Pythonの*pip*とは、"*Pip Installs Packages*"・"*Pip Installs Python*"の略から名付けられたPythonの**標準パッケージ管理システム**を指します。パッケージ管理システムとは、パッケージソフトウェアをインストール・管理するためのソフトウェアです。

Pythonではパッケージの多くが*Python Package Index（PyPI）*に登録されています。pipは、PyPIのパッケージをインストール・管理します。
参考：[Python モジュールのインストール](https://docs.python.org/ja/3/installing/index.html)
参考：[pip documentation](https://pip.pypa.io/en/stable/)

pipでできることは、*パッケージ管理*における以下の主要な処理を行うことです。

・*パッケージの検索*
　PyPIやGitHub等のPython用ソフトウェア公開サービスからパッケージを検索・表示します。
・*パッケージのインストール*
　PyPIやGitHub等のPython用ソフトウェア公開サービスからパッケージをインストールします。
　ダウンロードのみを行い、インストールしない指定もできます。
・*パッケージのアップグレード*
　インストール済みパッケージのバージョンアップを行います。
・*パッケージのアンインストール*
　インストール済みパッケージをアンインストールします。
・*パッケージの表示*
　インストール済みパッケージの表示や、古いパッケージを表示します。
　パッケージの詳細表示も可能です。

具体的なpipの使い方は以降で説明します。

PyPIは* Python Package Index*の略です。**Python Software Foundation（PSF）によるPython用リポジトリ**で、ソフトウェア公開サービスを指します。PyPIに登録されているPythonの各ソフトウェアやライブラリは 、*pipを用いてインストールする*ことができます。
参考：[PyPI](https://pypi.org/)

使用方法は簡単で、以下のようにパッケージ名を指定するだけです。
“$ python -m pip install パッケージ名”
参考：[Python Docs Python モジュールのインストール](https://docs.python.org/ja/3/installing/index.html)

### その他のパッケージマネージャは？

pipの他に有名なパッケージ管理システムの*パッケージマネージャ*として、Anacondaの「*conda*」を紹介します。*Anaconda*とはPythonの実行環境で、**データサイエンス**に必要とされる各種*ツールやライブラリを提供するプラットフォーム*です。

Anacondaには数値計算やデータ解析に必要なライブラリがセットで組み込まれており、大変便利です。Anacondaにソフトウェアを取込む場合は、*conda* ツールを用いて追加することができます。condaはAnacondaをインストールすると同梱されるツールで、*パッケージのインストール・管理*を行います。

詳しくは、以下のサイトにAnacondaのインストール方法が記載されていますのでご確認ください。Anacondaの無償版は*Individual Edition*ですが、商用利用時には有償版が必要です。
参考：[日本Pythonユーザ会 Python環境構築ガイド Anacondaのインストール](https://www.python.jp/install/anaconda/index.html)
参考：[ANACONDA Individual Edition](https://www.anaconda.com/products/individual)

pipとcondaの違いは、**PyPIとAnacondaのそれぞれに付随したインストール・管理ツールであること**です。PyPIとAnacondaはPython用ソフトウェア公開サービス（リポジトリ）です。現状それぞれソフトウェア管理の形態が異なりますので、併用することが難しいです。

いずれかを選択する際の判断基準は、*データサイエンスや機械学習用途*に用いるのが*Anaconda*、*汎用用途あるいは初心者の利用*は*PyPI*を利用するのが良いでしょう。pipとcondaは選択したリポジトリに対応させて使用します。

pipの使い方は、”python -m pip …”として*pythonコマンドを用いる方法*、*pipコマンドを直接用いる方法*の2つがあります。どちらも動作に違いがありませんが、日本Pythonユーザ会では、初心者はpythonコマンドを用いることを推奨していますので、pythonコマンドの用法に慣れるのが良いでしょう。

以下の用法で**バージョンの確認と指定**が可能です。なおLinux、MacOSの場合の*”python -m pip”コマンド*は、Windowsでは*”py -m pip”コマンド*で実行します。そのため以降の説明を置き換えてご確認ください。

・*Python自体のバージョン確認*
用法：$ python --version　（Windowsでは、C:> py --version）
・*pipのバージョン確認*
用法：$ python -m pip --version　（Windowsでは、C:> py -m pip --version）

### pipでパッケージをインストールする方法

以下の用法で**パッケージのインストール**ができます。


・*パッケージのインストール（PyPIをリポジトリとして使用する場合）*
用法：$ python -m pip install パッケージ名
・*パッケージのインストール（GiHubをリポジトリとして使用する場合）*
用法：$ python -m pip install git+https\://github.com/pypa/パッケージ名.git@main

### pipでパッケージインストール時にバージョン指定する方法

以下の用法で、**パッケージインストール時にバージョンを指定する**ことができます。


・*パッケージのインストール時にバージョン指定する*
用法：$ python -m pip パッケージ名==X.Y.Z
・*パッケージのインストール時にオプション変更する*
用法：$ python -m pip install オプション パッケージ名
インストールのオプションは多岐に渡ります。詳しくは以下のリンクをご確認ください。
参考：[pip install](https://pip.pypa.io/en/stable/cli/pip_install/#options)

### pipでパッケージインストール時にPythonのバージョンを指定する方法

以下の用法で、*パッケージインストール時*に**Pythonのバージョンを指定する**ことができます。


・*LinuxやMacOSの場合のバージョン指定方法*
用法：$ pythonバージョン -m pip install パッケージ名
使用例：
　$ python3 -m pip install パッケージ名
・*Windowsの場合のバージョン指定方法*
用法：$ py -バージョン -m pip install パッケージ名
使用例：
　$ py -3 -m pip install パッケージ名

