Pythonの環境構築方法のまとめ (Mac)
概要
Pythonを使ってみたい！と言ってもPythonの環境構築方法には色々あり混乱しがちなのでまとめる。主にMacについてまとめる。
Pythonの種類
Pythonには2系と3系の２種類が存在する。
- 2系：古いソフトウェアを使う場合、2系でないと動かないときもある。
- 3系：一般的に広く使われている。機械学習ライブラリも豊富。
また、さらに3.5、3.6といった同じ3系の中でもバージョンの違いが存在する。もちろん、バージョンが違うと文法も違う。なので、使用するソフトウェアに合わせてバージョンを切り替えられる環境を作ることが大切。
Macでの環境構築
そもそも環境構築なんてしなくても、Macにはデフォルトでpythonがインストールされてる。しかし、バージョンが2系である。2系でもいいからpythonをとりあえず使ってみたい！という人はこんな記事を読んでいないでさっさと使っちゃってください。
Python3の環境構築４つの方法
Python3の環境構築方法はいくつかある。一般的には以下の4つの環境構築方法がある。
- システムにpython3を直接インストール
初心者のうちはできるだけシステムをいじらない方が安全。一度インストールに失敗してしまうと、面倒な処理が必要となる。また、pythonのバージョン管理ができない。 - anacondaをインストールし仮想環境を作成
WindowsやLinuxであればこれでよい。しかし、Macの場合anacondaを直で導入するとシステムのhomebrewと競合してしまう。 - pyenvでpythonをインストール
機械学習の環境が必要ない場合はこれでも十分。 - pyenvでanacondaをインストールし仮想環境を作成
pyenvによりanacondaを導入するとhomebrewとの競合は起きない。また、バージョン管理が容易になる。Macで機械学習ライブラリを使用する予定の人はこちらがおすすめ。
*pyenv : pythonやanaconda, minicondaのインストール、バージョン管理ができる
* anaconda : 仮想環境を作成することでpythonのインストール、バージョン管理ができる。また、利用できるライブラリが豊富。機械学習の環境構築が容易にできる。
Linux, Windowsでの環境構築
LinuxやWindowsにはhomebrowがないので、anacondaをインストールすれば十分。pyenvでもいいが、特に使うメリットはなさそう、、、
