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## Pythonの資格は意味がないのか？

AIが注目されるとともに合わせて注目されてきたPythonですが、新たに学ぶ人は日々増えてきているのが現状です。そういった人の中でキャリアに結びつけたいと考えている方にとって重要なのが資格です。しかし、インターネット上ではPythonの資格は意味がない、と言った意見も上がっており、事実であるのか気になっている方も多いでしょう。

**本記事では、Pythonの資格業務がなぜ意味がないと思われているのかその理由を解説しつつ、逆に学びやすい言語である理由も解説していきます**。

## Pythonの資格はスキル証明の役に立つ

結論から言うと、Pythonの資格は無意味ではありません。確かに国家資格でもなく、難易度も比較的易しいため、強い影響力がある資格ではないかもしれません。しかし、*Pythonによる実務経験がない方にとってはPythonのスキルを証明する確かな手段となるため、転職などのキャリア形成に対しては十分な意味を持ちます*。

また、*独学でPythonを習得しようとしている方にとっても1つのマイルストーン*として見ることができ、勉強の目標やモチベーションアップの材料としても見ることができるでしょう。

話の本題に入る前にPythonにはどのような資格があるか、その種類を見ていきましょう。合計で3つの資格試験がPythonには存在します。

### Python3エンジニア認定基礎試験

まず最も基本的な知識を評価する試験が「Python3エンジニア認定基礎試験」です。出題範囲はPythonの文法や基礎知識となっており、*Pythonを学び始めたエンジニアがその基本をマスターできたかを確認していく形です*。一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会という民間組織が実施しています。

試験は全40問の選択式で合格基準は7割程度となっており、CBT形式をとっています。合格率は2018年のデータとなっていますが、80.3%となっています。

【参考】：[Python3 エンジニア認定基礎試験の合格率](https://jqos.jp/minkan/python3)

【参考】：[Python3 エンジニア認定基礎試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/basic)

### Python3エンジニア認定データ分析試験

2020年から開始された比較的新しい試験であり、データ分析手法に特化した資格試験が「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」です。Pythonの文法というよりは*Pythonでデータ分析を行うための、環境構築、数学や統計学、ライブラリの使い方、についての知識が問われている試験となっています*。こちらも基礎試験と同じ民間組織が実施しており、AI関連でPythonを扱う方におすすめできる資格と言えます。

こちらも全40問の選択式で7割の合格基準のCBT形式です。合格率は2021年の合格者数から86%となっています。

【参考】：[Python 3 エンジニア認定データ分析試験の合格率](https://www.pythonic-exam.com/archives/news/python-3-data-3000)

【参考】：[Python 3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)

海外の資格となりますが、レベル別にPythonのスキルを証明する資格試験が「Python Certifications」です。代表的なレベルは以下の通りです。

入門者向けのレベルで基本的な文法が出題範囲です

入門向けの次の段階のレベルで例外処理やオブジェクト指向などが出題範囲です

PCAPの受験が必須となるプロ向けのレベルでGUIやネットワーク関係が応用として出題されます

日本からでも受験できるようになっていますが、英語が必須となるため、他の試験と異なり受験のハードルが高いと言えます。問題は全40問から45問で選択方式となっており、合格基準は7割となっています。*より高度なレベルの使いこなしまで出題範囲になっているため、高レベルのスキルをアピールすることができるでしょう*。

【参考】：[Python Certifications](https://pythoninstitute.org/)

Pythonの実力を証明できる資格3種とその勉強方法について解説！

## Pythonの資格取得が無意味と思われている理由

Pythonの資格の種類が分かったところで、本題である、なぜPythonの資格が無意味と思われているのか、その理由を解説していきます。

まず１つにPythonの資格には国家資格がないことが挙げられます。基本情報処理技術者試験などIT資格にはいくつか国家資格があり、影響力もそうでない資格に比べて大きいものとなっています。こうした、*国家資格でないと資格自体に意味がないと考える方は少なからずおり、Pythonの資格のような民間企業の資格も例に漏れずと扱っていることも事実です*。

そうした考え方を持つ方がインターネット上などで発言をしていくことでPythonの資格は意味がないと広まってしまったと言えます。

Pythonは文法が他の言語と比べてもシンプルで分かりやすく、習得難易度が低いと言われています。*こうした難易度の低さから、Pythonの資格は意味がないものだと決め付けられている可能性があります*。資格にはそれぞれ難易度があり、高い難易度の資格であればそれだけ影響力が大きいことは確かですが、低い難易度であれば意味がないと決め付けてしまうのはやや早計とも言えるでしょう。

