こんにちは！
本記事では、Windows 環境で Python を利用するためのいろいろな方法をご紹介します。
Python は、そのシンプルな文法と豊富なライブラリにより、Web開発からデータサイエンス、機械学習まで幅広い用途で使われています。
Pythonは Linux (UbuntuやRedHat) 環境で使われることが多いと思いますが、Windows環境でも十分に利用することができます。
今回は、公式サイトからのインストール方法や Microsoft Store、パッケージマネージャ、ディストリビューション、WSL、Docker、そして IDE 経由など、目的や環境に合わせた様々な手段を解説していきます。
また、必ずしも自分のパソコンにインストールしなくても、プログラミングの体験や最初の学習では、cloudでpythonを使うこともできますので、そちらについては別の記事にまとめます。
1. 公式サイトからのインストール
- 手順のポイント
- インストーラ実行時に「Add Python to PATH」にチェックを入れると、コマンドプロンプトや PowerShell で python コマンドを直接実行できます。
- pip が同梱されているため、追加パッケージのインストールも容易です。
2. Microsoft Store を利用する方法
Windows 10 以降では、Microsoft Store から Python をインストールする方法もあります。
メリット
- 自動更新機能があるため、最新のバージョンに簡単にアップデートできます。
- システムとの統合が進んでおり、設定もシンプルです。
注意点
- 一部の開発ツールや外部ライブラリとの互換性で、公式ディストリビューションとの違いが影響する場合があります。
Microsoft Store 版は、手軽に始めたい方に向いています。
3. パッケージマネージャを利用する方法
Windows 用のパッケージマネージャを活用することで、コマンド一つで Python のインストールやアップデートが可能です。
- Chocolatey
- Chocolatey は、Windows 向けのパッケージ管理システムです。以下のコマンドで Python をインストールできます。
- powershellコマンド
- choco install python
- Scoop
- Scoop は、シンプルなコマンドラインベースのパッケージマネージャです。以下のように実行して導入可能です。
- powershellコマンド
- scoop install python
これらのツールを使うと、他のソフトウェアとの連携もスムーズに行え、開発環境のセットアップが自動化される点が魅力です。
4. ディストリビューション・パッケージを利用する方法
ここでは、主なものをご紹介します。
Anaconda / Miniconda
- Anaconda
データサイエンスや機械学習に特化し、多数のライブラリが最初から同梱されています。
特に科学計算や統計処理の分野で人気です。
Anacondaのwindowsへの詳細インストール方法はこちらの記事を参照してみてください。 - Miniconda
Anaconda の軽量版で、必要なパッケージだけを後から追加する方式です。
自由度が高く、環境管理が容易なため、プロジェクトごとに異なる環境を構築する場合におすすめです。
conda を用いて仮想環境を構築でき、プロジェクト間の依存関係をしっかりと分離できます。WinPython / Portable Python
特に、社内環境などでソフトウェアのインストールが制限されている場合に有用です。
ActivePython
ActiveState 社が提供する ActivePython は、企業向けのサポートや追加ツールが充実しており、商用利用や大規模プロジェクトに適しています。
PyPy
PyPy は、JIT（Just-In-Time）コンパイルを採用した高速な Python 実装です。
処理速度を重視するアプリケーションで検討する価値があります。
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