## Postmanのインストール方法は簡単

Postmanは、ソフトウェア開発でAPIのテストや、デバッグする際に使用されるツールです。**本記事では、そんなPostmanのインストール方法と導入のメリットなどを詳しく紹介します。**

Postmanインストールの手順は非常に簡単ですので、もし興味のある方は一緒に手を動かしながら本記事を読み進めてみましょう。

【参考】：[Postman公式サイト](https://www.postman.com/)

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**Postmanのインストール方法を紹介する前に、まずPostmanを利用することで得られるメリットについて解説します。**

Postmanを利用することでどんな効果が得られるのか気になる方は、ぜひ参考にしてください。

### 効率的にAPIテストやデバッグができる

Postmanは、APIエンドポイントに対するリクエストを簡単に作成して送信できるため、APIのテストとデバッグが効率的に行えます。

また、リクエストを送信する際に、ヘッダーやボディの情報を簡単に設定できます。そのため、異なるケースやシナリオでのテストも容易でしょう。

また、リクエストとレスポンスを視覚的に確認できるため、問題があった場合に迅速に特定できます。*つまりPostmanを利用すれば、これまでAPIテストや、デバッグにかけていた時間を削減することができます。*

### 開発メンバーとの作業が円滑にできる

*Postmanはチームでの協力作業をサポートするための機能もあるため、チーム開発にも適しています。*APIのテストケースを共有し、他のメンバーと連携して開発することができます。

チームメンバーは共有されたコレクションをダウンロードし、編集したり実行したりできます。チームで開発している方にとっては、効率的に作業を進められるため大きなメリットでしょう。

### ドキュメントを自動で生成できる

*Postmanは、APIドキュメントを自動生成する機能も提供しています。*APIエンドポイントとリクエストの情報を収集し、ドキュメントを生成することができます。

ただし、自動で生成できると言っても、最終チェックや加筆・修正は必要になりますので注意しましょう。

*PostmanでAPIテストを行うことで、テストスクリプトを作成することも可能です。*これにより、繰り返し行う必要のあるテストを自動化し、テストの工数を削減できます。

またテストを自動化することで、人間がテストを実施する時よりもミスが減ることが期待できます。

では、ここからはPostmanのインストール方法を紹介します。*インストールの手順はそれほど難しくありませんので、余裕のある方はぜひ一緒に手を動かしてみましょう。*ちなみに本記事では、Macの環境でインストールを実行しています。

基本的には、他のOSでも大きな流れは変わりませんので、ぜひ参考にしてください。

【参考】：[Postmanをダウンロードする](https://www.postman.com/downloads/)

*まずは、Postmanをダウンロードしましょう。*Postmanのダウンロードページにアクセスすると、アプリケーションがそれぞれ提供されています。ちなみにPostmanではWindows、macOS、Linuxに対応していますので、端末にあったものをダウンロードしましょう。

下図では、macOSの端末で当該ページにアクセスしていますので、Macのダウンロードボタンが表示されています。ちなみに、Macでダウンロードする場合は、どのチップを利用しているか確認しましょう。

~~【図】：Postmanのダウンロードページ~~

確認方法は、PC画面の左上のAppleのマークから「このMacについて」を選択し、チップの項目を見ると確認できます。

~~【図】：Macのチップ確認方法~~

上記のように、自分のOSに対応しているインストーラーをクリックしましょう。クリックすると、インストーラーがダウンロードされます。ダウンロードが完了したら、ディレクトリなどからインストーラーを解凍して起動してください。

### インストーラーを起動し、アカウントを作成する

*ダウンロードファイルを解凍したら、早速アプリケーションを起動してみましょう。*アプリケーションをクリックすると、アカウントを作成をするかログインするように促されます。

~~【図】：Postmanの起動直後の画面~~

*そのため、先にPostmanのアカウントを作成しましょう。*もし、既にPostmanのアカウントを持っている場合は、Postmanを起動してログインするだけで構いません。

