Ciao！みなさんこんにちは！このブログでは主に
(1)pythonデータ解析,
(2)DTM音楽作成,
(3)お料理,
(4)博士転職
の4つのトピックについて発信しています。
今回は「アラサーOLのためのpython入門講座」です！
この講座では、プログラミング初心者アラサーOLのMi坊さんに、pythonを学習する上でのアドバイスを行います！「パソコンもプログラミングも初心者だけど、プログラミングができるようになりたい！」という方のためにstep-by-stepで解説していきます。
今日はpythonを始める前の準備として、pythonプログラミングための「環境構築」を行います。pythonをパソコン上で動かすためにインストールし、「仮想環境」と呼ばれるpython用の作業場を作ります。音楽活動でいうスタジオの設営ぐらいの感じで捉えてください！
この記事では、Intelチップ搭載のMacにおける環境構築の方法をお伝えします！
最近のMacのパソコンはM1チップやM2チップが主流ですが、まだInterlチップのMacを使っている方もいるのではないでしょうか。私自身、IntelチップのMacBookでpythonの環境構築をする機会がありましたので、まとめておきます。
今日のゴールはIntel Macでpythonを使えるように環境を整えることです！
一つ一つ説明しますので、一緒にやってみましょう！
この記事はこんな人におすすめ
- 初心者だけどpythonを始めたい！
- Intel Macでpythonを使いたい！
Abstract | Anacondaで簡単にpythonの環境構築
Intel MacではAnacondaというソフトウェアを使って、簡単にpythonを実行するための仮想環境の構築やライブラリの管理が可能です。手順は大まかに
- Anacondaのインストール
- 仮想環境の追加(必要に応じて)
- ライブラリの追加(必要に応じて)
となります。環境構築はめんどくさい作業ですが、一度やってしまえばあとは快適にプログラミングを書くだけです！真似してやってみてください！
Background | Intel Macでのpythonライブラリ管理
Intel Macでは、pythonの仮想環境やライブラリの管理をAnacondaで行うことをおすすめします。pythonのライブラリ管理の必要性やM1 Macでのpython環境構築は過去記事「python入門講座｜python環境構築(python3.9をM1 Macにインストールしよう！)」で扱っていますので、こちらもご覧ください。
この記事ではanacondaを使ってIntel Macにpythonの仮想環境を構築し、ライブラリをインストールする方法を解説します。仮想環境やライブラリの管理をanacondaにおまかせすることで、仮想環境の構築やライブラリのインストールが簡単にできます！
余談 | Intel MacとM1/M2 Mac
2020年頃までのAppleのPCにはIntel製のCPUチップが搭載されていました。最近モデルではほとんどがM1/M2というAppleオリジナルのCPUチップ搭載となっています。ちなみにこの記事執筆時点でAppleストアを調べてみると、Intelチップが搭載されているのはMac miniとMac Proのみでした。
IntelとM1/M2チップではアーキテクチャと呼ばれる脳みその構造が異なります。そのため、pythonを実行できるようにする仕組みも異なります。ちなみに、こちらの過去記事「python入門講座｜python環境構築(python3.9をM1 Macにインストールしよう！)」の執筆時点では、M1 Macでanacondaと同じようにライブラリ管理するにはminiforge3を使うしかありませんでしたが、本記事執筆時点ではanacondaでもM1 Mac対応版が出ています。現在はM1 Macでも本記事と同様の方法でpythonの環境構築が可能です(ただしインストーラーパッケージはM1 Mac用のものを選択します)。
Method | Intel Macでpythonの環境構築！
では早速pythonの環境構築をしていきましょう。ステップバイステップで解説していきます！
Anacondaのインストール
Anacondaをインストールして仮想環境の追加やパッケージの追加ができるようにします。
インストーラーパッケージのダウンロード
まずはインストーラーパッケージをダウンロードします。Anacondaのダウンロードページ(こちら)から「Anaconda Distribution」をダウンロードします。ページ上部のダウンロードボタン(図1)もしくは、ページ下部の「64-Bit Graphical Installer」のリンク(図2)からダウンロードしてください。
今回私はページ上部のダウンロードボタンからダウンロードしてみました。「Anaconda3-2022.05-MacOSX-x86_64.pkg」というインストーラーパッケージがダウンロードできました(図3)。2022.05の部分はダウンロードする時期によって異なると思われます。
