プログラミングで開発を始める際には、環境の構築で苦労することが多いです。
Pythonの開発環境には、ライブラリや便利な機能をパッケージングしたディストリビューションであるAnacondaが人気です。
また開発の際には必ずと言っていいほど、その開発用の仮想環境というものが必要となります。
Anacondaを使うと仮想環境が簡単に用意できるので、ぜひ身につけておきましょう。
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Anacondaのインストール
まずは下記のURLにアクセスして、Anacondaをインストールしましょう。
Anacondaのインストールはこちら
サイト上部のメニューから、「Products」の「Individual Edition」を選択します。
遷移先のページを下にスクロールしていくと各OSのインストーラのダウンロードリンクがあるので、自分の環境にあったものを選択しましょう。
クリックするとダウンロードが開始します。
ダウンロードが完了したら、インストーラを立ち上げましょう。
以降はWindowsでの進め方になります。
規約に同意して次に進みます。
AnacondaをWindowsの現在のユーザアカウントに対してのみ有効にする(Just Me)か、すべてのユーザアカウントに対して有効にする(All Users)かを選択します。
これは任意のものを選択して「Next」をクリックしてください。
続いてAnacondaのインストール先を選択します。
こだわりがなければ初期設定のままで問題ありません。
続いてインストール時のオプションを選択します。
ここでは「Add Anaconda3 to PATH environment variable」にチェックを入れました。
これにより、Anaconda以外の通常のターミナルなどでもPythonのプログラムを実行できるようになります。
「Install」をクリックすればAnacondaのインストールが開始されます。
インストールは数分で完了します。
インストールが完了したら、「Next」を押します。
「Next」を押します。
インストールが完了したので、「Finish」を押します。
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仮想環境の構築
仮想環境とは
アプリケーション開発においては様々なパッケージ(フレームワークやライブラリ)を利用することになります。
これらのパッケージは互いに依存関係にあり、バージョンの違いにより正常に動作しなくなってしまうことがよくあります。
例えば、Aというパッケージ(プログラム)は内部的にBとCというパッケージを利用しているとします。
このときAを使うためには、BとCが必要となります。
ただし、AというパッケージはVer.1.0のBとVer.2.0のCにしか対応していないとします。
これがパッケージ間の依存関係と呼ばれるもので、Ver.2.0のBを使用するとAがうまく動作しなくなってしまうかもしれません。
こういった環境の違いによる問題を防ぐためには、仮想環境を用います。
仮想環境とはコンピュータ上の閉鎖された環境のことで、コンピュータの本体環境を汚さずにプログラムなどのインストールすることができます。
仮想環境上のプログラムは本体に影響を及ぼさないため、本体と仮想環境で全く同じパッケージを違うバージョンで保持することができます。
アプリケーション開発における「綺麗な環境」を保つためにも、仮想環境に関する技術をマスターすることは必須となります。
仮想環境を構築する技術としては、仮想マシンと呼ばれるOSをコンピュータ上に構成することでコンピュータ内に別のコンピュータの環境を用意するものがよく使われています。
また最近では、仮想マシンよりも小さな単位でコンテナと呼ばれる環境を組み合わせて開発を行うDockerという技術がデファクトスタンダードになりつつあります。
Anaconda上ではこういったものを使わずとも簡単に仮想環境を立ち上げることができます。
Anaconda Navigatorによる環境の構築
Anaconda上では、condaコマンドを利用してパッケージのインストールなどの各種操作を行うことができます。
しかしCLI(コマンドによって操作を行うインタフェース)に慣れていない人からすれば、敷居が高く感じられるでしょう。
そこで、AnacondaではAnaconda Navigatorと呼ばれるGUI(ボタンなどによって操作を行うインタフェース)が用意されています。
Anacondaをインストールしていれば、Anaconda Navigatorも併せてインストールされているはずなので、起動してみましょう。
左側のメニューにある「Environments」をクリックすれば、仮想環境の操作を行うことができます。
「Environments」サブメニュー下部の「Create」を押下すると、新しい環境を作成することができます。
環境の設定を行うウィンドウが現れるので「Nama」に任意の環境名を入力し、「Create」をクリックします。
Python(R言語を選択することも可)のバージョンを変更することもできます。
次のように新しい環境を用意することができました。
試しに、PythonのWeb開発フレームワークであるDjangoをインストールしてみましょう。
用意した環境にDjangoをインストールします。
右側のパネル上部のドロップダウンメニューから「Not installed」を選択し、検索バーに「django」と入力します。
検索結果から「django」のチェックボックスにチェックを入れ、下部の「Apply」をクリックします。
