AnacondaディストリビューションでPythonの仮想環境を整える

この記事のまとめ

• Pythonで開発を行う際の仮想環境を整える

背景

Pythonは、使いたいライブラリによって対応しているPythonのバージョンなどが異なることがよくある言語なので、開発するアプリケーションごとにPythonのバージョンを切り替えて、インストールするライブラリを変更する必要が出てきます。その手順をまとめておきます。

Anaconda

私は基本的に科学計算用のライブラリがあれば十分なのでそういったライブラリがほとんど含まれているPythonのディストリビューションとして、Anacondaがあります。Anacondaの中には仮想環境を提供してくれるツールも入っているのでそれを使っていきたいと思います。なお、Anaconda執筆時(2017.05.21)のバージョンはAnaconda 4.3.1でしたのでこれがインストールされているWindows 10での実行を前提に以降は記載します。

仮想環境の構築

私の場合は、Google APIが使いたかったのですが、Google APIはPython 2.6/2.7/3.3/3.4が推奨となっているため、Google APIを使うためにPython 3.4用の仮想環境を作りたいと思います。なお、あまり詳しくないのですが最新のPython 3.x系は3.6まであるようですが3.5/3.6が3.4と完全下位互換しているかというとそうではなさそうなので安全面を考慮して、3.4で構築します。

下記のコマンドで、googleapiという名前でPython 3.4の仮想環境を作れます。

$ conda create --name googleapi python=3.4

仮想環境ができているかの確認は下記コマンドでできます。*が付いている環境が現在アクティベーションされている環境で、まだgoogleapiという仮想環境を作っただけなのでアクティベーションされていないことがわかります。

$ conda info -e
# conda environments:
#
googleapi                C:\Users\hassiweb
\AppData\Local\conda\conda\envs\googleapi
root                  *  C:\ProgramData\Anaconda3

アクティベーションは下記のコマンドでできます。再度確認をしてみると今度はgoogleapiに*が付いていることがわかります。

$ activate googleapi
$ conda info -e
# conda environments:
#
googleapi             *  C:\Users\hassiweb\AppData\Local\conda\conda\envs\googleapi
root                     C:\ProgramData\Anaconda3

ひとまず、これで仮想環境の構築は完了です。あとは、必要なライブラリを追加していけばrootに影響を与えることなく環境を構築できます。

以上です。 最後まで読んでいただき、ありがとうございます。

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