Pythonの仮想環境「venv」とは？導入方法と基本操作まとめ

はじめに

Pythonで複数のプロジェクトを扱うようになると、「仮想環境」という言葉を耳にする機会が増えてきます。特に、プロジェクトごとに異なるライブラリやバージョンを使いたいときには、「仮想環境の管理」がとても重要です。

この記事では、Python標準の仮想環境ツール「venv」について、導入方法から基本的な使い方までをまとめました。

venvは、開発の際にpackage管理できる非常にオススメな手法となります。しかし、もしこれらについて理解が難しい場合は、経験豊富な方とマンツーマンで学習していくのもオススメです。

仮想環境とは、Python本体とインストールするライブラリをプロジェクト単位で分離する仕組みです。

たとえば、

そんなとき、グローバル環境（PC全体）だけではライブラリのバージョンが衝突してしまいます。

仮想環境を使えば、それぞれのプロジェクトに専用のPython環境を作ることができるので、ライブラリの競合を防げます。

Pythonではvenvを使って、簡単に仮想環境を作ることができます。

ここからは、実際に venv を使って仮想環境を作る手順を紹介します。

これらはPythonが入っている前提ですので、入ってない方は下記のサイトからダウンロードしてください。

まずは仮想環境を作成するディレクトリに移動し、コマンド画面にて次のコマンドを実行します。

# コマンドで実行 # 環境によっては"python3 -m ~~"にする必要があります
python -m venv myenv

作成した仮想環境を有効にするには、次のコマンドを実行します。

# コマンドで実行
myenv\Scripts\activate

# コマンド(ターミナル)で実行
source myenv/bin/activate

有効になると、ターミナルのプロンプトに (myenv) のように表示されます。

仮想環境が有効な状態で、pipを使ってライブラリをインストールします。

# コマンドで実行
pip install numpy

作業が終わったら、次のコマンドで仮想環境を終了できます。

# コマンドで実行
deactivate

例えば、jupyter notebook上で同じ仮想環境を使う場合は、仮想環境に入り、jupyterをインスト―ルしたうえで、jupyter notebookを開くと分析することができます。

# コマンドで実行
pip install jupyter

# コマンドで実行
jupyter notebook

requirements.txtは様々なライブラリ管理に非常に有用です。下記コマンドでrequirements.txtを作成することができます。

# コマンドで実行
pip freeze > requirements.txt

Python開発では、仮想環境の利用がほぼ必須とも言えるほど重要です。venv を使えば、以下のようなメリットがあります：

Python初心者の方も、まずはvenvを使った環境構築から始めてみていただければと思います。

開発環境の管理にはpoetryなども便利なので、こちらも確認ください。

venvや仮想環境はデータ分析や開発でよく用いられますが、重要な基礎知識のため、しっかりと理解することが重要です。ただ、しっかりと理解しながら進めるには適切なメンターなどがいた方が安心です。スクールなどに入り、アドバイスしてもらいながら進めるのも良いでしょう。