うまく検索されない場合は、検索バー横の「Update index…」をクリックしてみてください。
「Apply」をクリックすると、依存関係にあるパッケージを自動的に補完してインストールが開始されます。
これで新しい環境内にDjangoがインストールされ、開発の準備が整いました。
別のパッケージが必要となれば、 Anaconda Navigatorから追加でインストールしましょう。
Anaconda Promptによる環境の構築
前述したAnaconda NavigatorはGUIツールでしたが、慣れてしまえばコマンドのほうが速く操作できます。
Anaconda Prompt上でコマンドを実行することで環境を構築する手順を見ていきましょう。
Anaconda Promptを起動すると、コマンドプロンプトと似た黒い画面が現れます。
コマンドラインの左側には、現在アクティブな状態の環境名が表示されています。
初期状態で環境は「base」という名前になっています。
次のコマンドでAnaconda上に存在する環境の一覧とアクティブな環境の確認ができます。
(base) C:\>conda info -e
# conda environments:
#
base * C:\Users\user\anaconda3続いて新しい環境を作成します。
sample-envの部分は任意の環境名にしましょう。
途中で必要なパッケージのインストールへの同意を求められる場合があるので、yを入力して続行してください。
(base) C:\>conda create -n sample-env python
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
...
Proceed ([y]/n)? y
...
doneまた環境構築時にpythonのバージョンを指定したい場合には、次のように書きましょう。
(base) C:\>conda create -n sample-env python=バージョン次にactivateコマンドで作成した環境を有効化します。
(base) C:\>activate sample-env
(sample-env) C:\>conda info -e
# conda environments:
#
base C:\Users\user\anaconda3
sample-env * C:\Users\user\anaconda3\envs\sample-env現在の環境にインストールされているパッケージのリストを確認するには、conda listコマンドを使用します。
(sample-env) C:\>conda list
# packages in environment at C:\Users\user\anaconda3\envs\sample-env:
#
# Name Version Build Channel
ca-certificates 2021.7.5 haa95532_1
certifi 2021.5.30 py39haa95532_0
openssl 1.1.1k h2bbff1b_0
pip 21.2.3 py38haa95532_0
python 3.9.6 h6244533_0
setuptools 52.0.0 py39haa95532_0
sqlite 3.36.0 h2bbff1b_0
tzdata 2021a h5d7bf9c_0
vc 14.2 h21ff451_1
vs2015_runtime 14.27.29016 h5e58377_2
wheel 0.37.0 pyhd3eb1b0_0
wincertstore 0.2 py39h2bbff1b_0インストールしたいパッケージのバージョンを確認するには、conda searchコマンドを使います。
Django以外のパッケージについても同様のコマンドで確認ができます。
(sample-env) C:\>conda search django
Loading channels: done
# Name Version Build Channel
django 1.11.8 py27hd476221_0 pkgs/main
django 1.11.8 py35hd476221_0 pkgs/main
...
django 3.2.4 pyhd3eb1b0_0 pkgs/main
django 3.2.5 pyhd3eb1b0_0 pkgs/main環境にDjangoをインストールしてみましょう。
Proceed?と続行を尋ねられた場合はyを入力してエンターキーを押します。
(hello-app) C:\>conda install django
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: doneこのようにして仮想環境上に開発環境を整えることができました。
まとめ
プログラミングで開発を行う際には、その環境構築で躓くことが多いです。
Anacondaを使えば、Pythonにおける開発環境を簡単に構築することができます。
Anacondaの仮想環境は、Anaconda NavigatorからGUIを使って視覚的に用意することができます。
必要となるパッケージを検索し、それをApplyするだけでパッケージ間の依存関係を解決して環境を整えてくれます。
更にAnaconda Promptを使えばより手軽にコマンドを用いて環境を構築したり切り替えたりできます。
Pythonで開発を行うならば覚えておいて損はないものですので、ぜひ身につけておきましょう。
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