ここではバージョン指定時にpython3を指定しましたが、3.8や3.9等のより詳細な指定が可能です。

### pipでインストール済みパッケージの表示をする方法

以下の用法で**インストール済みパッケージの表示**を行います。
・*インストール済みパッケージのバージョンを表示する*
用法：$ python -m pip list
　　　$ python -m pip freeze
listとfreezeの違いは出力形式の違いです。freezeはパッケージ一括インストール時にも用います。
・*インストール済みパッケージの情報を表示する*
用法：$ python -m pip show パッケージ名
　　　$ python -m pip show --verbose パッケージ名
このように“--verbose”を指定することで、より詳細な情報が表示できます。

### pipでパッケージのアンインストールとアップグレードの方法

以下の用法で、**パッケージのアンインストールとアップグレード**が可能です。なお、アップデート（update）作業はアップグレード指示（--upgrade）をinstallに続いて指定入力します。

・*パッケージのアップグレード*
用法：$ python -m pip install --upgrade パッケージ名
・*パッケージのアンインストール*
用法：$ python -m pip uninstall パッケージ名

pipが使えない場合やエラーとなる場合は、概ね以下の3通りのことが考えられます。下記の症状に該当するかどうか確認をしてみてください。

・*インターネット接続の確認*
pipはインターネット接続により、リポジトリからパッケージをダウンロード・インストールします。オフィスからの接続ではトラフィック制限により、リポジトリ等へのアクセスを遮断している場合もあります。そのため、別のネットワーク環境から動作確認することをおすすめします。

・*pipのバージョンが対応していない*
pipでインストールをする場合、pip自体を最新にすることで提供サービスがカバーされることがあります。インストールに先行してpipをアップグレードすることをおすすめします。

・*システム管理者権限の確認*
pipのパッケージダウンロード・インストールはシステム管理者の権限が必要です。権限がない一般ユーザの場合はフォルダ・ディレクトリやファイルのパーミッションでエラーが発生します。

さらに「*コマンドが見つかりません*」のエラーの場合は、pythonの実行パスが正しく設定されていない事が考えられます。PATH環境変数を確認してパス設定を正しく行うことをおすすめします。なおpipはPython 3.4から同梱されていますが、それ以前のバージョンではpipを**個別インストールする**必要がありますので合わせてご確認ください。

### pip自体のアップグレードは？

pip自体のアップグレードは、パッケージのアップグレードと同等です。*”python -m pip install --upgrade pip” *で最新の状態を維持しておきましょう。これにより、パッケージ管理で生じる**エラー発生リスクを低減する**ことができます。

## pipを用いてPythonの豊富なライブラリパッケージを活用しましょう

Pythonは豊富なパッケージが特徴で、開発生産性の高さから人気があります。*pip*は*Pythonの標準パッケージ管理システム*です。pipを用いて多岐に渡り公開されている*ライブラリを活用*し、より**効率的にシステム開発を行うこと**をおすすめします。

pipとは、Pythonの標準パッケージ管理システムです。pipはPyPIやGitHubに登録された豊富なライブラリパッケージをインストール・管理します。ここでは、pipのインストールや使い方から使えない場合の対処方法まで分かりやすく解説していきます。

pipとは、パッケージソフトウェアをインストール・管理するためのPythonの標準パッケージ管理システムを指します

pipはPythonで標準利用されており、Python用リポジトリであるPyPIやGiHubを用いてパッケージ管理します

pipは初心者でも分かりやすいコマンド体系のため、汎用ライブラリを用いる場合におすすめです

pipとは？Pythonのライブラリ管理方法を分かりやすく解説！

*Python*は構造がシンプルでメンテナンス性が高いため、*初心者から経験者まで人気があります*。また、*オープンソース*で*膨大なソフトウェア資産*を活用できることが特徴です。

このことはPythonを用いたゲームアプリケーション開発においても同様です。*Python公式サイト*においても、Pythonを用いた*ゲーム開発*について**豊富な情報が公開**されています。

*Python*は*Windows*の他、*Linux・MacOS*等のOSで対応しています。対象となる多種多様なシステムに*Pythonのインストールモジュールをダウンロード*し、**インストールが可能**です。
参考：[python download](https://www.python.org/downloads/)

*Python*は*豊富なライブラリ*が用意されていますので、ゲーム開発時にも*効率的に開発を進めること*ができます。具体的にはPythonでは多くの**ゲームライブラリ**や**ゲームエンジン**が公開されていますのでそのまま開発に利用することができます。

Pythonには*初心者向けから上級者向け*まで*豊富な情報サイト*があります。*入門情報*として**公式サイトやユーザ会の情報**を確認するのが良いでしょう。
・*Python公式サイト*
　公式ドキュメント（英語）
　参考：[python document](https://www.python.org/doc/)
　公式ドキュメント（日本語）
　参考：[Python 3.9.4 ドキュメント](https://docs.python.org/ja/3/)
　公式サイトのゲーム開発者向け情報
　参考：[Python Game Programming With Python](https://wiki.python.org/moin/GameProgramming)
・*ユーザ会*
　日本Pythonユーザ会
　参考：[python Japan](https://www.python.jp/index.html)

通常*ゲーム開発*は、*ターゲットや用途*に応じて**最適な開発言語を選択**して設計していきます。

ゲーム開発で用いるPython以外の言語は以下の通りです。
・*C++*
　市販ゲーム機でも用いられる言語です。3Dグラフィックスに強みを持ち、UnrealEngineのゲームエンジンを活用することが多いです。
・*C\#*
　最大シェアのゲームエンジンUnityと併用し、ゲーム開発を行う最も活用されている言語です。
・*JavaScript*
　ブラウザベースのゲームに強みがあります。
・*Swift*
　iOSやMacOS向けの言語です。コンパイラ言語でありながらスクリプト実行が可能です。
・*Ruby*
　サーバーサイドの開発言語、ソーシャルゲーム等に活用されています。スマホ動作アプリ開発も可能です。

