最終更新日:2022-10-21 PythonはOSによってインストール方法が異なります。 また、それぞれで通常の構築方法に加えAnaconda(Miniconda)を利用した環境構築方法、Dockerを利用した環境構築方法があります。 Pythonの環境構築については迷ったら、こちらの環境構築ガイドを閲覧すると良いでしょう。

各OSにおけるPythonのインストール方法

  1. Windows環境におけるpythonのインストール方法 （https://www.python.jp/install/windows/install.html)
  2. Ubuntu環境におけるPythonのインストール方法 (https://www.python.jp/install/ubuntu/index.html)
  3. MacにおけるPythonのインストール方法 (https://www.python.jp/install/macos/install_python.html)

その他のPythonのインストール方法

  1. Anaconda(miniconda)を利用したPython環境の構築方法 Anacondaは、データサイエンス向けの環境を提供するプラットフォームのことで、Pythonだけではなく、 データサイエンス系のライブラリ(numpy, pandas)や開発環境(spyder、jupyter notebook)等をインストールするだけで使用することができます。Condaというパッケージ管理ツールを用いて、仮想環境の構築を行うことができます。

    pipとcondaの混在には十分に注意しましょう。基本的には、condaを用いる際には、pipかcondaのどちらかしか使わないようにすると良いでしょう。

  2. Dockerを利用した環境方法(後日追記予定)

仮想環境について

仮想環境とは

後日追記

仮想環境の種類について

詳細は後日追記

  1. conda
  2. venv
  3. virtualenv
  4. pyenv
  5. pipenv
  6. poetry
  7. Docker

個人的にはWindows環境では、まずvenvを使用します。Mac環境では、初期のM1チップでconda-forgeを使わざるを得ない状況であったため、その名残でminicondaを使用しています。Dockerは、OSによらない環境構築ができる点がメリットです。ただし、Docker自体のインストールがOSに依存することと、非常に重いことには注意しましょう。

参考

仮想環境に関する説明 : (https://www.python.jp/install/windows/venv.html)

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