20240121124937 anaconda
anacondaとは
pythonだけではなく、科学計算に使う色々なライブラリがパッケージされたdistribution的なもの。 pipと違い、基本的にはバイナリでライブラリが配布されているため、こちら側にビルド環境などを整備する必要が無い点は優れている。
標準的なインストールのpythonと別で環境を構築する必要があり、混ぜると危険という問題がある。たとえば、windowsのインストーラーではpathを通すオプションがあるが、非推奨になっている。じゃあやらない方がいいのに。web上にはpathを通す記事がたくさんあるが、これを参考にしてしまうと、普通のpythonが動かなくなってしまう気がする。
PythonとAnaconda: Python環境構築ガイド - python.jp
データサイエンスをはじめとする科学技術計算のためのプラットフォームである、Ananconda を利用する方法です。AnacondaはPythonの実行環境として知られていますが、本来、データサイエンスのためのいろいろなツールやライブラリの実行環境で、Pythonにかぎらず、さまざまなコマンドやプログラミング言語も提供しています。
Anacondaは、独自にAnaconda用のソフトウェア資産の公開サービスを運営しており、データサイエンス用のソフトウェアなどを中心に、多くのソフトウェアが利用できるようになっています。PyPIで公開されているソフトウェアも、全てではありませんが主要なソフトウェアはAnacondaにも登録されています。
Anacondaからソフトウェアを取得する時は、
condaというツールを使います。PyPIとAnacondaは、どちらもソフトウェアの公開サービスではありますが、管理方法が異なっているため、両方を同時に使うのは難しくなっています。PyPIを利用する公式版Pythonの実行環境では、Anacondaを利用できません。Anaconda環境ではPyPIを利用できますが、環境の二重管理になってトラブルの原因になる場合もあり、初心者にはあまりおすすめしたくありません。
では、はじめてPythonを利用するときには、公式版PythonとAnacondaのどちらを利用するべきでしょうか？
プログラミング経験がまったくない人や、いろんな業務の効率化やWebプログラミングなどの一般的なPythonプログラミングを基礎から学びたい、という場合は、公式版のPythonをおすすめします。プログラミング初心者用のWebサイトや書籍などでは、ほとんどの場合PyPIを使った解説となっていますので、こちらのほうが学びやすいでしょう。
公式版Pythonのインストール方法は、Python環境構築ガイド を御覧ください。
汎用的なプログラミングを学ぶのではなく、データサイエンスや機械学習などの学習を目的として、ツールとしてPythonを使うなら、Anaconda をおすすめします。Anacondaであれば、Pythonだけではなく、データサイエンスで一般的に使われるツールやライブラリがインストール済みの状態で提供されるので、環境構築で迷わず、すぐに利用を開始できます。
Anacondaのインストール方法は、 https://www.python.jp/install/anaconda.pngを御覧ください。
Anacondaの注意点
Webプログラミングなどの、科学技術計算以外の一般的なプログラミング分野では、あまりAnacondaは使われていません。このため、一般的なPython入門書やWeb上で見かけるPythonの解説記事などの多くは公式版のPythonを対象としており、PyPIと
pipコマンドを使っています。こういった記事を参照するときには、
pipではなくcondaコマンドを利用するように読み替えて実行するようにしましょう。 Conda と Pip にもう少し詳しい解説がありますので、ご参照ください。まずはプログラミングを経験してみたいけど、データサイエンスにも興味がある、というかたも、とりあえず公式版Pythonではじめてみてはどうでしょう？どちらを使い始めても、あとで乗り換えるのは簡単です。とりあえず公式版Pythonでプログラミングの基礎を勉強し、あとでデータサイエンスの勉強を始めたらAnacondaを使う、というのも良い方法だと思います。
一方、Anacondaでは、仮想環境の作成とパッケージのインストールは両方とも
condaコマンドで行います。両者を混同してしまうと問題が発生する場合がありますので、気をつけて使い分けるようにしてください。venvとAnacondaの問題については、Conda と venv を参照してください。