## Pythonでゲーム開発を始めるには？

Pythonで*ゲーム開発*を始めるには**以下の手順**で進めていきます。
・*Pythonのダウンロード・インストール*
　Pythonの公式ダウンロードサイトからモジュールをダウンロード・インストールします。
　Windows・Linux・MacOSの各対応版を用いて、インストール・セットアップします。
　インストール管理としてAnacondaやHomebrew等のパッケージ管理システムを利用することも可能です。
・*ゲームライブラリのダウンロード・インストール*
　用法に応じて必要とされるゲーム開発・実行ライブラリをダウンロード・インストールします。
・*ゲームエンジンのダウンロード・インストール*
　ゲームエンジンはゲーム開発に必要なライブラリの他、開発モジュールが同梱されています。
　ゲーム開発の用途に合わせてゲームエンジンを選択することができます。

ゲーム開発に必要なゲームライブラリやゲームエンジンの詳細は以降で説明していきます。

### Pythonで利用できるゲームライブラリ

*ゲームライブラリ*とは、ゲーム開発や実行時に必要とされる**ゲーム開発・実行向けライブラリ**です。開発するゲームの*用途や用法に応じてゲームライブラリを選択*し利用します。

Pythonで利用できるゲームライブラリは代表例として以下のものが挙げられます。
・*Arcade*
　OpenGLやPyglet上で動作するシンプルさが特徴の2Dライブラリです。
　参考：[The Python Arcade Library](https://api.arcade.academy/en/latest/)
・*Kivy*
　iOSやAndroidのモバイル端末からWindows・Linux・Mac OSのデスクトップアプリケーションまで利用できます。さらにマルチタッチアプリケーションからバックエンド処理を含めたソリューション開発まで対応します。
　参考：[Kivy](https://kivy.org/#home)
・*PyGame*
　利用者の多いSDL（Simple DirectMedia Layer）をラッピングしたライブラリです。主にゲームやマルチメディアで用いられています。
　参考：[PyGame](http://pygame.org/)
・*Pyglet*
　OpenGLやジョイスティックをサポートし、各種ライブラリを提供しています。同様にAVbinプラグインで多様な画像・動画・音楽のファイルに対応します。
　参考：[PYGLET](http://pyglet.org/)

### Pythonで利用するゲームエンジン

ゲームエンジンはゲームライブラリーに加えて利用が想定される以下の**モジュールが同梱**されています。
・*ゲーム開発ミドルウェア*
・*オーサリングツール*
・*音声・画像ファイル*

ゲームエンジンとは、上記モジュールを同梱したフルパッケージのゲーム開発環境を指します。必要なモジュールが同梱されていますのでゲームライブラリ単体ではなく、ゲームエンジンを利用することが多いです。

Pythonのゲームエンジンは代表例として以下のものが挙げられます。
・*Blender*
　2DアニメーションからVRまで幅広く対応可能です。モデラ―やアニメータ、3Dレンダラーをサポートするゲームエンジンです。
　参考：[blender](https://www.blender.org/)
・*cocos2d*
　2Dゲームやデモを始めとするグラフィックアプリケーション開発に最適です。
　参考：[Cocos2d](http://cocos2d.org/)
・*fifengine*
　2.5次元のゲーム開発環境をマルチプラットフォームで提供しています。
　参考：[fifengine](https://github.com/fifengine/fifengine/wiki)
・*Panda3D*
　C++ベースで高速なライブラリです。Disney社がToontown Onlineという自社オンラインゲームの商用目的に開発したものです。C++のライブラリとPythonバインディングセットが提供されます。
　参考：[PANDA3D](https://www.panda3d.org/)
・*Wasabi2d*
　OpenGLなしでモダンな画像エフェクト処理が可能です。マルチプラットフォームで動作します。
　参考：[WASABI2D](https://wasabi2d.readthedocs.io/en/stable/)

### Pythonで開発したゲームの公開方法

*Pythonで開発したゲーム*は、*Python公式サイト*や*PyGame*で紹介されることが多いです。また、*Pythonで開発したゲームアプリケーション公開*も**活発**に行われています。その他の公開サイトとして*GitHub*もよく活用されています。
参考：[Python Games](https://wiki.python.org/moin/PythonGames)
参考：[PyGame](https://www.pygame.org/tags/all)

### Pythonゲーム開発のおすすめ本や学習方法

Pythonでゲーム開発知識を重点的に吸収したい方は**ゲーム開発の書籍**を使って学習することをおすすめします。

以下に*Pythonゲーム開発*の代表的な**おすすめ本**を紹介します。
・*Pythonでつくる ゲーム開発 入門講座*
　Pythonを使用したゲームプログラミングの解説書で、ゲーム開発について学習できます。
　サポートページから、PDF正誤表とサンプルファイルがダウンロードできます。
　出版社：株式会社ソーテック社
　参考：[Pythonでつくる ゲーム開発 入門講座](http://www.sotechsha.co.jp/pc/html/1239.htm)
　参考：[Pythonでつくる ゲーム開発 入門講座 サポートページ](http://www.sotechsha.co.jp/sp/1239/)

・*Pythonでつくる ゲーム開発 入門講座　実践編*
　Pythonを使用したゲームプログラミングの解説書で、ゲーム開発第2弾となります。
　入門講座に「アクション」「シューティング」「3Dカーレース」の開発手法を追加しました。
　サポートページから、サンプルファイルがダウンロードできます。
　出版社：株式会社ソーテック社
　参考：[Pythonでつくる ゲーム開発 入門講座　実践編](http://www.sotechsha.co.jp/pc/html/1256.htm)
　参考：[Pythonでつくる ゲーム開発 入門講座 【実践編】 サポートページ](http://www.sotechsha.co.jp/sp/1256/)