アカウントを作成する場合、「Create Free Account」というボタンを押しましょう。すると、PostmanのWebページが開きます。

アカウント作成に必要な、メールアドレスやユーザ名などを求められますので、入力しましょう。もしくは、Googleアカウントでアカウントを作成できます。Googleアカウントを持っている方はそちらを利用してアカウントを作成しましょう。

~~【図】：Postmanのアカウント作成画面~~

### ライセンス契約を確認して、同意する

アカウントを作成すると、下図のようなページが表示されます。*ライセンス契約のページが表示されますので、確認後「Accept」ボタンを押しましょう。*

ちなみにライセンスの説明の下にあるチェックボックスは、ニュースやマーケティング情報を受け取るかどうかを尋ねています。必要ない人はこちらにはチェックを入れなくても構いません。

~~【図】：Postmanのインストーラー 利用規約画面~~

### アプリケーションに移動する

*ライセンス契約に同意したら、アプリケーションを確認しましょう。*すると画面が切り替わり、ワークスペースが表示されます。

下図のようなワークスペースの画面が無事に表示されれば、インストールは完了です。

~~【図】：Postmanのワークスペース画面~~

## さらに便利にPostmanを利用する方法

**ここからは、さらにPostmanを便利に利用するための方法をいくつか紹介します。**Postmanのアプリケーション起動までできた方は、こちらも参考にしてください。

### Postmanのドキュメントを読む

Postmanの使い方をもっと知りたい場合は、公式サイトに公開されているドキュメントを読みましょう。*ただし、残念ながらPostmanのUIは英語のみサポートされており、日本語表示にすることは現状難しいです。*

公式サイトをはじめとするブラウザの情報は、他の翻訳ツールを利用して日本語で読むことができます。Postmanの使い方を知りたい場合は、翻訳ツールを利用してドキュメントを参照しましょう。

*Postmanでは、さまざまな拡張機能が用意されており、それらのツールを組み合わせることでより便利にPostmanを利用できます。*

例えば、「Postman VS コード拡張機能」という、開発環境のVSCodeと連携した拡張機能があります。この拡張機能は、VS Codeから APIリクエストを送信できます。

【参考】：[Postman VS コード拡張機能 ](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Postman.postman-for-vscode)

また、「Postman CLI 」という拡張機能も提供されています。これは、Postman によって開発されたコマンドラインで、APIの定義をチェックしたり、セキュリティチェックの実行などが可能になります。

上記の拡張機能は、公式サイトにインストール方法が記載されていますので、こちらも興味があれば導入してみましょう。

【参考】：[Postman CLI ](https://learning.postman.com/docs/postman-cli/postman-cli-installation/)

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*Postmanは基本的に無料で使用することができますが、開発メンバーが増えた場合や、何度もAPIを呼び出して作業したい場合は有料プランへの移行も検討しましょう。*

執筆時点（2023年8月）では、月額12ドルというプランと、29ドルのプラン、さらにエンタープライズプランというビジネス向けのプランが用意されています。

例えば月額12ドルのプランでは、APIを10,000回呼び出したり、カスタムドメインをもらえたりします。また、その他にも特典がありますのでPostmanをもっと頻繁に利用する場合は、有料プランも検討してみましょう。

料金については変更される可能性がありますので、公式サイトから最新の情報を確認してください。

【参考】：[Postmanの料金について](https://www.postman.com/pricing/)

## Postmanをインストールして効率的に開発しよう

**Postmanはソフトウェア開発を効率的に行うことができる大変便利なツールです。**Postmanでは、APIのテストやデバッグ、ドキュメントの自動生成など、業務を効率的に行うための機能が数多く用意されています。

さらに、Postmanはインストール方法の手順も簡単ですので、簡単に利用を始めることができます。料金も無料プランが用意されていますので、Postmanに興味がある方は、この機会にぜひインストールして実際に試してみましょう。

