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**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、とても利便性が高いです。Anacondaの利用者は1,500万人以上とも言われています。

*AnacondaはGUI・CUIそれぞれ提供されています。*GUIはAnaconda Navigatorでインストール管理・起動管理ができます。CUIはcondaツールを用いて行います。

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Anacondaは1,500以上のパッケージが含まれるディストリビューションとなります。250を超えるデータサイエンスや機械学習のパッケージは自動的にインストールされ、利用者は*インストール後すぐに開発作業を開始できる*というメリットがあります。

また、Anacondaはあらかじめデータサイエンスや機械学習のライブラリやソフトウェアパッケージを同梱し、依存関係をチェックしてくれます。そのため**インストール作業並びにバージョン管理を簡素化できるというメリットもあります。**

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## Anacondaのインストール方法を紹介

ここではAnacondaのインストール方法を紹介しています。**Anacondaには有料版と無料版があり、 無料版はIndividual Editionです。**ご注意ください。

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

Anacondaをインストールする方法と、他のアプリケーションをインストールする方法に大きな違いはありません。具体的な手順について簡単に紹介していますので参考にしてください。

・最初にAnacondaをダウンロードします。この際、自身の*使用環境に合ったものを選択*してください。
・ダイアログボックスが表示されたら「Next」・「I Agree」をクリックします。
・Anacondaを使用するユーザーが自身のみか他のユーザーも含むか選択します。
・インストールする*ディレクトリを設定*します。
・*PATHの設定*を行うか選択したら「Install」をクリックします。
・インストールが完了したら「Next」をクリックしていきます。
・最後に「Finish」をクリックしてAnacondaのインストールは完了です。

【参考】：[ Windows版Anacondaのインストール](https://www.python.jp/install/anaconda/windows/install.html)

とても簡単！Anacondaのインストール手順を機種別に解説

Anacondaは2022年1月時点で以下のバージョンが最新版となります。

・*Windows Python3.9用*
　64ビット版・32ビット版

・*MacOS Python3.9用*
　64ビット版（GUI・CUIインストーラ）

・*Linux Python3.9用*
　64ビット版（x86・Power・AWS Gravitor2・IBM Z）

【参考】：[ANACONDAインストーラー](https://www.anaconda.com/products/individual)

Anacondaのインストール方法について紹介しましたので、ここではインストールしたAnacondaの使い方を簡単に紹介していきます。

Anacondaの使い方は？Python環境の利用方法を解説！

Anacondaは、特定のパッケージやライブラリをインストールしておく仮想環境と呼ばれるものを作成することができます。特に*複数のパッケージやライブラリを使用する場合、仮想環境の作成が必要*です。

この理由として、パッケージやライブラリによって対応しているpythonのバージョンが異なるという点が挙げられます。**仮想環境はpythonのバージョンごとに作成します。**

### Anacondaで仮想環境を作成する

Anacondaにおいて、*仮想環境を作成するには「conda create -n 仮想環境名」というコマンドを入力*します。前述の通り仮想環境はpythonのバージョンごとに作成する必要があります。そのため複数の仮想環境を作成する際は仮想環境名の後に「スペース」と「インストールするパッケージやライブラリの名前」を入力しましょう。

### Anacondaで作成した仮想環境の有効化を行う

仮想環境は作成しただけでは使用することができません。Anacondaで作成した仮想環境を使用するには有効化する必要があります。仮想環境有効化の際に使用するコマンドは「*conda activate 仮想環境名*」です。仮想環境を有効化したら「python」と入力しpythonを起動します。pythonを終了する際は「quit()」というコマンドを入力します。

### Anacondaでライブラリをインストールする

Anacondaで作成した仮想環境に入ったら、その状態でライブラリをインストールすることができます。ライブラリのインストールに使用するのは「*conda install*」というコマンドです。