・*Pythonで作って学べる ゲームのアルゴリズム入門*
　Pythonを使用したゲームプログラミングの基礎となるアルゴリズム学習の入門書です。
　サポートページから、サンプルファイルがダウンロードできます。
　出版社：株式会社ソーテック社
　参考：[Pythonで作って学べる ゲームのアルゴリズム入門](http://www.sotechsha.co.jp/pc/html/1284.htm)
　参考：[Pythonで作って学べる ゲームのアルゴリズム入門 サポートページ](http://www.sotechsha.co.jp/sp/1284/)

PDFや電子ファイルをお探しの方は、上記書籍の電子書籍版が*Amazon Kindle、Kobo、honto、Reader Store、iBooks、Kinoppy*で取扱いしています。書籍詳細ページ下部の「*電子書籍の購入はこちらからどうぞ*」に各ストアのリンクが掲載されています。詳細については各ストアのリンク先をご確認ください。

その他の学習方法ですが、*Program Arcade Games*ではゲーム開発で必要とされる*プログラミングの基礎からサンプルコード*まで広く公開しています。スキルアップのために有益な情報です。
参考：[Program Arcade Games With Python And Pygame](http://programarcadegames.com/index.php)
参考：[Program Arcade Games Example code and Programs](http://programarcadegames.com/?chapter=example_code)

## Pythonの知識を高めて適応範囲を広げましょう

*Python*は豊富なライブラリが特徴で、初心者から上級者まで人気があるプログラム言語です。*ゲーム開発の学*習は*アルゴリズム学習*としても**効果的**ですので、プログラミングのスキルアップにおすすめです。

ゲーム開発の基本がマスターできたら、次は処理速度向上のために*パフォーマンスチューニング*に取り組みましょう。パフォーマンスチューニングは*ビジネス用途でも必要*とされますので、*プログラミング能力*の**適応範囲をさらに広げる**ことができます。

Pythonはライブラリが豊富で初心者から経験者まで人気があります。Pythonはデータサイエンス領域で標準利用されていますが、ゲーム開発も活発に行われています。ここではゲーム開発初心者向けに入門情報とおすすめ本を紹介していきます。

Pythonは豊富なライブラリが公開されており、ゲーム開発も活発に行われています

Pythonではゲーム開発に必要なゲームエンジンとゲームライブラリが数多く提供されています

ゲーム開発はアルゴリズム学習にも最適で、おすすめの学習本でスキルアップが可能です

Pythonでつくるゲーム開発とは？入門情報をまとめて解説！

*[【マイナビITエージェント】あなたの転職活動を無料でサポートいたします](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=banner&utm_campaign=acv01)*

*Python*はインタープリタ型の*オブジェクト指向プログラミング言語*です。言語仕様がシンプルであるため、記述しやすく、かつ判読しやすいので*メンテナンス性に優れています*。

同様に、汎用用途での利用に加えてそれぞれの専門分野に*ライブラリが公開*されているため、多様なアプリケーション開発での利用が加速しています。特に、*AI分野での開発言語*は**Pythonが標準的**に用いられています。

*Python*には**情報サイトが豊富**にあります。まずは、*公式サイト*や*ユーザー会*の情報を確認して理解を深めましょう。

・*Python公式サイト*
　公式ドキュメント（英語）
　参考：[python document](https://www.python.org/doc/)
　公式ダウンロードサイト（英語）
　参考：[python download](https://www.python.org/downloads/)
　公式ドキュメント（日本語）
　参考：[Python 3.9.4 ドキュメント](https://docs.python.org/ja/3/)
・*ユーザー会*
　日本Pythonユーザー会
　参考：[python Japan](https://www.python.jp/index.html)

Pythonの利用をはじめるにあたり、*基礎知識が必要*です。Pythonについての情報は主にウェブサイトや参考書にまとめられています。入門編として**以下の2冊をおすすめ**します。

・*Pythonチュートリアル 第4版*
　Pythonのチュートリアル（＝手引書）で、Pythonの基本的な考え方が理解できます。
　出版社：オライリー・ジャパン
　参考：[Pythonチュートリアル 第4版](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119359/)
・*入門 Python 3 第2版*
　Pythonの入門書です。Pythonのリファレンスマニュアルとしても利用できます。
　出版社：オライリー・ジャパン
　参考：[入門 Python 3 第2版](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119328/)

*Anaconda*とは*Pythonの実行環境*で、1,500以上の機械学習を始めとするデータサイエンスに必要な各種ツールやライブラリを提供するプラットフォームです。*Anaconda*には*数値計算やデータ解析*に必要な**ライブラリがセット**で組み込まれています。

*Anaconda*では一般的に用いる*統合開発環境（IDE）*があらかじめ利用可能なため、利用者はインストール後**すぐに開発作業を開始すること**ができます。
参考：[ANACONDA Individual Edition](https://www.anaconda.com/products/individual)

## PythonをMacOSで利用するには？

*Python*の*MacOS版*は、MacOSに*プリインストール*されています。しかし、プリインストール版はバージョンがPython 2.7やPython 3.7と*やや古い*です。*他のバージョンや最新版*のPythonを利用するには、**ダウンロードが必要**です。

PythonのMacOSのリリース情報は、以下の*ダウンロードサイト*で提供されています。Mac OSのPython最新版はPython 3.9.6です。
参考：[Python Relase for Mac OS X](https://www.python.org/downloads/mac-osx/)

MacOSでPythonの開発を始めるには、**次の3点**が必要です。
・*MacPC*
　開発で用いるPCです。
・*Python*
　開発コードのインタープリタとして使用します。
・*テキストエディタ*
　開発コードをテキスト形式で保存します。

さらに、*統合開発環境（IDE）*があると便利です。*統合開発環境（IDE）*とは、*コード作成から実行まで一括してサポートする開発環境*です。Pythonには*IDLE（Integrated Development Environment）統合開発環境*が同梱されています。