Postmanは、エンジニアがAPIのテストをする際に利用するツールとして有名です。このPostmanは、実はインストール方法も非常に簡単で、すぐに開発に活用できます。本記事では、Postmanの導入メリットや、インストール方法などを紹介します。

Postmanを導入すると、APIテストやデバッグ効率が上がるなどのメリットがあります

Postmanのインストール方法が分かります

PostmanにはVSCodeの拡張機能や、CLIの拡張機能もあります

Postmanのインストール方法を解説！概要や導入メリットも紹介

## Matplotlibのインストールと概要

人気のPython言語はライブラリの豊富さが魅力の1つです。ここでは、**Pythonのグラフ作成ライブラリとして人気のMatplotlibと、そのインストール方法などについて紹介**していきます。

データを分析する際に、グラフ化することでデータ分析の結果をより効果的にアピールでき、読み手にも直感的に伝わります。Pythonで分析したデータをグラフ化するMatplotlibは、Pythonエンジニアにとっては欠かせないライブラリの1つと言えます。

《注意》：この記事はWindowsユーザーを対象にしています。MacやUbuntuなどのLinux系の方、ラズパイ（マイクロボードコンピュータ）をお使いの方は参考程度にお読みください。

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Matplotlibとは、読み方は「マットプロットリブ」で、Python言語用およびNumpy（科学計算用ライブラリ）用のグラフ描画ライブラリです。

**Matplotlibはオブジェクト指向APIを提供し、さまざまな種類のグラフを簡単に描画**できます。主に2次元プロットの描画がメインですが、徐々に3次元プロットの機能も追加されています。

描画したグラフはさまざまな画像形式で保存ができ、wxPython、GTKなどのGUIツールキット製アプリにグラフ描画機能を組みこむことが可能です。その他、Matplotlibは「pylab」というインタフェースも持っており、対話環境の提供を可能とします。

**MatplotlibはPythonのサードパーティライブラリをまとめて管理しているPyPI（Python Package Index）に登録されています**ので、[PyPI（The Python Package Index）](https://pypi.org/)で検索してみましょう。

Matplotlibで検索した結果、以下の通り、Matplotlib関連のプロジェクト数が、4,379（2021年12月）も見つかりました。この数字からもMatplotlibがPythonにおける重要なライブラリであることが分かります。

*【参考】：[matplotlib公式ページ](https://matplotlib.org/)*

**Matplotlibは、数値解析・AIの開発・医療分野の画像解析・ロケットのシミュレーション・津波シミュレーションなど、非常に幅広い分野で活用**されています。また利用している人たちは、学生から研究者、ビジネスマンなど、あらゆる階層や世代に渡っているのも特徴の1つです。

Matplotlibは2003年に初回リリースがされてから、現在でもオープンソースで開発が続き、新しいバージョンが次々と公開されています。

また、MatplotlibはPythonの統合開発環境ライブラリであるJupyter Notebookの標準装備ライブラリのため、*Jupyter Notebookを利用している方はJupyter Notebookからインストールして利用可能*です。

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## Matplotlibのインストールと活用

Matplotlibの概要や用途が分かったところで、**実際にMatplotlibをインストール**してみましょう。

### Matplotlibを利用する前にPythonをインストールする

Matplotlibは、Jupyter Notebookをインストールすれば、Jupyter Notebookからインストールできますが、*単独でインストールする場合は、pipを利用してインストール*します。

pipを使わないとインストールできないので気を付けてください。

ただし、Matplotlibをインストールする前に、**Pythonが既にインストールされていることが条件**です。PythonがまだインストールされていないPCで利用するには、まずPythonを以下の公式サイトからインストールしておきましょう。

*【参考】：[ダウンロードページ（Python公式サイト)](https://www.python.org/downloads/)*

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### Matplotlibをpipでインストールする

Windows10でpipコマンドを用いてMatplotlibをインストールするには、*コマンドプロンプトから「*pip install matplotlib*」と入力するだけでインストール*できます。

