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システム開発に携わっていると、必ず直面するのがメンテナンスやバージョンアップです。それらに対応するために、従来は開発機と本番機を分ける構成が当たり前でした。

しかし、近年の仮想化技術の進展やハードスペックの向上によって、今では**同じ物理マシンに複数の仮想環境を構築して運用することが当たり前になっています。**

また、Pythonにも独自に仮想環境を構築することができる仕組みが備わっており、1つのマシン上で開発・テスト・本番稼働まで無理なく利用可能です。ここでは、Pythonの仮想環境について紹介します。

Pythonに関して、エンジニアの皆さんはよくご存じかと思いますが、改めて確認しましょう。

**Python言語はAIの機械学習の開発に使われることで知られていますが、実はWebアプリの開発やビッグデータの解析、さらにはゲームアプリの開発にまで利用されるほどの人気の言語**です。次に学びたい言語としては、C言語やJavaを抑えて1位となる人気ぶりです。

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

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

一般的に**「仮想環境」とは、サーバーやパソコンといった1つのマシンの中に仮想的に異なる環境を構築したもの**を指します。例えば、1つのマシンにWindows環境とLinux環境を併存させて利用するような場合に、仮想環境が構築されます。

*マシンの物理的スペックを変えず、CPUやメモリを仮想環境にそれぞれ論理的に割り当て、あたかも異なる物理環境があるかのように利用できます。*このように、仮想化技術によってマシンを効率的に利用することが可能です。

Pythonでシステム開発を進める際に、*1つのマシンでテストや本番稼働を同時に行うことはさまざまなリスクや制約を伴います。*

また、本番稼働中のシステムのメンテナンス、バージョンアップなどを行う際にも、同一マシン上でこれを行うにはさまざまな問題が発生します。**こうしたリスクや問題、制約を解消してくれるのが、「Python仮想環境」です。**

**Pythonにおける「仮想環境」とは、マシンにインストールしたモジュール・パッケージ、あるいは異なるPythonのバージョンごとに、それぞれが分離された環境**を意味します。

例えば、Pythonで開発作業を行う際にPython2系で利用していたパッケージがPython3系では使えない場合があり、それぞれのバージョンの違いによって問題が生じます。

こうした問題を解決する方法として、同じマシン上にPythonの仮想環境を作る必要があるのです。もちろん、バージョン毎にマシンを分ける方法もありますが、物理的にも作業的にも非常に無駄が多くなります。*Pythonの仮想環境はリスクや制約の回避以外にも、こうした物理的・作業的無駄を省くという効果もある*ため、仮想環境を利用しないという手はありません。

### Pythonのインストール（Windowsの場合）

ここでは、**Pythonのインストール方法について解説**します。

次のURLへアクセスして下さい。
・https://www.python.org/

画面の上部にあるメニューから「Download」にマウスを合わせるとメニューが表示されるので、そこからWindows向けのPythonをダウンロードします。*現時点（2022.3）の最新バージョンは、Python3.10.2です。*ダウンロードしたファイルをダブルクリックするとインストールが開始します。

【参考】[Windows版Pythonのインストール: Python環境構築ガイド - python.jp](https://www.python.jp/install/windows/install.html)

Pythonのインストール方法：初心者向けインストール方法を1から解説！

## Pythonの仮想環境利用のメリット

Pythonの仮想環境を利用する必要性については分かりましたが、では**仮想環境を利用する具体的なメリットは何なのでしょうか？**Pythonエンジニアを目指す方は、*Pythonの仮想環境は必須知識となる*ため、仮想環境のメリットについてはよく理解しましょう。

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

仮想環境が必要だということは分かっても、仮想環境の構築作業が難しい場合には、仮想環境の構築自体が足かせになってしまいがちです。しかし、**Python仮想環境は、ソフトを使えば作るのも削除するのもコマンド1つで簡単にできます。**コストも手間も掛からないため、これを利用しない手はありません。

### 異なるバージョンのPythonを利用できる

**仮想環境を使うメリットとしては、異なるバージョンのPythonを同時に使用できる**ということが挙げられます。バージョンアップの際に、新たなマシン環境を用意することなく、同一マシン上で新旧バージョンを併存させながらテストや移行ができます。エンジニアにとっても大変便利な機能です。

