Pythonを始める！OS別インストール方法と環境構築の基本

Pythonを始めたいけど、何から手を付けたらいいかわからない…」「インストールでつまづきたくない！」

そんなあなたの不安を解消するため、この記事ではPythonのインストールから、開発環境の準備まで、OS別に分かりやすく解説します。

Windows、Mac、LinuxそれぞれのOSに対応した最新情報を基に、スムーズなPython学習への第一歩を踏み出しましょう！

Pythonインストール：Windows編

公式サイトからのダウンロードとインストーラーの実行

WindowsにPythonをインストールする最も標準的な方法は、Pythonの公式サイトからインストーラーをダウンロードし、実行することです。

まず、Python公式サイトにアクセスし、最新の安定版インストーラーをダウンロードしてください。通常、トップページの「Downloads」セクションから、お使いのOSに適したバージョン（Windows 64-bit installerなど）を選択します。

ダウンロードしたインストーラーファイルを実行すると、インストールウィザードが起動します。ここで「Add Python to PATH」というチェックボックスに必ずチェックを入れることが非常に重要です。この設定により、コマンドプロンプトやPowerShellからpythonコマンドを直接実行できるようになり、後の開発作業が格段にスムーズになります。

さらに「Customize installation」を選択すると、pip（Pythonのパッケージインストーラー）やIDLE（シンプルな統合開発環境）など、追加でインストールするコンポーネントを選択できます。特別な理由がない限り、推奨される設定のままで問題ありません。インストールが完了したら、指示に従ってウィザードを閉じます。

（参考情報より）

PATH設定の重要性と手動設定（もし忘れたら）

前述の「Add Python to PATH」のチェックは、PythonをWindows環境で効率的に利用するために非常に重要なステップです。

PATHとは、オペレーティングシステムが実行可能ファイル（この場合はPythonインタプリタ）を探しに行くディレクトリのリストです。PATHにPythonのインストールパスが含まれていないと、コマンドプロンプトやPowerShellでpythonと入力しても「’python’ は、内部コマンドまたは外部コマンド、操作可能なプログラムまたはバッチ ファイルとして認識されていません。」といったエラーが表示され、Pythonを実行できません。

もしインストール時にチェックを入れ忘れてしまった場合でも、後から手動でPATHを設定することが可能です。具体的には、システムの「環境変数」設定を開き、システム変数またはユーザー変数の「Path」エントリに、Pythonの実行ファイル（例: C:\Users\YourUser\AppData\Local\Programs\Python\Python39 や C:\Users\YourUser\AppData\Local\Programs\Python\Python39\Scripts）へのパスを追加する必要があります。この作業は少し複雑に感じられるかもしれませんが、「Windows Python PATH 手動設定」などのキーワードで検索すれば、詳しい手順が多数見つかります。

PATH設定は、Pythonだけでなく多くの開発ツールを使う上で必須の知識となるため、この機会にぜひ理解を深めておきましょう。

インストール後の確認とトラブルシューティング

Pythonのインストールが完了したら、正しく動作するかを確認しましょう。確認は非常に簡単です。

まずは、コマンドプロンプトまたはPowerShellを開きます。次に、以下のコマンドを入力して実行してください。

python --version

もしインストールが正常に完了し、PATHが正しく設定されていれば、インストールしたPythonのバージョン情報（例: Python 3.9.7）が表示されます。バージョンが表示されない場合は、PATH設定が正しく行われていない可能性が高いです。

よくあるトラブルとして、先述のPATHが通っていない問題以外にも、複数のPythonバージョンがインストールされていて意図しないバージョンが起動してしまうケースがあります。Windowsでは、Python Launcher (py.exe) を利用することで、特定のバージョンを指定して実行できます（例: py -3.9 --version）。

もし問題が解決しない場合は、一度Pythonをアンインストールし、再度「Add Python to PATH」に注意してインストールをやり直すのが最も手軽な解決策となることもあります。公式サイトのインストーラーは、安定性と信頼性が高いため、ほとんどの場合スムーズにインストールできるはずです。