### PythonをMacOSでインストールするには？

PythonのMacOS版を*インストール*するには、**次の3通りの方法**があります。

・*Python公式サイトからインストールパッケージをダウンロードする方法*
Mac OS版のPythonはpkg形式のインストーラが提供されています。Intel版とUniversal2版インストーラが用意されています。
その他の関連情報は以下のサイトに記載されています。
参考：[Python 3.9.4 ドキュメント 4. Macintoshで Python を使う](https://docs.python.org/ja/3/using/mac.html)

・*Homebrewを用いてインストールする方法*
HomebrewとはMacOSのパッケージ管理システムで、Rubyスクリプトを用いて動作しています。HomebrewをインストールするにはMacOSのターミナル上で、bashを用いて以下のコマンドを実行します。
使用方法：（後述するypenvでもHomebrewを使います）
　$ /bin/bash -c \\
　\"$(curl -fsSL https\://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)\"
　コマンド実行中に”Press RETURN to continue or any other key to abort”が表示されます。
　表示されたらリターンキーを押して処理を継続します。
　参考：[Homebrew](https://brew.sh/index_ja.html)

続いて、ターミナル上でインストールコマンド（brew install）を実行します。最新版のPythonをインストールする方法は以下の通りです。
使用方法：
　$ brew install python3
最新版の他にも、任意のバージョンのPythonがインストール指定できます。Pythonを起動する際はPythonのバージョンを指定する必要があります。

・*Homebrewおよびpyenvを併用してインストール管理する方法*
複数バージョンのPythonを使い分ける場合は、Homebrewの他にpyenvも追加インストールします。まずHomebrew自体をあらかじめインストールしておきます。Homebrewのインストールが完了したら、pyenvをインストールします。
使用方法：
　$ brew install pyenv

続いて、pyenvを用いてPythonのインストール管理を行います。以下の “pyenv install” コマンドを実行しPythonをインストールします。pyenvは “install --list” 引数でインストールできるバージョンを表示することができます。
使用方法：
　$ pyenv install Pythonのバージョン番号または--list
使用例：
　$ pyenv install --list
　$ pyenv install 3.8.6

続いて、インストールバージョンをデフォルトで起動されるPythonに設定します。
使用例：
　$ pyenv global 3.8.6
　$ python -V
　Python 3.8.6

これでバージョン番号の指定を意識せずにPythonを実行することができます。初心者にも分かりやすい方法なため、*homebrew”と”pyenv*を利用する方法は**おすすめの方法**です。

*MacOSの環境構築*は、*Homebrew*および*pyenv*を用いてインストール管理するのがおすすめです。その後、必要なライブラリを準備していきます。*データサイエンス*のライブラリ主体で開発する場合は、*Anaconda*をインストールしましょう。

*Anaconda*では主要な*数学・科学技術計算用ライブラリ*や*データの可視化用ライブラリ*、並びに*機械学習・深層学習用ライブラリ*が各種用意されています。さらに、Jupyter Notebook・JupyterLab・Spyder・PyCharm・VSCode等の主要な*統合開発環境（IDE）*や*コードエディタ*が利用可能です。

Pythonの実行は、*ターミナルを利用*するか*統合開発環境（IDE）*を利用します。
“python3”コマンドが起動できたら、簡単な処理を入力し正常動作を確認します。
*入力例：*
　print(“Hello World!”)

ターミナル実行できない場合は、以下のポイントを確認しましょう。
・*PythonのPATHが入っていない（アプリケーションが見つかりませんとエラー表示される）*
　PATH環境変数にPythonの実行ファイルpython3のパスが入っていない場合があるため、PATHを追加します。
　python3は/usr/binにある場合の例は次の通りです。
　　“export PATH=$PATH:/user/bin”

*統合開発環境（IDE）で実行できない場合*もPATHを最初に確認しましょう。

## LinuxやWindowsの開発環境や環境構築は？

 *LinuxやWindowsの開発環境や環境構築*は、*MacOS*と大きく**違いはありません**。LinuxやWindowsでPythonの開発を始めるにあたり、MacOSと同様に・PC・Python・テキストエディタの3点を用意しておきます。必要に応じて統合開発環境（IDE）を準備します。
Pythonの動作確認もMacOSと同様の手順で行っていくため、作業上の違いはありません。

*Windows*は*公式ダウンロードサイト*からインストールするか*Microsoft Store*からインストールするか選べますが、*Microsoft Store提供版*では**利用上の制限**があります。詳細は「*PythonをWindowsでインストールするには？*」で説明します。

### PythonをLinuxでインストールするには？

*PythonのLinux版*は*Linuxディストリビューションに同梱*しています。バージョンを指定する場合は、*RedHat系ディストリビューション*では*”yum”コマンド*を使ってリポジトリからインストールします。同様に、*Debian系ディストリビューション*では*”apt-get”コマンド*でインストールします。

他にもLinux版は*公式ダウンロードサイト*で*ソースコード*がダウンロードできるため、自身でビルドすることも可能です。

### PythonをWindowsでインストールするには？

*PythonのWindows版*をインストールするには、**次の2通り**の方法があります。

・*Python公式サイトから完全版インストーラをダウンロードする方法*
Windows版のPythonは、zip形式のパッケージ並びにexe形式のインストーラが提供されています。
参考：[Python Relase for Windows](https://www.python.org/downloads/windows/)

・*Microsoft Storeからインストールする方法*
Microsoft Storeでpythonを検索すると、各バージョンの公式版Pythonが表示されます。希望するバージョンのPythonがインストール選択できます。

しかし*WindowsのMicrosoft Store提供版*では、*Python ランチャー（Python Launcher）*が同梱されません。加えて、Microsoft Storeの*アクセス制限*によりTEMPへの書き込みやレジストリ書き込みが制限されているため、**注意が必要**です。
参考：[マイクロソフト Docs Windows での Python の使用についてよく寄せられる質問](https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/python/faqs)
参考：[Python 3.9.4 ドキュメント 3. Windows で Python を使う](https://docs.python.org/ja/3/using/windows.html)