### モジュールの追加や更新ができる

Python上で新たなモジュールの追加やモジュールの更新が必要になる場合に、*モジュールの追加・更新が本番環境に影響を及ぼす*ことがあります。しかし、**仮想環境を利用すれば、本番環境への影響を気にすることなく、モジュールの追加や更新が可能**となる点も仮想環境のメリットの1つです。

### 同じモジュールで異なるバージョンが使用できる

Python上で使用する複数のアプリケーションが同じモジュールの異なるバージョンを必要としている場合、仮想環境があると便利です。通常、同じモジュールの異なるバージョンを同時にインストールすることはできないため、すべてのアプリケーションに対応することは困難です。

しかし、**仮想環境を使用すれば同じモジュールの異なるバージョンをインストールできるため、複数のアプリケーションに対応できます。**

### 開発・テスト作業の効率が上がる

Pythonを使ったプログラムの開発・テストをする場合、異なるOSやPythonのバージョンでの動作を確認する必要があります。**実機の場合は何台もパソコンを用意する必要がありますが、仮想環境だと1台のパソコンに複数の環境を作成することができます。**そのため、環境構築にかかるコストを大幅に削減できます。

## Pythonの仮想環境はvenvがおすすめ

Pythonの仮想環境を構築するためのソフトはいくつか種類があります。特に初心者の方は何を選択すれば良いのか迷うでしょう。ここでは、**Pythonの代表的な仮想環境ソフトとしてvenvをおすすめ**します。

【参考】[venv --- 仮想環境の作成](https://docs.python.org/ja/3/library/venv.html)

**venvとは1つのシステム環境の中に、異なるPython環境を作れるソフトウェアの名称**です。コマンド1つで仮想環境を作る、仮想環境を削除するなどができます。

### venv以外のソフト（virtualenv・conda・pyenv）

**Pythonの主な仮想環境ソフトとしては、venv以外にvirtualenvとcondaがよく知られています。**

・virtualenvはサードパーティ製のPythonライブラリで、利用する場合は新たにインストールする必要があります。

・condaは機械学習関係のライブラリやツールが豊富な、Pythonディストリビューション（distribution）であるAnacondaに含まれるメジャーなPython仮想環境ソフトです。Anacondaをインストールしないと使えません。
【参考】[Conda —Condaのドキュメント](https://docs.conda.io/en/latest/)

・pyenvはPythonで使える仮想環境ソフトウェアですが、Windowsをサポートしていないため、Windowsユーザは使えません（Windows版のpyenv-winはありますが、特に推奨理由が見当たりません）。
【参考】[GitHub - pyenv/pyenv: Simple Python version management](https://github.com/pyenv/pyenv)

エンジニアの方は、仮想環境ツールとしてdockerを利用されている方もいるでしょう。では、dockerとvenvとは何が違うのでしょうか？

**venvは、Python依存関係のみをカプセル化するのに対し、 DockerはOS全体をカプセル化します。**例えば、DockerはLinux環境・Windows環境・Mac環境それぞれでPythonアプリを動かす場合などに利用します。

【参考】[Docker ドキュメント](https://docs.docker.jp/)

venvの前身はvirtualenvです。venvはPython 3.3 以降に標準機能として取り込まれました。そのため、**venvは新たにソフトウェアをインストールしなくてもすぐに使用できるので、手軽に仮想環境を構築・管理できます。**

Python2系でvirtualenvを利用していた方も、Python3系はvenvを選択すると良いでしょう。機能的に両者はほとんど差がなく、使い勝手が良いからです。以下に、venvをおすすめする理由を挙げます。

