## Pythonのコメントアウトの方法とは？

*Pythonは多くの役立つライブラリが提供されており、効率的にソフトウェア開発を行うことができます。*ソフトウェア開発によってソフトウェア資産が増えてくると、コードの維持に注釈付けなどコメントを追加することも増えてくるでしょう。

ここでは、Pythonのコメントアウトの方法を学んでいきます。

【参考】：[Python](https://www.python.org/)
【参考】：[Python Docs: 字句解析](https://docs.python.org/ja/3/reference/lexical_analysis.html)

### そもそもコメントアウトとは

*コメントアウトとは、ソフトウェアが構文上無視できるコメント機能を用いてコードの用法などの注釈を加えるものです。*デバッグコードの実行や解除など、テストコードなどを入れ込んでコメントアウトにより無効化しておくなどの使い方が可能です。

*Pythonの規約では、”#”で始まる行をコメントと判断します。*シェルスクリプトなどと同じ使い方ができます。行頭やプログラムコードの右側に”#”から始まる文字をコメントとして記載します。

具体的には以下のような使い方ができます。

```
# コメント行です
print('Hello World!') #この部分もコメントです```

使い方は簡単ですので、あまり気にせずに使っている方も多いのではないでしょうか。

【参考】：[Python Docs: 字句解析 コメント](https://docs.python.org/ja/3/reference/lexical_analysis.html#comments)

### エンコード宣言によるコメントの特別な使い方

*Pythonでは、文字コードのエンコーディングを指定するために1行目か2行目のコメント行に特別な意味を持たせています。*

”# -\*\- coding: <encoding-name> -\*\-”のような書式で表されます。デフォルトではUTF-8が設定されていますが、エンコード宣言では次のように簡略化して表すことができます。

なお、”# -\*\- coding: <encoding-name> -\*\-”の書式はGNU Emqacsで編集する際に認識する書式を表します。上記の他にVimの用法も定義されています。エンコード宣言を使う機会は少ないと思いますが、知識として理解しておきましょう。

【参考】：[Python Docs: 字句解析 エンコード宣言](https://docs.python.org/ja/3/reference/lexical_analysis.html#encoding-declarations)

Vimとは？何ができるかや各モードの違い・使い分け方を解説

## Pythonでまとめてコメントアウトするには

*プログラム開発が進んでくると、コメントアウトもまとめて行う必要が出てきます。*あるタイミングでコードを整理するなど、一括コメントアウトできると作業効率が上がります。ここでは、一括コメントアウトの仕方を学んでいきます。

### Pythonの複数行のコメントアウト機能は？

*Pythonでは、単一行のコメント機能を主に使用します。*複数行のコメントアウトについては、文字列で表すと実行に影響を与えないことから、シングルクォーテーションを3つ、あるいはダブルクォーテーションを3つ用いるとコード実行に影響を与えないブロックコメント文字列として解釈されます。

次の例は、1〜10の値を足す計算です。最後の合計値を求める際に途中経過をprint()などで表示されることが多いはずです。

```
# 1から10を足す
total = 0 #この部分もコメントです
for i in range(1,10+1): # 1から10を繰り返す
    print(i)            # デバッグ用
    total+=i
print('Sum(1-10)=', total)```

この場合の”print(i)”はデバッグ用なので、最終的なコードのテストが完了したら不要な出力となるはずです。そこで、次のように3重のクォーテーションで前後を囲むことでコメントアウトすることができます。

```
# 1から10を足す
total = 0 #この部分もコメントです
for i in range(1,10+1): # 1から10を繰り返す
    """
    print(i)            # デバッグ用
    """
    total+=i
print('Sum(1-10)=', total)```

用いるクォーテーションは、シングルでもダブルでも構いません。上のサンプルコードは、次のように記述することもできます。

```
# 1から10を足す
total = 0 #この部分もコメントです
for i in range(1,10+1): # 1から10を繰り返す
    ’’’
    print(i)            # デバッグ用
    ’’’
    total+=i
print('Sum(1-10)=', total)```

ただし、インデント位置に注意する必要があります。各行のインデント位置でコードが解釈されるため、Pythonで定めるインデント位置がズレるとエラーとなります。1度行頭に開始位置をそろえてまとめてインデントするなども有効です。