## Pythonの環境構築が進んだらコード開発を進めましょう

*Python*は*豊富な公開ライブラリ*が特徴で、ライブラリ利用により*開発生産性が向上*します。Pythonの環境構築が進んだら、*公開ライブラリを活用*してみましょう。公開ライブラリを用いてコード開発を進めることで*メンテナンス性が高まり*、**作業品質・開発効率が高まります**のでおすすめです。

Pythonは公開ライブラリが豊富で人気があります。MacOSではPythonがインストールされていますが、最新バージョンではありません。ここでは、MacOSにPythonをインストールし環境構築するまでの入門情報を解説していきます。

MacOSにはPythonがプリインストールされていますが、古いバージョンです

最新バージョンは公式サイト並びにHomebrewやpyenvを用いてインストールします

Pythonインストール後は統合開発環境（IDE）や公開ライブラリを活用していきます

Python入門：MacOSの開発準備から環境構築まで解説！

## Python入門者におすすめの本5選

ここでは、*Python入門者におすすめの本*を5つまとめました。これらの本はしっかり基礎から書かれており、それでいて細かい部分まで網羅されているのでおすすめです。入門者はまずこれらの参考書を手にとってみると良いでしょう。**1つ1つ、本のおすすめポイントを解説**していきます。

### Python 1年生 体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ

こちらは、*対話形式で書かれたPythonの入門本*です。キャラクターが会話しながら説明が進んでいくため、本を読むのが慣れない方もスラスラと読み進めることができます。また、**サンプルコードも数多く掲載されており、実際に手を動かしながら学んでいくことが可能**です。

さらに、イラストも多く使われており、視覚的にプログラミングを理解することができます。どの本を購入するか迷った場合、ひとまずこの本を選んでみると良いでしょう。

[Python 1年生 体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798153193) 

### たのしいプログラミング Pythonではじめよう！

こちらは*楽しくPythonを学ぶことに重点を置いた入門本*です。例題が多く掲載されており、どれも面白く工夫されています。またカラフルなイラストも多く掲載されており、楽しく読み進めていくことができます。ちなみに、本書は元々英語で書かれていたものを日本語に訳したものです。日本語訳も分かりやすく丁寧な言葉を使って解説されています。**最終章では、tkinterを使ったゲームの解説まであり**、そこまで到達すればPythonの基礎はマスターしたと言っても良いでしょう。

[たのしいプログラミング Pythonではじめよう！](https://shop.ohmsha.co.jp/shopdetail/000000001977/) 

「入門 Python 3」はプログラミング本で有名なオライリーの出した本です。他に比べてページが分厚く、Pythonの基礎から*Web・データベース・ネットワーク・並行処理*など、あらゆることを網羅しています。これ1冊をマスターすれば、相当な実力が身につくでしょう。

反面、**ページ数が多い参考書のため途中で挫折してしまう人もいるかもしれません**。こちらの本が厳しい場合、もう少し薄めのPython本を読んだ後に、再び読み返すとスラスラ読み進められるでしょう。

[入門 Python 3 ](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117386/) 

### 3ステップでしっかり学ぶ Python 入門

こちらも分かりやすくPythonを解説している本です。*予習・実践・復讐の3つのプロセスを踏むことで、1つずつPythonを理解*できるように作られています。他に比べるとかなり易しめの本なため、初めてプログラミングを学ぶ方におすすめです。**反面、上級者には少し物足りなく感じるかもしれません**。

[3ステップでしっかり学ぶ Python 入門](https://gihyo.jp/book/2018/978-4-7741-9763-0) 

### たった1日で基本が身に付く！ Python超入門

*1日でPythonの基礎を学ぶことを目的とした入門本*です。「プログラミングとは何か」ということからオブジェクト指向についてまで、簡潔に解説してくれています。また、Pythonの開発環境の構築手順についても紹介されており、**これ1冊でPythonの楽しさは実感できる**でしょう。ただし、本格的にPythonを学ぶ場合は、上記で紹介した本の中からもう1冊別の参考書を購入する方が良いでしょう。

[たった1日で基本が身に付く！ Python超入門](https://gihyo.jp/book/2017/978-4-7741-9112-6) 

ここでは、*Pythonの本で学ぶメリットを解説*します。**プログラミングの学び方には様々な方法があります**。その中でも本で学ぶとどんなメリットが生まれるのか、詳しくみてきましょう。

Pythonを本や参考書で学ぶことで、Pythonについて体系的に学ぶことが可能です。例えばPythonについて解説されているWebサイトは多くありますが、**それらは説明が抜け落ちていることもあります**。本の場合は、*Pythonの基礎をしっかり網羅*しているため、抜け漏れなく着実に理解できるのが本の良いところでしょう。

### 1冊やりきることで自信がつく

1冊やりきることで、*ひとまず基礎は固まったと自信をつけることが可能*です。Pythonのマニュアルなどを読んで学習する場合、範囲が膨大すぎて、最後まで終えるのがかなり大変です。しかし、短めの本なら1週間程度で読み終えることができるため、**短いスパンで達成感を得ることができます**。達成感を得られれば、もっと難しいことにも挑戦してみたくなるでしょう。

## 本を活用したおすすめのPython学習方法

*Pythonの入門本を活用したおすすめの学習方法*を紹介します。本で勉強するというのは、確実な勉強方法ではあります。ただし、**間違った勉強方法で取り組むと効果が半減**してしまいます。ここでは、Python本を用いた効率的な学習方法についてみていきましょう。

まずはPythonで文法をマスターしましょう。*Pythonは文法が平易であり、覚えることは少ない*です。ただし、ソースコードの書き方の制約が強く、**書き方を少し変えるだけでエラーが発生することがあります**。そのあたりを意識しつつ、文法を1つずつ学習していきましょう。また、関数の使い方なども少しずつ覚えていくのが良いです。