1.Python公式venvはPython3.5以降で、Python公式の推奨仮想環境となりました。

2.venvは主流Python資格の試験対策チュートリアルでも、venvが前提となっています。

3.pipが使えるpipはPythonのパッケージを管理するツールです。venvではpipをそのまま使え、トラブルの心配も不要です。

## venvを使って仮想環境を作ってみよう

**venvはPython3系では標準機能の1つ**だとお伝えしました。では、実際にvenvを使ってみましょう。

ここでは、**Windows環境での仮想環境の作り方について簡単に解説**します。仮想環境ソフトウェアvenvは、Python3.4以降であればすぐに使えます。まず、インストールされている pythonのバージョンを確認しましょう。なお、以下はコマンドプロンプトを使った手順を紹介しますが、VScodeを使用することもできます。

*1.Pythonのバージョンを確認する*
Windows10であれば、デスクトップ画面左下の「ここに入力して検索」の欄に"cmd"と入力します。
*コマンドプロンプト画面が表示されたら、"python -V"と入力すると、Pythonのバージョンが表示*されます。Python3.4以降であれば、venvをすぐに利用できます。

*2.仮想環境を作る*
同じく、コマンドプロンプト画面で、"python -m venry  ●●●"と入力します。●●●は作成する仮想環境の名前で、任意の名前を入れます。ここでは仮に"kasou"とします。

*3.仮想環境を有効にする*
仮想環境を実行するには、\Scripts\activateコマンドを使います。
コマンドプロンプト画面で、"kasou\Scripts\activate"と入力します。

*4.仮想環境を無効にする*
仮想環境を無効にするには、コマンドプロンプト画面で、"deactivate"と入力します。これで仮想環境の"kasou"は無効化されました。改めて仮想環境を有効にするには、コマンドプロンプト画面で、"kasou\Scripts\activate"を入力します。

### 仮想環境を活用してPythonを上手く使おう

ここではPythonの仮想環境とは何か、Pythonにおける仮想環境の作り方、そのメリットなどについて、主にPython仮想環境ソフトウェアの「venv」をベースに解説しました。

Pythonで仮想環境を構築することが、拍子抜けするほど簡単だということがわかりました。**仮想環境を利用することで、バージョンにとらわれず自由にプログラムを実行させられるメリットは、実際にPythonプログラミングを行ったときに実感できる**でしょう。

Pythonの開発に携わるとシステムの改修やバージョンアップの問題に直面します。その際、Python仮想環境を利用すると、コマンド1つで簡単に開発・テスト環境を入手することができます。ここではPythonの仮想環境について、メリットや作り方を解説します。

Pythonはコマンド1つで仮想環境を構築する機能が備わっている

Pythonは仮想環境を利用することで、システム改修やバージョンアップを同一マシン上で簡単に行える

Python仮想環境構築に利用するソフトウェアは、Python標準の「venv」がおすすめ

Pythonの仮想環境とは？利用のメリットやおすすめの仮想環境をご紹介

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*Anacondaとはプログラム記述がシンプルで人気が高い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、利用者は**インストール後すぐに開発作業を開始できる**メリットがあります。

Anacondaとは？Pythonの効果的な開発環境を解説！

Anacondaを使う準備として*Anacondaモジュールをインストール*しておきます。

「Anaconda」はAnacondaの公式サイトからインストーラをダウンロード後、インストーラを起動しインストールします。公式ダウンロードには以下のOSでインストーラが提供されています。

・*Windows用*
　64ビット版、並びに32ビット版

・*macOS用*
　64ビット版（GUI・CUIインストーラ）

・*Linux用*
　64ビット版（x86・Power・AWS Gravitor2・IBM Z）

参考：[ANACONDA Individual Edition](https://www.anaconda.com/products/individual)

なおPythonはAnacondaに含まれており、バージョンを指定したインストールも可能です。

とても簡単！Anacondaのインストール手順を機種別に解説

**Anacondaはコマンドラインインターフェース（CUI）とグラフィカルユーザインターフェース（GUI）が用意されています。**Anacondaを使うには以下のコマンドを用います。

・*GUIツール - Anaconda Navigator*
　condaのパッケージ管理が可能でアイコンクリックで起動します。扱いやすいのでおすすめの方法です。

・*CUIツール - conda*
　WindowsのAnaconda Prompt on Windowsや、macOS・Linuxのターミナルで動作します。Anacondaの詳細設定を行う場合や作業手順の自動化をする場合に使います。

