Anacondaに頼らない、pipとvenvを用いたPython環境の構築
最近、Pythonに触れることが多くなってきました。 その中で、環境構築についていろいろ学んできました。 Pythonの参考書の多くは”Anacondaで環境構築しましょう”と書いてあります。 しかし、Anacondaはセットアップファイルだけで4GBもあります。 また、自分のシステムに既に入っているPythonとの相互関係も最初の頃はよくわからなくなります。 Anacondaを横においておくと、Pythonには、パッケージマネージャーとして、”pip” というものがあります。 これも若干クセがあるので、いくつかおさえておくべきことがあります。 さらに、Pythonは”venv”というパッケージを使うことで、仮想環境を簡単に構築できます。 このvenvについて把握すると、Anacondaなどのことも理解しやすくなります。 ということで、私なりに理解したことをここでまとめていきたいと思います
仮想環境 - python.jp
Python を使って開発や実験を行うときは、用途に応じて専用の実行環境を作成し、切り替えて使用するのが一般的です。こういった、一時的に作成する実行環境を、「仮想環境」 と言います。 仮想環境は、次のような目的で使われます。 システム全体で使うPython環境に影響を与えずにモジュールの追加・入れ替えをしたい。 異なるバージョンの Python を使いわけたり、同じモジュールの、複数のバージョンを使い分けたい。 例えば、開発中のWebアプリケーション開発では、Python 3.7 で Webアプリケーションフレームワークとして Django の 1.10 を使い、新しいプロジェクトでは Python 3.8 とDjango バージョン 1.11 を使用したい場合など、簡単に切り替えられるようにしたい。 ここでは、ここでは、Python3 の標準ライブラリである venv で仮想環境を作成す
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