Pythonの導入【環境構築】

環境の設定方法は説明しません。どんな環境を作るかだけ

　環境構築方法は調べればいくらでも出てくるため、此処ではどの程度の環境構築をすれば良いかだけ書きます。

但しネットで調べる際は、紹介されている環境構築方法が何時の物かを注意してください。

　例えばMacで言えば、2020年にデフォルトシェルが bash から zshに変更されているので、パスの記述がbashになっている方法は使えない可能性があります。

それぞれ専用の環境を…とか考えなくて良い!!

　もちろん、チームを組んで行うとか、商用利用のために開発するみたいな場合は、プログラムやプロジェクトごとにそれ専用の仮想環境を構築する必要があります。

　でないと、バージョン変更によって変更された処理方法で、プログラムが動かなくなることがありますから。

　ですが、少なくともPyhonの初心者がそんな物を作る必要はありません。

　そう言う心配は、それこそ本格的に何らかのアプリを作り始めるとか、Python3シリーズがPython4に切り替わりそう…という時になってから考えれば良いです。

　取りあえず、プログラム書いたらそれが実行できる環境さえ作れたら良いんです。

　そして、『万一何らかの理由で上手く動作しなくなれば、その環境を綺麗に削除し元に戻せるようにする』ことが出来るなら十分なんです。

参考として、現在の自分が使用している状況を

　プログラミングを始めよう！ーーと考えている人には言うまでも無いことかも知れませんが、OSには複数種類があります。

デスクトップのOSで主なのは

• 最も一般的であろう、Windows。
• クリエイターとかで有名？今ならiPhoneとの連携でか？Mac。
• 無料でもここまで出来る。むしろ、だからこそここまで出来る。理系の大学生なら触った人もそれなりに居るか？Linux。

あたりだろうか。

　環境構築方法は、OSによって微妙に違います。

　ちなみに、自分が主に使用するマシンはMac。

　重い処理とか、Windowsでもきちんと動くか確認する際Windowsを使用しています。（大概はMacで十分だったから殆ど使わないけど）

　Macをメインで使うようになった理由は、Homebrewとpyenvが便利だったからですね。

　更新失敗とかで環境が変になったら、pyenvで丸ごとその環境を消して作り直す…なんてことをしてました。

　また、コード エディターとしては、VSCodeを使用しています。

　拡張機能が豊富で、単に書くのは勿論、Jupyterという開発環境も同時に使用できるというのが気に入っているからですね。

どの程度のことをしたいのか、で用意する環境は変わる

　Pythonには沢山のライブラリがあります。

　ライブラリというのは、ある処理を補助するために他の人が作ってくれたプログラム群…かな？

　とにかく、これを利用すると、作るのが楽になる部分が沢山あります。

　そしてライブラリは大きく分けると、Python導入に含まれている標準ライブラリと、外部から新たにダウンロードする必要のある外部ライブラリがあります。

　この外部ライブラリには、有用な物が沢山あります。

　でも、単純な物を作るには必要ありません。

　所謂データの分析とか、深層学習とか、AIを作るのにはあった方が便利でしょう。

　逆に言えば、そう言ったのをしないなら恩恵はあまり無いと思われます。

　簡単なボードゲームやノベルゲーム位なら、標準ライブラリだけで作れます。

　なので、とりあえずこの辺りまでを目指しているなら、外部ライブラリの採用は後回しにしても大丈夫と思います。

　先ずはなにをしたいのか。何を作りたいのか。

　これらを考えて、環境構築をするようにした方が良いでしょう。

　標準ライブラリで十分な作業なら、もしくは現在使いたい外部ライブラリが特にないならばPythonの導入と、VSCodeとJupytor使えるようにすれば十分です。

　一方で、がっつりとやりたい、という人にはanacondaのインストールをお勧めします。

　こちらを導入すれば、有名な外部ライブラリは一通りインストールされるため、『まだ特に使うライブラリは決まってないけれど、取りあえず一通り使えるようにしておきたい』という場合便利だからです。

　使いたい外部ライブラリが既に決まっているならばminicondaを使うのも良いと思います。

　でも、やっぱり最初はanacondaの方が良いと個人的には思っています。
　anaconda導入時に付いてくるanaconda navigatorがなにげに便利だったり、統合開発環境(IDE)であるJupyterLabやSpyderが入っていたり、プログラミング言語「R」も入っていたり。

　そしてなによりanaconda入れておけば、環境構築が殆ど終わったような物。此処で苦労することはほとんどないので。

　ただ、やはりanacondaは容量が大きい（数GBある）ため、元々容量の少ないパソコンを使用している人には厳しいかも知れません。

　さて、だいたいどのような環境を構築するか分かれば、環境構築しましょう。

Pythonのみで行うのか

anaconda + Pythonで行うのか

それとも、他の方法で行うのか。

　因みに今はDockerを使って環境構築するのが流行ってきていますが、

　個人で、そして一つのマシンで行うなら、別に必要無いです。

　････というか、あれもこれも一緒に始めると、訳わかんなくなるし。

最後に

　環境ができれば、早速コードを書き始めよう！

　と言いたいところですが、コードを書き始める前に、そのコードを保存する作業フォルダを作っておきましょう。

　メモ帳のようなテキストエディタを使うなら問題ありませんが、VSCodeとか、Jupyterを使う場合、隠しファイルもその場所に同時に作成されます。

　なので後でファイルを移動する際、初めから作業フォルダを作っておけば、それごと移動すれば良いだけなので便利です。