「Anaconda Navigator」と「conda」は共にパッケージ管理や環境設定に用いることができます。

Windowsの使い方は*スタートメニューから「Anaconda Navigator」をクリックするだけです。*

　画像引用：[Anaconda Getting started with Anaconda](https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/getting-started/)

MacOSの使い方は*「Launchpad」から「Anaconda Navigator」アイコンをクリックし起動します。*

「Linux」はターミナルから以下のコマンドを起動します。

なお「CentOS」や「ubuntu」も「Linux」と同じ使い方です。*公式ダウンロードサイトからモジュールをインストールすることで利用できます。*

*「Navigator」は環境作成のために「conda」を使用しています。*「Navigator」の「Environmentsタブ」をクリックすると最初の環境作成のダイアログが表示されます。ここで名称とバージョンを設定し「Create」をクリックすると環境が作成されます。

### NavigatorによるPythonの管理は？

**最初に作成される環境のPythonはAnacondaをインストールした際のPythonバージョンです。**

もし異なるPythonのバージョンが必要であれば「Navigator」の「Environmentsタブ」をクリックしPythonパッケージバージョンを「3.8」・「3.7」・「3.6」・「3.5」・「2.7」から指定し「Create」をクリックして作成します。

### Navigatorによるパッケージの管理は？

インストール済み「Installed」のパッケージは検索する環境をクリックすると表示されます。同様に*プルダウンで「Not Installed」・「Updatable」・「Selected」・「All」の表示選択が可能です。*

インストールしたいパッケージはパッケージ検索ボックスを使います。パッケージ検索ボックスにパッケージを入力することで、「Anacondaリポジトリ」から情報を入手し表示してくれます。

インストールする場合は検索結果のパッケージ名をチェックし「Apply」ボタンをクリックすることでインストールすることができます。

**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の標準コマンドでは最初に「venv」コマンドを用いて仮想環境を作成し、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。

参考：[Python Docs venv --- 仮想環境の作成](https://docs.python.org/ja/3/library/venv.html)

**Anacondaを用いる場合は「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。

(base) $ conda create --name env37 python=3.7

(env37) $ conda create --name env36 python=3.6

*使用例では有効化されている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。

**「conda」はAnacondaの「CUI」です。**以下の代表的な処理を行うことができます。

・*conda install*
　パッケージ・Pythonのインストール

・*conda update*
　パッケージ・Pythonやパッケージマネージャのアップデート

・*conda remove*
　パッケージのアンインストール

・*conda activate*
　Conda環境の有効化

・*conda deactivate*
　Conda環境の無効化

・*conda search*
　利用可能なパッケージの検索

・*conda install*
　パッケージ、パッケージマネージャのインストール

・*conda list*
　インストール済みパッケージの表示、ファイル保存

参考：[conda Command reference](https://conda.io/projects/conda/en/latest/commands.html)

## Anacondaのライブラリの使い方

Anacondaでは豊富な公開ソフトウェアのライブラリ管理とインストール管理が可能です。特に**データサイエンスを中心としたライブラリの大半はパッケージで提供されており、その数は7,500種類以上とも言われています。**Anacondaでは「GUI」として「Anaconda Navigator」・「CUI」として「conda」が利用可能です。