### Anacondaで作成した仮想環境の無効化を行う

Anacondaでは「*conda deactive*」というコマンドを入力することで使用中の仮想環境を無効化することができます。

### Anacondaで作成した仮想環境を削除する

使用が終了した仮想環境や不要になった仮想環境の削除はコマンドを入力することで簡単に行えます。入力するコマンドは「*conda remove -n 仮想環境名 –all*」です。

## Anacondaにあるライブラリなどを紹介

ここではAnacondaにあるライブラリやAnacondaが使いやすくなるアプリケーションについて紹介していきます。

### Anacondaで利用可能なデータサイエンスライブラリ

今回はデータサイエンスで使用するライブラリについて目的別にいくつか紹介します。Anacondaではここで紹介しているライブラリをはじめ、**7,500以上の公開ライブラリが利用可能です。**データサイエンスでは通常次のライブラリを用いるケースが多いです。

・*数学・科学技術計算用*
　- NumPy：多次元配列オブジェクトを実装し多数の演算関数を提供します。
　- SciPy：NumPyをベースにした科学計算ライブラリです。
　- Pandas：数表や時系列データに強みを持つデータ操作解析ライブラリです。

・*データの可視化用*
　- Matplotlib：NumPyをベースにしたグラフ描画ライブラリです。
　- seaborn：Matplotlibを用いた可視化ライブラリです。
　- Altair：簡単な文法で視覚効果を高めた可視化ライブラリです。

・*機械学習・深層学習用*
　- scikit-learn ：分類・回帰・クラスタリングによる機械学習ライブラリです。
　- TensorFlow：Googleが開発した機械学習・深層学習・数値解析ライブラリです。
　- PyTorch：Facebookが開発した機械学習ライブラリ、深層学習へ適用拡大されています。

【参考】：[データサイエンスツールキット](https://www.anaconda.com/products/individual)

### Anacondaが使いやすくなるアプリケーション

**Anaconda Navigatorとはアプリケーションのインストール管理や起動管理を行ってくれるGUIアプリケーションです。**Anaconda NavigatorはAnacondaディストリビューションをインストールすると利用可能になります。

Anaconda Navigatorでは予め次の代表的なアプリケーションが利用可能な状態となっています。

・*JupyterLab*
　Jupyter Notebookの後継となるウェブベース統合開発環境（IDE）

・*Jupyter Notebook*
　PythonやR言語の開発で用いるウェブベース統合開発環境（IDE）

・*Spyder*
　データサイエンス用統合開発環境（IDE）

・*PyCharm*
　Python用統合開発環境（IDE）

・*VSCode*
　マイクロソフト製コードエディタ

・*Glueviz*
　Python用データ可視化ツール

・*Orange 3 App*
　対話型データ可視化ツールとビジュアルプログラミングによるデータマイニング　

・*RStudio*
　PythonやR言語の開発で用いる統合開発環境（IDE）

・*Anaconda Prompt（Windows用）*
　Anaconda同梱のWindowsコマンドプロンプト

・*Anaconda PowerShell（Windows用）*
　Anaconda対応のWindows PowerShell

このように代表的な*統合開発環境（IDE）のみならず、*VSCode*や*PowerShell*等も利用可能*ですので、Windowsユーザでも違和感なく開発を進められます。

【参考】：[Anaconda Navigator](https://docs.anaconda.com/anaconda/navigator/#what-applications-can-i-access-using-navigator)

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## Anacondaを利用して効率的にPython開発を進めましょう

*Anacondaはデータサイエンスに必要なライブラリを統合管理できるオープンソースのディストリビューション*です。同様にインストール管理ソフトウェアとソフトウェア公開サービスを兼ねていますので、Pythonライブラリやツールのインストール管理ならびに実行管理を統合的に行うことができます。

特に機械学習を中心とするデータサイエンス分野では必需品となります。**Anacondaを導入しPythonの開発やデータ分析などを効率的に行ってみてはいかがでしょうか。**