インストーラーパッケージの実行
ダウンロードしたインストーラーパッケージを実行します。図3のパッケージをダブルクリックします。実行確認画面が出るので「許可をクリックします」(図4)。
インストーラーが動き出すので、「続ける」「インストール」をクリックして進めていきます(図5)。
しばらくするとインストールが完了します。インストールプロセスが最後まで行ったら、インストーラーパッケージをゴミ箱に入れて終了です(図6)。
仮想環境の追加(任意)
必要に応じて仮想環境を追加します。Anacondaをインストールすると、base環境が構築されています。基本はbase環境を使っていけば十分ですが、追加ライブラリをたくさん入れると競合してしまうこともあります。そのような問題を防ぐために目的別に仮想環境を追加することができます。音楽スタジオでいえば、メインスタジオ(base)の他にサブスタジオを追加して、ロックはスタジオA、ジャズはスタジオB、クラシックはスタジオCと使い分けるようなイメージです。
仮想環境を追加する例
試しに仮想環境を追加してみましょう。ここから先は過去記事「python入門講座｜python環境構築(python3.9をM1 Macにインストールしよう！)」と同じ操作です。今回は極簡単に解説しますので、詳しくは上記の記事をご覧ください。
まずはターミナルを起動します。起動したらconda createというコマンドで仮想環境を追加します。以下を実行してみます。
conda create -n py39_ML python=3.9今回は機械学習(Machine Learning)用のpython3.9環境を想定しているので、仮想環境名をpy39_MLとしました。
Proceed ([y]/n)?と聞かれるので、「y」と入力してエンターを押して仮想環境の構築を進めます。この仮想環境を起動するには、
conda activate py39_MLを実行します。
仮想環境を削除する方法
作った仮想環境を削除する方法も見ておきましょう。まず、対象の仮想環境を起動している場合はdeactivateしておきます。今回はpy39_MLを削除してみます。ターミナルのコマンドプロンプトが
(py39_ML) USERNAME ~ %と(py39_ML)で始まっている場合はpy39_MLがアクティブなので、deactivateします。以下をターミナルで実行します。
conda deactivateこれで、コマンドプロンプトの始まりが(base)に変わります。次に、conda removeで仮想環境を削除します。-nで仮想環境名を指定します。以下を実行します。
conda remove -n py39_ML --allProceed ([y]/n)?と聞かれるので、「y」と答えて削除を実行します。
仮想環境のコピー
すでに存在する仮想環境の設定(ライブラリなど)をコピーして、新たに仮想環境を作ることもできます。base環境には予めたくさんのライブラリが入っているので、これをコピーして新規の仮想環境を作ると便利です。
実際にやってみます。base環境を複製して、py39_MLを作成します。以下をターミナルで実行します。
conda create -n py39_ML --clone baseこれでpy39_MLが作成されます。
参考 | condaコマンドが通らない場合(command not found)
ちなみに、ここでもしcondaコマンドが通らないエラー(command not found)が出る場合は、新規にターミナルウィンドウを開いてやり直してみてください。Anacondaのインストーラーを実行すると、~/.bash_profileと~/.zshrcというファイルに、condaコマンドが定義されます。これらのファイルはターミナルウィンドウを立ち上げるときに読み込まれます。このときに、ターミナルがzsh(最近のmacのデフォルト)の場合は~/.zshrc、bash(昔のmacのデフォルト)の場合は~/.bash_profileが読み込まれることで、condaコマンドが定義されて使えるようになります。
Anacondaのインストーラーを実行前にターミナルウィンドウが開かれていると、condaコマンドが定義される前時点での~/.zshrcや~/.bash_profileを読み込んでいるので、condaコマンドが通りません。ターミナルウィンドウを開き直すことで再読込されて、condaコマンドが使えるようになります。また、sourceコマンドでこれらを手動で再読み込みすることもできます。
source ~/.zshrc # zshの場合source ~/.bash_profile # bashの場合
ライブラリのインストール
必要に応じてライブラリをインストールします。ライブラリのインストール方法は、過去記事「python入門講座｜python環境構築(python3.9をM1 Macにインストールしよう！)」と同じ操作です。詳しくはそちらを参照ください。今回は極簡単に扱います。
condaによるライブラリインストール
今回作ったpy39_MLの環境に以下2つのライブラリを追加してみます。