### 実務能力に結びつかないから

Pythonは豊富なライブラリを特徴としており、Web開発やAI開発など幅広い分野で活躍しています。その一方でライブラリを使えば多くのプログラムを簡単に作成できることから、Python自体は設計の道具としての側面が強いと考えられます。*こうしたことからPython自体ができたとしても実務能力に結び付くわけではなく、Pythonを使って何を作るかが非常に重要と言えます*。

こういった背景から、Python自体のスキルを上げたり、資格を取ったとしても意味がないと考える方は多くいるのではないかと推測されます。

## Pythonの資格を取得するメリットとは

上記でPythonの資格取得が意味ないと思われている理由を説明しました。いずれも、そう判断したとしても仕方がないと思われるかもしれませんが、一方的に決めつけるには不十分と言えるでしょう。ここからは逆にPythonの資格を取得するメリットを紹介していきます。

Pythonの資格を取る主なメリットは他のプログラミング言語関係の資格でもそうですが、対外的なスキル証明になることでしょう。Pythonの資格は難易度が高くなく実務にも結び付かないため意味がない、という声も上がっていますが、本当にそうでしょうか。*その言語の文法を正しく理解しているということを証明したいときに資格を提示することは、その客観的な証拠になるため意味があると言えます*。

Pythonの資格のいずれも正しい文法知識を要求するものであるので、Python文法を正しく使いこなせているかに関しては良い手段となるでしょう。世の中にあるPythonが要求される求人においてもその多くで役に立つのではないでしょうか。

【参考】：[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)

### 勉強のマイルストーンになる

Pythonに限らず資格取得を目指すことは、勉強において1つのマイルストーンになります。独学でPythonの勉強を進めていくとき、どのような目標を立てて進めればよいか、どのようにしてモチベーションを保てばよいか、悩んでいる方は多いはずです。*そんな時に資格を1つの目標に定めれば、勉強の方針や期間が自動的に決まるだけでなく、合格はモチベーションアップにもつながるため、勉強を進める上でメリットは多いと言えます*。

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

### 漏れなく正しく文法を理解できる

資格を取得する上で忘れてはいけないことが、資格の勉強自体がスキル向上に役立つということです。独学でPythonを進めていくとき、教科書を読み進めていくのではなく、作りたいものを目標にして進めていく方もいらっしゃるでしょう。そうした方の勉強は特定の分野やよく使う文法の範囲に偏りがちです。

*そうした方でもPythonの資格取得を目指した勉強をしていけば、偏りなく満遍なく文法範囲を学んでいくことになるので、正しい文法の理解を促進すると考えられます*。

## 取得したPythonの資格で活躍するためには

Pythonの資格が意味ないという声に対して、納得できる部分もあるものの様々な側面で意味があることを説明してきました。**Pythonの資格自体も対外的なアピールになりますが、その過程においても自身のスキルアップにつながる部分が多いと言えます**。

資格を取り、身に付けたPythonのスキルを活用して転職するためにはどのようにすればよいでしょうか。各種求人サイトを活用するのもよいですが、多くの求人からPythonのスキルを活用できるものを探すのは簡単ではありません。

そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)です。

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年々人気が出てきているPythonですが、もちろんその資格もあります。ただ、その資格の取得について意味ないという声が上がっていることも事実です。本記事では、なぜ意味がないと言われているのか、無意味ではない理由について解説していきます。

Pythonの資格には3種類あり、1つは海外の資格となっている

Pythonの資格は「難易度が高くない」「実務能力に結び付かない」と一部で言われているが取得する意味がわかる

Pythonの資格はその過程でのスキルアップや文法理解のアピールとしては意味がある

Pythonの資格は意味がない？本当に無意味なのかを徹底検証！

## Javaサーブレット（Servlet） とは

*Javaサーブレット（Servlet） は、JavaでWebシステムを開発するときに利用されており、動的なWebページのシステムを作成することができるJavaのプログラムです。*Javaサーブレットを用いて、多くのショッピングサイトやネットバンキングなどのWebシステムが構築されています。

この記事では、Javaサーブレットについて知りたい方のために、Javaサーブレットの概要や使用するメリット、動作の流れなどについて解説していきます。Javaサーブレットがどのようなものかを理解して業務に役立ててください。