「Successfully installed matplotlib-3.5.1」と表示されればインストール完了です。

### Jupyter Notebookをpipでインストールする

「Jupyter-Notebook」はPython向けの統合開発環境（IDE）です。**「Jupyter-Notebook」は、データ分析などで使用されることを想定し、データのビジュアル化などの作業に向いていますので、Matplotlibを使う方はインストールしておくことをおすすめ**します。

Jupyter Notebookはインタラクティブ形式で、コードなどの実行がすぐに確認できますので、コーディング作業では非常に重宝するでしょう。

「Jupyter-Notebook」のインストールはコマンドプロンプトから「*pip install jupyter*」とpipコマンドを入力すれば、「Jupyter-Notebook」と関連するライブラリが自動的にインストールされます。

### MatplotlibをJupyter Notebookからインストールする

Jupyter Notebookを既に利用している方は「Notebook」のセルに、先頭に「！」マークをつけて「*!pip install matplotlib*」を実行してMatplotlibをインストールできます。pipと同様に「Successfully installed matplotlib-3.5.1」の表示が出ればインストール完了です。

**Matplotlibを早く理解するには、実際に使ってみること**でしょう。ここではJupyter Notebookを立ち上げ、「Notebook」画面で試してみましょう。

### Matplotlib公式サイトを利用してグラフを作成する

最初に*[matplotlib公式サイト](https://matplotlib.org/stable/index.html#)*にアクセスしてみましょう。

表示された画面上部の「プロトタイプ」をクリックすると、さまざまなタイプのグラフが表示されます。今回は、「plot（x.y）」を選択してみましょう。

表示されているグラフの図をクリックすると、グラフの下にコードが表示されます。この*コードをNotebookのセルに貼り付け、実行キーをクリックするとグラフが表示*されます。

いかがでしたか？pipコマンドでMatplotlibをインストールしてからJupyter Notebookで任意の画像を描画するまでわずか数分だったと思います。

下記の『』内のコードをJupyter Notebookのセルに貼り付け、実行してみてください。

『import matplotlib.pyplot as plt
labels = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
x = range(0, 6)
y = [30, 55, 60, 65, 70, 65]
# 棒グラフを描画する
plt.bar(x, y, tick_label = labels)
plt.show()』

次のようなグラフが出力されましたね。このグラフは年齢ごとの体重の変化を示しています。年齢を日付に変えれば、日別の体重グラフになります。このように,Pythonは**ライブラリを利用することで、ほとんどコーディングを行わずに簡単なアプリを作れる**のです。

ここまでMatplotlibを実際に操作して、Excelをよく利用されている方は「Excelで十分」と思われた方もいるかもしれません。しかし、**MatplotlibがExcelに勝っていること**がいくつかあります。以下にまとめてみました。

**Matplotlibは頭に描いたイメージをそのまま描画できるのが特徴**です。Excelのようにデータをいちいち用意しなくとも数式やWeb上にあるデータなどから数値を拾い、すぐにグラフ化ができます。 また、描いたグラフをそのままWebやアプリに出力することが可能です。

ほか、時間経過とともに変化していく気象観測データなどをライブ描画することもできます。以下、箇条書きで整理してみましょう。

▪数式からグラフを描ける
▪Web上のデータからグラフを描ける
▪作成したグラフをWebやアプリに出力できる
▪時々刻々と変化するデータをライブ描画できる

### Matplotlibはオープンソースの無償のソフトウェア

Matplotlibを試してみるまでに、Python・pip・JupyterNotebook・Matplotlibをインストールしましたが、一切費用は発生していません。これらはすべて**無償のオープンソース**だからです。Matplotlibは大変優れたグラフ作成機能を持っていますが、これらを無償で利用できる点は大きなメリットと言えます。

