【Pythonの環境構築の基礎知識】インストール方法や構築手順を徹底解説!

ITスキルを身に付けて海外で働くことを目指す20〜30代にとって、Pythonは魅力的です。しかし、最初の一歩となる環境構築でつまずくケースも多く見られます。環境構築の理解が遅れると、海外で働く機会を逃しかねません。この記事では、Pythonの環境構築の基礎知識や、コードの実行方法などを解説します。
» 海外転職完全ガイド

記事を読めば、Pythonの環境構築のコツがわかり、即戦力として活躍可能です。Pythonの環境構築は、公式サイトでのダウンロードから始めます。適切なIDEを選び、必要なパッケージをインストールして効率的に学習を進められる環境を整えましょう。

Pythonの環境構築の基礎知識

Pythonの環境構築を学ぶ前に必要な基礎知識は以下のとおりです。

Pythonを学ぶメリット

Pythonは汎用性が高く、身に付けるとキャリアの選択肢が広がります。シンプルな文法で学びやすく、データサイエンス・AI開発に向いている点がメリットです。豊富なライブラリやフレームワークが利用でき、高い需要があります。Pythonはオープンソースのため、無料で学習を始められます。
» AI開発の基礎知識や実践的なプロセスをわかりやすく解説!

環境構築の重要性

適切な環境を整えると効率的に学習可能で、開発現場でも即戦力として活躍できます。環境構築のメリットは、以下のとおりです。

異なるマシンでも同じ結果が得やすい点もメリットです。バージョン管理が容易になれば、最新の機能を活用して安定性を保てます。環境構築を怠ると、予期せぬエラーや互換性の問題が発生しやすくなります。最初に時間をかけて整えましょう。

Pythonのインストール方法

Pythonの一般的なインストール方法は、以下のとおりです。

公式サイトでのインストール方法

公式サイトにアクセスして「Downloads」セクションで、OSに合ったインストーラーをダウンロードしてください。インストーラーを実行し、インストールウィザードの指示に従いましょう。

インストーラーは必ず公式サイトからダウンロードし、インストール時の指示も確認しましょう。

Anacondaでのインストール方法

Anacondaを利用すれば、Pythonと関連ライブラリをまとめてインストールできるため、環境構築の手間が減らせます。手順は以下のとおりです。

インストール後、コマンドプロンプトやターミナルで「conda –version」と入力してください。正しくインストールされたかどうかを確認できます。必要に応じて、環境変数のパスを設定してください。Anaconda PromptでPythonを起動して、動作確認しましょう。

パッケージ管理システムでのインストール方法

以下のパッケージ管理システムを活用すれば、Pythonを簡単にインストール可能です。

OSによって使用するツールは異なりますが、基本の流れは同じです。依存関係も自動で解決されるため、初心者でも安心して利用できます。複数のPythonバージョンを管理する場合は、便利な専用ツールを活用しましょう。プロジェクトごとに環境を分けたい場合は、仮想環境を使います。

パッケージ管理システムを使えば、Pythonのアップデートや削除も簡単にできます。

各オペレーティングシステムでのインストール方法

Windowsでは、公式サイトからインストーラーをダウンロードする方法が最も簡単です。特別な操作は不要で、スムーズにインストールできます。macOSでは、Homebrewというパッケージ管理ツールを使用してインストールする方法があります。公式サイトのインストーラーを利用する方法も使用可能です。

Linuxでは、ディストリビューションごとにコマンドが異なります。UbuntuやDebianでは「apt-get」、CentOSやFedoraでは「yum」を使用します。ChromeOSでは、Linuxターミナルを有効にして「apt-get」でインストール可能です。

Pythonの環境構築手順

Pythonの環境構築の手順は、以下のとおりです。

Pythonをダウンロードしてインストールする

Pythonのダウンロードとインストールの手順はシンプルなため、初心者でもスムーズに進められます。Python公式サイトにアクセスし、OSに合ったインストーラーをダウンロードしてください。適切なバージョンの選択が重要です。ダウンロード後はインストーラーを実行し、ウィザードの指示に従って進めましょう。

パッケージ管理ツールを確認する

pipのインストール状況を確認しましょう。コマンドラインで「pip –version」と入力すると、pipのバージョンが表示されます。表示されない場合は、pipをインストールしてください。「pip install –upgrade pip」を実行すれば、最新版に更新できます。

Anacondaの場合は「conda –version」でcondaのバージョンも確認しましょう。requirements.txtを利用すると、プロジェクトに必要なパッケージを一括でインストールできます。virtualenvやvenvなどの仮想環境を使えば、異なるプロジェクト間での競合を防げます。