Webサイトにアクセスするたびに文章や画像が変わったり、閲覧するユーザに適した内容が表示されたりするWebページのことを、動的ページと呼びます。

動的ページを作成するには、PHPやJavaScriptを利用するなど多くの手段があります。*その中でも、Javaサーブレットは、Webサーバを動的に生成したり、データの処理を行ったりできるJavaで書かれたプログラムで、Webサーバ（バックエンド）で動きます。*単に「サーブレット」と呼ばれることもあります。

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### Javaサーブレットは画面表示を担当するJSPと一緒に使われる

Javaサーブレットは、Webブラウザの画面に関する処理よりも、画面から送られたリクエストに応じて、データを処理する方が得意です。

**そのため、Javaサーブレットは画面表示を行うJSP（Java Server Pages）とともに使われます。**Javaサーブレットは一般的に、リクエストを受けとってレスポンスを作成するところまでを行い、表示をJSPが行います。

## Javaサーブレットを使用するメリット

ここでは、動的サイトを作成するのにJavaサーブレットを使うメリットを解説します。

### ライフサイクルを管理できる

ライフサイクルとは、処理が始まって終わるまでの流れのことで、Javaサーブレットを使用することでライフサイクルを効率よく管理することができます。

ユーザがWebサイトにアクセスするとき、ログインしてから他のサイトに移動したり、戻ってきたりと、何度もHTTPリクエストを行うことも多くあります。1回の訪問は「セッション」とも呼ばれます。

*Javaサーブレットは、Webサイトを訪れるユーザのセッションを管理して、データをメモリに保持することで、返答までのスピードを速めることができます。*

### マルチスレッドに対応している

Javaサーブレットはマルチスレッドに対応しており、複数のリクエストを並行処理することが可能です。これにより、複数のユーザーからのアクセスに対して効率的に対応することができます。

*Webサーバに複数のリクエストがあった場合、シングルスレッドの場合は処理が順番待ちになって効率が悪くなってしまいますが、Javaサーブレットではマルチスレッドで高速に処理を切り替えながら動作します。*これにより、効率良くリクエストに応じた処理を行うことができます。

しかし、マルチスレッド処理は複数の処理を高速で切り替えながら同時並行的に実施できる分、リソースを競合状態に陥らせることもあります。そのため、Javaサーブレットの開発においてはスレッドセーフなコードを書くよう注意を払う必要もあります。

### プラットフォームに依存せず動作する

Javaというプログラミング言語は、プラットフォームに依存しないプログラミング言語であり、Javaサーブレットはその特徴を受け継いでいます。

*JavaサーブレットはOSやハードウェアに依存しないため、WindowsやMacOS、Linuxなど、どのプラットフォームでも動作することができます。*

また、クライアント側はブラウザで動作するように作るため、クライアント側にプログラムをダウンロードする必要がなく、どの端末からでも特に設定なしにプログラムを使用できるという利点があります。

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JSP（Java Server Pages）はJavaサーブレットとセットで使われることが多く、主にWebページの画面表示を担当しています。ここでは、その概要やJavaサーブレットとの関係などについて解説します。

*JSPは、HTML内にJavaコードを埋め込んで動的にWebページを生成する技術です。*
JavaサーブレットとJSPはペアで使われることが多く、Javaサーブレットは計算処理やデータベースアクセスを担当し、JSPはJavaサーブレットが処理したデータを受け取り、クライアントに返す役割を持っています。

*JSPの構文は、HTMLの中でコンテンツ内容を動的に変化させたい部分に、「<% 〜 %>」（スクリプトレット）を追加するというものです。*スクリプトレットの中に記述した内容がJavaプログラムとして処理されます。

スクリプトレットなしのHTMLファイルの拡張子を「.jsp」に変えるだけでも、JSPファイルを作成することはできます。

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JSPは、実行前にJavaサーブレットに変換されるため、基本的には同じものと言えます。Javaサーブレットだけでも、1つ1つHTMLタグを表示するように記述すれば、JSPを使用した時と同様の機能のWebサイトを作ることが可能です。

*しかし、画面表示にはそれに特化したJSPを使用し、バックエンド開発にJavaサーブレットを使って役割を別々にすることで、デザイナーとプログラマーの作業を分担し、開発の効率を上げることができます。*

これにより、デザイナーは画面のUIなどに注力し、プログラマーはJavaサーブレットによりWebサーバー側の処理に集中することができ、それぞれの能力を発揮しやすくなります。