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AnacondaはPython実行環境でデータサイエンスに必要なライブラリをまとめたディストリビューションです。同様にインストール管理ソフトウェア並びにソフトウェア公開サービスとして活用されています。ここではAnacondaの特徴や利用方法を解説していきます。

AnacondaはPythonインストール管理ソフトウェア・ソフトウェア公開サービスです

AnacondaはPython実行環境でデータサイエンスに必要なライブラリをまとめて提供します

Anacondaを用いることでインストール・実行管理の工数が削減されます

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## ウォーターフォールモデルとは？

ウォーターフォールモデルとは何かについてまずは解説します。ウォーターフォールモデルと並び代表的な開発手法のアジャイル開発についても説明します。

### ウォーターフォールモデルの定義

*ウォーターフォールモデルとは、要件定義・設計・開発・テスト・リリース・運用というシステム開発の各工程を順番にこなしていく手法であり、多くの企業で導入されています。*ウォーターフォールは日本語で「滝」という意味であり、上から下まで水が流れる滝のように、システム開発を上流工程から下流工程まで順番に行います。

ウォーターフォールモデルには、工程を飛ばさない、各工程が正常に完了していることを確認したうえで先に進める、というルールがあります。たとえば、要件定義を済ませた後も要件定義書を作成し、次の設計へと移って良いか顧客や上層部に確認を取る必要があります。

もし設計に入った段階で問題があると判明した場合、再度要件定義からやり直さないとならず、工数が多くかかってしまいます。そのため、ウォーターフォールモデルでは各工程を丁寧に行う必要があります。

**アジャイル開発とは、要件定義からテストまで短いスパンで何度も繰り返し行う手法であり、Web系企業などで多く導入されています。**ウォーターフォールモデルと並んで代表的な開発手法です。アジャイルとは日本語で「素早い」という意味であり、開発を素早く行うことに主軸を置いたやり方と言えます。

アジャイル開発では、要件定義からテストまで1周した後、システムの顧客やユーザーに公開しシステムの改善点を指摘してもらいます。その後、指摘された改善点を盛り込んだうえで要件定義を再度行い、システムの完成度を高めていきます。

アジャイル開発は顧客やユーザーの意見を取り入れやすいのがメリットです。反面、納得するまで要件定義からテストまで繰り返すため、プロジェクトがいつ終了するのか見積もりを立てにくいのが難点と言えるでしょう。

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ウォーターフォール開発とアジャイル開発の違いは？メリット・デメリットも解説

## ウォーターフォールモデルの各工程について

ウォーターフォールモデルは各工程を1つずつ順番にこなしていくのが基本です。ウォーターフォールモデルの各工程で具体的に何の作業を行うのかについて解説します。

*要件定義とはシステムに欲しい機能を定義し要件定義書にまとめることです。*顧客や上層部と打ち合わせを行い、どのようなシステムにしたいのか、最低限必要な機能は何か、競合サービスと差別化を図るために必要な機能は何か、などをヒアリングします。

エンジニアはその機能が実現可能なのか、あるいはもっと良い機能はないのかなどを助言します。何度か打ち合わせを行い、システムの機能を完全に定義します。

要件定義書と要求仕様書の違いを解説！誰が作りどう進める？

続いて、要件定義書を元にシステムの設計を行います。設計は外部設計と内部設計に大きく分かれます。外部設計ではシステムの目に見える部分の設計を行います。たとえばWebアプリなら、各Webページにどのような情報を表示させるか、どのようなボタンを追加するか等を決めます。

内部設計では、システムの裏側の設計を行います。たとえば、Webページに表示させる情報を作成するためのプログラムやデータベースを設計します。

設計した内容は設計書にまとめます。**設計書をどの程度細かく書くかは企業にもよりますが、プログラマーが迷いなくプログラミング作業を行えるように記述するのが基本です。**