「複数行のコメントアウトができない」と慌てずにインデント位置を最初に確認しましょう。

また、一連の処理全体をコメントアウトする場合は、次のように全体を3重のクオーテーションで囲みます。

```
# 1から10を足す
total = 0 #この部分もコメントです
"""
for i in range(1,10+1): # 1から10を繰り返す
    print(i)            # デバッグ用
    total+=i
print('Sum(1-10)=', total)
"""```

ここでは詳しく紹介しませんが、この文字列の扱いを利用して、関数やクラス定義などの説明文をドキュメンテーション文字列（docstring）として表したり、help()関数で表示させたりすることもできます。

【参考】：[Python Docs:ドキュメンテーション文字列](https://docs.python.org/ja/3/tutorial/controlflow.html#documentation-strings)

## コードエディタを使ってまとめてコメントアウトするには

*Pythonは、先頭に”#”をつける単一行のコメント、あるいは3つのクォーテーションで囲む複数行のブロックコメントを用いてコメントアウトを行います。*

実際のコード開発時にはコードエディタを使用する方が多いと思いますが、ここではコードエディタのショートカットキーでまとめてコメントアウトする方法を学んでいきます。

### VSCodeの一括コメントアウトの使い方

*VSCode（Visual Studio Code）は、豊富なショートカットキーを搭載しており、開発生産性が高いプログラムエディタです。*Pythonのプログラム開発でもショートカットキーが利用できます。

具体的にはWindowsの場合、コード編集時に範囲指定を行い「Ctrl」＋「/」をキー入力すると、単一行のコメントアウトを一括して行うことができます。 

VSCodeではさらに、範囲指定を行って「Shift」＋「Alt」＋「A」をキー入力すると、シングルクォーテーション3つのブロックコメントに使用することができます。macOSやLinuxでもショートカットキーに対応しますので、詳しくは以下リンク先のショートカット一覧をご確認ください。

【参考】：[Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/)
【参考】：[Visual Studio Code: Keyboard shortcuts for Windows](https://code.visualstudio.com/shortcuts/keyboard-shortcuts-windows.pdf)
【参考】：[Visual Studio Code: Keyboard shortcuts for macOS](https://code.visualstudio.com/shortcuts/keyboard-shortcuts-macos.pdf)
【参考】：[Visual Studio Code: Keyboard shortcuts for Linux](https://code.visualstudio.com/shortcuts/keyboard-shortcuts-linux.pdf)

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### 他のIDEやコードエディタのショートカットキーは？

*他のPython開発ツールでもコメントアウト機能が実装されています。*例えばJupyter notebookは、VSCodeと同様に「Ctrl」＋「/」で単一行のコメントアウトをショートカットキーで実装しています。残念ながら複数行のブロックコメント機能はショートカットキーに実装されていません。

PythonのIDLEにもコメントアウトのショートカットキーに割り当てられていますが、「Alt」＋「3」と「Alt」＋「4」でコメント化と非コメント化を切り替えるため、使いやすいとは言えません。詳しくは、使用中のエディタあるいはIDEのショートカットキーの割当を確認しましょう。

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## Pythonはコードエディタでまとめてコメントアウトが手軽

Pythonは公開ライブラリも多く、簡単にソフトウェア開発を行うことができるため、人気があります。その都度ソフトウェアの改良を行っていくと、変更箇所も見にくくなりデバッグも大変です。

手持ちのソフトウェア資産を、1度見直して注釈を加えるなどをすると良いでしょう。**コードエディタでまとめてコメントアウトすると、コーディングルールの統一などにも有効でおすすめです。**

Pythonに最適のテキストエディタとは？おすすめのエディタ5選を紹介！

Pythonは、初心者でも簡単に始めることが可能で人気があります。多くの公開ライブラリがあり、開発生産性が高い特徴があります。ここでは、ソフトウェア資産を維持するためのコメントアウトについて、実際の規約や使い方について解説していきます。

Pythonの規約では、”#”で始まる行をコメントと判断します

クォーテーションを3つ用いると、ブロックコメント文字列として解釈されます

コードエディタでは、コメントアウトをショートカットキーを使って効率的に入力できます

Pythonでまとめてコメントアウトするには？やり方を解説

## Pythonで数値を四捨五入するには

*Pythonでは、数値計算に必要な組み込み関数も豊富に用意されています。*Pythonはデータ分析で活用されていることから、2進数の処理のみならず10進数の演算も得意です。ここでは、ちょっとした計算で用いる四捨五入について、Pythonの利用方法を学んでいきます。

【参考】：[Python](https://www.python.org/)

Pythonの関数：基本的な使い方と組み込み関数を解説！

### 四捨五入の処理の基本的な考え方

*四捨五入は、数値計算の端数処理の方法の1つです。*ある基準となる桁数に対してその下の桁の値が5以上の場合は値を切り上げ、5未満の場合は切り捨てを行います。

コンピュータの計算では端数処理を「丸める」と言い、丸め方によっては誤差が累積されていくために、計算精度を維持するには有効桁数を維持しながら処理を進めるのが良いでしょう。

*Pythonで四捨五入を使うには、最初にround()関数を知っておくと良いでしょう。*round()では指定した桁数で値を丸めてくれます。なお、round()関数は、偶数への丸め方式（round to even）を採用しており、単純な四捨五入よりも望ましいとされている方式です。

拡張モジュールNumPyでも同様に考え方に基づきます。

【参考】：[Python Docs: round()](https://docs.python.org/ja/3/library/functions.html#round)
【参考】：[NumPy Docs: numpy.round()](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.round.html)

*round()関数は、指定した数値を小数点以下の指定桁数（小数点第1位、小数点第2位など）で丸めた値を返します。*第1引数は数値で、第2引数は桁指定を表します。第2引数を指定しない場合は、小数点を含まない整数を返します。使い方は次の通りです。