- astropy: 天文学の計算やデータ処理のためのライブラリ
- multiprocess: 並列計算を行うためのライブラリ
py39_MLはbase環境から複製されたため、主だったライブラリ(numpy, scipy, pandas, scikit-lean, matplotlibなど)はすでにインストールされています。他にライブラリを追加する必要はほとんどないですが、astropyやmultiprocessといった少しマニアックなものは追加する必要があります。ターミナルで
conda activate py39_MLを実行してpy39_MLをアクティブにして、さらに以下を実行します。
conda install astropy multiprocessProceed ([y]/n)?と聞かれるので、「y」と答えて完了です。
pipによるライブラリインストール
マニアックなライブラリの中にはcondaでインストールできないものもあります。そのような場合はpipを使ってインストールします。例えば、skyfieldというライブラリ(詳細はこちら)は天体の軌道計算をするためのものですが、condaからインストールできません。試しにターミナルで以下を実行してみます。
conda install skyfieldすると以下のようなエラーが返ってきます。
PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:
- skyfieldskyfieldのドキュメントページ(こちら)のインストール方法を見ると、pipでインストールするように書かれています。ターミナルで以下を実行してみましょう。
pip install skyfield数行の処理が走ってインストールが完了します。
Results | 確認
仮想環境の構築やライブラリのインストールができたことを確認してみましょう。
base環境の確認
まずはbase環境を確認してみます。base以外の仮想環境が起動している(ターミナルの一番下の行が(base)で始まっていない)場合、
conda activate baseを実行してbase環境を起動します。base環境を起動したら、
pythonを実行しましょう。以下のような表示が現れてpythonの実行環境に入ります。
Python 3.9.12 (main, Apr 5 2022, 01:53:17)
[Clang 12.0.0 ] :: Anaconda, Inc. on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> base環境にはnumpyなどの基本的なライブラリが入っているので、これらをimportできることを確認しましょう。以下を入力、エンターを押して実行しましょう。
import numpy as npとくに何もなく次の行に移動するはずです。
さらにbase環境にインストールされていないライブラリをimportしてみてエラーとなることも確認してみましょう。以下を入力、エンターを押して実行しましょう。
import multiprocess今度は以下のようなエラーとなるはずです(ならない場合はライブラリがインストールされています)。
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ModuleNotFoundError: No module named 'multiprocess'base環境にはmultiprocessは入っていないので、このようなエラーとなります。
一度pythonの実行環境を抜けましょう。以下を入力、エンターを押して実行しましょう。
exit()これで元のターミナルの表示(最終行が(base)で始まる)に戻ります。
追加した仮想環境の確認
次に、先程追加した仮想環境py39_MLも確認します。まずはターミナルで
conda activate py39_MLを実行してpy39_MLを起動します。さらに
pythonを実行してpythonの実行環境に入ります。pythonの実行環境に入ったら、以下を入力、エンターを押して実行しましょう。
import multiprocess今度は何も表示されることなく、次の行に移るはずです。先程multiprocessをインストール済みなので、エラーにはなりません。確認はこれで終わりにします。exit()を実行してpythonの実行環境から抜けます。
Conclusion | まとめ
最後までご覧いただきありがとうございます！Intel Macでpythonの環境構築をする方法を解説しました。pythonなどのプログラミングは環境構築するまでが面倒ですが、ステップバイステップで真似してやってみてください。一度環境構築できてしまえば、あとはプログラミングを書くだけです！
以上「python入門講座｜python環境構築(python3.9をIntel Macにインストールしよう！)」でした！
またお会いしましょう！Ciao！
References | 参考
以下の外部サイトを参考にしました。