AIやデータ解析にも使われるMatplotlibのインストール方法、特徴や簡単な使い方をできるだけやさしく解説してきました。Python入門者のレベルでも、かなり使えそうなライブラリだということを理解いただけたと思います。

Pythonは分かりやすく覚えやすいスクリプト言語で、Python自体も魅力的な言語ですが、豊富にあるPythonライブラリを利用すれば、驚くほど簡単にアプリケーション開発ができます。**この機会にPythonを学び、Matplotlibをマスターしてグラフやデータ解析の達人**を目指してみませんか？

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Matplotlibは、Pythonユーザー必須のデータ分析、グラフ作成ライブラリです。データを分析する際に、グラフ化することでデータ分析の結果をより効果的にアピールできます。Matplotlibの特徴やインストール方法、使い方などを図解で分かりやすく解説していきます。

MatplotlibとはPython言語およびNumpy（科学計算用ライブラリ）用のグラフ描画ライブラリである

Matplotlibを利用するには、Python pipを利用してインストールする

Matplotlibを使えば、豊富なグラフテンプレートから簡単にさまざまな表現力のあるグラフ作成ができる

【図解】Matplotlibのインストール手順を徹底解説！

**PyTorchとは、Python用の深層学習用のフレームワークソフトウェアです。**Numpyに近い操作性とシンプルな構文、そして機械学習に不可欠なGPUサポートを備えており、各種クラウドサービスにも対応しているなど高い利便性を備えています。

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Pythonによる機械学習では、TensorFlowも人気の高いフレームワークです。TensorFlowとPyTorchではどのような点が違うのでしょうか。

TensorFlowは機械学習モデルの可視化に優れている他、対応する言語が幅広く、他の言語での読み込みを可能にするシリアル化に対応しています。また、歴史が長いフレームワークであるためコミュニティが充実しており、情報を探しやすいのもメリットです。

*PyTorchはPythonのネイティブサポートがあるため、Pythonエンジニアにとっては学習コストがTensorFlowと比べて低くなります。また、動的なグラフ作成、スムーズで手間のかからないデバッグ機能などが備わっています。*

TensorFlowとは？特徴やできることをわかりやすく解説！

GPUはGraphics Processing Unitの略称で、主にコンピューターグラフィックスの演算に使われる画像処理装置ですが、画像処理を行うはずのGPUがなぜ機械学習で活用されるのか、疑問に思う方も多いのではないでしょうか。

通常、グラフィック以外の計算はCPUが処理しています。CPUは1つのタスクを1つずつ順番に処理するため、複雑な計算を高速かつ直列的に処理することを得意としています。これに対して、GPUは並列処理の能力に長けていて、単純な計算を並列して複数処理することができます。機械学習では、単純な行列計算を並列的に処理する必要があるため、GPUの並列処理能力が重要な役割を担っているのです。

そのため、**機械学習を行う場合はGPU性能の高いPCを選択しましょう。**AWSやAzureなどのクラウドプラットフォームを利用して、GPUに特化した仮想マシンを調達するのも1つの方法です。

Azure仮想マシンとは？サービス概要から作成方法まで解説！

この記事では、例としてWindows11にインストールする方法について解説します。LinuxやMacなど、他のOSにインストールする場合は適宜読み替えて実施してください。

*Windows11でPyTorchを使用するには、前提としてPython3がインストールされている必要があります。*インストールされていない場合は、まずPython3をインストールしましょう。なお、Python2はサポートされていません。

Windows11でPyTorchを使用するには、CUDAやWindows MLの導入が必要ですが、これらの導入には前提としてVisual Studioをインストールする必要があります。

*Visual Studioは、Windowsだけでなく様々なプラットフォームのアプリケーションを開発することのできる統合開発環境です。*Visual Studioをインストールするには、まず公式ページにアクセスします。

【参考】[Microsoft 公式-Windows 開発用のダウンロードとツール](https://developer.microsoft.com/ja-jp/windows/downloads/)

