はじめに
Python入門の第二弾として、Google Colaboratoryの使い方？ついて紹介します。
この記事を読むと次の疑問について知ることができます。
Python入門（１）では、Pythonとは？について解説してきました。
ここでは、Pythonを学習する環境として初心者には優しいGoogle Colaboratory（以後、Google Colabとする。）の使い方について深堀していきます。
Google Colabとは？
Google Colabについては、簡単にPython入門（１）の最後の方で紹介していますが、Webブラウザー上からGoogleクラウドの仮想マシンにアクセスして、Pyhonを利用できる環境を提供してくれるサービスを言います。
Google Colabは、Googleの研究開発部門であるGoogle Research が提供するサービスで最新のブラウザーでGoogle Colabにアクセスすれば、Pythonのコードを書いて誰でも（Googleアカウントが必要）実行でき、機械学習、データ分析、Pythonのプログラミングの教育などの環境を無料で利用できます。
Google Colabは、GoogleとJupyter開発チームと共同で開発したツールとして2014年にリリースされ、その後、Googleの社内で利用され、色々改良されたものが現在のGoogle Colabとなります。
Google Colabの特徴を簡単にまとめると、次のようになります。（「Colaboratory へようこそ」から引用）
Google Colabは無料で利用できる代わりに、利用制限を設けています。
それは、Google Colab上で何も操作せずにしばらく放置(90分)しているとリセットされます。
また、Google Colabを立ち上げ、12時間を超える継続利用ができないということです。
再度利用する場合は、Google ColabにWebブラウザーで再度繋げる必要があります。
Google Colabの有料版はあるの？
Google Colabには、有料版がありColab Pro（1,072円/月）、Colab Pro+（5,243円/月）があり、無料版より多くのメモリ、より早いGPU、より長い時間、バックグランドでの実行（Colab Pro+）が利用できるようになります。
また、Colab GCP Marketplace VMを利用すると、Google Colabのユーザーインターフェースを利用して自分好みに合わせて管理できる永続的な環境を提供してもらえます。
Google ColabでPythonコードを利用できるようになるまで
最初にGoogle Colabのページに移動するとウインドウが表示され、その右下にある「ノートブックを新規作成」をクリックします。
すると、ノートブック名が「Untitled0.ipynb」（左上に表示）であるPythonコードを入力できる画面が表示されます。
最初のウインドウの外をクリックすると「Colabotatoryへようこそ」と言う画面に飛びますが、この内容には一通り目を通しておいたほうが良いでしょう。
また、このウインドウには、一度起動したPythonのノートブック名などが表示されますので、使うノードブック名をクリックすれば、前の状態からの続きを行うことができます。
Google Colab画面の構成
Google Colabの画面を見ると、上部にGoogle Colabのロゴマーク、ノートブック名、メニュー、コメント、共有、設定、Googleのあなたのアカウントが表示され、左にメニュー内の主要なコマンドのツールバーがあり、上部メニューの下にセル（コードやテキストなどを記入する部分）があります。
Pythonコードを記入する場合は、セル内に記入していき、その横の「黒丸に▷」をクリックすることにより書いたPythonコードを実行して、実行した結果を直ぐに表示して見ることができるようになっています。
Google Colabの仮想マシンのOS、利用できるメモリー、GPUなどは？
Google Colabに接続し、上部の「接続」をクリックすると、Googleの仮想マシンに接続され、その部分が「RAM、ディスク」に名前が変化するので、「RAM、ディスク」の部分にカーソルを持ってい行くと、仮想マシンの接続先が表示され、使えるRAMやディスクの容量を知ることができます。
次にこの仮想マシン内を少し調べてみましょう。
仮想マシン内のどの位置にいるかを調べるために、pwdコマンドを使い、左の実行（黒丸に▷）をクリックします。
すると、結果が表示され「/content」と表示されます。
さらに、lsコマンドで、中に何があるかを調べてみると、「sample_data/」と表示されますので、そのディレクトリー内に入るために「cd sample_data/」とセルに打ち込み、さらにlsコマンドでリストを取ってみると、６個のファイルがあることが分かります。
次にルートディレクトリーに移動し、仮想マシンのOSを調べるために「cat /etc/os-release」とセルに打ち込みます。
上述のコマンド類の打ち込みと結果の表示を次に示します。
次に、GPUを調べるために「ランタイム」⇒「ランタイムのタイプを変更」⇒「ハードウエアアクセラレーター」を「None」⇒「GPU」に変更し、「保存」をクリックします。
さらに、セルに「!nvidia-smi」と打ち込み実行すると、使われているGPUを知ることができます。 
以上まとめて見ると、Pythonが実行できるGoogleの仮想マシン及び実行場所は次のような性能及び場所で実行されることが分かります。
Google ColabでPythonを使ってみよう！
簡単な計算をしてみよう！
ここでは、手始めとして簡単な計算（1+2+3+4+5）をしてみましょう。
セルに上述の計算式を入力して実行してみましょう。
答えが15と表示されたら正解です。
例えば、（1+2＋3+4+5）と入力したら、エラーとなりました。
どこにエラーがあるかと言うと、「1+2＋3+4+5」灰色の背景で示した部分が全角文字の「＋」が入っているためです。
全角文字を使える場合もありますが、通常のPythonコードは半角文字ですので、注意しましょう。
画像を表示してみよう！
中のコードの意味については、これから後の回で徐々に解説していきますので、ここではそのまま次のコードを記入して実行して見て下さい。
私がブログ記事で用いた脳内ネットワークの画像を表示できます。
import io
import requests
import PIL.Image
brain_network = requests.get("https://yanai-ke.com/wp-content/uploads/2021/10/brain.jpg")
PIL.Image.open(io.BytesIO(brain_network.content))
グラフを作成してみよう！
次は簡単な棒グラフを作成してみましょう。
作成する棒グラフは、保育園用の献立からいくつか料理を選び、そのエネルギー（kcal）を棒グラフで示したものです。
日本語を扱うために、最初に「!pip install japanize-matplotlib」で日本語を使えるようにしています。
!pip install japanize-matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib
xvalues = ['普通牛乳200ml', '田舎汁', '酢豚', 'カレーコロッケ', '海藻サラダ', '味噌ラーメン']
yvalues = [122, 29, 135, 180, 15, 156]
plt.bar(xvalues, yvalues)
plt.plot()
plt.show()
おわりに
如何だったでしょうか？
Google Colabとは？、Google Colabの有料版はあるの？、Google ColabでPythonコードを利用できるようになるまで、Google Colab画面の構成、Google Colabの仮想マシンのOS、利用できるメモリー、GPUなどは？、Google ColabでPythonを使ってみよう！、簡単な計算をしてみよう！、画像を表示してみよう！、グラフを作成してみよう！などについて解説してきました。
この記事を読みながらPythonを学んでもらえればと思います。
次をお楽しみに？
以上です。
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