【Python】インストールする方法(Windows, MacOSX)

Windows10, MacOSXにPython環境をインストールする方法ついて紹介します。

【Windows編】Pythonの開発環境構築

Windons上でPythonの開発環境を構築する方法は、「公式インストーラ」と「Pythonパッケージ」「WSL:Windows Subsystem for Linux」「Docker」を使う物など様々です。

Python初心者の方には「WinPython」や「Anaconda(Miniconda)」などのPythonパッケージを使うのがお勧めです。理由はPythonだけでなく「主要な外部ライブラリ」や「統合開発環境」も一括導入できて楽だからです。公式配布インストーラだと、後から外部ライブラリを入れるのが大変なので、初心者にはPythonパッケージを利用することをおすすめします。

【導入方法①】Pythonパッケージ(WinPython or Anaconda)

初学者は、よりシンプルで使いやすい「WinPython」でPythonを始めるのがおすすめ。
(Anacondaは高機能だが独自機能の要素も多いため変なトラブルに巻き込まれることがある)
尚、Pythonにはバージョン2と3の2種類がありますが特にこだわりがなければ3をオススメします。

【WinPython】使い方・設定まとめ
WinPythonの使い方(設定、インストール)について解説します。
【Anaconda】使い方・設定まとめ
Anacondaの使い方(設定、インストール)について解説します。
【Python】バージョン2と3の違い
この記事では、Python2とPython3の主な違いについてソースコード付きで解説します。

【導入方法②】公式インストーラー

ある程度Pythonに使い慣れてきたら、公式インストーラー+VScodeで開発をすすめるのがおすすめ。
VScodeのPythonプラグインを使うことで効率よく中~大規模なプログラムを構築できます。
(WinPythonだとVScodeと連携するときの設定がややこしい)

【VSCode】Python実行環境の構築(おすすめ拡張機能)
Visual Studio Codeと拡張機能を用いてPythonスクリプトを実行する方法について紹介します。

【導入方法③】WSL

トリッキーですが、WindowsのWSLにインストールする方法もあります。
Linuxにしか対応していないライブラリを使うときは、この方法を使っています。

【Windows10/WSL Ubuntu】Python環境の使い方
Windows10でWSL(Windows Subsystem for Linux, Ubuntu)でPythonを使う方法についてまとめました。

【導入方法④】ブラウザアプリ

環境構築がうまく行かず、萎えてしまったら、ブラウザ上で使える実行環境「Google Colab」や「ideone.com」を試してみましょう。
ソフトのダウンロード、インストール、設定などは一切不要。firefoxやchromeなどのブラウザでPythonプログラムを実行できます。

【Python】Windows10にインストール(環境構築)
Windows7, 8, 10パソコンにPython環境をインストールして使えるようにする方法ついて紹介します。Windons上でPythonの開発環境を構築する方法は、「公式インストーラ」と「Pythonパッケージ」「WSL:Windo...

【MacOSX編】Pythonの開発環境構築

Mac環境でのPython環境構築はいくつか方法があります。
最も手軽なのは標準搭載されているPython2を使用する方法ですが、最近のPythonはバージョン3が主流なため、しっかりPythonプログラミングを学びたい方はPython3を追加でインストールする方法がおすすめです。
本ページではそれぞれの方法について紹介します。

動画解説版

<

h3>【方法①】標準搭載されているPython2を使用
Macでは、デフォルトでPython2系がインストールされています。
ちょっとしたPythonプログラミングの勉強などを行う場合はこれで十分です。

① 適当なテキストエディタで、以下の内容を記述したPythonファイル(test.py)を保存します。
■test.py

print "hello world" 

② ターミナルを開き、以下のコマンドを実行します。

$ python [Pythonファイルのパス]/test.py

※例えばダウンロードフォルダにtest.pyを保存した場合は「$ python /Users/ユーザー名/Downloads/test.py」となります。
パスを入力するのがめんどくさい場合は、pythonファイルをターミナルにドラッグ&ドロップするとパスが自動的に表示されます。

③ 実行して「hello world」と表示されたら無事にpythonファイルを実行できていることになります。

なお、標準でインストールされているPythonのバージョンは下記コマンドで確認できます。

$ python --version

python 2.7.10 

<

h3>【方法②】Python3をインストールして使用(初心者向け)
Pythonのバージョンは現在は3が主流です。
そのため、しっかりPythonを学んで使いたい場合は、Python.org(公式)よりPython3をインストールすることをおすすめします。

① 以下のURLを開き、最新バージョンの[Download]をクリックしてdmgファイルをダウンロードします。
https://www.python.org/downloads/

② ダウンロードしたdmgファイルを実行し、Pythonをインストールします。

③ 適当なテキストエディタで、以下の内容を記述したPythonファイル(test.py)を保存します。
■test.py

print("hello world") 

④ ターミナルを開き、以下のコマンドを実行します。

$ python [Pythonファイルのパス]/test.py

※例えばダウンロードフォルダにtest.pyを保存した場合は「$ python /Users/ユーザー名/Downloads/test.py」となります。
パスを入力するのがめんどくさい場合は、pythonファイルをターミナルにドラッグ&ドロップするとパスが自動的に表示されます。