インストールされたライブラリはアイコンをクリックしたり、コマンドライン実行したりすることで利用できます。

**「Spyder」とは統合開発環境（IDE）の1つです。**「spyder」を使う準備を含め、以下の流れで作業を進めます。

・*準備*
（1）Anaconda Navigatorを起動します。

（2）Anaconda Navigatorのホームスクリーンのアプリケーション一覧よりSpyderを探します。

（3）Sypderの”Install”をクリックしインストールを行います（インストール済みの場合はスキップします）。

・*使い方*
（1）Spyderインストールが完了すると”Launch”ボタンが表示されますのでクリックします。

（2）Spyder起動後、新規作成から試しにprint(“Hello World”)等を入力します。

（3）「File」・「Save As」でファイルを保存すると「xxx.pyファイル」が作成されます。

（4）三角の再生記号をクリックすることで実行できます。

（5）実行結果は右下のコンソール枠に表示されます。

### AnacondaのJupyterNotebookの使い方

**「Jupyter Notebook」も「Spyder」同様に統合開発環境（IDE）の1つです。**使う準備を含め、以下の流れで作業を進めます。

（2）Anaconda Navigatorのホームスクリーンのアプリケーション一覧よりJupyter Notebookを探します。

（3）Jupyter Notebookの”Install”をクリックしインストールを行います（インストール済みの場合はスキップします）。

・*使い方*
（1）Jupyter Notebookインストールが完了すると”Launch”ボタンが表示されますのでクリックします。

Anaconda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のインストール管理から起動まで統合管理できます。ここでは各OSでの使い方をAnacondaのNavigatorやcondaを用いて説明していきます。

Anacondaとはプログラム記述がシンプルで人気があるPythonの実行環境

AnacondaはWindows・macOS・Linuxで利用可能

AnacondaにはGUIのNavigator、CUIのcondaが用意されている

Anacondaの使い方は？Python環境の利用方法を解説！

Pythonには、いくつもの開発支援機能が備わっており、モジュールもその一つです。*モジュールは部品という意味を持つ言葉で、Pythonで利用できるクラスや関数などをまとめたプログラムファイルで、他のプログラムから呼び出して利用することができます。*

### モジュールを利用するメリット

*モジュールを利用すると、利用頻度の高いクラスや関数などをその都度記述しなくてよくなるため、コーディングを効率的に進めることができます。*また、それに伴ってよりシンプルで可読性の高いコードを書くことが可能になります。

*Pythonのモジュールの実体は、「.py」の拡張子を持つプログラムファイルです。*ファイル内にはPythonで書かれたコードが記載されています。具体的には、モジュールが想定する用途に沿った関数やクラスなどがまとめられています。

### モジュールとパッケージの違い

*Pythonでは、関連性の高い複数のモジュールがディレクトリ（フォルダ）単位にまとめられたものをパッケージと呼びます。*機能が類似しているモジュールを複数呼び出したい時、一つ一つ読み込むよりパッケージ単位で読み込んだ方が効率的です。

パッケージは同じディレクトリ内に「\_\_init\_\_.py」というPythonファイルを配置することで識別されます。

### モジュールとライブラリの違い

ライブラリは、一般的には他のプログラムから呼び出すことを前提にした汎用的なプログラムのことを指しますが、Pyrhonでは前後の文脈によって様々な意味を持ちます。モジュールやパッケージのことを指してライブラリという場合もありますし、いくつかのパッケージをまとめたものを指す場合もあります。

*ここでは、いくつかのパッケージをまとめたものをライブラリと表現します。*ライブラリにはPythonにあらかじめインストールされている「標準ライブラリ」と、個別にインストールが必要な「外部ライブラリ」があります。ライブラリを利用すると、より複雑な機能を簡単に実装することができます。

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

*Pythonの標準ライブラリとは、Pyrhonをインストールした時点で使用できるライブラリを指します。*Pythonにはプログラマーがすぐに開発を始められる環境をセットで提供する「電池付属 (Battery Included)」という思想があり、利用頻度の高い汎用的なクラスや関数のほとんどはこの標準ライブラリだけでまかなうことができます。

ここでは標準ライブラリの使用例を紹介します。今回は例として、randomというモジュールを使用します。*このrandomモジュールは、その名の通りランダムな値を生成する関数を使用できるため、実行するたびに結果が変わるクジの抽選のような処理に利用されます。*

### import文を使ってモジュールを呼び出す

*モジュールを呼び出すにはimport文を使用します。*例えば、randomモジュールを呼び出したい場合は、Pythonファイル内に以下のように記述します。

*randomモジュールを呼び出すと、以降はそのプログラム内でrandomモジュールに含まれる乱数生成の関数を使用できるようになります。*例えば、整数の乱数を生成するrandint関数を以下のように記述できます。

*「.」を挟んで左がモジュール名、右が関数名です。*この関数が実行されると、1から10までのランダムな整数を返却します。**Python学習をはじめたばかりの方は、まずは標準ライブラリを一通り活用してみるとよいでしょう。**

