環境構築ガイド

PythonとAnaconda

Pythonの利用環境は、プログラミング言語のPythonだけをインストールすれば終わり、ではありません。Pythonには、これまでのPython利用者たちが作り上げた、膨大なソフトウェア資産があり、自由に利用できるようになっています。このソフトウェア資産こそが、Pythonの大きな強みです。

The Python Package Index(PyPI)

現在、このソフトウェア資産を利用する方法が、2種類用意されています。一つは The Python Package Index(PyPI) を利用する方法です。

pypilogo

PyPIはPython言語の開発コミュニティである Python Software Foundation(PSF) が運営する、Python用ソフトウェアの公開サービスで、だれでも自由に自分のソフトウェアを登録して公開できるようになっています。公開されているPythonソフトウェアのほとんどは、PyPIから入手できます。

Anaconda

もう一つは、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

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の一部も、Anacondaから利用できます。

PyPI v.s. Anaconda

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、プログラミング経験がなく、はじめてPythonを利用するときには、PyPIとAnacondaのどちらを利用するべきでしょうか?

データサイエンス・科学技術計算ならAnaconda

汎用的なプログラミングではなく、データサイエンスや機械学習などの学習にPythonを使うなら、Anaconda をおすすめします。Anacondaであれば、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、 Anacondaを御覧ください。

プログラミング入門ならPyPI

Webプログラミングなど、一般的なプログラミングを基礎から学びたい、という場合は、PyPI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。

PyPIを利用するインストール方法は、環境構築ガイド を御覧ください。

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PyPI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ので、とりあえずPyPI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OKです。



【Copyright © 2001-2020 python.jp】 【Privacy Policy】 python_japan