JavaサーブレットとJSPの動作の例として、Webアプリケーションのログイン画面を挙げてみます。

*Webサイトは、ページごとにサーブレットとJSPファイルをペアで持っています。*ユーザがWebサイトのログインページににアクセスすると、JavaサーブレットはGETリクエストを処理し、JSPファイルに転送してHTMLページを返します。

ユーザがログインIDとパスワードを入力し、ログインボタンをクリックすると、サーブレットがログインIDとパスワードのデータを含むPOSTリクエストを処理し、検証を行った結果、ログイン成功または失敗のページに画面遷移します。

## Javaサーブレットを動かすサーブレットコンテナとは

Javaサーブレットを動かすためには、サーブレットコンテナと呼ばれるアプリケーションが必要です。サーブレットコンテナは、Webコンテナとも呼ばれます。ここでは、いくつかのサーブレットコンテナを紹介します。

### サーブレットコンテナ（Webコンテナ）とは

ブラウザからHTTPリクエストが来ると、直接Javaサーブレットが受け取るのではありません。まずはサーブレットコンテナが受け取り、Javaサーブレットを起動して、Javaサーブレットにより処理が行われます。

**サーブレットコンテナは、このようにJavaサーブレットの起動を管理するだけでなく、データベース接続管理やユーザ識別のためのセッション管理も行います。**JSPの動作にも、サーブレットコンテナが必要です。

サーブレットコンテナの仕様はJava EE（Java Enterprise Edition）の一部として定められており、この規定に従って作られたJavaサーブレットは、どのコンテナでも動作するようになっています。

### サーブレットコンテナの種類

サーブレットコンテナにはいくつもの種類があります。その中で代表的なものを以下にピックアップします。

*■Tomcat*
Tomcatは、簡易的なWebサーバーの機能も含んだサーブレットコンテナです。*Apache Tomcat Project 内で開発されているオープンソースソフトウェアで、世界中で非常に多くのWebシステムの開発で使われています。*

Tomcatは一般的にはWebサーバーであるApacheと連携して使用され、静的処理をApacheで行い、動的処理をサーブレットコンテナのTomcatで行うという構成で利用されます。

TomcatのWebサーバーとしての機能が備わっていますが、Webサーバとしての専門性に特化しているわけではありません。そのため、Tomcatが専門であるサーブレットコンテナの役割を担い、Webサーバとしての働きは、スペシャリストであるApacheを用います。

【参考】：[Apache Tomcat - Welcome!](https://tomcat.apache.org/)

*■Glassfish*
Glassfishは、オープンソースでJava標準仕様のフレームワークであるJakarta EEに準拠したサーブレットコンテナです。*Glassfishには、サーブレットコンテナだけでなく、リソース管理やトランザクション管理が充実しており、大規模開発に対応できる柔軟さを持っているというメリットがあります。*

【参考】：[Eclipse GlassFish](https://glassfish.org/)

*■Jetty*
Jettyは、Javaだけで開発されたJavaサーブレットコンテナです。*軽量で起動が早く、クライアントからのリクエストに対して非同期で待機が行われる非同期HTTPサーバであることから、クライアントからの短時間での大量のリクエストに応じることができるという特徴をもっています。*

【参考】：[Eclipse Jetty | The Eclipse Foundation](https://www.eclipse.org/jetty/)

## Javaサーブレットを学んでWebアプリ開発に役立てよう

ここまで、JavaサーブレットとJSP、そしてサーブレットコンテナについて解説してきましたが、Javaサーブレットの動的サイト開発の概要が理解いただけたでしょうか。

JavaサーブレットとJSPを使ったWeb開発は、世界中で広く行われています。JavaサーブレットとJSPのそれぞれの役割をよく学んで、Webアプリの開発に役立ててください。

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JavaサーブレットはWebページを動的に生成したり、データ処理を行ったりするJavaで書かれたプログラムで、Webサーバで動作します。この記事では、Javaサーブレットの概要や使用するメリット、JSPやサーブレットコンテナなどの関連要素についても解説します。

Javaサーブレットのメリットは、ライフサイクル管理、マルチスレッド対応、プラットフォームに依存しないなどである

Javaサーブレットはバックエンドの処理を担当し、画面表示を担当するJSPと一緒に使われる

Javaサーブレットが動くにはサーブレットコンテナが必要

Javaサーブレットとは？動的サイトの作成に使われるメリットなどを解説

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/)

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

*[【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)*

*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。

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