```
import math
parm=math.pi
print(parm,':',round(parm))
print(parm,':',round(parm,1))
print(parm,':',round(parm,2))
print(parm,':',round(parm,3))
print(parm,':',round(parm,4))```

```
3.141592653589793 : 3
3.141592653589793 : 3.1
3.141592653589793 : 3.14
3.141592653589793 : 3.142
3.141592653589793 : 3.1416```

第2引数が負の値の場合は、整数の桁数（10の位、100の位など）と解釈して値を丸めます。

```
parm=123456789
print(parm,':',round(parm))
print(parm,':',round(parm,-1))
print(parm,':',round(parm,-2))
print(parm,':',round(parm,-3))
print(parm,':',round(parm,-4))
print(parm,':',round(parm,-5))
print(parm,':',round(parm,-6))
print(parm,':',round(parm,-7))```

```
123456789 : 123456789
123456789 : 123456790
123456789 : 123456800
123456789 : 123457000
123456789 : 123460000
123456789 : 123500000
123456789 : 123000000
123456789 : 120000000```

### round()関数の動作を理解する

*round()関数は、偶数丸めによって処理を行います。*丸める値が5を超える場合は切り上げを行い、5より小さい場合は切り捨てとなります。ちょうど5となる場合は、結果が偶数となるように丸められます。次のコードの結果を見てみましょう。

```
print(round(0.5))
print(round(1.5))
print(round(2.5))
print(round(3.5))
print(round(4.5))
print(round(5.5))
print(round(6.5))
print(round(7.5))
print(round(8.5))
print(round(9.5))```

実行結果は、次のように偶数となるように丸め処理が行われます。学校で学んだ四捨五入とは異なる点を理解しておきましょう。

*round()関数を小数点以下で丸める際は、注意点があります。*round()の計算では、小数点以下の桁数が少し増えただけで近似値はピッタリ5として丸められない場合が出てきます。その場合は、5を超える値は切り上げ、5を下回るものは切り捨てとなります。

次の例を見てみましょう。先の例に似ていますが1桁だけ小数点以下を増やしただけです。

```
print(round(0.95,1))
print(round(1.05,1))
print(round(1.15,1))
print(round(1.25,1))
print(round(1.35,1))
print(round(1.45,1))
print(round(1.55,1))
print(round(1.65,1))
print(round(1.75,1))
print(round(1.85,1))
print(round(1.95,1))
print(round(2.05,1))```

実行結果はすべてが偶数に丸められておらず、近似による5を下回る切り捨てや、5を上回る切り上げが発生したことが分かります。