（参考情報より）

Pythonインストール：Mac編

Homebrewを利用した簡単なインストール

macOSでPythonをインストールする最も推奨される方法の一つが、Homebrewというパッケージマネージャーを利用することです。

HomebrewはmacOS用の非常に便利なパッケージマネージャーで、コマンド一つで様々なソフトウェアのインストールや管理を簡単に行うことができます。まだHomebrewをインストールしていない場合は、公式ウェブサイトの指示に従ってターミナルで一行コマンドを実行し、先にHomebrewを導入してください。

Homebrewのインストールが完了したら、ターミナルを開き、以下のコマンドを実行するだけでPythonの最新安定版をインストールできます。

brew install python

このコマンドを実行すると、Homebrewが自動的にPython本体とその依存関係をダウンロードし、適切にインストールしてくれます。HomebrewはPATHの設定も自動で行ってくれるため、手動で環境変数をい設定する手間が省ける点も大きなメリットです。

インストール後は、他のOSと同様にターミナルでpython3 --version（Homebrewは通常python3としてインストールします）と入力して、バージョン情報が表示されるか確認してください。Homebrewを使えば、Pythonのアップデートもbrew upgrade pythonコマンドで簡単に行えます。

（参考情報より）

公式サイトからのインストーラー (.pkg) でのインストール

Homebrewを使用しない、または使用したくない場合は、Windowsと同様にPython公式サイトからmacOS用のインストーラーをダウンロードして利用することも可能です。

Python公式サイトの「Downloads」セクションから、macOS向けの最新安定版（通常はmacOS 64-bit installerやmacOS 64-bit universal2 installerなど）をダウンロードします。ファイル形式は.pkgとなります。

ダウンロードした.pkgファイルを実行すると、macOS標準のインストーラーが起動します。画面の指示に従って「続ける」をクリックし、ライセンス契約に同意してインストールを進めてください。インストール先を選択する画面では、特別な理由がない限りデフォルトのままで問題ありません。

この方法でインストールされたPythonは、通常/usr/local/binや/Library/Frameworks/Python.frameworkのようなシステムパスに配置されます。インストールが完了したら、ターミナルを開き、python3 --versionコマンドで正しくインストールされたかを確認してください。

公式サイトからのインストーラーは、Python本体と基本的なツール（pipなど）を直接システムに導入したい場合に適しています。しかし、複数のPythonバージョンを管理したい場合は、Homebrewや後述のバージョン管理ツールの方が柔軟性に富んでいます。

（参考情報より）

macOS固有の注意点とバージョン管理

macOSには、システムの安定性のため、以前からPythonの古いバージョン（Python 2系）がプリインストールされていることがありました。しかし、macOS Catalina以降ではPython 2は含まれていません。それでも、新しくPython 3をインストールする際には、システムが使用するPythonと、あなたが開発に使うPythonを明確に区別することが重要です。

Homebrewや公式サイトのインストーラーでPython 3をインストールした場合、通常はpython3コマンドでアクセスできるようになります。しかし、PATHの優先順位によっては、意図しないバージョンのPythonが呼び出されてしまうこともあり得ます。これを避けるためにも、常にpython3コマンドを使用する癖をつけるか、環境変数を適切に設定することが推奨されます。

より高度なPythonバージョン管理を行いたい場合は、pyenvのようなツールが非常に役立ちます。pyenvを使用すると、プロジェクトごとに異なるPythonバージョンを簡単に切り替えることができ、依存関係の衝突を効果的に防ぐことができます。複数のPythonプロジェクトを手がける予定がある場合は、pyenvの導入も検討してみる価値があります。

macOSは開発者にとって非常に使いやすいOSですが、OSのバージョンアップに伴う変更点には注意し、常に最新の情報を確認しながら環境を構築しましょう。

Pythonインストール：Linux (Ubuntu) 編

aptパッケージマネージャーを使ったインストール

Linuxディストリビューションの中でも特に人気のあるUbuntuでは、aptというパッケージマネージャーを利用してPythonを簡単にインストールできます。

まず、ターミナルを開き、以下のコマンドを実行してパッケージリストを最新の状態に更新します。

sudo apt update

次に、Python 3をインストールします。多くのLinuxシステムでは、pythonコマンドがPython 2を指している場合があるため、明示的にpython3をインストールすることが重要です。

sudo apt install python3

このコマンドにより、Python 3とその基本的な依存関係がシステムに導入されます。Pythonのパッケージ管理ツールであるpipも同時にインストールしておくことをお勧めします。これは以下のコマンドで行えます。

sudo apt install python3-pip

インストールが完了したら、python3 --versionとpip3 --versionを実行して、それぞれ正しくインストールされたかを確認してください。aptを使ったインストールは、最も一般的で安定しており、セキュリティアップデートもディストリビューションによって管理されるため、初心者から上級者まで広く推奨される方法です。

