Window10でPythonの開発環境を構築する上で知っておきたいこと

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環境構築とはなにか?

環境構築とは、特定の装置やソフトウェア、システムなどが動作するように、コンピュータや情報システムの状態を整えること。 特に、コンピュータにソフトウェアを導入したり設定を調整することで、対象のソフトウェアが動作する環境を作り上げる作業を意味する場合が多い。
2013/08/08環境構築とは – IT用語辞典

Pythonを始めるにあたっての環境構築

Pythonでのプログラミングを始めるにあってもほかの言語と同じように環境構築を行う必要があります。Pythonの場合は公式の純正インストーラーをダウンロードインストールすれば、コマンドラインでpythonコマンドが有効になるほか、idleという対話側インターフェースが使えるようになります。

Python2と3系の存在

強力なライブラリ郡を持つPythonですが、環境構築の混沌はライブラリがサポートするPython Versionが千差万別なためです。たった一つのライブラリを使うためにPython2を選ぶこともあります。最近のライブラリは3.6以上しかサポートしていないものもあります。

例えばPythonでスマホアプリが簡単に作れるKivyなんかはPython2.6くらいのままなので、使うとなると仮想環境でPython2.6を作り必要があったりします。またPython2とPython3は完全に別物という訳ではありませんが、print()の方法などが若干違うので非常にめんどくさいです。

このため、使いたいライブラリーに合わせて複数のPythonVersionを管理と、仮想環境をもつ必要があり、環境構築に対して様々な手法が存在しているのが、現在のPythonの状況ですが、この状況は去年あたりから改善してきています。Python2が2020年にサポートが切れることを受けて、Python3への移行が上手く進んでいるのでまあ問題ないでしょうが一応前提と知っておくといいでしょう。

Pythonの環境構築の厄介な点

まずpythonの環境構築の厄介な点としては「環境構築の方法が純正インストーラーの他にも複数存在するという点」です。

主な環境構築の方法は①「公式サイトで配布差されている純正インストーラー」②「Anaconda」③「Pycharm」の3つです。AnacondaとPycharmというのは非公式のフリーソフトで、純正インストーラーに汎用パッケージやプログラム開発において便利な機能をまとめているものです。

WindowsならAnacondaが一番オススメ

5年ほど前に機械学習を行っていた人間は、ライブラリ依存に苦しんだ人が多いと思いますその状況を一変したのが「Anaconda」です。Anacondaは、Python(機械学習など)を固めたパッケージセットになります。Anaconda上で仮想環境を構築し、PythonVersionを設定することが可能です。 このためWindowsで取り合えずPythonを使いたい人はAnacondaが一番オススメです。

Anacondaのメリット

  • データサイエンス系のパッケージや JupyterLab など便利なツール群が初めから入っている。
  • conda コマンドで仮想環境を柔軟に作成できる。Python バージョンの指定も可能。

やはりAnacondaの大きな強みとしてはデータ分析用ツールであるJupyternotebookの存在やそれに加えてRStudioやVisualStudioが備え付けられている点ですね。

Pythonだけでなく、データ分析に特化したプログラミング言語である「R」も使用することができますし、テキストエディタも付属しているので、webスクレイピングや機械学習・ディープラーニングのようなデータ分析をするためにPythonを始めるのであれば絶対にAnacondaにするべきといっても過言ではありません。

ただDjangoやflaskでwebアプリ開発を行う場合であればPycharmの方が、pyファイルだけでなくhtml・css・Javascriptのファイルも一緒に編集しやすいので、Pycharmの方が便利ですが、Anacondaはバージョンの違うPythonやRの仮想環境の構築・管理が簡単に行えるので、やはりAnacondaは入れておくべきだと思います。

終わり

結論としてWindowsのPCでPythonを使いたい人は、Anacondaで良いと思います。Anacondaは優秀なソフトでそれひとつでエコシステムを形成しきってしまうものであり、最初からPythonが入っておらずビルド環境の準備が面倒なWindowsでは特に実用的なフリーソフトです。

ただPythonが標準で搭載されているLinuxOSやMACではシステム標準のPythonと干渉しあってしまうことで謎のエラーが発生したりするので、その場合はAnacondaを使用せずにenvyなどで環境を管理してPycharmでコーディングするというのが無難とは思います。データ分析においてはAnacondaは非常に便利なフリーソフトなので、これが使えないというのがかなり痛いと思います。ですがDjangoやflaskでwebアプリを作るためだけにPythonを使用するというのであれば、Pycharmで問題ないでしょう。

プログラミングを挫折せず最短で習得する方法


プログラミングは小学校の義務教育にも導入され始めており、これから社会人として生きていく上にあたってはもはや出来て当たり前のスキルとなりつつあります。こういう話はテレビや雑誌でも最近増えてきたので、知らない人はいないでしょう。そしてそういう話を聞いて参考書なりを購入して独学でプログラミング勉強しようと思っている人も少なくないでしょう。しかしプログラミングを独学で勉強し始めようと思うものの



・「分からない箇所で詰まって挫折してしまった」

・「勉強する時間が足りない」

・「ネットの記事だと情報が断片的でよくわからない」

・「コードのエラーの原因が分からない」



という壁にぶち当たって、プログラミングの勉強を止めてしまう方が少なくありません。独学でプログラミングを勉強してる時間のほとんどはつまづいている時間です。実際僕も最初のころ独学でプログラミングを勉強していた頃はエラーの原因が分からず丸1日を不意にしてしまった・・・そんな苦い経験がありました。



それで僕は一度はプログラミングの学習を諦めてしまいましたが、就活で現実を知る中で「プログラミングを勉強して、いずれフリーランスとして自由な生き方がしたい」「エンジニアとして若いうちから高収入を得たい」という気持ちから一念発起して侍エンジニアのwebサービスコースに申し込み、プロのエンジニアの方に対面でマンツーマンでPythonによるWebサービス作り方とWeb技術の基本を教えてもらい、ようやくプログラミングが理解できました。


侍エンジニアでは様々なコースが用意されており、HTML・cssなどでWebサイトやWebアプリを作ってみたい人からPythonを勉強してデータサイエンティストやAIエンジニアになりたい人まで幅広いニーズにこたえています。


IT業界と言ってもエンジニアの仕事はプログラミング言語次第でサーバーから機械学習まで多種多様ですし、侍エンジニアの無料レッスン(カウンセリング)を受けてみて、自分のやりたいITの仕事は何なのか?を見つけてみましょう。ちなみに今「侍エンジニア」の無料レッスンを受けると1000円分のAmazonギフト券がもらえるので、試しに受けてみるだけもお得です。







自分は半端に独学やオンラインスクールで勉強して金と時間を無駄にするくらいなら、リアルのプログラミングスクールに通ってしっかりプログラミングを勉強した方がいいと思います。ちなみに今、侍エンジニアに申し込むと、25歳以下の学生の方であれば、受講料が20%OFFになるので超お得です。


そして、プログラミングは大勢で授業を受けたり漫然とオンライン学習をするよりも自分が分からない箇所をピンポイントでプロの講師に直接質問して、ちゃんと納得するというスタイルの方がお金は確かに少し掛かりますが、独学で学ぶよりも絶対にモノになります。
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