```
0.9
1.1
1.1
1.2
1.4
1.4
1.6
1.6
1.8
1.9
1.9
2.0```

これはピッタリ5の場合の時だけが偶数丸め処理を行うため、浮動小数点の近似値として近い値でもピッタリ5であると判断されない場合があることを意味します。小数点以下で四捨五入を行う場合は、偶数丸めが行われない場合があることを理解しておきましょう。

【参考】：[Python Docs: 浮動小数点演算、その問題と制限](https://docs.python.org/ja/3/tutorial/floatingpoint.html)

*round()関数で解説したように、四捨五入の丸め処理は浮動小数点の近似値に基づいて処理を行っていたため、結果に食い違いが生じることがありました。*

Pythonでは10進固定小数点と10進浮動小数点の演算を正確に行うために、Decimalライブラリを提供しています。Decimalライブラリを使用することで、より正確な演算を行うことができます。

*Decimalモジュールとは、10進数で正確な演算を行うためのライブラリを指します。*小数点以下の数値は、2進数で近似的に表しているため1/2は0.5、1/4は0.25と正確ですが、0.05や0.025となると四則演算などに近似上の違いが生じてしまいます。

Decimalモジュールは10進演算を正確に行うことが可能で、四捨五入なども行うことができます。

【参考】：[Python Docs: 十進固定及び浮動小数点数の算術演算](https://docs.python.org/ja/3/library/decimal.html)

*Decimalモジュールを使うには、”from decimal import ＊” でモジュールをインポートします。*インスタンスには整数や文字列、浮動小数点数・タプルなどを指定することができます。今回は四捨五入の丸め処理を行うために、quantize()で値を丸めていきます。quanitize()は自作の四捨五入に活用できます。

【参考】：[Python Docs: 十進固定及び浮動小数点数の算術演算](https://docs.python.org/ja/3/library/decimal.html)
【参考】：[Python Docs: Decimal.quantize](https://docs.python.org/ja/3/library/decimal.html#decimal.Decimal.quantize)

Pythonのインスタンスとクラスに挑戦！利用方法を詳しく解説

### Decimalモジュールを使ってみる

*「round()関数の注意点」で解説した小数点以下の丸め処理の注意点がDecimalモジュールで解消しているか確認していきます。*round()関数の場合は、偶数丸めが機能しない場合がありました。

ここでは、Decimalモジュールで10進数を文字列で与えます。丸め処理はquantize()を用いて、ROUND\_HALF\_EVENを指定し、偶数丸めを行います。

```
from decimal import *
print(Decimal(str(0.95)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))
print(Decimal(str(1.05)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))
print(Decimal(str(1.15)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))
print(Decimal(str(1.25)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))
print(Decimal(str(1.35)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))
print(Decimal(str(1.45)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))
print(Decimal(str(1.55)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))
print(Decimal(str(1.65)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))
print(Decimal(str(1.75)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))
print(Decimal(str(1.85)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))
print(Decimal(str(1.95)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))
print(Decimal(str(2.05)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))```

実行結果は次の通りで、偶数丸めが正常に行われたことが分かります。

```
1.0
1.0
1.2
1.2
1.4
1.4
1.6
1.6
1.8
1.8
2.0
2.0```

なお、最初のDecimal()モジュールの引数はstr(0.95)などと文字列で値を渡しています。ここでstr()ではなく浮動小数点で引数を渡した場合は、同様の近似値として処理されるため、round()関数と同じ実行結果となります。

## Pythonは四捨五入などにも活用可能

Pythonは、ビッグデータ分析など科学技術計算に強みを持っています。10進数演算においても、丸め処理を用途に応じて選択することができるなど多様な使い方が可能です。

**数値計算の精度を保ちながら効率的な計算ができるよう、このような端数の丸め処理などについても深い知識を得られるように学ぶことをおすすめします。**

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

Pythonは数値計算を得意としており、四捨五入などにも対応します。簡単に使用するには、round()関数を用いますが、注意点があります。Pythonは10進数演算も得意としており、多様な使い方も可能です。ここでは、四捨五入の使い方や注意点について学んでいきます。

