度で買えます！）
Pythonは自由度が高くて雑に書いても動きますが、その分コードスタイルがおろそかになりがちです。
正しいコードスタイルを身に着けておかなければ、Pythonプログラマとして活躍することはあり得ません。
この教材は、グローバルスタンダードなコードスタイルを正しく学びながら、アルゴリズムやサーバー構築など幅広くPythonの活用方法を学習することができます。
Pythonの学習で間違えたくない方や、趣味レベルのスキルから一歩抜け出したい方におすすめです。
エキスパートPythonプログラミング改訂2版 Pythonプログラミングのベストプラクティスを伝授
本書は、Pythonを使って仕事をしている開発者が普段どのようなツールやテクニックを用いて仕事をしているのか、また開発者が実際に現場で用いているベストプラクティスについて解説した書籍です。本書を読むことで、先進的なPythonプログラマが日常的に使用している開発ノウハウを学ぶことができます。
こちらの書籍は、様々なユースケースに対するベストプラクティスを学習することができる書籍です。
Python2系と3系の違いについてもよく取り上げられますので、実質どちらのバージョンにも対応しているといえます。
Pythonをうまく使いこなせていない気がする方、初心者の殻を破りたい方におすすめです。
