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この記事の要点

Python のインストールは 公式インストーラー (python.org) が王道。 macOS/Linux は pyenv で複数バージョン管理が便利 プロジェクト毎の隔離環境は python -m venv env が標準。 サードパーティ不要 パッケージ管理: pip + requirements.txt がシンプル。 モダンには poetry / pipenv + pyproject.toml データサイエンス用途は Anaconda / Miniconda。 ただし 2020 年以降は商用利用ライセンス注意 → Miniforge が無料代替 IDE は VS Code (Python 拡張) か PyCharm。 インタプリタを venv のものに切り替えるのがハマりポイント

Python 本体のインストール

OS	推奨方式	備考
Windows	公式インストーラー (python.org) または Microsoft Store	「Add python.exe to PATH」必ずチェック
macOS	pyenv 経由、または公式インストーラー	システム Python (2.7/3.x) は使わない
Linux	ディストリ標準 + pyenv	システム Python は OS が使うので別途
データサイエンス	Miniforge / Anaconda	NumPy / SciPy のビルド済バイナリ取得

Windows 公式インストーラー

# https://www.python.org/downloads/ から DL
# python-3.12.x-amd64.exe を実行

# インストール時のチェック:
#   ☑ Add python.exe to PATH      ← 必須
#   ☑ Install pip
#   ☑ tcl/tk and IDLE
#   ☑ Python test suite
#   ☑ py launcher (for all users)

# 確認
python --version
pip --version
where python

macOS / Linux で pyenv

# macOS (Homebrew)
brew install pyenv

# Linux
curl https://pyenv.run | bash

# .bashrc / .zshrc に追加
export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"

# 利用可能バージョン一覧
pyenv install --list | grep " 3\."

# インストール
pyenv install 3.12.1
pyenv install 3.11.7

# グローバル設定
pyenv global 3.12.1

# プロジェクト毎の設定（.python-version が作られる）
cd myproject
pyenv local 3.11.7

仮想環境: venv (標準)

プロジェクト毎にパッケージを隔離するのが Python の基本作法です。 Python 3.3+ に venv が標準同梱されているため、サードパーティ不要。

# 仮想環境を作成（フォルダ名 env / venv / .venv が慣習）
python -m venv env

# 有効化 (Linux / macOS)
source env/bin/activate

# 有効化 (Windows PowerShell)
.\env\Scripts\Activate.ps1

# 有効化 (Windows cmd)
env\Scripts\activate.bat

# 確認（プロンプトに (env) が付く）
(env) $ which python
/path/to/myproject/env/bin/python

# パッケージインストール
(env) $ pip install requests django

# 抜ける
(env) $ deactivate

requirements.txt と pyproject.toml

方式	ファイル	メリット	デメリット
pip + requirements.txt	requirements.txt	シンプル、標準	依存解決が弱い、ロックファイル無し
pipenv	Pipfile / Pipfile.lock	ロックファイル、開発依存分離	開発が緩慢
poetry	pyproject.toml / poetry.lock	モダン、ビルド/公開も統合	独自仕様
conda	environment.yml	非 Python パッケージも管理	専用 channel 依存
uv (新興)	pyproject.toml	Rust 製で超高速	2024 年登場、まだ若い

requirements.txt の典型

# requirements.txt
Django==4.2.7
djangorestframework==3.14.0
psycopg2-binary>=2.9
requests~=2.31.0     # 2.31.x まで許容
# == 完全一致 / >= 以上 / ~= 互換アップデート

# 現在の環境を保存
pip freeze > requirements.txt

# 別環境で再現
pip install -r requirements.txt

# 開発用依存を分けるなら
# requirements.txt        本番
# requirements-dev.txt    開発（pytest, black 等）
pip install -r requirements-dev.txt

poetry の典型

# インストール
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

# プロジェクト初期化
poetry new myproject
cd myproject

# 依存追加（pyproject.toml に自動記録）
poetry add django
poetry add --group dev pytest black

# 仮想環境で実行
poetry run python manage.py runserver
poetry shell                    # シェル起動

# ロックファイルから再現
poetry install

Anaconda / Miniconda / Miniforge

NumPy / SciPy / pandas / scikit-learn 等を一括導入したい場合に便利。 ただし 2020 年に商用ライセンス変更があり、 200 名超え組織での Anaconda 商用利用は有償化されました。 個人/学術は引き続き無料。

製品	概要	商用利用
Anaconda Distribution	フル、 GUI Navigator 付	200 名超は有償
Miniconda	conda + Python のみ最小	同上（defaults チャネル使用時）
Miniforge	conda-forge ベースの軽量版	完全無料
Mambaforge	Miniforge + 高速ソルバー mamba	完全無料

# 環境作成
conda create -n myenv python=3.11

# 有効化
conda activate myenv

# パッケージ追加
conda install numpy pandas scikit-learn
conda install -c conda-forge jupyterlab

# pip 併用も可能（基本は conda 優先）
pip install some-pip-only-pkg

# 環境エクスポート
conda env export > environment.yml

# 再現
conda env create -f environment.yml

IDE 設定 (VS Code / PyCharm)

VS Code

1. 拡張機能「Python」（Microsoft 製）をインストール
2. Ctrl + Shift + P → Python: Select Interpreter
3. venv の python.exe を選択（例: ./env/bin/python）
4. .vscode/settings.json に保存される
5. linter は ruff、 formatter は black 推奨

// .vscode/settings.json
{
  "python.defaultInterpreterPath": "./env/bin/python",
  "python.analysis.typeCheckingMode": "basic",
  "[python]": {
    "editor.defaultFormatter": "ms-python.black-formatter",
    "editor.formatOnSave": true
  },
  "python.linting.enabled": true
}

PyCharm

• 新規プロジェクト作成時に 「New environment using: Virtualenv」選択
• 既存プロジェクトは Settings → Project → Python Interpreter → Add Interpreter
• Community 版でも venv / poetry / conda に対応

使い分けフローチャート

• Web 開発・自動化 → 公式 Python + venv + pip + requirements.txt（シンプル）
• OSS ライブラリ公開 → poetry + pyproject.toml（ビルド・公開まで一気通貫）
• データサイエンス・機械学習 → Miniforge + conda（C 拡張ビルド済）
• 速さ重視・モダン志向 → uv (Rust 製、 pip の 10〜100 倍速)
• 複数 Python バージョン切替 → pyenv + venv 併用

FAQ

Q: venv と virtualenv の違い？
A: virtualenv はサードパーティ製で歴史が古い。 Python 3.3+ で標準化したのが venv。 機能はほぼ同じ。 venv 推奨。

Q: Anaconda の代替は何？
A: 商用ライセンス回避なら Miniforge。 個人利用なら Anaconda のままで OK。

Q: requirements.txt と pyproject.toml は併用できる？
A: 可能。 poetry は poetry export -f requirements.txt で吐けます。 docker ビルド時に便利。