（参考情報より）

ソースコードからのビルド（上級者向け）

ほとんどのユーザーにとってaptなどのパッケージマネージャーを使ったインストールで十分ですが、特定の理由でPythonをソースコードからビルドしてインストールすることも可能です。これは主に以下のような場合に検討されます。

• 最新のリリース版や開発版など、公式リポジトリにないPythonバージョンを使用したい場合。
• 特定のコンパイルオプションを適用して、パフォーマンスを最適化したい場合。
• システム全体のPython環境を汚染せず、独立したPython環境を構築したい場合（この場合はvenvやpyenvと併用するのが一般的です）。

ソースコードからのビルドは、以下の大まかな手順で行われます。

1. 必要なビルドツールやライブラリ（build-essential, zlib1g-dev, libffi-devなど）をインストールします。
2. Python公式サイトから対象バージョンのソースコードをダウンロードし、展開します。
3. 展開したディレクトリに移動し、./configureコマンドでビルドの設定を行います。
4. makeコマンドでコンパイルし、sudo make altinstall（システムPythonを上書きしないため）またはmake installでインストールします。

この方法は複雑で、システムに予期せぬ影響を与える可能性もあるため、プログラミング経験が豊富な上級者向けであり、一般的な開発環境構築には推奨されません。

（参考情報より）

仮想環境の活用とパッケージ管理の基本

Linux環境では、仮想環境の活用が特に重要です。これは、システムにデフォルトでインストールされているPythonや、aptでインストールしたPythonを、システム全体の動作に影響を与えずに安全に利用するためです。

Pythonで開発を行う際、各プロジェクトで必要となるライブラリやそのバージョンは異なります。グローバル環境（システム全体）に全てのライブラリをインストールしてしまうと、異なるプロジェクト間でライブラリのバージョンが衝突したり、システムが不安定になったりするリスクがあります。そこで、仮想環境を利用してプロジェクトごとに独立したPython環境を構築します。

Python 3.3以降では、標準ライブラリとしてvenvモジュールが提供されており、これを使って簡単に仮想環境を作成できます。例えば、my_projectというプロジェクトで仮想環境を作成するには、プロジェクトのルートディレクトリで以下のコマンドを実行します。

python3 -m venv my_project_env

次に、この仮想環境を「アクティベート」（有効化）します。

source my_project_env/bin/activate

アクティベートされると、ターミナルのプロンプトの先頭に仮想環境名が表示され、この環境内でpipを使ってインストールしたパッケージは、他のプロジェクトやシステム全体に影響を与えなくなります。これで、必要なPythonパッケージをpip install で自由にインストールできます。

（参考情報より）

インストール後の確認方法と活用

インストール成功の確認とPythonの基本操作

Pythonのインストールが完了したら、まずは正しく導入されたかを確認することが最優先です。どのOSでも共通の確認方法は、コマンドラインツール（WindowsならコマンドプロンプトやPowerShell、macOSやLinuxならターミナル）でバージョン情報を表示することです。

python --version

または、Python 2とPython 3が混在している可能性のある環境では

python3 --version

と入力し、エンターキーを押します。インストールしたPythonのバージョン番号（例: Python 3.10.2）が表示されれば、インストールは成功です。

次に、Pythonのインタラクティブシェル（REPL: Read-Eval-Print Loop）を起動してみましょう。これは、短いPythonコードをその場で実行し、結果をすぐに確認できる便利なツールです。

python

または

python3

と入力してエンターキーを押すと、>>>というプロンプトが表示されます。ここで簡単なPythonコードを入力してみましょう。

print("Hello, Python!")
2 + 3

それぞれのコードの実行結果がすぐに表示されるはずです。シェルを終了するには、exit()と入力してエンターキーを押すか、WindowsではCtrl+Z、macOS/LinuxではCtrl+Dを押します。

