Skip to content

Python Installation

Jump to bottom Edit New page
YosukeSUGIURA edited this page Apr 22, 2022 · 28 revisions

Pythonのインストール法

ここでは Python 関連モジュール管理ソフト Anaconda のインストール法から環境構築，Pythonのインストール法について説明します．

Pythonは短いコードで強力かつ高度な処理のできる優れた言語ですが，一方で 環境構築がいろいろな意味で難しい ところが欠点です． 以下の説明をよく読んで，自己流でインストールしないよう，十分に留意してください．

This is for Sharing Knowledge in Shimamura Laboratory.

インストール手順

以下の手順に従って，インストールと環境構築を行ってください．

  1. Anaconda のインストール

  2. Anaconda による仮想環境の構築

  3. 仮想環境のアクティベートとPythonモジュールのインストール

  4. PyCharm のインストール

  5. PyCharm の設定

ここではpipインストールは推奨しません．

1. Anaconda のインストール

Anaconda とは，Pythonを含む様々な言語の開発環境を統合的に管理するためのツールです． まずは以下の手順で Anaconda をインストールしましょう．

  1. 以下のページから Anaconda のインストールファイルをダウンロードする．
    https://www.anaconda.com/distribution/#download-section.
  1. ファイルを実行する．Nextを連打．Pythonも自動でインストールされます．

2. Anaconda による仮想環境の構築

Python には様々なモジュール(C言語でいうライブラリ)がフリーで提供されています． 必要なモジュールを自分のPCにインストールし，自分だけの開発環境を構築しましょう．

Pythonのモジュールには，公式が提供する信頼性の高いものから個人が開発した信頼性の低いものまで様々あります． このため，モジュールによっては他のモジュールとの相性が悪く，動作しない場合や，同じモジュールでもバージョン間で互換性のない場合があります． （そして経験上，Pythonを使う上で発生する問題の半分が，これに起因します．） ですので，開発物によって異なる環境を構築したい状況があります． ここでは，開発環境を複数用意するために便利な仮想環境を構築しましょう．

  1. Anaconda Prompt を実行する．Windowsの検索窓で「Anaconda」と入力し，Anaconda Prompt をクリックして実行する．

  2. インストールされたモジュールを確認する．以下のコマンドを入力して実行する．

$ conda list
  1. リスト内から Python 3.7.X がインストールされていることを確認する．
...
python                    3.7.4                h5263a28_0 
...
  1. 仮想環境を作成する．以下のコマンドを実行する．(環境名)は任意に決定できるが，今回はtestとする．作成するディレクトリがよければyを入力する．
$ conda create -n 環境名
  1. 以下のコマンドを実行して仮想環境を確認する．先程作成した環境名がリストにあるはず．
$ conda info -e

3. 仮想環境のアクティベートとPythonモジュールのインストール

Python モジュールのインストールには，基本的に pipを使わずに condaを使います． モジュールのインストール先は，pipとcondaで異なるので，うかつにpipは使わないよう注意しましょう．

仮想環境での作業では，まずはじめにその仮想環境をアクティベートする必要があることを覚えておきましょう． 仮想環境をアクティベートしない状態では，仮想でない環境 = (base) がアクティベートされています．

  1. 以下のコマンドで仮想環境をアクティベートする．環境名にはtestと入力する．実行環境が(base)から(環境名)になることを確認する．
$ conda activate 環境名

次に，Pythonパッケージをインストールしましょう． まずはPython自体をインストールして，インストールコマンドの使い方を覚えましょう．

  1. 以下のコマンドでPythonをインストールする．=3.7.4はモジュールのバージョンを指定するオプション．
$ conda install python=3.7.4

以降のPython演習で使用するパッケージもインストールしましょう． 使用したいパッケージが多くある場合，いちいちインストールコマンドを打ち込むことは煩雑です． そこでここでは，requirement.txtを使用したインストールを覚えましょう． 以下のrequirement.txtをダウンロードして，仮想環境のディレクトリに入れてください． 仮想環境のディレクトリは，コマンドconda info -eで確認できます．仮想環境内ではbaseが自身のディレクトリになります． (ダウンロードするには，'requirement.txt'のページからrawボタンを押した後，中身をメモ帳にコピー&ペーストして保存します．)

このファイルにはインストールすべきパッケージが一覧で保存されています． （ただし，インストールすべきパッケージは開発したいアプリによって変わることに留意してください．あくまで演習用のパッケージです．）

  1. 以下のコマンドでrequirement.txtのパッケージをインストールする．今回は２つ目のコマンドから新たな環境practiceを生成する．

[ 既存の仮想環境に追加 ]

$ conda install --name 環境名 --file requirement.txt

[ 新しく仮想環境を構築 ]

$ conda create -n 環境名 --file requirement.txt

condaで提供されていないパッケージをインストールするには，pipインストールを使う必要があります． ここではsoundfileパッケージをインストールしてみましょう． まずはパッケージを入れる仮想環境をアクティブにします．

$ conda activate 環境名

次にpipをインストールします．

$ conda install pip

最後に，pip install パッケージ名で'soundfile'パッケージをインストールします．

$ pip install soundfile

4. PyCharm のインストール

  1. Donload Community version of Pycharm from https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows.

  2. Execute it and click Next.

5. PyCharm の設定

The following is almost the same as here.

1. Memory Release Indicator

To enable to release memory usage, show memory indicator.
From [View] > [Appearance] > [Status Bar Widgets] > [Memory Indicator] , check Memory Indicator.

@【IntelliJ IDEA】メモリ使用率を画面上に表示させる方法

Then you can release memory by clicking memory indicator on the lower right corner like this.

@akiyoko blog : PyCharm のオレオレ最強設定

2. Heap Memory Allocation

From [Help] > [Edit Custom VM Options], you can open pycharm64 file.

From

# custom PyCharm VM options

-Xms128m
-Xmx750m
-XX:ReservedCodeCacheSize=240m
-XX:+UseCompressedOops

you can increase the upper-bound of memory usage by

# custom PyCharm VM options

-Xms2000m
-Xmx4000m
-XX:ReservedCodeCacheSize=240m
-XX:+UseCompressedOops

Of cause, memory limit is as you like, but must be set to match your PC environment!

Add a custom footer
Add a custom sidebar

Clone this wiki locally