仮想環境がなければ、Python で実際のプロジェクトを成功させることは不可能です。virtualenvwrapper や virtualenv などのツールは、Web 開発の仮想環境の作成と管理によく使われ、anaconda はデータ科学者に広く使用されています。

ここでは、さまざまな管理ツールを使って、Pythonの仮想環境を作成し、管理する方法を検討しましょう。

仮想環境のしくみ

仮想環境を作成するとき、マシンにPythonの一時的なコピーを追加で作成するように指示していることになります。このコピーは、システム変数上のPythonのバージョンに依存しません。慣れていない方は、Pythonの仮想環境の基本をご覧ください。

作成した仮想環境は、動作するだけでなく、起動させる必要があります。実際、仮想環境の外で行うことは、アクティベーションを行わないと動作しません。グローバルな空間をよりクリーンに保つための一つの方法です。

virtualaの依存関係は、virtualb専用にインストールしない限り、virtualbには適用されないというのが基本原則です。

とはいえ、ほとんどの初心者や一部の上級者に共通する落とし穴は、それらを起動する前に依存関係をグローバル空間にインストールすることです。これは動作しません。インストールする前に依存関係を有効にする必要があります。

各種環境ツールの使い方：長所と短所

前述したように、Pythonの環境管理ツールはさまざまなものがあります。それぞれの仕組みや考えられる欠点など、簡単に見ていきましょう。

1バーチャル

Virtualenvは、使いこなすと素晴らしい管理ツールになります。簡単ですが、初心者の方にはもどかしいかもしれません。

Windowsで仮想環境を作成するには、任意の場所でコマンドプロンプトのウィンドウを開きます。mkdir[Folder]と入力し、テキストと角括弧を任意の名前に置き換えて新しいフォルダーを作成します。

次に、cd[Folder]と入力して新しいディレクトリに移動し、virtualenv[環境名]コマンドを入力して仮想環境を作成します。

コマンドラインにまだ慣れていない方は、知っておくべき基本的なコマンドプロンプトコマンドをご覧ください。

次に、cd [環境名]と入力し、フォルダを仮想環境に変更します。環境名]で、cd Scriptsと入力します。Scriptsフォルダで、activateと入力して、仮想環境を起動します。

virtualenvの欠点は、そのScriptsディレクトリにいないと有効化できないことです。その結果、多くのナビゲーションを行う必要があります。例えば、プロジェクトが別のディレクトリにある場合、環境スクリプトフォルダからそのディレクトリに移動して戻す必要があります。このプロセスは、疲労し、混乱し、非効率になる可能性があります。

この忙しさを軽減し、時間を節約するために、プロジェクトを配置する予定のディレクトリと同じディレクトリに仮想環境を設定するのが良い方法です。こうすることで、各プロジェクトはその環境を含むフォルダを持つことになります。

プロジェクトごとに仮想環境が異なる場合、プロジェクト固有の仮想環境を呼び出す際の手間を省くことができます。

その様子は、以下の画像をご覧ください。myprojectとmyVirtualは、それぞれプロジェクトと仮想環境のディレクトリであることに注意してください。

2 バーチャルラッパー

virtualenvwrapperは、その名の通り、すべての環境を1つのフォルダにラップします。virtualenvとは異なり、デフォルトでこのフォルダが作成され、Envsという名前になります。

Windowsでのvirtualenvwrapperのインストールコマンドはpip install virtualenvwrapper win.ですが、macOSではpip install virtualenvwrapperが動作することにご注意ください。

このツールを使って仮想環境を作成するには、CMDを開きます。プロジェクトのフォルダに移動する必要はありません。コマンドラインでmkvirtualenv envnameと入力すると、あらかじめ有効化された仮想環境が作成されます。

作成した環境を次に使用するときは、プロジェクトのディレクトリで直接コマンドプロンプトを開くのがよい方法です。プロジェクトのフォルダを開き、パネルの上部にある大きなナビゲーションボックスにcmdと入力することで実行できます。

CMDに入ったら、workon envnameというコマンドで、仮想環境を起動します。

このツールは非常に便利で使いやすいのですが、特定のプロジェクトに指定した環境名を忘れてしまったときに問題になることがあります。これは、Envsフォルダにすでに数十の仮想環境がある場合によくあることです。

しかし、どの環境がうまくいくのか、あらゆる環境を試し続けなければならないのでは、時間の無駄です。この問題を解決するには、必ずEnvsフォルダーから冗長化された仮想環境を削除してください。

アナコンダの分布

Anacondaディストリビューションは、データサイエンスのために作られたヘビーデューティーな環境管理ソリューションです。しかし、好みに応じて、今でもWeb開発で使われています。このツールには、環境を作成・管理するためのナビゲーターが付属しています。

手動よりも自動化されており、virtualenvとpipパッケージの組み合わせとして機能します。つまり、pipの代わりにconda installでいつでも依存関係をインストールできるのです。しかし、なぜかcondaはパッケージのインストール性に限界があるようです。

この制限に対する一つの解決策は、conda install pip コマンドを使用して conda 環境に pip をインストールすることです。場合によっては、pip をハードインストールせずに conda 環境で直接 pip を起動しても動作するため、これは必要ないかもしれません。

しかし、condaはWindowsの初心者ユーザーにはお勧めできません。設定には技術的なことが必要だからです。この記事の範囲外ですが、簡単な概要を説明するために、Anaconda ディストリビューションをシステムパスに追加する必要があります。

Anacondaには、CMDのようなコマンドを実行するanacondashellと呼ばれるビルトインシェルもあることに注意してください。Windows の検索バーから Anaconda プロンプトを検索して試すことができます。

condaを環境管理ツールとして使用するには、まずAnacondaディストリビューションをインストールする必要があります。ダウンロードを開始する前に、正しいオペレーティングシステムを選択していることを確認してください。

Anaconda ディストリビューションをセットアップした後、コマンドプロンプトを開いて condacreateenvname と入力し、conda 用の仮想環境を作成します。Windowsユーザーの場合、condaをコマンドラインから直接使用することはできません。バッチファイルを使ってconda bat createenvnameを呼び出す必要があります。

作成された仮想環境を有効にするには、 conda activate envname を使用します。Windows ユーザーであれば、 conda bat activate envname とタイプします。

仮想環境におけるバージョンアップとダウングレード

プロジェクトで作業しているときに、依存関係のバージョンを変更する必要がある場合、これを行う簡単な方法は、関心のあるバージョンにアップグレードすることです。

例えば、pandasのバージョンをアップグレードしたい場合、CMDを開いてpython-m pip install--upgrade pandas==0.25と入力します。このコマンドは、以前のバージョンのpandasをアンインストールして、新しく要求されたバージョンをインストールします。

ダウングレードが必要な場合もほとんど同じで、バージョン番号を変更するだけでよいのです。こうすることで、新しい環境に移行することなく、常に仮想環境上で依存関係のバージョンを切り替えることができます。

Pythonでマスターする仮想環境

これらのPython仮想環境ツールは、非常に便利で簡単に操作することができます。他の人がどれが一番いいと思うかは気にしないで、自分の好みを優先してください。正しいツールとは、プロジェクトに最も適したツールである。

Pythonの詳細については、「Pythonを使ったArduinoのプログラミングと制御方法」をご覧ください。