「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