Pythonで四捨五入を行うには、round()関数などを用います

小数点以下の丸め処理ではround()関数は注意点があります

Decimalモジュールを用いると、正確に四捨五入を行うことができます

Pythonで数値を四捨五入するには？用法や注意点を解説

[【関連記事】【Pythonのライブラリ管理ツール】pipインストールを徹底解説！Windowsでも簡単？](https://and-engineer.com/articles/YcJyaRAAACMAl3BX)

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Pythonとは、機械学習など最先端の分野でも使われている人気の高いプログラミング言語です。*Pythonには、既存のコードを流用して開発効率を高める機能が備わっている「モジュール」があります。*

Pythonは他のプログラミング言語と比べて様々な分野に利用できる豊富なモジュールと、それらをまとめたパッケージやライブラリが存在するため、他の言語と比べても高度な開発をよりスピーディーに行いやすい点が魅力です。

Pythonの用途別ライブラリ14選！おすすめの本も紹介

### Pythonのモジュールを活用するには

モジュールはimport文を使って簡単に呼び出すことができますが、*効果的にモジュールを利用するためには、どのようなモジュールが存在するのか、それを使って何ができるのかをある程度理解しておく必要があります。*

ただし、Pythonのモジュール数はあまりにも膨大であり、それらすべてを1つずつ理解しようとするのは大変です。

ここでは、標準モジュール・外部モジュールからそれぞれ特に利用頻度の高い便利なモジュールを厳選して、一覧表示で紹介します。

pipとは？Pythonのライブラリ管理方法を分かりやすく解説！

## Pythonの便利な標準モジュール一覧

Pythonの標準モジュールは、Pythonにプリインストールされており、インストールなどの特別な作業なしに利用できます。

**標準モジュールにはどのような用途にも利用できる基本的で汎用的な機能を備えているものが多いため、Pythonを学び始めた段階でも、専門的で高度なプログラムを開発したい場合でも活躍します。**

そんな標準モジュールの中でも、利用頻度の高い基本的なモジュールを具体的な使用例を交えて一覧で紹介します。

*datetimeは、日付や時間を扱うモジュールです。*例えば、現在の時刻を取得するnowメソッドや、日付同士の演算をするtimedeltaクラスなどを利用できます。

# 現在の日時の一日前の日時を取得する

yesterday = now + datetime.timedelta(days=-1)

【参考】：[datetime --- 基本的な日付型および時間型 — Python 3.12.2 ドキュメント](https://docs.python.org/ja/3/library/datetime.html)

*calendarは、その名の通りカレンダーを扱うモジュールです。*例えば、年月を指定してカレンダーを表示するmonth関数や、HTML形式で出力するHTMLCalendar関数が利用できます。

htmlcal = calendar.HTMLCalendar(firstweekday=0)

print(htmlcal.formatmonth(year,month, withyear=True))

【参考】：[calendar --- 一般的なカレンダーに関する関数群 — Python 3.12.2 ドキュメント](https://docs.python.org/ja/3/library/calendar.html)

*reは、正規表現を扱うモジュールです。*例えば、正規表現パターンのオブジェクトを作って繰り返し使えるようにするcompiteメソッドや、文字列を検索するmatchメソッド、文字列を置換するsubメソッドなどが利用できます。

msg = "モジュールはとても便利です"

# 正規表現パターンオブジェクトを生成する

<re.Match object; span=(0, 2), match='モジュール'>

【参考】：[re --- 正規表現操作 — Python 3.12.2 ドキュメント](https://docs.python.org/ja/3.12/library/re.html)

*mathは、数学的な計算を扱うモジュールです。*指数関数や三角関数、浮動小数点など高度な計算を扱う関数を複数備えています。初歩的なところでは、円周率を取得するpi関数や、小数点以下を削除するtrunc関数などが利用できます。

【参考】：[math --- 数学関数 — Python 3.12.2 ドキュメント](https://docs.python.org/ja/3/library/math.html)

*randomは、その名の通り乱数を扱うモジュールです。*乱数は実行するたびに値が変わるため、くじ引きのような実行するたびに結果を変えたい処理に利用します。

例えば、範囲内のランダムな整数を取得するrandint関数や、引数に指定された要素をランダムに取得するchoice関数などが利用できます。

# 1~5までの整数をランダムに取得する

Pythonのモジュールには、あらかじめ備わっていて一般的な用途を網羅している標準モジュールと、自分や第三者が作成した外部モジュールがあります。ここでは、それぞれ利用頻度の高い便利なモジュールを厳選して実例とともに一覧で紹介します。

