2. PythonとJupyterLabのインストールと準備

このテーマではPythonを手持ちのPCで実行する前提で話を進めます。
そのため、PCにPythonとPython実行環境であるJupyterLabのインストールが必要です。
Google ColaboratoryなどでPythonを実行しても同じことができますが、その場合はこれから紹介するコードをそのまま使うことはできません。論理部分などはそのまま動きますが、ファイルのパスの宣言文など若干コードをいじる必要がありますので、ご了承ください。
PythonはAIやデータ解析の分野では主流言語なので、この際、PCに入れておいても良いと思います。別にインストールしたからといって、PCに悪い影響はありません。

Pythonのインストール

インストール手順については公式に委ねます。
こちらの手順に従ってインストールしてください。

Windows
https://www.python.jp/install/windows/install.html

Mac
https://www.python.jp/install/macos/index.html

JupyterLabのインストール

Pythonのインストールが終わったら、次はJupyterLabをインストールします。
JupyterLabはブラウザで動作し、コードの好きな位置（それこそ1行単位）で実行し実行結果が確認できる、対話型のプログラム実行環境です。
このJupyterLabのインストールについては公式サイトにもありますが、Windowsならコマンドプロンプト、Macならターミナルを起動して以下のコマンドを叩きます。

pip install jupyterlab

AnacondaなどのPythonプラットフォームをご利用の方は・・・、多分すでによくご存じだと思いますので、ここでの説明は省略します。

JupyterLabの起動

JupyterLabの起動も、コマンドプロンプトやターミナルから以下のコマンドを叩いておこないます。

jupyter lab

するとブラウザが立ち上がり、JupyterLabが立ち上がると思います。
　
これでPythonと実行環境のインストールは完了です。

コードを置くフォルダの作成と認証情報ファイルの設置

最後に、好きな場所にフォルダを作り、そこに前項「1. Gmail APIを登録する」の最後でGoogle Cloud Platformからダウンロードした認証情報ファイル（jsonファイル）を置きます。

これで準備は完了。

次回から、いよいよPythonプログラムからGmail APIに接続して、Gmailの閲覧や取得の方法などを紹介していきます。
その際、今回インストールしたJupyterLabでコードを書いていくことになるので、最低限の使い方くらいは覚えておく必要があるのですが、使い方はググればいろんなサイトが紹介してくれていますので、ここでは省略します。
とりあえず『[shift][enter]でコード実行』くらい覚えておけば、あとは何とかなります！