### サンプルコードを修正してみる

ある程度文法を覚えたら、次は*入門本のサンプルコードを自分で少し修正*してみましょう。例えば、変数の値を書き換えてみて、実行結果がどう変わったか見てみます。慣れてきたら、少しずつサンプルコードを長くし、様々な機能を付け加えてみましょう。この訓練を繰り返すことで、Pythonのコードが除々に書けるようになっていきます。

また、サンプルコードの修正中にエラーが発生することもあるかと思います。エラーの解決方法は、ネットで検索するなどして調べてみましょう。**調べていく内に、Pythonのエラーの種類も覚えられます**。

### 実際にアプリなどを作ってみる

その後は*実際にアプリケーションを作ってみましょう*。PythonはWebアプリ・スマホアプリ・スクレイピング・人工知能など、幅広い開発で使用できます。入門者は、まずスクレイピングができるプログラムの開発をしてみるのがおすすめです。Webサイトから情報を抜き出し、エクセルなどにまとめてみましょう。これができるようになると、**Python初心者から抜け出すことができます**。

Pythonの基礎が習得できたら、*実際に案件を請けてみるのもおすすめ*です。例えば、クラウドワークスにはPython案件が数多くあります。その中には、業務未経験でも習得できるものもあるので、そういった案件に応募してみましょう。実際に案件をこなすことで、Pythonのスキルが自然とアップします。また、**仕事を完遂できればPythonエンジニアとして今後もやっていく自信がつく**でしょう。

## 本を購入する以外のPython学習方法

最後に、*本を購入する以外のPython学習方法*を解説します。本を購入する以外にも、勉強方法は数多くあります。「本を読むのが苦手」「本を買ったが途中で挫折してしまった」という方は、**これらの学習方法を試してみてはいかがでしょうか**？

### プログラミングスクールに通う

1つ目の方法は、*プログラミングスクールに通うこと*です。プログラミングスクールでは先生が1からPythonを教えてくれます。**学習予定も管理してくれるため、途中で挫折せず学び切ることが可能**です。ただし、プログラミングスクールは料金が高い上に、エンジニア未経験者向けのものがほとんどです。エンジニア経験者の場合、カリキュラム次第ではプログラミングスクールに通う意味がない場合もあります。

2つ目の方法は、*Progateやドットインストールなどの学習サイトを使うこと*です。有料の学習サイトは内容が分かりやすくまとめられており、**素速くPythonを習得**できます。本を読むのが苦手な方は、学習サイトを活用してみましょう。

## Pythonは人気言語のため本が多い！自分に合った本を選ぼう

本記事では、*Pythonのおすすめの入門本を紹介*しました。Pythonは人気言語であるため、数多くの本が出版されています。そのため、どの本で勉強すべきか迷ってしまうこともあるでしょう。Pythonについて出版されている参考書の中には、人工知能に関することなど、いきなり応用について書かれていることもあり、そういった本を最初に手に取ると、挫折する可能性が高くなります。**Python本は自分のレベルに合ったものを選ぶのがコツ**です。本記事で解説したことなどを参考に、自分に合った本を選んで学習しましょう。

Pythonは人気言語であるため、数多くの本が出版されています。本記事では、そんなPythonについて特に入門者におすすめな本を5つ厳選しました。Pythonをこれから学びたい未経験者や大学生、人工知能・機械学習に興味のある方はぜひ参考にしてください。

Pythonの本は内容を体系的に学べるなどのメリットがある

Pythonの本で学んだ後、実際にアプリを作ったり案件を請けてみたりするのがおすすめ

Pythonは、本で学ぶ以外にも学習サイトを活用するなどの勉強方法がある

Pythonは本で学ぼう！入門者におすすめの技術本5選！

## Pythonの環境構築をするまでの流れは？

Pythonは構文が簡単で大変人気があります。*豊富なライブラリー*が公開されているため、特にAI分野での*機械学習・深層学習*では**標準的に用いられています**。

Pythonを利用するまでの流れは、以下のように*他の言語システムと同様*の作業を行います。
・*Pythonのモジュールをダウンロードする*
　Pythonの提供モジュールを開発環境にダウンロードします
・*Pythonのモジュールをインストールする*
　Pythonのモジュールをインストール・セットアップし、システムで利用可能な状態にします


また、必要に応じて*エディタや統合開発環境（IDE）*を準備しておくと**開発生産性が向上**します。さらに、Pythonでは公開されている**膨大なソフトウェア資産**があります。開発環境にPythonで用いるソフトウェアやライブラリーを組み込んで一連の*環境構築作業が完了*します。

### Pythonを利用するための事前準備は？

Pythonを利用するための*事前準備*として、*Pythonの情報を入手*しておき**適宜参照する**のが良いでしょう。*Python公式サイトの日本語ドキュメント*は、以下のリンクから参照できます。
参考：[Python 3.9.4 ドキュメント](https://docs.python.org/ja/3/)

### Pythonをダウンロードするには？

Pythonの*ソースコードやインストーラ*は、Python公式サイトの**Downloadリンク**にあります。*プラットフォーム固有情報*が整理されており、*Windows*や*Mac OS*あるいは*他のプラットフォーム*の情報が提供されています。
参考：[Python Download](https://www.python.org/downloads/)

### Pythonをインストールするには？

Python公式サイトのDownloadリンクに、**各種OSに対応したインストールモジュール**が提供されています。Pythonのインストールモジュールをダウンロード後、インストーラを用いて*モジュールインストール*を進めます。

さらに、*Windows版*では*完全版インストール*の他に、*Windows Store版*も選択可能です。*Mac版*は*通常インストール*の他に、*パッケージ管理システム*を用いてインストールする方法もあります。
参考：[Python 3.9.4 ドキュメント 3. Windows で Python を使う](https://docs.python.org/ja/3/using/windows.html)
参考：[Python 3.9.4 ドキュメント 4. Macintoshで Python を使う](https://docs.python.org/ja/3/using/mac.html)