モジュールを使いこなすには、どのようなモジュールが存在するかを知ることが重要

標準モジュールはプリインストールされていて、すぐに使える汎用的な機能が多い

外部モジュールはPyPIからインストールが必要で、専門性が高い機能が多い

便利なPythonモジュールの一覧！おすすめ外部ライブラリも紹介

[【関連記事】Pythonで自動化できること7選！面倒な作業を効率化してより便利に](https://and-engineer.com/articles/YRn2KRAAACIA6YPW)

[【関連記事】Anacondaの使い方は？Python環境の利用方法を解説！](https://and-engineer.com/articles/YRsidxAAACRz7tnv)<br>

Pythonは、初心者でも簡単に習得できるプログラミング言語の1つです。インタープリター型であるPythonスクリプトのコード開発には、数多くの公開ライブラリが活用できます。

*Pythonでは開発したスクリプトコードを配布して利用できますが、ターゲット環境にもPythonが必要であり多少の準備が必要です。*コンパイラ言語のようにEXEファイルを配布したい場合もあるでしょう。

そこで、ここではPythonのコードをEXE化して利用する方法を解説します。

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### PythonのコードをEXE化するメリット

PythonのコードをEXE化するメリットですが、次の3点を紹介します。

*1つ目は、ターゲットとなる実行環境にPythonが不要である点が挙げられます。*ソフトウェア開発者はPythonの開発環境を用意している場合が多いですが、ユーザ環境やオペレータ向けの環境では開発環境を導入することができません。

この場合でもEXE化しておけば、開発したコードを配布し利用できるメリットがあります。

*2つ目は、ソフトウェアの実装部分などアルゴリズムやコード自体の流出を防止することです。*Pythonのコードはインタプリタ言語であるため、ファイルの中身を見るとソフトウェアの構造が分かってしまいます。

使用許諾を設定できるものの、編集や修正で簡単に組み込まれてしまいますので、ソースプログラムの開示を防ぎたい場合に有効です。

*3つ目としては、実行手順が簡略化できるメリットがあります。*実行ファイルをダブルクリックするだけで起動しますので、アイコンを設定するなどして分かりやすく、複雑な操作をせずに実行する実行環境が簡単に構築できます。

Pythonの環境構築：公開ソフトウェアを活用した環境整備を解説

### PythonのコードをEXE化するデメリット

Pythonはインタプリタ言語であり、ソースコードを機械語に解釈しながら実行します。そのため、どのOSでも同じコードが実行できるメリットがあります。

コードをEXE化する場合は、Windows版のEXEコード、macOS版のEXEコードなどのように、実行互換性が同一OSに限定されてしまうデメリットがあります。*OS毎にEXEコードを準備する必要がありますので、実行環境は簡単に準備できるものの配布する手間が増えてしまいます。*

そして実行時に不要なライブラリを含んで読み込むために、処理が遅くなる場合もあります。このこともデメリットとして挙げられる点です。

### PythonのコードをEXE化するツール

*PythonのコードをEXE化するには、コードの変換ツールをPython環境に追加導入して使用します。*具体的には、PyInstaller・py2exe・py2app・Nuitka・cx\_Freeze・PyOxidizerなどのツールが公開されており、お気に入りのツールを準備します。詳細は以降で解説していきます。

Pythonで開発を行う際におすすめのツールを徹底解説！

## PythonのコードをEXE化するツールを比較する

*PythonのコードをEXE化するツールは、いくつかあります。*使用中の環境でニーズに合うものを比較すると良いでしょう。以降では、それぞれのツールの特徴を踏まえて解説します。

【Pythonのライブラリ管理ツール】pipインストールを徹底解説！Windowsでも簡単？

PythonのコードをEXE化する際の第1候補のツールです。*実行時のオプションが多数実装されており、実際にEXEファイルを配布する際にもニーズに合う実行ファイルを生成することができます。*

