はじめに

PCを新調したので、Pythonの環境構築をしました。
あくまで僕はこんな感じで環境を作ってますというお話です。ご参考までに。

主な手順は以下の通りです。

1. 使用するソフトウェアのダウンロード
2. VS Codeのダウンロード
3. Pipenvの導入
4. Pipenvを用いた仮想環境構築

1. Python本体のダウンロード

何はともあれ、まずはPythonを入れましょう。

ここから入れましょう。バージョンどれ入れればいいのかみたいなのはあると思いますが、とりあえず最新版を入れておきましょう。ちなみにこの記事のような方法で環境構築を行うと、複数バージョンの管理もできます。

下の画面が出たらかならず
Add Python 3.9 to PATHにチェックを入れましょう。
こうすることでコマンドラインでPython関連のコマンドが使えるようになります。

インストールが終わったら一応再起動しましょう。

2. VS Codeのダウンロード

pythonをダウンロードしたら実際にコードを書くためにエディタをダウンロードしましょう。
僕が実際使っていておすすめなのはVS Code（Visual Studio Code）です。
こちらからダウンロードしましょう。

インストールは基本的に画面の誘導に従って行ってください。

インストールが終わったらVS Codeを起動してみましょう。
起動後、画面の左側にあるExtensionsをクリックします。

下のような画面が表示されると思うので、Pythonを入れます。このPythonが何かというと、簡単に言えばVS Code上でPythonを使いやすくする拡張機能のようなものです。ちなみに2つ下のJupyterも導入しましょう（ただしおそらく、Pythonのエクステンションをインストールした時点で勝手に導入されていると思います）。

3. Pipenvの導入

さて、おそらく初耳の方も多いと思いますが、Pipenvという”仮想環境”を簡単に作れるものを入れます。
なぜ仮想環境を作るのかというと、今後いろいろ開発していくうえでメリットが大きい（と僕が感じる）ということです。あいまいですいません。でも後々やりやすさを感じるはずです。実際僕もそうでした。

さて、本題に入ります。コマンドプロンプトを開きましょう。そこに、以下のように打ち込んでください。

pip install pipenv

これで導入作業は終了です。

ここで出てきたpipというのは実はPythonをデフォルトダウンロードしたときに勝手に導入されているもので。Pythonのライブラリをダウンロードする際に使います。

4. Pipenvを用いた仮想環境構築

さて、仕上げです。1~3で必要なものはそろえたのであとは環境を整備します。以下のような流れで環境構築を完了させます。

4-1. 作業フォルダづくり
4-2. VS Code上で作業フォルダに移動
4-3. 仮想環境作成

4-1. 作業フォルダづくり

まずはPythonの開発を行っていくための作業フォルダを作りましょう。
僕はC直下にworkspace_pythonというフォルダを作りました。また、その中に今回作業場とするtestフォルダを作成しました。

4-2. VS Codeで作業フォルダ上に移動

次にVS Codeを開きます。開いたらメニューバーのFileからOpen Folderを選択します。

出てきた画面で、先ほど作成した作業フォルダ内のtestを選んでフォルダーを選択をクリックしましょう。

画面が変わって、左上らへんがTESTになってると思います。

4-3. 仮想環境作成

最後です。

VS Codeの上のメニューバーからTerminalを選択し、New Terminalを選択しましょう。すると画面の下のほうにterminal画面が出てきます。出てきたterminalに以下のコードを打ち込みましょう。

pipenv install

するとこんな感じになると思います。

色々出てきますが、Successfully~ってかいてるので、成功でしょう。終了すると、フォルダ内にPipfileとPipfile.lockが生成されます。

これで仮想環境が出来上がりましたので、環境構築手順の紹介は終了となります。

おわりに

さすがに適当なコードを作って動かしてみましょう。

ここのNew Fileを選択して、test.pyというファイルを作りましょう。

中身を以下のように記述します。記述したらCTRL + Sで保存しましょう。
※注意※　白丸が消えていないと保存できていません。

作成終了したら、下のterminalに以下のように打ち込んで仮想環境を起動しましょう。

pipenv shell

そのあとに、以下のように打ち込みましょう。

python test.py

このように表示されれば成功です。

あとは仮想環境から抜け出して終了しましょう。以下のように打てば仮想環境を閉じれます。

exit

といったように大体こんな風にコードを作って動かします。

ですが、

実際はコードを.pyで作ることはあまりしないです。jupyter notebook形式(~.ipynb)をよく使います。

また、

仮想環境の良さが伝わりにくかった気がするのですが、ここまでくればコマンドを3~4つ打ち込むだけで他の人が作った素晴らしいコードをバンバン動かすことができます。

お疲れ様でした。

追記（Pythonライブラリの追加方法）

ここで記事を終わってしまうと不親切に感じたので、ライブラリの入れ方も書いておきます。

上記のようにtestに移動して、コマンドラインを開いてください。まずは仮想環境に入りましょう。

pipenv shell

その後以下のように打ち込みます。
今回は例としてnumpyというライブラリを入れます。numpyは数値計算用のライブラリです。

pip install numpy

導入されたか確認するために、numpy_test.pyというものを作って中身を以下のようにし、バージョン表示しましょう。(numpy.pyという名前にしないでください。)
バージョン確認するだけならpip listというコマンドでもできますが。。。

#npとはよく使われるnumpyの略称のようなものです
import numpy as np

print(np.__version__)

terminalで

python numpy_test.py

と打ってみましょう。するとバージョンっぽいものが表示されます。以上がライブラリ（モジュール）の入れ方です。