Помню, как начинал изучать программирование. Первые два часа убил на то, чтобы установить Python, настроить окружение, разобраться с путями и переменными среды. А потом ещё выяснилось, что библиотеки нужные не те версии, и всё заново. Сейчас есть штука, которая решает эту боль одним кликом - Google Colab. Открываешь браузер, жмёшь пару кнопок, и уже пишешь код. Давайте расскажу, почему это реально удобно и для кого вообще придумали.
Что это вообще такое
Google Colab - это по сути блокнот для кода, который живёт в облаке Google. Представьте Google Docs, только вместо текста вы пишете программы на Python. Открывается прямо в браузере, ничего не нужно устанавливать на свой компьютер.
Самое крутое - у вас там уже всё настроено. Python свежей версии, куча популярных библиотек типа NumPy, Pandas, TensorFlow. Хочешь что-то ещё - одной командой добавляешь. И всё это крутится не на твоём ноутбуке, а на серверах Google.
Когда я первый раз это попробовал, честно обалдел. Зашёл с планшета жены, за минуту написал скрипт для обработки данных, который на моём древнем ноуте минут десять бы выполнялся. А тут - раз, и готово. Вот это я понимаю прогресс.
Называется это Colaboratory, но все говорят просто Colab. Появилось оно году в 2017-м, но реально популярным стало позже, когда народ понял, какие там возможности.
Для кого это вообще
Студенты - первые в очереди. Серьёзно, если ты учишься программировать или анализу данных, Colab решает кучу проблем. Не нужно парится с установкой софта на рабочий комп в универе или на свой древний ноутбук. Зашёл с любого устройства, где есть браузер - и работаешь.
Знакомая преподаёт Python в колледже. Говорит, раньше половина пары уходила на то, чтобы у всех заработало одинаково. У кого-то Windows, у кого-то Mac, у кого-то Linux. Версии Python разные, библиотеки не те. Сейчас всех на Colab посадила - и счастлива.
Data scientists (это те, кто с данными работает) тоже активно юзают. Потому что там из коробки есть все инструменты для машинного обучения. Не нужно три дня настраивать TensorFlow или PyTorch - они уже стоят и готовы к работе.
Ещё Colab очень любят те, кто экспериментирует. Хочешь попробовать новую библиотеку? Не надо засорять свой компьютер. Создал новый блокнот, поигрался, закрыл - и забыл. Ничего не сломается, никакие зависимости не полетят.
Бесплатные плюшки от Google
Вот что меня реально впечатляет - Google даёт всё это бесплатно. Ну, с ограничениями, конечно, но для учёбы и небольших проектов хватает за глаза.
Тебе дают доступ к GPU - это такая штука для быстрых вычислений, особенно для нейросетей. На обычном компьютере GPU стоит прилично, а тут - пожалуйста, пользуйся. Правда, бесплатная версия даёт не самую мощную, но для старта достаточно.
Ещё можно подключить TPU - это ещё более специализированное железо от Google для машинного обучения. Я пару раз пробовал, скорость обучения моделей выросла в разы. Это при том, что я просто поставил галочку в настройках.
Место на диске дают 12 гигабайт оперативки и около 100 гигов на диске. Для большинства задач этого море. А если нужно больше - есть платная подписка Colab Pro, но я пока ни разу не упёрся в лимиты.
Единственное - бесплатная сессия живёт максимум 12 часов. Потом всё сбрасывается, файлы удаляются. Но если сохранять код и результаты на Google Drive, то не проблема.
Как это работает на практике
Открываешь Colab, создаёшь новый блокнот - это займёт секунд пять. Дальше видишь ячейки, куда пишешь код. Написал кусочек кода в ячейке, нажал Shift+Enter - и он выполнился. Результат сразу под ячейкой.
Это не как в обычных редакторах, где написал программу целиком, запустил, она упала с ошибкой на строке 57. Тут можно по кусочкам тестить. Написал функцию - проверил. Написал ещё кусок - проверил. Очень удобно для обучения.
Я недавно делал анализ своих расходов за год. Загрузил CSV-файл прямо в Colab, написал пару строк кода для чтения. Потом ещё ячейку - для группировки по категориям. Потом график построил. И всё это по кусочкам, видя результат каждого шага.
Между ячейками с кодом можно вставлять текст с пояснениями. Получается такой интерактивный документ: код, результат, твои комментарии. Очень наглядно, особенно когда показываешь работу другим или возвращаешься к старому проекту.
Интеграция с Google Drive
Вот это реально удобная штука. Все блокноты Colab автоматом сохраняются на твоём Google Drive. Открыл с одного компа, поработал, закрыл. Потом зашёл с другого - и всё на месте.
Можно прямо из Colab читать файлы с Drive и туда же сохранять результаты. Типа, у тебя на диске лежит таблица с данными. Пишешь три строчки кода - и она уже загружена в блокнот. Обработал данные, сохранил результат обратно на Drive.
Однажды мне нужно было обработать фотки - изменить размер нескольких сотен изображений. Закинул их папкой на Drive, написал в Colab простой скрипт, он пробежался по всем файлам. Результат сохранил в другую папку на Drive. На моём ноуте это бы висело полдня, а тут минут за десять всё сделалось.
