Pythonについてあまりわかっていないので、お正月を機会に少し調べてみました。
今回は、Python初心者の立場からわかったことを書き出しました。
なお、サムネイルに使った画像はこちらのPython Software Foundationから取得しました。
The Python Logo | Python Software Foundation
使用した環境
- Mac OS Tahoe 26.1
- Python 3.14.2
1. どんなPythonの環境を使うのがよいのか
「Python 環境構築」と調べると、色々な記事が出てきます。
たとえば、この動画ではPythonのランタイムをインストールした後、コマンドプロンプトだけでソースコードを書く方法と、Visual Studio Codeで.pyファイルを作って、再生ボタンを押して実行する方法を紹介しています。
こちらの記事では、「uv」という仮想環境構築ツールを使った利用方法を紹介しています。
「uv」とは、ターミナル内で起動するPythonの仮想環境管理ツール。Pythonの仮想環境を構築する際には「Pythonのバージョン」と「外部ライブラリのバージョン」を設定する必要がある。uvは両者を一つのアプリケーションで統合して管理できる、2024年リリースの最新ツールである。
あとは、Python以外にも使えるようですが、Jupyter Notebookという環境もあります。
調べると他にもありそうです。どれを使っても環境構築ができそうですが、何を使うべきか迷いました。
実際は、やりたいことや好みに合わせて選べばよいと思います。
私の場合、以下のサイトで書かれている環境構築方法が最も理解しやすかったです。
Python環境構築ガイド では、Pythonを初めて使う方の学習用に、できるだけ簡単で汎用性のあるPythonのインストール方法を紹介しています。
本来、Pythonのインストール自体はそう面倒なことではないのですが、Webでちょっと検索するといろいろな情報があふれすぎていて、かえってわかりにくくなってしまっているようです。ときどき「Python環境構築最新ベストプラクティス完全版」のようなタイトルで読者の注目を集めようとするブログが公開されたりしていますが、学習用の環境ではあまり気にする必要はありません。ここでは、できるだけシンプルで、わかりやすい方法を紹介しています。
まさに私が思っていたことをそのまま言葉にしてくれています。
あとはここを読んで、Windows, Mac, Linuxに合わせてページからインストール作業を進めていけば完了です。 www.python.jp
私の場合はMacなので、Homebrew経由でPythonをインストールしました。
2. Pythonの「仮想環境」とは？
調べていると、あちこちで「仮想環境」という言葉が出てきます。ただ、UnityやWeb、あるいはC#を使った経験では「仮想環境」という言葉を聞かなかったので、どういうものかよくわかりませんでした。
先ほどと同じサイトでは説明があり、これでようやく理解できました。
Python を使って開発や実験を行うときは、用途に応じて専用の実行環境を作成し、切り替えて使用するのが一般的です。こういった、一時的に作成する実行環境を、「仮想環境」 と言います。
この仮想環境は、Pythonのプロジェクト単位で作るようです。Unityとかのプロジェクトに近いですね。
また、Webでよく使うNode.jsとは異なり、ディレクトリAではPython3.7、ディレクトリBではPython3.8を使う、という分け方もできるようです。 こちらはUnity Hubで管理して、プロジェクトAではUnity2022、プロジェクトBではUnity6000のように使い分ける概念と少し似ているかもしれません。
なお、このサイトではvenvという標準ライブラリを使って仮想環境を作る方法が紹介されています。
一方、Pythonエンジニア育成推進協会という団体から公開されている記事では、2025年はuvというパッケージ管理ツールで仮想環境を作ることを勧めています。
ただ、uvでなければダメとは書かれていないので、いったんvenvで慣れても問題ないように思いました。
インストールしたPythonはpython3というバイナリになります。/Users/username/Documents/Python/SamplePythonProject というフォルダで仮想環境を作る場合で手順を説明します。
$ cd /Users/username/Documents/Python/SamplePythonProject $ python3 -m venv .venv $ . .venv/bin/activate (.venv)
これで完了です。ターミナルではSamplePythonProject内のフォルダを認識しているので、この中にフォルダやファイルを追加して使用します。
3. pip installが失敗する→仮想環境の中で作った方がよい
Webアプリ開発をするとき、必要な追加パッケージをnpm install AAA のようにしてインストールすることがあります。 (yarnなど、別のパッケージ管理ツールを使うこともあります)
Pythonではpipを使うことが多いようです。
たとえば、pandasというデータ分析用のライブラリをインストールするとき、pip install pandasというコマンドを使う方法が紹介されています。
pandasをpipでインストールする #Python - Qiita
しかし、Python環境が入っているはずのMacでpip install pandasを実行すると、このようにエラーが出ます。
$ pip install pandras
error: externally-managed-environment
× This environment is externally managed
╰─> To install Python packages system-wide, try brew install
xyz, where xyz is the package you are trying to
install.
If you wish to install a Python library that isn't in Homebrew,
use a virtual environment:
pipを使うとき、仮想環境は必須手段ではないと思います。しかし、少なくともMacの場合は何かの設定をしない限り、仮想環境が前提になるようです。
実際は、仮想環境を作って以下のコマンドを実行するとインストールができました。
(.venv) python3 -m pip install pandas
4. おわりに
実は、Pythonを使うこと自体は初めてではないです。しかし、毎回見本とした情報が異なっていたので、どう考えればよいかがよくわかっていませんでした。
環境構築ができたので、最近はPythonの使い方の１つである、スクレイピング (Webサイトから必要な情報を抽出すること) を試しています。
次回は、スクレイピング方法と、このブログを使ってスクレイピングした結果を紹介したいと思います。