エディタやIDEをインストールする

コーディングの効率を向上させるためのエディタやIDEは、以下のとおりです。

特徴が異なるため、自分に合うものを選びましょう。インストールした後は、Python用の拡張機能やプラグインを追加すると便利です。テーマやフォント、インデントを調整し、エディタも使いやすくしましょう。プロジェクトフォルダを作成し、エディタで開けば準備完了です。

必要なパッケージをインストールする

効率的に管理するにはpipが便利です。pipを使えば、コマンド1つで簡単にパッケージをインストールできます。インストールするには、コマンドプロンプトやターミナルで「pip install パッケージ名」と入力してください。よく使われるパッケージは、NumPyやPandas、Matplotlibです。

動作確認を行う

環境構築が正しいかを確認するために、動作確認をしましょう。最初にPythonのバージョンを確認してください。コマンドプロンプトやターミナルで「python –version」を入力すると、バージョンが表示されます。「python」と入力してEnterキーを押すと、対話型シェルが起動します。

「2+2」などの簡単な計算を試してみてください。「Hello, World!」プログラムも実行してみましょう。テキストエディタで新しいファイルを作成します。「print(“Hello, World!”)」のコードを入力して「hello.py」として保存してください。

NumPyをインストールし、インポートして簡単な配列操作を試すと、ライブラリが正しく使えるか確かめられます。問題が発生した場合は、エラーメッセージを確認し、環境変数の設定や再インストールを試してください。

Python初心者におすすめのIDE

IDEとは統合開発環境で、効率的なプログラミングのためのツールです。Python初心者におすすめのIDEは、以下のとおりです。

» プログラミングの基礎から応用まで徹底解説！

Visual Studio Code

Visual Studio Codeは、無料で使えて機能が豊富なため、多くの人に利用されています。最大の特徴は、使いやすさと拡張性の高さです。シンプルで直感的なインターフェースなので、初めてでもすぐに慣れます。拡張機能を追加すれば、自分の好みやニーズに合わせてカスタマイズが可能です。

PyCharm

PyCharmは、JetBrains社が開発しており、有料のプロ版と無料のコミュニティ版があります。初心者から上級者まで使いやすいインターフェースを備え、Pythonを始めたばかりの人でも安心して使えます。効率的な開発が可能なPyCharmの特徴は、以下のとおりです。

プラグインの活用で、開発環境を自由にカスタマイズできます。Pythonの仮想環境管理も簡単で、プロジェクトごとに異なる環境が必要な場合に便利です。PyCharmは、データサイエンスやウェブ開発、機械学習などの幅広い用途に対応しています。定期的なアップデートで、最新の開発環境維持も可能です。
» 機械学習でできることを解説！ディープラーニングとの違いとは？

Jupyter Notebook

Jupyter Notebookは、データ分析や機械学習で広く使われるツールです。コードと文書を1つのファイルにまとめられるため、プログラミングの学習や研究に適しています。コードと文書を同時に記述でき、セルごとにコードを実行できる点が特徴です。結果をすぐに確認でき、グラフや表も簡単に作成できます。

Pythonコードの実行方法

Pythonコードを実行するには、以下の3つの方法があります。

コマンドラインでの実行方法

最初にターミナルやコマンドプロンプトを開いてください。Pythonがインストールされているディレクトリに移動し「python」と入力すると、インタープリタが起動します。コードを直接入力して実行するか「python ファイル名.py」でスクリプトを実行でき、結果はコンソールに表示されます。

IDEでの実行方法

IDEでPythonコードを実行する方法は、以下のとおりです。

エラーが発生した場合は、IDEのデバッグツールを使うと簡単に修正できます。必要に応じてコードを編集し、再実行しましょう。

Jupyter Notebookでの実行方法

Jupyter Notebookは対話的にコードを実行し、結果を確認できます。起動後に新しいノートブックを作成すると、コードセルにPythonコードを入力できます。コードの実行にはShift + Enterキーを押してください。セルの下に結果が表示され、動作を確認しながらコーディングできます。

まとめ

Pythonの環境構築は、初心者でも簡単です。環境構築方法は、公式サイトからのインストールやパッケージ管理システムの活用など選択肢はさまざまです。自分に合ったものを選びましょう。OSによって適した方法も異なるため、それぞれに合った手順を確認してください。

環境構築が完了したら、必ず動作確認をしてください。Pythonの学習をスムーズに始められます。Pythonの環境整備は、プログラミング学習の第一歩です。自分に合った環境を構築し、Pythonの世界を楽しみましょう。