（参考情報より）

仮想環境の作成と管理

Python開発において、仮想環境の利用はもはや必須と言えるでしょう。仮想環境とは、プロジェクトごとに独立したPython実行環境を作成する仕組みです。これにより、各プロジェクトが必要とするPythonのバージョンや外部ライブラリのバージョンを個別に管理でき、依存関係の衝突やシステム全体のPython環境への影響を防ぐことができます。

Python 3.3以降では、標準モジュールとしてvenvが提供されており、これを使えば誰でも簡単に仮想環境を作成できます。

1. 仮想環境の作成:
   プロジェクトのルートディレクトリで、以下のコマンドを実行します。my_project_envは仮想環境の名前で、任意の名称を設定できます。

   python -m venv my_project_env

   このコマンドを実行すると、指定した名前のディレクトリ（例: my_project_env）が作成され、その中に新しいPythonインタプリタとpipがコピーされます。

2. 仮想環境のアクティベート（有効化）:
   作成した仮想環境を有効にするには、以下のコマンドを実行します。OSによってコマンドが異なります。
   • Windows:

     .\my_project_env\Scripts\activate

   • macOS/Linux:

     source my_project_env/bin/activate

   アクティベートが成功すると、コマンドプロンプトやターミナルの行頭に仮想環境名が表示され、現在その環境がアクティブであることを示します。

3. 仮想環境のディアクティベート（無効化）:
   仮想環境から抜けるには、以下のコマンドを実行します。

   deactivate

仮想環境を適切に利用することで、複数のプロジェクトを同時に進行しても、それぞれの環境がクリーンに保たれ、開発効率が向上します。

（参考情報より）

pipによるパッケージ管理の基礎

Python開発の魅力の一つは、豊富な外部ライブラリ（パッケージ）の存在です。これらのライブラリを簡単にインストール・管理するために使われるのが、pipというパッケージ管理システムです。

pipは、Python Package Index (PyPI) に登録されている数多くのパッケージを、シンプルなコマンドでインストール、アンインストール、管理することができます。仮想環境をアクティベートした状態でpipコマンドを使用すれば、その仮想環境内にのみパッケージがインストールされるため、環境の分離が保たれます。

主なpipコマンド：

• パッケージのインストール:

  pip install 

  例: データ分析ライブラリのPandasをインストールする場合

  pip install pandas

• インストール済みパッケージの一覧表示:

  pip list

• パッケージのアンインストール:

  pip uninstall 

• プロジェクトの依存関係の一括インストール:
  プロジェクトに必要なパッケージとそのバージョンをrequirements.txtファイルに記述し、一括でインストールできます。

  pip install -r requirements.txt

また、データサイエンスや機械学習分野でよく利用されるものとして、AnacondaというPythonディストリビューションがあります。Anacondaは、NumPyやPandas、Jupyter Notebookなど、データサイエンスに必要な主要なライブラリやツールを最初からまとめてインストールしてくれるため、これらの分野を学ぶ初心者にとっては非常に手軽な選択肢となります。ただし、汎用的なWeb開発などにはオーバースペックとなる場合もありますので、用途に応じて選択しましょう。

（参考情報より）

VSCodeでPython開発を快適にする設定

VSCodeのインストールと日本語化

Python開発を始めるにあたり、適切なコードエディタを選ぶことは非常に重要です。多くの開発者に支持されているのが、Visual Studio Code (VS Code)です。

VS CodeはMicrosoftが開発している軽量ながら高機能なコードエディタで、豊富な拡張機能、Gitとの統合、デバッグ機能など、開発を快適にするための機能が充実しています。

まずはVS Codeをインストールしましょう。公式サイトhttps://code.visualstudio.com/から、お使いのOSに合ったインストーラーをダウンロードし、画面の指示に従ってインストールしてください。

インストール後、VS Codeを起動するとデフォルトでは英語表示になっています。日本語で利用したい場合は、以下の手順で日本語化拡張機能をインストールします。

1. VS Codeの左側にあるアクティビティバーから「Extensions」（拡張機能）アイコン（四角が重なったようなアイコン）をクリックします。
2. 検索バーに「Japanese Language Pack」と入力し、検索結果に表示される「Japanese Language Pack for Visual Studio Code」をインストールします。
3. インストール後、VS Codeを再起動すると、メニューやUIが日本語表示に切り替わります。

