はじめに
1年ほど前に機械学習のために使い始めて以来、何もわからないままにインストールを重ねてきたPython環境ですが、あまりに混沌としているためここらで再構築しようかと思います。
想定する読者
- Pythonはある程度使える
- 機械学習、データサイエンスをメインに利用する
- 複数の環境を使い分けたい
Minicondaとは
Miniconda is a free minimal installer for conda. It is a small, bootstrap version of Anaconda that includes only conda, Python, the packages they depend on, and a small number of other useful packages, including pip, zlib and a few others. Use the conda install command to install 720+ additional conda packages from the Anaconda repository.
(Minicondaより)
Anacondaの軽量版です。最初から大量のパッケージがインストールされているAnacondaより軽く、ストレージ占有も小さくて済むということですね。
いちいちパッケージをインストールするのがめんどくさいという方にはAnacondaをおすすめします。
(※注) Anaconda以外のパッケージ管理ツールについて
Pythonのパッケージ管理ツールは他にもありますが（Pipenv/venv等）、
ここではAnaconda（Miniconda）のメリット、デメリットのみ紹介します。
Anacondaのメリット
機械学習、データサイエンス系のライブラリに強い（インストールが簡単、高性能)
仮想環境が簡単に作れる
Anacondaのデメリット
パッケージの種類が少ない
osの機能が一部使えなくなる場合がある
参考
https://qiita.com/KRiver1/items/c1788e616b77a9bad4dd
いざ、環境構築
元の環境をクリア
再構築前の環境
- Python3.7（Python.orgからダウンロード）
- Anaconda
削除する際の記録を取っておかなかったので、参考にさせていただいたリンクを張ります。
Python（Python.orgの方）のアンインストール
Anacondaのアンインストール
https://insilico-notebook.com/conda-uninstall/
（※注）上の（2）の方法でクリアを行いましたが、なぜかAnaconda自体のアンインストールはできていなかったので（1）の方法でやり直しました。
Minicondaをインストール
-
[1] Minicondaインストーラーをダウンロード
-
[2] インストーラーを実行
（注意1）基本的には__Just Me__でインストールした方がいいと思います。（システム環境をクリーンに保つため）
（注意2）__Add Miniconda3 to my PATH environment variable__にチェックすると、関連するアプリのPATHが追加されます。後で環境変数を設定するのが面倒な場合はチェックしましょう。（公式では非推奨になってます。）
- [3] PATHが通っているか確認
__conda__コマンドが認識されれば成功
Miniconda実行環境の管理方針
仮想環境についてはこちらをどうぞ
https://qiita.com/yakisobamilk/items/867dce8e53824146ce05
- base環境は使用しない
環境が壊れた時に厄介になります。
- 代わりにデフォルト用の仮想環境を用意する
とりあえずPython動かしたい時のためにデフォルト用の仮想環境を用意しておき、base環境の代わりに利用します。
- プロジェクトごとに仮想環境を作成
この辺りは一緒ですね。
基本的には仮想環境で運用し、環境が壊れるようなことがあれば仮想環境を削除する方針で整備します。
最後に
Anacondaを使うことには賛否両論ありますが、いろいろ使ってみた結果一番自分に合ってるように感じています。
よいMinicondaライフを！！