はじめに
みなさん仮想環境を活用していますか？
仮想環境という言葉が嫌いな方多いのではないでしょうか。理解さえすれば非常に簡単で便利な概念なので、習得していきましょう！
対象読者
- python初学者
- 仮想環境ってなに？
- anacondaが壊れた！
- pythonに適当にモジュールをインストールしている
上記のような経験をした人は、是非ご一読ください！
仮想環境の偉大さをお伝えいたします👍
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仮想環境とは
仮想環境とは、pythonの本来の環境とは別の環境を構築することです。
下記の図にありますように、仮想環境を構築することで、pythonのversionやインストールするモジュールごとにpython環境を管理できます。
以下に仮想環境を利用するメリットを説明します。
1. 環境の破壊防止
これまで、anaconda等を用いていて環境が壊れてしまい、アンインストール・初期化などを行わざるを得なくなった人はいませんか？
この原因のほとんどがモジュール同士の依存関係などだと考えています。あるモジュールとあるモジュールは混ぜるべきではないなどの関係性があるため、むやみに本体のpythonにモジュールをインストールするのは危険です。
環境が破壊しても本体には何も影響がないようにしておくためにも仮想環境は作成すべきだと考えます。
2. バージョン管理
モジュールによっては、あるpythonのバージョンでしか動かないなどの事態が発生することがあります。
各プロジェクトごとに適したpythoやモジュールのバージョンの仮想環境を作成し、環境を管理できるのも大きなメリットです。
それでは、python単体を利用されている方とanacondaを利用されている方それぞれの仮想環境の作成方法をご説明します！
venv仮想環境
それではまずpython単体を利用されている方向けの仮想環境構築方法を説明します。venvを用いると簡単に仮想環境を構築できます。
pythonの確認
まずはpythonがインストールされているか確認します。コマンドプロンプト(ターミナル)を開いていただき、
> python3 -V
を実行していただき、pythonのバージョンが返ってきたらpythonがインストールされていることになります。
返ってこなかった場合、こちらを参照しインストールしてください。
仮想環境作成
それでは実際にvenvを用いて仮想環境を作成していきます。
まずコマンドプロンプトを開いていただき、自身のプロジェクトのフォルダに移動していただきます。例えばpracticeというフォルダでプロジェクト管理することを想定していただきます。
> cd [practiceのパス]
そして、以下を実行します。newenvnameは任意で好きなフォルダ名を指定してください。
practice > python3 -m venv [newenvname]
そうするとpracticeフォルダの中に[newenvname]というフォルダが作成されると思います。
こちらがpythonの仮想環境になります。
最後に以下を実行すると、仮想環境がアクティベートされます。
practice > ./newenvname/Scripts/activate
以下のような表示になれば完成です。
(newenvname) practice >
pipを用いて実際にモジュールをインストールし、プロジェクトに適した環境を作りましょう！
conda仮想環境
続いてanacondaを利用されている方向けの仮想環境構築方法を説明します。
こちらも同様簡単に仮想環境を構築できます。
まず、コマンドプロンプト(またはanacondaプロンプト)を開いていただき、以下で、anacondaにある全部の環境が確認できます。
> conda info -e
すると次のように出力されます。
# conda environments:
#
base * C:\Users\username\Anaconda3
上記のような結果が出力されると、anacondaがインストールされていることになります。
もし正しく表示されない場合、こちらを参照しインストールしてください。
それでは実際に仮想環境を作っていきましょう。
> conda create -n [任意の環境名]
以下のようにpythonのバージョンを指定して作成することもできます。
> conda create -n [任意の環境名] python=3.5
こちらが正確に実行できましたら、仮想環境を起動させます。
次のように実行してください。
Windowsのとき
> activate 環境名
MacOSのとき
> source activate 環境名
起動(activate)されましたら、以下のようになると思います。
(環境名) >
condaで必要なモジュールをインストールしてみてください。
ここで注意点なのですが、condaとpipを混ぜると依存関係の影響で環境が壊れることがありますで、インストールするときはご注意ください。
参考文献
最後に
最後までご拝読ありがとうございます！
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