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  1-1 環境構築

Anacondaのインストール


Pythonには様々なライブラリ(よく使われる機能をあらかじめプログラムとしてパックにしたもの)がたくさんあり、 これらのライブラリもまとめて一緒にインストールすると、後々非常に便利です。

このようにPythonとライブラリをまとめているものを、Pythonパッケージと呼びますが、 ここではそのPythonパッケージの中でも最もよく使われていると言える、 Anacondaというソフトを利用して環境を構築します。

まず、下記のサイトから自身のOS環境に合わせてAnacondaをダウンロードしてください。

Anacondaダウンロードサイト

画面に従いながら進めば、インストールは完了します。 細かい説明が必要な場合は、グーグルで「Anaconda インストール」などとして検索するとよいでしょう。

Anaconda内に環境を構築する


インストールが完了すると、Anaconda Navigator がプログラムに追加されているので、それを起動します。 Windowsの場合は、「管理者として実行」をしましょう。

開いた画面で次のように操作します。

この操作により、仮想環境が自動的に構築されていきます。

なお、Pythonのバージョンは、最新の2.7となっています。 これはAnaconda Navigator 経由でインストールするPython のバージョンです。のちにアップグレードします。

さて、しばらく待つと下の画面のように、既にPythonをはじめ、最低限必要なものがインストールされていることに気づくでしょう。

しかし肝心のDjangoはまだインストールされていません。 これは下の画面のように追加していきます。

途中で、ポップアップが出てくることがありますが、ここは気にせずApplyをクリックして進めてください。 まれにバージョン間の対応可否が原因でDjangoが動かなくなることがあります。そのため、今後自分でアプリを開発するときは都度確認をすることをお勧めします。

なお、Djangoのバージョンは画面右端に出ているように、2.2になります。 これ以外のバージョンをインストールする場合には、コマンドプロンプト画面からpipコマンドを使ってインストールします。 バージョンのアップ、ダウンは、インストール後もこのpipコマンドを使えば可能なので、ここでは2.2をそのままインストールします。

さて、再度Anaconda Navigatorの画面を見てみましょう。 Djangoがインストールされたのはいいですが、バージョンが1.11.10になっています。 実は先ほどのポップアップでこのことを示唆していたのですね。

では最新版のDjangoにするために、pipを使っていきましょう。

次の画面に従って、ターミナルを開きます。

まずはPythonのバージョンを確認します。

(techpit) $ python --version

Python 2.7.16 :: Anaconda, Inc.

このように打つと、Pythonのバージョンが2.7.16だとわかりました。 これはかなり古いのでまずアップデートしましょう。 次のコマンドを入れてください。

(techpit) $ conda install python=3.7

途中で Proceed ([y]/n)? と出てきますので、「y」を入れて進めてください。

これにより、Pythonが3.7にアップグレードされ、Djangoなどの周辺のパッケージもそれに合わせてアップグレードされます。 終了したら、再度Pythonのバージョンを確認しましょう。

(techpit) $ python --version

Python 3.7.3 :: Anaconda, Inc. と出ていればOKです。

続けてDjangoなどの周辺パッケージのバージョンも確認しましょう。

(techpit) $ pip list
Package      Version
------------ --------
certifi      2019.3.9
Django       2.2
pip          19.1
pytz         2019.1
setuptools   41.0.1
wheel        0.33.1
wincertstore 0.2

上のように出てきましたか? もちろん細かいバージョン(小数第2位レベル)は時期により異なりますが、実行時の最新バージョンにそれぞれアップグレードされたはずです。

これで最低限の環境は整いました。 なお、ターミナルでは常に左端に環境名が括弧内に表示されています。 上の例では (techpit)となっていますね。 環境ごとにPythonやDjangoなどのバージョンを変えたり、インストールするライブラリを取捨選択したりできるのが、仮想環境の最大の魅力です。

Anacondaはこの魅力を最大限に生かすことのできるツールでもあるのです。

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