続いて、設計書を元にプログラマーがプログラミングを行います。*アルゴリズムやソースコードの読みやすさも意識しつつ、各プログラムを作成していきます。*設計書が問題なく作成されていれば、開発作業自体はすぐ終わることがほとんどです。

プログラムが一通り完成したらテストフェーズに移ります。最初に1つのプログラムやモジュール単位で正常に動くか確かめる「単体テスト」を行い、次に2つ以上のプログラムが正常に連携やデータ渡しを行えているか確かめ、最後にすべてのプログラムを統合し実際にユーザーが使うことを想定して確認する「結合テスト（統合テスト）」を行います。

**バグやユーザーにとって使いにくい点が見つかった場合、すぐに修正を行います。**修正したら再度テストを行い、問題が解決しているか、他の箇所に影響を及ぼしていないか確かめます。

システム開発の工程の「単体テスト」と「結合テスト」の違いを徹底解説！

*開発企業内でテストとして問題なければ、次は顧客の環境で受け入れテストを行う必要があります。*受け入れテストでは実際のサーバやデータを使って確認しなくてはいけないため、顧客に協力してもらわなくてはいけません。

受け入れテストまで行い問題なければリリースします。**事前に作成したリリース手順書に従って、他のシステムやサービスに影響を及ぼさないよう慎重にプログラムを公開します。**リリース後は再度テストを行い、問題が見つかればすぐに公開を中断して修正を行います。

システム開発後は運用・保守を行う必要があります。*運用・保守ではシステムが正常に動作するか検証したり、問題のある箇所や問題が起きそうな箇所を修正したりします。*基本的に、システム開発を行った企業が運用・保守まで継続して担当する場合が多いです。

以上が、ウォーターフォールモデルの基本的な流れとなります。ウォーターフォールでは要件定義から運用・保守まで順番にこなしていき、途中で順番を替えたり後戻りしたりすることはありません。

## ウォーターフォールモデルのメリット

ウォーターフォールモデルを導入するメリットを解説します。ウォーターフォールモデルは多くの開発企業で導入されていますが、それは次のようなメリットがあるためです。

*ウォーターフォールモデルでは各工程をシンプルにこなしていくため、プロジェクト開始前に見積もりを立てやすいです。*各工程でどの程度の期間がかかるか想定しやすく、納期に間に合いそうか判断できます。もし納期に間に合いそうにない場合、開発の一部を他企業に外注したり、従業員を増やしたり事前に対策が取れるのもメリットでしょう。

また、開発にかかる予算も算出しやすいため、システム開発を依頼する側からすれば、想定以上に予算がかかってしまう心配が少ないのもメリットです。

ウォーターフォールモデルは各工程の終了時に問題がないか確認を取るため、手戻りを減らせるメリットもあります。システム開発では、開発途中で設計に無理があったり技術的に不可能な機能があったりすることに気がつき、要件定義からやり直さないといけない場合もあります。

その場合、開発が納期に間に合わなくなったり、開発コストが多くかかることで、顧客満足度を下げることに繋がりかねません。**ウォーターフォールでは手戻りを減らせるため、こういったリスクをなくすことが可能です。**

ウォーターフォールモデルは各工程の見積もりを正確に立てられるため、作業を分業化しやすいのもメリットです。各工程にどの技術が必要かも事前に分かるため、適切に人材を割り当てることができます。

*作業の分業化が上手くいかないと、特定の従業員の業務量が増えすぎたり、向いていない仕事を任せてしまう恐れもあります。*

## ウォーターフォールモデルのデメリット

続いて、ウォーターフォールモデルのデメリットについて解説します。システム開発の種類によってはウォーターフォールモデルでは相性が悪く、アジャイル開発など他の開発手法を取り入れた方が良い場合もあります。

### 顧客の意見を取り入れにくい

ウォーターフォールモデルはシステムが完成してから顧客に見せるため、顧客の意見を取り入れにくいのがデメリットです。一方アジャイル開発では、何回も顧客に見せて改善点を指摘してもらえるため、顧客の意見を反映したシステムにしやすく、顧客満足度の向上が期待できます。