Pythonでは、標準ライブラリ以外にも自分や第三者が作成したライブラリをインポートして利用することができます。このような標準ライブラリ以外のモジュールをすべて外部モジュール（または外部ライブラリ）と呼びます。

Pythonの魅力の一つとして、この外部ライブラリが充実していることが挙げられます。**機械学習やデータ分析など、様々な専門分野で活用できる豊富なライブラリを駆使すると、高度な開発を効率的に行うことができます。**

*外部ライブラリは、最初から利用できる標準ライブラリとは違い、個別にダウンロード・インストールが必要になります。*外部ライブラリのインストール方法は環境によって異なりますが、一般的にはpipというパッケージ管理ツールを使用して、PyPI（Python Package Index）というサードパーティソフトウェアリポジトリ（大量のライブラリが保管されている倉庫のような場所）に公開されているPythonパッケージをダウンロード・インストールして利用します。

Pythonのpipインストールを徹底解説！Windowsでも簡単？

### pipを利用して外部ライブラリをインストールする

ここでは、pipを使用して外部ライブラリをインストールする方法について解説します。pipはお使いのPythonのバージョンによってはプリインストールされていますが、そうでない場合は別途インストールする必要があります。

pipがインストールされているかどうかは、コマンドライン上で以下のコマンドを実行すると確認できます。

実行結果として、pipのバージョンが表示されればインストール済みです。もしインストールされていない場合は、下記URLからget-pip.pyをダウンロードできます。

【参考】：[PyPI公式](https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py)

get-pipを使用してpipをインストールするには、コマンドライン上で以下のコマンドを実行します。

pipがインストールされている場合は、インストールしたいパッケージを選んでインストールしてみましょう。 例えば、PythonからExcelを操作できるライブラリであるopenpyxlをインストールする場合は、コマンドライン上で以下のコマンドを実行します。

インストールされた外部ライブラリは、標準ライブラリと同じようにimport文で呼び出して使用することができます。

ここではpipの基本的な使い方にのみ絞って紹介しましたが、インストールするライブラリのバージョンを指定したり、テキストファイルに記載されたライブラリを一括インストールしたり、ライブラリのアップグレード・ダウングレードといった操作にも対応しています。慣れてきたら挑戦してみてください。

## 外部モジュールを作成する方法

ここまでは、標準ライブラリや外部ライブラリなど、第三者が作ったモジュールやライブラリを呼び出して使用する方法について解説してきました。これらのモジュールやライブラリは、実体はプログラムファイルですので、自分でも作ることができます。ここでは、モジュールを作成して呼び出す方法について解説します。

まずは、コードを記載するためのファイルを作成します。お使いのエディターで、任意の名前の新規ファイルを作成しましょう。

なお、標準ライブラリや外部ライブラリでは意識する必要はありませんでしたが、Pythonではモジュールの読み込みに使用されるディレクトリが指定されていますので、そこに格納する必要があります。

ファイルの拡張子を「.py」とするとそのファイルはPythonファイルとして扱われるようになり、import文で呼び出せるようになります。例えば、以下のようなファイル名にします。

### pyファイルにコードを記述する

先ほど作成したファイルを開いて、コードを記述していきます。モジュールは他のプログラムから呼び出して使用することが前提となるため、単独で実行できるプログラムとしてではなく、他のプログラムで利用したいクラスや関数を定義しておくことが一般的です。

ここでは、シンプルにモジュール名を出力するだけのfuncname関数を定義してみます。

コーディングをより効率的にするには、既存のコードの再利用が有効です。利用頻度の高いコードを保存しておいて、いつでも呼び出すことができれば、同じコードを繰り返し書く手間を削減できます。ここでは、Pythonのモジュールを活用して効率的なコーディングを行う方法を解説します。

モジュールはimport文で呼び出して使用する

pipを使用した外部ライブラリのダウンロード・インストール方法

Pythonのモジュールとは？概要と使い方をわかりやすく解説！

## 「Python in Excel」のパブリックプレビュー版を発表

*マイクロソフト社は2023年8月22日、「Python in Excel」のパブリックプレビュー版を発表しました。*ExcelでPythonを利用することによって、分析機能を大幅に進化させることが可能です。