Visual Studioには、無償版と有償版がありますが、今回は無償版の「Community」の「無料ダウンロード」リンクをクリックします（①）。Visual Studio Communityのページに遷移するので、セットアップファイルを任意の場所にダウンロードして、（②）ダウンロードしたセットアップファイルを実行すると、インストールが自動的に実行されます（③、④）。

【図】Visual Studio のダウンロード

【図】Visual Studio のインストール

GPUを有効活用するためには、GPU環境で動作する開発環境が必要です。GPUメーカーであるNVIDIA社が提供しているCUDAは、GPUの演算能力を画像処理以外の用途で利用するGPGPUと呼ばれる汎用化GPUを利用した統合開発環境を提供しています。

PyTorchもCUDAに対応しているのでインストールしましょう。まずは、インストールするPyTorchのバージョンを確認し、対応するCUDAのバージョンを確認します。**指定されているバージョン以外をインストールすると、動作不良を起こす場合がありますので必ず確認しましょう。**

続いて、NVIDIA公式ページからインストーラーをダウンロードします。OS・ビルド・バージョン・インストーラータイプを選択したら、画面下部の「Download」ボタンをクリックするとダウンロードが開始されます（①）。

【参考】[NVIDIA公式-CUDA Toolkit ダウンロード](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)

ダウンロードしたインストーラーを起動し、展開先ディレクトリを指定して「OK」をクリックするとファイルが展開され、インストールウィザードが開始されます（②③）。ライセンス条項に同意し、インストールオプションで「高速」を選択肢して「次へ」を押すとインストールが開始されます（④⑤⑥）。

*Windows MLはWindows Machine Leaningの略称で、Windows上で機械学習を行うためのAPIを提供するプラットフォームです。*

Windows MLを利用するには、Windows SDKが必要です。Windows SDKは下記のページにアクセスして「インストーラーをダウンロードする」をクリックし、ダウンロードされたexeファイルを実行します（①）。

【参考】[Windows SDK](https://developer.microsoft.com/ja-jp/windows/downloads/windows-sdk/)

【図】Windows SDKのダウンロード

ダウンロードしたインストーラーを起動すると、インストールウィザードが開始されます。特別な要件がなければデフォルト設定でインストールします（③〜⑨）。

【図】Windows SDKのインストール-1

【図】Windows SDKのインストール-2

PyTorchをインストールするためのパッケージマネージャーとして、Anacondaを利用します。*Anacondaは、Pythonによる開発を行うための統合開発環境です。*Anacondaをダウンロード、インストールするには以下のURLにアクセスします。

【参考】[Anaconda公式](https://www.anaconda.com/products/distribution)

トップページから「Download」ボタンをクリックし、ダウンロードされたファイルを実行すると、インストールウィザードが起動します（①）。特別な要件がなければデフォルトの設定でインストールします（②～⑧）。

最後に、PyTorchをインストールします。

【参考】[Microsoft公式-コンピューターに PyTorch をインストールして構成する](https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows/ai/windows-ml/tutorials/pytorch-installation)

まず、PyTorchの公式サイトにアクセスします。

【参考】[PyTorch公式](https://pytorch.org)

トップページで「INSTALL PYTORCH」までスクロールします（①）。「PyTorch Build」では、インストールするバージョンを指定します。特にこだわりがなければ安定版である「Stable」を選択しましょう（②）。「Your OS」では、インストールする端末のOSを選択しますが、今回はWindowsを選択します（③）。

「Package」では、PyTorchのインストールに利用するパッケージマネージャーを選択します。Windowsであれば「Conda」が推奨されていますので、今回は「Conda」を選択しています（④）。「Language」では、PyTorchで使用するプログラミング言語を選択します。今回は、Pythonを選択します（⑤）。「CUDA」では、CUDAのバージョンを指定します。インストールしたCUDAのバージョンを選択しましょう（⑥）。