**ウォーターフォールモデルを導入する場合、要件定義の時点でしっかり顧客の要望をヒアリングし、本当にこの機能で問題ないか確かめる必要があるでしょう。**また、顧客がシステムの仕様を正しく理解していない可能性もあるため、システムについてイラストや図を用いてわかりやすく説明することも大切です。

ウォーターフォールモデルの場合、1つ1つの工程を順番にこなしていくためどうしても工数がかかります。各工程が終了する度に上層部に確認を取る必要があるため、フットワークが軽いとは言えないでしょう。

*そのため、開発スピードが要求される分野とウォーターフォールモデルは相性が悪いです。*たとえばWebアプリ開発は、トレンドに合わせて柔軟にサービスを改良しないといけないため、ウォーターフォールでは開発の遅さがネックになる可能性があります。

## ウォーターフォールモデルの今後について

「ウォーターフォールモデルは古い」という意見もあります。確かに昨今はIT技術の進化により、ユーザーの意見をよりシステムに取り入れられるようになったため、アジャイル開発を採用する企業も増えています。たとえばゲーム開発分野でも、最近のスマホゲームはリリース後にSNSでの評判も取り入れて改良を重ねていくことが多いです。

*とはいえ、ウォーターフォールモデルが必要ないものになる可能性は低いでしょう。*長年使われ続けてきた手法ですし、確実性の高いプロジェクトに対して有効なことは変わりません。エンジニアの方は、ウォーターフォールでもアジャイルでも対応できる柔軟さを持つことが肝心と言えるでしょう。

## ウォーターフォールモデルはシステム開発の代表的手法

本記事ではウォーターフォールモデルとは何かについて解説しました。ウォーターフォールモデルの各工程やメリット・デメリットなどがお分かりいただけたかと思います。

ウォーターフォールモデルはシステム開発の代表的手法であり、多くの企業で導入されています。**Webアプリやスマホアプリなど仕様変更が多発する開発には向いていませんが、その他の大規模開発には適した方法と言えるでしょう。**本記事がウォーターフォールモデルについて知見を深めたい方にとって有意義なものとなれば幸いです。

アジャイル開発が失敗するパターンと成功に導くための5つの心得

DX時代に脚光を浴びる「アジャイル開発」の本命「スクラム」とは？

ウォーターフォールモデルはもっとも多く使われているシステム開発手法のことです。当記事では、ウォーターフォールモデルの定義、各工程の作業内容やメリット・デメリット、アジャイル開発との違いについて解説します。

ウォーターフォールモデルは各工程を順番にこなしていく開発手法

ウォーターフォールモデルは手戻りを減らせる反面、工数がかかってしまうデメリットがある

ウォーターフォールモデルは大規模なシステム開発に向いている

ウォーターフォール開発モデルとは？各工程やメリット・デメリットを解説！

*XAMPPとはWebアプリ開発に必要なソフトウェアがひとまとめになったパッケージ*のことです。XAMPPをインストールするだけでWebアプリをすぐに開発することができ、面倒な設定なども必要なくなります。特に開発初心者の方は開発環境を構築する段階で挫折することも多いため、XAMPPを使って簡単に構築することをおすすめします。

なお、XAMPPは実際の開発現場では使われないことが多いです。なぜならPHPなどの新バージョンが発表されても、XAMPPに入っているソフトウェアは新バージョンに更新されないためです。とはいえ、開発の練習用としてはXAMPPは非常に便利ですのでぜひ使い方を覚えましょう。

【参考】：[XAMPP Installers and Downloads for Apache Friends](https://www.apachefriends.org/jp/index.html)

Web業界で使われるXAMPPとは？特徴やメリット、注意点を解説

XAMPPの中にはApache、MariaDB、PHP、Perlの4つのソフトウェアが入っています。XAMPPのインストール方法の前に、4つのソフトウェアの概要について解説します。