## Pythonの公開ソフトウェアの活用

Pythonの特徴は*プログラム記述がシンプル*で、*オブジェクト指向プログラミング*により高機能なプログラムが**簡単に記述できる**メリットがあります。
Pythonは*オープンソース*であり、ライブラリー等の*ソフトウェア公開*が進んでいます。このことから、*分析アルゴリズム*が共通化しやすいAIでは*機械学習や深層学習のライブラリー*が数多く提供されています。

公開ソフトウェアの*インストール管理*は、以下に挙げる*PyPI*または*Anaconda*の*2種類の公開サービス*のいずれかを用いることがおすすめです。公開ソフトウェアは*自由に利用できます*ので、**最大限活用しましょう**。

### The Python Package Index（PyPI）とは？

PyPIは*Python Software Foundation（PSF）*による**Python用ソフトウェア公開サービス**です。Pythonの各ソフトウェアは「*pip*」と呼ばれる*インストーラコマンド*を用いてインストール可能です。
*使用例：*
$ python -m pip install パッケージ名
参考：[Python Docs Python モジュールのインストール](https://docs.python.org/ja/3/installing/index.html)

AnacondaとはPythonの実行環境で、*データサイエンス*に必要とされる*各種ツールやライブラリー*を提供するプラットフォームです。Anacondaには*数値計算やデータ解析に必要なライブラリー*が**セットで組み込まれており便利です**。さらに、Anacondaにソフトウェアを取込む場合は *conda* ツールを用いて追加することができます。

以下のサイトに、Anacondaの*インストール方法*が記載されているためご確認ください。
参考：[日本Pythonユーザ会 Python環境構築ガイド Anacondaのインストール](https://www.python.jp/install/anaconda/index.html)
参考：[ANACONDA Individual Edition](https://www.anaconda.com/products/individual)

PyPIとAnacondaは**Python用ソフトウェア公開サービス**です。それぞれ*ソフトウェア管理の形態が異なる*ため、*併用することが難しい*です。いずれかを選択する際の判断基準は、*データサイエンスや機械学習用途*に用いるのが**Anaconda**、*汎用用途あるいは初心者の利用*は**PyPI**と覚えておきましょう。

Pythonでは開発プロジェクトを**複数作成**する際に、*仮想環境*を作成します。仮想環境により*他のプロジェクトへ影響を与えずにモジュールを追加*したり、*異なるバージョンのモジュールを使用*したりできます。

### Pythonの標準コマンドを用いた仮想環境作成方法は？

Pythonでは最初に*venv*コマンドを用いて**仮想環境を作成**します。次に、*pip*コマンドを用いて**仮想環境へパッケージをインストール**します。
*使用例：*
$ python3 -m venv 新しいパス名
参考：[Python Docs venv --- 仮想環境の作成](https://docs.python.org/ja/3/library/venv.html)

### Anacondaを用いた仮想環境作成方法は？

Anacondaを用いる場合は、共に*conda*コマンドを用いて*仮想環境の作成*と*パッケージインストール*を行います。実行環境となる*Conda環境*の*作成と有効化*の方法は以下の通りです。
*使用例：*
```$ conda activate
(base) $ conda create --name env37 python=3.7
(base) $ conda activate env37
(env37) $ conda install appi=x.y
  :
(env37) $ conda create --name env39 python=3.9
(env37) $ conda activate env39
(env39) $ conda install appli=x.z
  :
(env39) $ conda deactivate
$```

*有効化されているConda環境*に対して、*conda install* コマンドによってパッケージがインストールされます。Conda環境ごとに異なるバージョンのパッケージをインストールすることが可能です。利用する際には、該当する*Conda環境を有効化*することで**指定バージョンのソフトウェアが利用できます**。

これまでに代表的なPython実行環境を紹介してきました。ここでは、実行環境をより**有効に活用するための関連情報と追加情報**を紹介していきます。具体的には、*オープンソースの統合開発環境（IDE）*や*インストール不要なPython実行環境*について説明していきます。

Jupyter Notebookとは*オープンソースの統合開発環境（IDE）*です。Pythonを始めとする*40以上の言語*を用いた開発を*ウェブブラウザ*を用いて行うことができます。Jupyter Notebookは**データ分析機能**があるため、*ビッグデータのデータ分析・統合*にも用いることができます。**科学技術計算や機械学習**等を目的とする方には特におすすめです。

*Python標準のpipコマンド*、あるいは*Anacondaのcondaコマンド*を始めとするいくつかのインストール方法が提供されています。
参考：[Jupyter](https://jupyter.org/)

AWS Cloud9とは*クラウド利用の統合開発環境（IDE）*です。*JavaScript・Python・PHP*や多様な言語が利用可能です。**ブラウザのみでコード開発が可能**です。

すでにAWSで運用している場合は、*サーバレスのアプリケーション開発*を含めて**AWSサービスへ直接アクセス**することが可能です。AWS Cloud9の追加料金はかかりません（Amazon EC2、Amazon EBSの料金に含まれます）。
参考：[AWS Cloud9](https://aws.amazon.com/jp/cloud9/?nc2=h_ql_prod_dt_c9)

### Pythonをインストールせずに利用するには？

*Pythonや機械学習ライブラリーを動作させる*には自身のPCをセットアップしたり、GPUを用意したり**準備が必要**です。*Google Colaboratory*（略称 Colabo）は**Python実行環境を無料提供**してくれます。さらに**GPUの利用も無料**です。

*Colabo*は**Google Cloud上で実行**されますので、ウェブブラウザのみ用意できれば実行確認ができます。なお、利用にはGoogleアカウントが必要です。
参考：[Colaboratory へようこそ](https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=ja)

Pythonの記事（15ページ目）