仮想環境と pip
venv で分離された環境を作成し、パッケージをインストールして requirements.txt を管理します。
「仮想環境と pip」はCoddyKit上の無料Learn AI with Pythonレッスンです。 これはレッスン1/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはLearn AI with Python学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Learn AI with Pythonコースには全4レッスンが含まれています。
仮想環境を使う理由
仮想環境とは、1つのプロジェクト専用に分離されたPython環境です。プロジェクトごとに独自のパッケージ一式を持つため、あるプロジェクトでNumPyをアップグレードしても、別のプロジェクトが壊れることはありません。
分離しない場合、すべてのパッケージがグローバルにインストールされるため、データサイエンスのプロジェクト間でバージョンの競合が避けられなくなります。
venvの作成
組み込みのvenvモジュールを使うと、指定した名前のフォルダー（一般的には.venv）に環境を作成できます。
プロジェクトのルートでこのコマンドを実行してください。インタープリターの自己完結したコピーと、パッケージを配置する場所が作成されます。
python -m venv .venvmacOS / Linuxで有効化
有効化すると、環境内のpythonとpipがPATHの先頭に配置されます。有効なときは通常、プロンプトに(.venv)と表示されます。
source .venv/bin/activateWindowsで有効化
Windowsでは、有効化スクリプトがScriptsの下にあります。PowerShellとcmdではコマンドが少し異なります。
# PowerShell
.venv\Scripts\Activate.ps1
# cmd.exe
.venv\Scripts\activate.bat無効化
作業が終わったら、deactivateで通常のシェルのPATHに戻せます。次回のために、環境のファイルはディスク上に残ります。
deactivatepipでパッケージをインストールする
環境を有効にした状態でpip installを実行すると、パッケージは.venv内にのみ配置されます。データサイエンスの基本パッケージを1行でインストールできます。
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn特定のバージョンを固定する
==を使うとバージョンを正確に固定でき、結果を再現しやすくなります。最低バージョンを指定するには>=を使います。
pip install numpy==1.26.4
pip install "pandas>=2.0"依存関係を固定する
pip freezeは、インストールされているすべてのパッケージとその正確なバージョンを出力します。出力をrequirements.txtにリダイレクトすれば、環境全体を記録できます。
pip freeze > requirements.txtrequirements.txtから復元する
チームメンバー（またはCIサーバー）は、-rを使ってまったく同じ環境を再作成できます。これが、再現可能なデータサイエンスの中心です。
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txtrequirements.txtの内容
これは、1行につき1つのパッケージを固定したプレーンテキストファイルです。手作業で編集して、バージョンの制約を緩めたり厳しくしたりできます。
numpy==1.26.4
pandas==2.2.2
matplotlib==3.8.4
scikit-learn==1.4.2Gitでvenvを無視する
環境のフォルダーは大きく、マシン固有のものなので、決してコミットしないでください。代わりにrequirements.txtをコミットし、.gitignoreでフォルダーを無視します。
# .gitignore
.venv/
venv/
__pycache__/
*.pyc確認テスト
依存関係の管理について理解できているか確認しましょう。
まとめ
再現可能な環境を作るワークフローを学びました。
python -m venv .venvで分離された環境を作成するsource .venv/bin/activate/deactivateで有効化と無効化を切り替えるpip installでパッケージをローカルに追加するpip freeze > requirements.txtでバージョンを記録するpip install -r requirements.txtでバージョンを復元する.venv/を.gitignoreに追加する
よくある質問
「仮想環境と pip」レッスンは無料ですか？
はい。「仮想環境と pip」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Learn AI with Pythonコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Learn AI with Pythonコースには全4レッスンが含まれています。
「仮想環境と pip」で何を学びますか？
venv で分離された環境を作成し、パッケージをインストールして requirements.txt を管理します。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでLearn AI with Pythonを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
Learn AI with Pythonを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのLearn AI with Pythonは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン1/4です。
「仮想環境と pip」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このLearn AI with Pythonレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのLearn AI with Pythonレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。