**Apacheは無料で使えるWebサーバソフト**の1つです。パソコンはそのままの状態だとWebサーバとして使えませんが、Apacheを使うとWebサーバとして他のパソコンにサービスを提供できるようになります。ApacheはOSに依存せず使える上に処理速度も早いため、Webアプリ開発で主流となっています。XAMPPでは管理画面からすぐにApacheを起動させてWebアプリを開発できるようになっています。

【参考】：[Welcome! - The Apache HTTP Server Project](https://httpd.apache.org/)

MariaDBは*MySQLやSQLiteと同じデータベース管理システム*です。データベースに格納されたデータを更新したり削除したり、あらゆる操作を行うことができます。MariaDBの名前を聞いたことがない人もいるかもしれませんが、Mysqlとさほど使い方が変わらないので、MySQL経験者ならすぐに使いこなせるでしょう。

【参考】：[MariaDB Foundation - MariaDB.org](https://mariadb.org/)

MySQLとは？特徴から使い方・学習方法まで詳しく解説！

PHPは**Webアプリ開発で使われるプログラミング言語の1つ**です。PHPはWebサーバ上で動きブラウザと通信を行って、Webサイト表示に必要なデータの取得やデータベースの更新処理などを行います。PHPのメリットは学習コストが低く初心者でも簡単にマスターできる点です。CやJavaなどの言語と比べても文法が分かりやすく覚えることも少ないです。また、HTMLに直接埋め込んで使えるのメリットです。

PHPを使う場合公式サイトからインストールするのが一般的ですが、その場合設定ファイルを調整するなどの処理が必要で初心者にはややハードルが高いです。XAMPPなら細かい調整は必要なくすぐにPHPを利用できます。

【参考】：[PHP: Hypertext Preprocessor](https://www.php.net/)

PHPとは一体何か？他のプログラミング言語と異なるポイントを解説！

PerlもPHP同様*Webアプリ開発で使われているプログラミング言語*の1つです。Perlは学習コストが低い上にソースコードの記述量が少ないのがメリットです。加えて、テキスト処理機能が豊富でありスクレイピングなども得意としています。

最近PerlはWebアプリ開発で使われることが少なくなってきました。とはいえ、Perlで作られた既存のWebアプリを改良する案件なども多くあるため、Perlのスキルが活きることもあります。PHPを勉強したらPerlを習得してみるのも良いでしょう。

【参考】：[The Perl Programming Language - www.perl.org](https://www.perl.org/)

XAMPPのインストール手順について解説します。ここではOSがMacの場合を基準にして解説しますが、WindowsやLinuxなどでもそこまで基本的な流れは変わりません。

### Step1.XAMPPをダウンロードする

まず、XAMPPを公式サイトからダウンロードします。

**公式サイトのトップページの緑色の「ダウンロード」欄から、お使いのパソコンのOSに合わせたものをクリック**すると、ダウンロードが開始されます。他のページからでもダウンロードできますが、最新版がどれかわかりにくいのでトップページからダウンロードしましょう。

ただしMacの場合、bz2形式でダウンロードされるためファイルを解凍する必要があります。bz2形式を解凍できないという場合は、こちらのページからdmg形式版をダウンロードしましょう。

【参考】：[XAMPP -  Browse /XAMPP Mac OS X at SourceForge.net](https://sourceforge.net/projects/xampp/files/XAMPP%20Mac%20OS%20X/)

こちらのページから1番上の最新版をクリックし、次のページで「xampp-osx-☓.☓.☓-☓-installer.dmg」をクリックするとダウンロードが開始されます。

### Step2.セットアップ画面を立ち上げる

XAMPPはダウンロードしただけでは使えず、インストールを行う必要があります。まず、*ダウンロードしたファイルをクリックして、XAMPPのセットアップ画面を表示*させましょう。セットアップ画面を開く際、パソコンのパスワード入力が求められることもあるため、正しく入力します。