これで、より親しみやすい環境で開発を始める準備が整いました。

（参考情報より）

Python拡張機能の導入と基本的な設定

VS CodeでPython開発を快適に行うためには、公式のPython拡張機能の導入が不可欠です。この拡張機能は、Pythonコードのシンタックスハイライト、コード補完（IntelliSense）、デバッグ、仮想環境の自動認識など、Python開発に必要な多くの機能を提供します。

拡張機能ビュー（左側のアクティビティバー）で「Python」と検索し、Microsoftが提供しているPython拡張機能をインストールしてください。

インストール後、VS Codeの重要な設定としてPythonインタープリターの選択があります。これは、VS CodeがどのPython環境を使ってコードを実行するかを指定するものです。仮想環境を利用している場合は、その仮想環境内のPythonインタープリターを選択する必要があります。

VS Codeのコマンドパレット（Ctrl+Shift+P または Cmd+Shift+P）を開き、「Python: Select Interpreter」と入力して実行します。すると、検出されたPython環境のリストが表示されるので、利用したい仮想環境やシステムにインストールしたPythonのパスを選択します。これにより、VS Codeがその環境に合わせたコード補完やリンティングを提供してくれます。

さらに、コードの品質を保つために、フォーマッター（コードの自動整形）やリンター（コードの構文チェック）を設定することも推奨されます。例えば、フォーマッターとして「Black」、リンターとして「Pylint」や「Flake8」などを設定すると、コードを記述するたびに自動で整形されたり、潜在的な問題を指摘してくれたりします。これらの設定は、VS Codeの設定（Ctrl+, または Cmd+,）から行えます。

また、ファイルの自動保存設定（File > Auto Save）を有効にしておくと、こまめな保存忘れがなくなり、安心して開発に集中できます。

（参考情報より）

デバッグ機能と便利なショートカット、GitHub連携

VS Codeは、単なるコードエディタではなく、統合開発環境（IDE）に匹敵する多機能性を持っています。その中でも特に強力なのがデバッグ機能です。

デバッグ機能を使えば、コードの実行を途中で一時停止させ（ブレークポイント）、その時点での変数の値を確認したり、コードの実行をステップごとに進めたりすることができます。これにより、バグの原因を効率的に特定し、解決に導くことが可能です。

Pythonファイルを開いた状態で、デバッグビュー（左側のアクティビティバーにある虫のアイコン）を選択し、緑色の「Run and Debug」ボタンを押すか、F5キーを押すだけでデバッグが開始されます。ブレークポイントは、コード行の左側をクリックするだけで簡単に設定できます。

また、開発効率を飛躍的に向上させるのが、VS Codeの便利なショートカットです。例えば、Ctrl+Shift+P（またはCmd+Shift+P）で開くコマンドパレットは、VS Codeのほぼ全ての機能にアクセスできる万能ツールです。Ctrl+@（またはCmd+@）で統合ターミナルを開くこともでき、エディタ内でコマンド実行が完結します。

さらに、VS CodeはGitおよびGitHubとの連携機能も非常に充実しています。ソース管理ビュー（左側のアクティビティバーにある3つの丸が繋がったアイコン）を使えば、ファイルの変更履歴の確認、コミット、プッシュ、プルといったバージョン管理操作をGUIで直感的に行えます。GitHubの拡張機能を追加すれば、よりシームレスな連携も可能です。

これらの機能を活用することで、Python開発をより快適かつ効率的に進めることができるでしょう。

（参考情報より）

補足: プログラミング経験がなく、まずPythonを試してみたい場合は、Google Colaboratoryのようなクラウド環境を利用することで、ローカルPCへのインストールなしにWebブラウザ上でPythonを実行できます。本格的な開発の前に、気軽にPythonに触れてみたい方にはおすすめの方法です。（参考情報より）

この記事を通じて、Pythonのインストールから開発環境の基本的な構築まで、具体的なステップと注意点を学ぶことができたでしょうか。Pythonは非常に強力で多用途な言語です。今回構築した環境を足がかりに、ぜひ様々なプロジェクトに挑戦し、Pythonプログラミングの世界を楽しんでください！