PyTorchは機械学習や人工知能の研究分野で高い人気を誇るPythonの機械学習ライブラリです。この記事では、PyTorchのインストール方法と注意点について、実際の画面の画像を使用して解説します。

PyTorchをインストールして利用するためにはGPUリソースが重要

個人開発レベルでPyTorchを利用するなら、クラウドプラットフォームの利用が候補になる

PyTorchをWindows11にインストールする方法が分かる

【図解】PyTorchを簡単にインストールするには？バージョン指定も解説

## Homebrewのインストールは簡単

**複数のアプリケーションのバージョンなどを管理してくれるものを、パッケージマネージャーといいますが、その中でもHomebrewは、MacOSやLinuxの方向けのパッケージマネージャーです。**

HomebrewはMacOSやLinuxを使う方の中では割とポピュラーで、多くの方から注目されているツールです。またインストール手順も簡単で、気軽に始められるのが魅力の1つです。

本記事では、そんなHomebrewのインストール方法やインストール時によくある問題などについてご紹介します。ぜひ本記事を参考にしつつ、一緒にインストールをしてみましょう。

## Homebrewをインストールする前の確認事項

Homebrewをインストールする前に、まずはパソコンの要件などを確認しましょう。**Homebrewは、MacOSまたは Linuxが対象のパッケージマネージャーですので、基本的にはどちらかのOSに対してインストールします。**

ちなみにWindowsでも動作はするようですが、Homebrewの公式ドキュメントにはWindowsの記載がされていません。そのため、やはり基本的にはMacOS、またはLinuxで使用されることをおすすめします。

WindowsとLinuxの違いは？具体的な比較ポイントを解説！

まずは、Homebrewのインストール要件を解説します。これからインストールをされる方は、こちらを1度確認してください。*MacOSでは64ビットのIntelのCPUか、Apple Silicon CPUである必要があります。さらにMacOSのバージョンが11以降であることが必要です。*

ちなみにMacでCPUを確認したい場合には、Appleのマークを選択し「このMacについて」を選択してみましょう。下図はApple Silicon CPUのため、チップに「Apple M1」と記述されています。Intelの場合はプロセッサの項目があり、そこに表記があります。

Linuxでは、「nproc」などのコマンドを打つことで確認することができます。また、Homebrewの要件についてもっと知りたい方は、Homebrewの公式サイトから確認してください。

【参考】：[Homebrew - macOS の要件](https://docs.brew.sh/Installation)

**要件などを確認したら、早速インストールを始めていきます。**ちなみに本記事では、MacOSを使用して解説をします。ぜひ一緒にインストールをしてみましょう。

まずはターミナルを起動します。画面にある「launchpad」を開きましょう。そこから「ターミナル」を探してクリックしてください。

【図】：ターミナルの選択画面

ターミナルが開いたら、公式サイトにある以下のコマンドを実行します。本記事をコピーしても良いですし、公式サイトからコマンドをコピーするなどして、コマンドを実行しましょう。

```
- /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
```

コマンドを実行すると「password」と聞かれますので、パソコンのパスワードをいれましょう。

次に、「Press RETURN to continue or any other key to abort:」と聞かれます。続けるか、中断するかを聞かれていますので、「RETURN」ボタンを押して作業を続けましょう。

【図】：インストール続行を確認する画面

するとインストールが開始されますので、しばらくそのまま待機します。「Installation successful!」と表示されれば、無事インストール完了です。

【図】：インストールが完了した画面

【参考】：[Homebrew - インストール](https://docs.brew.sh/Installation)

*M1のMacを使用している場合、インストールをした後にPATHを通す必要があります。*ターミナルでPATHが通るように、コマンドを実行してください。

## インストールされたか確認する方法

*インストールが無事完了されているか確かめたい場合は、Homebrewのバージョンを確認しましょう。*バージョンを確認するコマンドは以下の通りです。

バージョンが下図のように確認できれば、インストールは完了です。

【図】：バージョンの確認画面

## Homebrewのコマンドを把握しよう

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