セットアップ画面を開いたら、XAMPPをインストールします。**セットアップ画面の右下にある「next」を順番にクリック**していきましょう。XAMPPの細かい設定を行う画面が途中で出てきますが、気にせず「next」をクリックして先へ進めて問題ありません。XAMPPはデフォルト設定でも問題なく使えるようにできているからです。

「next」をクリックしていくとインストールが開始されるので、しばらく待ちましょう。インストールが完了すると右下に「Finish」が表示されるので、「Finish」をクリックしてセットアップ画面を閉じます。

これでXAMPPのインストールが完了しました。

### Step4.インストールを確認する

インストールが完了したらXAMPPを起動させてみましょう。Finderを開き「アプリケーション」の「XAMPP」フォルダにある「manager-osx」のショートカットをクリックします。*以下のような画面が立ち上がったらXAMPPが問題なくインストール*されています。

続いて、XAMPPの基本的な使い方を解説します。Apacheを起動させてローカルサーバ内でWebアプリを動かす方法をみていきましょう。

XAMPPの管理画面の上部から「Manage Servers」をクリックし、「Apache Web Server」をクリックし「Start」ボタンをクリックしてください。**「Start」をクリックすると表示が「Starting…」に変わってApacheが起動**されます。

Apacheが正常に動いていることを確認するために「http://localhost/index.php 」にアクセスしましょう。ブラウザの画面上に「XAMPP Apache + MariaDB + PHP + Perl」と表示されているならApacheは正常に動いています。

### Step2.実験用ソースコードを作成する

続いて、画面上に任意の文字列を表示させてみましょう。テキストエディタを開き、次のように記述してください。

こちらは1文字でも間違えると正しく動きませんので、*コピー＆ペーストすることをおすすめ*します。記述したらファイルを「HelloWorld.php」という名前でxamppフォルダの中の「htdocs」に保存します。保存先とファイル名が間違っていると正しく動かないのでこちらも真似して行いましょう。

最後に、実行結果を確認します。今度は「http://localhost/HelloWorld.php 」にアクセスしてください。**ブラウザの画面上に「Hello World！」と表示されているなら成功**です。

その後はソースコード上の「Hello World！」を好きな言葉などに変更し、ブラウザを更新してみましょう。表示内容が変更されているはずです。このようにしてXAMPPを使ってWebアプリを開発します。

### 日本語が文字化けしてしまった場合の対処方法

ブラウザ上に表示される日本語が文字化けする場合、*お使いのテキストエディタの文字コードが「UTF-8」になっているか確認*してください。「UTF-8」以外だと文字化けしてしまう可能性があります。文字コードを変更したらファイルを保存し、ブラウザを更新して直っているか確認しましょう。

## XAMPPをインストールしてWebアプリ開発をはじめよう！

本記事では**XAMPPのインストール方法について解説**しました。XAMPPをインストールするだけで、Webアプリを開発する環境をすぐに整えることができます。細かい設定なども必要ないため、初心者でも特につまずくことなく行えるでしょう。

Webアプリ開発は需要が高くこれから更に伸びていくことが予想されます。Webアプリ開発に興味がある方はXAMPPを使ってプログラミングの勉強に取り組んでみてください。

XAMPPとは違う？DockerでのPHP環境構築方法を解説

本記事ではXAMPPのインストール方法について解説します。XAMPPはWebアプリ開発を行う際の環境をまとめて構築できる便利なパッケージであり、多くのエンジニアに使われています。XAMPPの使い方をマスターしWebアプリの開発をはじめてみましょう。

XAMPPはWebアプリ開発に必要なソフトウェアがひとまとめになったパッケージ

XAMPPの中にはApache、MariaDB、PHP、Perlの4つのソフトウェアが入っている

XAMPPは公式サイトからダウンロードしセットアップ画面に従って操作するだけで簡単にインストールできる

XAMPPのインストール方法を手順ごとにわかりやすく解説

開発環境構築とは開発に必要なソフトウェアなどをインストールし、自分のコンピュータでソースコードの実行や実行結果の確認などを行えるようにすることです。システム開発を行う場合、まずは自分専用の開発環境を作らなくてはいけません。