⑤ 実行して「hello world」と表示されたら無事にpythonファイルを実行できていることになります。

なお、標準でインストールされているPythonのバージョンは下記コマンドで確認できます。

標準でインストールされているPythonのバージョンは下記コマンドで確認できます。

$ python --version

python 3.6.4 

<

h3>【方法③】Google Colab(オンラインサービス)を使う(初心者向け)
上の手段がうまくいかない、外部ライブラリの構築がめんどくさい、重い処理を走らせてマシンスペックが足りない場合などは、Google Colabという無料のクラウドサービスでサクッと環境構築する方法もあります。

下記事や動画を参考に是非お試しください。

【Python】Google Colabを使って30秒で開発環境を作ろう
無料のクラウドサービス「Google Colab」を用いて、30秒でPythonの開発環境を構築する方法についてまとめました。

<

h3>【方法④】Homebrewを使用したインストール方法(中級者以上向け)
プログラミングに慣れている人は、Homebrewなどのパッケージ管理システムを使用して複数のバージョンを扱っています。
もし、複数のPythonのバージョンを管理したい場合は以下のような導入手順となります。

Xcodeの導入

MacにはデフォルトでPython環境がインストールされています。
しかし、システムの安全性や利便性等を考えると「homebrew」「pyenv」「virtualenv」を用いた仮想環境上でPython3をインストールし利用することをおすすめします。

①まず、App StoreからXcodeをインストールします。

関連記事
1 【Mac Mini】Xcodeのインストール手順

② ターミナルからXCodeのCommand Line Toolsをインストールします。

$ xcode-select --install 

Homebrewの導入

Homebrewは、「Apple が用意していないあなたの必要なものをインストール」するためのツールです。

①「公式サイト」に掲載されているインストール用のコマンドをコピーし、ターミナルで実行します。

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

※「Installation successful!」と表示されたら成功

②正常にHomebrewをインストールできたか確認する

$ brew doctor

pyenvの導入

pyenvは、Pythonのバージョンを切り替えるためのツールです。

export PYENV_ROOT=/usr/local/var/pyenv
if which pyenv > /dev/null; then eval "$(pyenv init -)"; fi 

② pyenvをインストールします。

$ brew install pyenv 
【MacOSX】Pythonのインストール方法
MacOSXにPython3をインストールする方法について紹介します。## 【はじめに】Mac環境でのPython環境構築Mac環境でのPython環境構築はいくつか方法があります。最も手軽なのは標準搭載されているPython2を...

【ブラウザ版】Google ColabでPythonの開発環境構築

Google Colabとは、プログラミング言語Pythonで機械学習ができるクラウドサービスです。
無料でGPU環境が使え、「TensorFlow」「Keras」「PyTorch」「Chainer」「OpenCV」等の外部モジュールが使えます。

クラウドサービスなので、Windows、Mac、LinuxなどのOSに依存せず、Chromeやfirefox等のブラウザさえ入れれば、Pythonプログラミングができます。
グラフィックスボードを備えたハイスペックなPCが不要で、開発環境構築の手間も省けるため、かなり便利なサービスです。

ただし、Google Colaboratoryでは以下の制約条件があります。

主な制約条件
1 ノートブックのサイズは最大20MB
2 ノートブックのセッションが切れてから90分経過すると、インスタンスの状態がすべてリセットされる【90分ルール】。
3 新しいインスタンスを起動してから12時間経過すると、インスタンスの状態がすべてリセットされる【12時間ルール】。

動画解説版

本ページの内容は動画でも紹介しています。

Google Colabの基本操作を下記に整理しました。

項目 説明
準備するもの ①ブラウザ(Chromeがおすすめ) ②Googleアカウント(無料)
ノートブックの作成 ①Googleのアカウントにログインし、「https://colab.research.google.com/」から「Google Colab」にアクセスします。
②[ノートブックを新規作成] → [Python3の新しいノートブック] をクリックします。
■詳細:ノートブックの作成手順
プログラム実行 ①[+ コード ]をクリックし、プログラム入力用のセルを追加します。
②追加されたセルにプログラムを記述します。
③[▶]ボタンをクリックします。すると、セルの下に実行結果が表示されます。
■詳細:プログラムの実行・保存
プログラム保存 ①画面右上の[v]ボタンをクリックします。
②上部メニューから[ファイル]→[保存]をクリックします。
■詳細:プログラムの実行・保存
ファイル名変更 ①上部メニューから[ファイル]→[名前の変更]をクリックします。
②すると、画面上部でノートブックのファイル名を変更できるようになります。
■詳細:ファイル名の変更
GPUの利用設定 ①ノートブック画面上部から[ランタイム] → [ランタイムのタイプを変更]をクリックします。
②[ハードウェアアクセラレータ]に[GPU]を選択して保存します。
■詳細:GPUの利用設定
ファイルのアップロード ■詳細:ファイルのアップロード
ライブラリの導入 ■詳細:各種ライブラリのインストール
【Python】Google Colabを使って30秒で開発環境を作ろう
無料のクラウドサービス「Google Colab」を用いて、30秒でPythonの開発環境を構築する方法についてまとめました。
【Python入門】使い方とサンプル集
Pythonとは、統計処理や機械学習、ディープラーニングといった数値計算分野を中心に幅広い用途で利用されている人気なプログラミング言語です。主な特徴として「効率のよい、短くて読みやすいコードを書きやすい」、「ライブラリが豊富なのでサクッと...
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