MacにPythonの学習環境をつくる

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Intel MacにPaythonの学習環境を構築する手順。
自分用の備忘録なので解説なし。手順だけです。


※ほとんどの作業は「ターミナル」で行う。

1. Homebrewのインストール

(1)
以下のコマンドを（ターミナルで）実行し、"Command line tools for Xcode"をインストール。

xcode-select --install

(2)
Homebrewのホームページに記載されているインストールコマンドをターミナル画面にペーストし実行。

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
※インストールの最後にPATHを通すよう指示が出るので従う。

2. pyenvのインストール

(1)
Homebrewを更新。

brew update

(2)
pyenvをインストール。

brew install pyenv

(3)
以下の３行のコマンドを実行し、環境変数を設定。

echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.zshrc

echo 'command -v pyenv >/dev/null || export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc

echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.zshrc


3. Pythonのインストール

(1)
インストール可能な Python のバージョンを確認。

pyenv install --list

(2)
Pythonをインストール。
（今回は 3.11.1 をインストール）

pyenv install 3.11.1

(3)
使用可能なPythonのバージョンを確認する。

pyenv versions

(4)
使用するPythonのバージョンを指定する。

pyenv global 3.11.1

(5)
macOSからログアウトして再度ログイン。

(6)
インストールできたか確認。

python --version


4. venvで仮想環境を構築

(1)
以下のコマンドを実行。

mkdir python

cd python

python3 -m venv env

source env/bin/activate

(2)
仮想環境ができていれば以下のように表示される。

(env) xxxx@xxxx python %

(3)
試しに仮想環境から抜けてみる。

deactivate


5. Visual Studio Codeのインストール

(1)

brew install --cask visual-studio-code

(2)
VSCodeの日本語化
インストールしたVSCodeを起動し、①をクリック。②検索バーに"Japanese"と入力し、"Japanese Language Pack ..."をインストール＆再起動。


(3)
同じ方法でPythonのコードを書く際に必要な以下のパッケージをインストールする。

python

Python Indent

Python Dockstring Generator

Visual Studio IntelliCode


6. venvで構築した仮想環境をVSCodeで使う

(1)
「メニュー 」> 「Code」 > 「基本設定」 > 「設定」を開く。


(2)
「設定の検索」ボックスに「python.venvpath」と入力。

(3)
「Python: Venv Path」という設定項目が表示されるので、仮想環境構築用に作ったディレクトリのパスを入力。


(4)
Python のプロジェクトを開くと表示される赤枠の部分をクリック。


(5)
一覧が表示されるので、仮想環境のものを選択。


これで基本的な学習環境の構築完了！^^


7. 外部ライブラリをインストール

"pip"でデータ分析の学習に必須な以下の外部ライブラリをインストール。

NumPy
pandas
Matplotlib 

(1)
pipをアップグレード。

python -m pip install -U pip

(2)
NumPyをインストール。

python -m pip install numpy

(2)
pandasをインストール。

python -m pip install pandas

(4)
Matplotlibをインストール。

python -m pip install matplotlib



8. VSCodeでJupyter Notebookを使う

(1)
ターミナルでpythinの仮想環境に入る。

cd python

source env/bin/activate

(2)
仮想環境にjupyterパッケージをインストール。

python -m pip install jupyter

(3)
「5.」の「 (2)」と同じ方法で、VSCodeに「Jupyter拡張機能」をインストールする。
※Python拡張機能と一緒にJupyter拡張機能もインストールされている場合あり。

(4)
VSCodeを起動し、「メニュー」>「表示」>「コマンドパレット」をクリック。


(5)
「Jupyter: インタープリターを選択してJupyter Serverを開始する」を選択する。


(6)
インタープリターのリストの中から、作成した仮想環境を選択する。


(7)
「メニュー」>「ファイル」>「新しいファイル」 をクリックする。


(8)
ファイルの種類を選択で"Jupyter Notebook .ipynb のサポート"を選択する。


(9)
以上。





２つの違い？
python -m pip install pandas
pip install pandas

ChatGPTによると....

両方のコマンドは、Pythonパッケージマネージャであるpipを使用して、Pandasパッケージをインストールするために使用されます。しかし、いくつかの違いがあります。

python -m pip install pandasは、Pythonのモジュールとしてpipを実行し、Pandasパッケージをインストールします。この方法は、Pythonのバージョンを指定することができ、Pythonの実行環境でのみパッケージを利用できるようになります。

pip install pandasは、システムのPATHにあるpipを実行し、Pandasパッケージをインストールします。この方法は、Pythonのバージョンに依存せず、複数のPython実行環境でパッケージを利用できるようになります。ただし、特定のPython実行環境に依存しない外部パッケージをインストールする場合、Pythonのバージョンに応じて互換性があることを確認する必要があります。

お役立ち^^
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