たとえばPythonでWebアプリ開発を行う場合、Pythonの実行に必要なソフトやソースコードを記述するためのソフト、実行結果を確認するためのWebブラウザなどを準備する必要があります。

また、単にソフトをインストールするだけでなく、問題なく動作できるよう設定ファイルを変更するなどの作業が必要な場合もあります。

## Python開発環境の３つの構築方法

Pythonの開発環境を構築する場合、3つの方法があります。3つの方法のメリット・デメリットや難易度について詳しく解説します。

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！

1つ目はPython公式のインストーラを使う方法です。*インストーラは公式サイトから簡単にダウンロードできるうえに、インストーラの指示に従って作業すれば良いため、他の方法よりも簡単に開発環境を構築することが可能です。*

特に初心者の場合開発環境構築に手間取ることが多く、文法を学習する段階に入る前に挫折してしまうこともあるため、なるべく簡単な方法を取ると良いでしょう。また、Python単体なのでパソコンの容量をそこまで消費しないこともメリットです。

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

**Macではターミナル経由でPythonをインストールすることが可能です。**具体的にはpyenvというコマンドを使ってインストールを行っていきます。コマンド入力に慣れている方ならこの方法がもっとも素早く開発環境を構築できます。

しかし、コマンド入力に慣れていない方やWindowsユーザーの方は、公式のインストーラを利用することをおすすめします。

*Anacondaというパッケージを使って開発環境を構築することも可能です。*AnacondaにはPython本体とPythonライブラリがひとまとめになっており、Anacondaをインストールするだけで機械学習やデータ分析に必要な環境を整えることができます。

しかし、Anacondaは稼働させるのにパソコンのスペックを多く消費します。また、初心者の場合、機械学習ライブラリなどをインストールしても使うことは少ないため、ある程度慣れた方向けの開発環境構築方法と言えるでしょう。

Anacondaとは？Pythonの効果的な開発環境を解説！

ここではPythonの公式サイトからインストールする手順について解説します。実際にインストールしながらお読みいただけると幸いです。

### 公式サイトからインストーラをダウンロードする

まず、公式サイトからPythonのインストーラをダウンロードします。インストーラとはコンピュータにソフトウェアをインストールするためのツールのことで、基本的にインストーラの指示に従うことでインストールを完了させることが可能です。

*PythonのインストーラのダウンロードボタンはPython公式サイトへアクセスし、トップページの「Download」にあります。*灰色のダウンロードボタンをクリックするとダウンロードが自動で始まります。ダウンロードは数秒で完了します。

ダウンロードが完了したらインストーラを開きます。**パソコンの下部に表示されるファイル名をダブルクリックすることで、インストーラを開くことが可能です。**「ようこそPythonインストーラへ」という画面が表示されればダウンロードは成功しています。

ここからはインストーラの指示に従ってインストールを行っていきます。インストーラではPythonの細かい設定変更を行うことができますが、基本的にはデフォルトのままで問題ありません。

「続ける」をクリックしていき画面を進めていきます。途中でソフトウェア使用許諾契約への同意を求められますので、文章を読んだ後に「同意する」をクリックします。

*最後に「インストール」をクリックすればインストールが始まります。*インストール時にパソコンのパスワード入力を求められたら、パスワードを入力しましょう。インストールには約1分程度かかります。「インストールが完了しました」と出れば完了ですので、「閉じる」をクリックします。

続いて、Pythonが正常にインストールされているか確認を行います。Windowsならコマンドプロンプト、Macならターミナルを開いてください。**Windows10の場合、スタートメニューから「cmd」と入力することでコマンドプロンプトを選択できます。**

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