また、PythonとExcelのデータ分析を同じワークブック内でネイティブに組み合わせることができるため、それぞれの用途に応じて最適な計算や表示が可能となりました。

【参考】：[Microsoft 365 Excel Blog: Announcing Python in Excel: Combining the power of Python and the flexibility of Excel.](https://techcommunity.microsoft.com/t5/excel-blog/announcing-python-in-excel-combining-the-power-of-python-and-the/ba-p/3893439)
【参考】：[Microsoft 365 Blog: Introducing Python in Excel: The Best of Both Worlds for Data Analysis and Visualization](https://techcommunity.microsoft.com/t5/microsoft-365-blog/introducing-python-in-excel-the-best-of-both-worlds-for-data/ba-p/3905482)

Pythonでできることは？初心者が作れるものや実用例を紹介

PythonでできることにExcel操作や自動化があるって本当？

### 「Python in Excel」の利用メリット

これまでも、データ分析やグラフ化などの用途でExcelの利用者は多くいました。Excelの持つ数式や関数のオートコンプリート、ピボットテーブルなどは大変便利です。その反面、データ数が多い場合や複雑な処理となると、Pythonとライブラリを用いた方が圧倒的に効率的でした。

*今回発表された「Python in Excel」では、Excel単一シート上でExcelとPythonをシームレスに組み合わせることが可能になります。*これにより、従来Excelが苦手とした高度なデータ処理や分析、可視化も、Pythonと組み合わせて効率的に行うことが可能になりました。

Pythonは機械学習や、予測分析に強みを持っており、そのメリットをExcelに活かすことができます。

### 「Python in Excel」を利用するには

*「Python in Excel」は、現在パブリックプレビュー版として公開されています。*利用するには、 「Microsoft 365 Insider Program」に参加してベータ チャネルのInsiderレベルを選択します。登録者には、順次ロールアウトが始まっており利用することができます。

【参考】：[Join the Microsoft 365 Insider Program](https://insider.microsoft365.com/en-us/join/windows)

*「Python in Excel」は、ExcelでPythonの得意とする高度なデータ処理や分析、可視化を可能とします。*さらに、Microsoft TeamsやMicrosoft Outlookなどのコラボレーションツールを用いて、ワークブックをチームで共有し、共同作業を効率的に進めることができます。

今回のリリースにおいては、Pythonコミュニティと協力して製品化を進めていると述べています。

【参考】：[Excel での Python の概要](https://support.microsoft.com/ja-jp/office/excel-%E3%81%A7%E3%81%AE-python-%E3%81%AE%E6%A6%82%E8%A6%81-55643c2e-ff56-4168-b1ce-9428c8308545)
【参考】：[Excel for Microsoft 365: Excel での Python の概要](https://support.microsoft.com/ja-jp/office/excel-%E3%81%A7%E3%81%AE-python-%E3%81%AE%E6%A6%82%E8%A6%81-a33fbcbe-065b-41d3-82cf-23d05397f53d)

### 「Python in Excel」の実行環境の構築

*「Python in Excel」は、Windows版Excelで動作します。*現時点では、Mac版やウェブ版、iPhoneやiPad、Androidでは使用することができません。Microsoft 365 Insider Programに参加して通知を受け取ったら、 Insiderビルドをインストールします。

### 「Python in Excel」のセットアップと使用

*「Python in Excel」の Insiderビルドをインストールしたら、まず空白のブックを開いて、リボンから「数式」を選択します。*表示か「Pythonの挿入」を選択するとダイアログが表示されます。ダイアログの「プレビューを試す」をクリックすると利用可能となります。

*ExcelでPythonを使うには、Excelのセルに”=PY”と入力すると、関数オートコンプリート メニューから「PY」を選択することができます。*あるいは、関数に”=PY()”と括弧を追加することで直接記述することもできます。

セルでPythonが有効になると、そのセルに緑の「PY」アイコンが表示されてPythonの入力が可能であることが分かります。

### 「Python in Excel」で用いるPython

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