Ещё классно, что можно давать доступ к блокноту другим людям. Как с обычным Google Doc - скидываешь ссылку, и человек может смотреть, комментировать или даже редактировать. Для командной работы самое то.
Библиотеки и расширения
Уже предустановлено штук сто самых популярных библиотек. NumPy для работы с массивами, Pandas для табличек, Matplotlib для графиков, scikit-learn для машинного обучения. Keras, TensorFlow, PyTorch - всё тут.
Но если нужно что-то специфичное, устанавливается элементарно. Пишешь в ячейке !pip install название_библиотеки - и всё, она ставится. Причём видишь процесс установки прямо в блокноте, если что-то пошло не так - сразу понятно.
Недавно мне понадобилась библиотека для работы с PDF. На своём компе я бы полез гуглить, как её правильно поставить, какие зависимости нужны. В Colab - одна команда, и через 10 секунд уже использую.
Правда, после перезапуска сессии все дополнительные библиотеки слетают, их нужно ставить заново. Но это не проблема - просто держишь ячейку с установкой в начале блокнота. Запустил её первой - и дальше работаешь.
Ограничения, о которых стоит знать
Не всё так радужно, конечно. Бесплатная версия имеет свои рамки. Самое главное - время работы ограничено. Максимум 12 часов подряд может работать сессия, потом её убивают. Оставил блокнот на ночь считать что-то - утром всё сброшено.
Ещё есть лимит на простой. Если 90 минут ничего не делаешь в блокноте, сессию тоже закроют. Поэтому длительные расчёты нужно как-то мониторить, чтобы не потерять результаты.
GPU и TPU дают не всегда. Если много народу пользуется, можешь получить отказ. Типа, ресурсы заняты, подключайся позже. Бесит, когда прям нужно, а тебе говорят «нет».
Интернет там быстрый, но не безлимитный. Если начнёшь качать огромные датасеты или отправлять гигабайты данных, могут притормозить. Хотя для обычных задач это не проблема.
Альтернативы существуют
Честности ради, Colab не единственный в своём роде. Есть Kaggle Notebooks - примерно то же самое, только от Kaggle (которую, кстати, тоже Google купил). Там тоже можно в браузере Python крутить.
Jupyter Notebook - это вообще основа, на которой Colab построен. Можно поставить себе локально и работать на своей машине. Но теряешь плюшки с GPU и удобство облака.
Microsoft Azure тоже предлагает свои облачные блокноты. Amazon у себя на AWS предоставляет похожий сервис. Но у Google интеграция с Drive, YouTube, другими их сервисами - это реально удобно.
Есть и платные варианты типа Paperspace Gradient или Deepnote. Там возможностей больше, но и денег просят. Для старта и учёбы Colab оптимален по соотношению цена-качество. Точнее, бесплатность-качество.
Мой опыт использования
Начал пользоваться Colab года три назад, когда решил подтянуть machine learning. До этого пытался на своём компе всё настроить - намучился. TensorFlow тогда был капризный, постоянно какие-то конфликты версий.
Открыл Colab - и как будто в другой мир попал. Всё работает, всё настроено, можно сразу учиться, а не с установкой возиться. Прошёл несколько курсов, все лабораторные делал прямо в блокнотах.
Сейчас использую Colab для быстрых экспериментов. Нужно что-то проверить, протестировать идею - открываю блокнот, накидываю код. Не засоряю свой рабочий компьютер временными проектами.
Коллега использует для автоматизации рутины на работе. У него куча отчётов в Excel, которые нужно каждую неделю обрабатывать. Написал скрипт в Colab, теперь просто загружает файлы, запускает - и готово. Говорит, экономит часа два каждую пятницу.
Что там с приватностью
Вопрос животрепещущий: Google же всё видит, что ты там делаешь? Формально по их политике - да, они имеют доступ к контенту. Но заявляют, что не используют данные из Colab для рекламы или других целей.
Я бы не стал там обрабатывать что-то совсем секретное или личное. Хотя, если подумать, это же облако - ты и так Google доверяешь свою почту, фотки, документы. Colab в этом смысле не хуже.
Можно работать с зашифрованными данными или использовать Colab только для кода, а данные хранить у себя и загружать временно. Вариантов куча, зависит от уровня паранойи.
Для учёбы и открытых проектов вообще не вижу проблем. А если делаешь что-то коммерческое и чувствительное - наверное, стоит подумать о своей инфраструктуре.
Google Colab - это такая вещь, которая года полтора назад показалась бы фантастикой. Мощный компьютер с GPU в браузере, бесплатно, без заморочек с настройкой. Для начинающих программистов это просто подарок судьбы.
Да, есть ограничения. Да, это не замена полноценной рабочей среде для серьёзной разработки. Но для учёбы, экспериментов, прототипирования - идеально. Я вот иногда думаю: как бы сэкономил времени и нервов, если бы такое было, когда я начинал.
Попробуйте, если ещё не пробовали. Зайдите на colab.research.google.com, создайте блокнот, напишите print("Hello, world!") - и вы уже программируете на Python. Без установок, настроек и головной боли. Иногда прогресс - это когда сложные вещи становятся простыми.