WindowsやmacOS、GNU/Linux・AIMやSolarisなど多数の環境で動作します。弱点としては、ファイルサイズが大きめである点が挙げられます。

インストールするには、次のようにpipからインストールします。

基本的な実行方法は以下のように、pyinstallerコマンドでEXE化するPythonファイル名を引数として渡すだけです。

```pyinstaller EXE化するPythonファイル.py```

PyInstallerは、スクリプトコードと同じフォルダに ”.spec”ファイルを作成し、”build”と”dist”のフォルダを生成します。EXE化したファイルは、”dist”フォルダに格納されます。追加するオプションは多数ありますが、”--onefile”や”--noconsole”などを選ぶ場合があります。

”--onefile”は、実行ファイルを1つに集約するオプションです。再配布する場合などに使用します。

”--noconsole”は、WindowsとmacOS向けのオプションで、コマンド入力のコンソールウィンドウを表示しないオプションです。”.pyw”のGUIでは”--noconsole”のオプションは影響しません。

オプションの指定方法は、次の通りです。

```pyinstaller EXE化するPythonファイル.py --onefile --noconsole```

”--onefile”は、単一ファイルですがファイルサイズが大きくなります。軽量化する場合は、デフォルト設定を用います。

【参考】：[PyInstaller](https://pyinstaller.org/en/stable/)
【参考】：[PyInstaller Requirements](https://pyinstaller.org/en/stable/requirements.html#pyinstaller-requirements)
【参考】：[PyInstaller Using PyInstaller](https://pyinstaller.org/en/stable/usage.html)

まずはPyInstallerを使ってみて、用途に合わない場合はPyInstaller以外のツールを試してみるのが良いでしょう。

*py2exeは、Windowsの実行ファイルを作成するツールです。*Python 3とPython 2向けのバージョンが、それぞれ公開されています。

インストールは、次のようにpipから行います。

使用するには、事前にセットアップ用スクリプト（setup.py）を用意しておきます。記述方法は次の通りです。

setup(console=['EXE化するPythonファイル.py'])```

実行方法は次のように行います。

EXE化したファイルは、必要となるモジュールすべてが ”dist”フォルダに格納されます。このフォルダを圧縮するなどして、再配布します。なおソースのコンパイルはMicrosoft Visual Cが使用されるため、実行環境にはMicrosoft Visual CのランタイムDLLが必要です。

【参考】：[py2exe](https://www.py2exe.org/)
【参考】：[GitHub py2exe](https://github.com/py2exe/py2exe)
【参考】：[py2exe Tutorial](https://www.py2exe.org/index.cgi/Tutorial)

*py2exeがWindows版であったのに対して、py2appはMac版（macOS）で動作する実行ファイルを作成します。*インストール手順には、次のように大きな違いがありません。

使用するにはpy2exe同様に、事前にセットアップ用スクリプト（setup.py）を用意しておきます。py2app 0.3からは、それまでのdistutilsではなく、setuptoolsを使用します。記述方法は次の通りです。

    app=["EXE化するPythonファイル.py"],

配布するには、”dist”フォルダをアプリケーションバンドルとして使用します。EXE化するPythonファイル.appが生成されます。“build”フォルダに作業の生成物（残骸）が残りますがこちらは使いません。再配布する場合は、Finderから生成されたアプリを右クリックし、「Create Archive」を選びます。

【参考】：[py2app](https://py2app.readthedocs.io/en/latest/)
【参考】：[py2app Installation](https://py2app.readthedocs.io/en/latest/install.html)
【参考】：[py2app Tutorial](https://py2app.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html)

py2appの場合は、動作しないなどうまくできない例も挙げられていますので、利用する場合はじっくりと取り組む必要がありそうです。

Nuitkaは、Pythonコンパイラと称しているツールです。*Pythonで書かれた最適化コンパイラです。*Python Version 2.6や 2.7、そして3.3以降の多数のバージョンに対応し、完全互換があります。

具体的には、PythonのコードをC言語のソースコードにコンパイルするため、別途MinGW64やVisual Studio 2022、gcc・clangなどのCコンパイラが必要です。

Nuitka Standardという通常版の他に、商用版のNuitka Commercialが提供されています。WindowsやmacOS、Linux・FreeBSD・NetBSDに対応します。ソースコードからソースコードへの変換を行い実行ファイルを作成するために、実行ファイルのサイズは小さくなる傾向があります。

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