「Python始めてみたい！」と思って検索すると、
仮想環境が〜、Anacondaが〜、pyenvが〜
うーん。。。結局どうすればいいの？
わからないまま色々やって後で変になったら嫌だしなあ。。。
ストレスって選択肢の多さから生まれる様な気がしますよね。
この記事は、僕自身が知りたかったことをまとめた記事になります！
これからPythonを始めてみたいという方におすすめです！
1. Python のインストール
Python を動かすためには、まず “本体” が必要です。
ゲームでいう「本体を買う」みたいな感覚。
インストール方法は大きく2つあります。
- 直接インストール（PC全体に入れる）
- 仮想環境にインストール（プロジェクトごとの箱）
では軽く説明していきます。
1-1. 直接インストール（PC全体に！）
PC にそのまま Python を入れるやり方。
シンプルで、すぐ使えるのがメリット。
ただしプロジェクトごとに、
- 「こっちは Python3.10！」
- 「いや、こっちは Python3.12！」
みたいな切り替えがしにくいため、
後々ちょっと不便になります。
1-2. 仮想環境にインストール（プロジェクト専用の箱）
仮想環境は、
プロジェクトごとの “専用ゲーム機セット”
みたいな箱だと思ってOKです。
ここから仮想環境を使用するメリットについて少し掘り下げます。
仮想環境は、以下の３点を解決するためのツールだと思ってください。
■ バージョン管理
- プロジェクトA → Python3.10
- プロジェクトB → Python3.12
こんな使い分けができます。
■ パッケージ管理
Pythonには追加機能（パッケージ）があり、仮想環境を使うと
プロジェクトごとにそれらを分けて管理できます。
「この箱にはRPGの追加キャラ全部入り！」
「こっちはシューティング専用セット！」
みたいな感じです。
■ OS依存
- Python自体は Windows / Mac / Linux どれでも動きます
- ただしツールによっては 片方が得意、片方が苦手 みたいな違いがあります
- 例：Google Colab → OS関係なし（ブラウザだけでOK）
- 例：pyenv → Mac/Linux が得意、Windowsはちょい工夫が必要
今は「OS によって、ちょっとだけ事情が違うんだな〜」くらいでOKです。
2. 実行環境（どこでコードを書くか）
Pythonをインストールしたら、
次は “どこでコードを書くか” を決めます。
基本はこの2つ。
- ノートブック形式（.jpynb）
- ファイル形式（.py）
2-1. ノートブック形式（.jpynb）
代表例：
- Jupyter Notebook / JupyterLab
- Google Colaboratory（Colab）
1ページが「セル」に分かれたノートブックで、
セルごとにコードを実行できます。
- セル1：コード → 即実行 → 下に結果
- セル2：メモを書く
- セル3：グラフ表示
勉強や試行錯誤して実行してみたい時に向いています
2-2. ファイル形式（.py）
.py ファイルにプログラムを書いて実行する方式。
-
main.pyを作る - ターミナルで
python main.pyと実行
アプリ開発、Webサーバー、自動化スクリプトなど、
“長く使うプログラム” に向いています。
2-3. ざっくり比較してみると
| 種類 | ノートブック形式（.jpynb） | ファイル形式（.py） |
|---|---|---|
| イメージ | 実験ノート、自由帳 | プログラムのソースコード |
| 実行の仕方 | セル単位で実行 | ファイル全体を実行 |
| 向いてる用途 | 勉強、試行錯誤、データ分析 | アプリ開発、ツール作成、長期運用 |
3. Python 環境構築のおすすめ5選
ここでは、「実際によく使われる5つの方法」だけに絞ります。
用途に応じて向き不向きが違うので、
“どれが最強！” というより “どれが自分に合うか” で決めてみてください。
3-1. Google Colaboratory
（最も手軽。PCに何も入れたくない人向け）
- ブラウザだけで使える
- インストール不要
- PCスペックが弱くてもOK
- OS関係なし（Windows/Mac/Linuxでも同じ環境）
➡ 「とりあえずPython触ってみたい」という人はこれがいいんじゃないでしょうか
3-2. 直接インストール
（とにかく簡単。すぐ始めたい人向け）
- 公式サイトから Python を入れるだけ
- 最初は楽だが、後からバージョン管理がちょい大変
- 小規模の学習やスクリプトなら十分
3-3. Anaconda × JupyterLab
（データ分析・機械学習をしたい人向け）
- Anaconda が大量のパッケージを最初からセット
- JupyterLab ですぐにノートブック環境が使える
- PCにがっつり環境を作りたい人向き
3-4. Anaconda × VSCode
（分析も開発も両方やりたい人向け）
- Anacondaでパッケージ管理
- VSCodeで
.pyファイルを書いたり、ノートブックを開いたり
➡ 分析もしたいし、ちゃんとしたプログラムも書きたい
という色々やってみたい人には困らないセットです。
3-5. pyenv × venv × VSCode （おすすめ）
（本格的に開発したい人向け）
- pyenv：Python バージョンの切り替えが自由自在
- venv：プロジェクトごとの仮想環境
Web開発・業務ツール・自作パッケージなど、
“ちゃんとした開発” をするのに最適。
まとめ：どれを選べばいい？
迷ったらこれを基準にしてください。
現在の主流は、pyenv + venvです！
| やりたいこと | おすすめ構成 |
|---|---|
| とりあえず始めたい | Google Colab |
| PCに何も入れたくない | Google Colab |
| データ分析を学びたい | Anaconda + JupyterLab |
| プログラムも書きたい＆分析もしたい | Anaconda + VSCode |
| 本格的な開発環境を作りたい | pyenv + venv + VSCode |
| とりあえず簡単なのがいい | 直接インストール |
ゆるっと眺めてもらえればOKです。
「環境構築って大変そう。。。」と身構えず、
パターンはいくつかあるけど、どれも意外と簡単なんだな〜
くらいの感覚で読んでもらえたら嬉しいです！
次回は、導入方法について自分なりにまとめてみたいと思います。
ここまで読んでいただきありがとうございました！
※私自身も初学者になります