開発環境とは？
開発環境とは、プログラムを作成し、実行するために必要なツールやソフトウェアの組み合わせのことです。
プログラミングを始めるには、コードを書くためのエディタ、Pythonといったプログラミング言語を実行するための環境、エラーを見つけるためのデバッグツールなどが必要になります。これらをまとめて、開発環境と呼びます。
開発環境を整えることで、コードの記述から実行、エラーの修正までをスムーズに行えるようになり、学習効率が大幅に向上します。
これから、開発環境を構成する各要素についてくわしく見ていきましょう。
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開発環境が必要な理由
開発環境が整っていないと、プログラムを書いても正しく動かすことができません。また、エラーが発生した際に原因を特定するのも難しくなってしまいます。
整った開発環境があると、次のようなメリットがあります。
1. コードの記述から実行、デバッグまでスムーズに行える
統合された環境により、作業の切り替えが少なくなり、学習に集中できます。
もし統合された環境がなかったら、コードを書くためのエディタ、プログラムを実行するためのターミナル、エラーを確認するための別のツールなど、複数のソフトウェアを行き来しながら作業しなければなりません。
これでは、かなり手間がかかり、学習の妨げになってしまいます。
ちなみに、デバッグとはプログラムのエラー（バグ）を見つけて修正する作業のことです。開発環境があれば、エラーが発生した場所や原因を特定しやすいため、スムーズに問題解決できるようになります。
2. コードが見やすくなる
シンタックスハイライト機能により、コードの構文が色分けされて表示されるため、プログラムの構造が理解しやすくなります。
ちなみに、シンタックスハイライトとは、プログラムコードを自動的に色分けして表示する機能のことです。
例えば、文字列は緑色、数値は青色、関数名はオレンジ色というように、コードの種類ごとに異なる色で表示されます。これにより、どこが何を表しているのかが一目でわかるようになり、コードの読み書きがしやすくなります。
3. タイプミスを防げる
自動補完機能により、入力ミスを減らし、正確なコードを書けるようになります。
これはGoogleの検索窓で文字を入力すると候補が表示される機能と似ています。
例えば、「pri」と入力すると「print」という候補が表示されるようなイメージです。
プログラミングでは、関数名や変数名に長い名前を使うことが多々あります。長い文字の入力が必要な場合でも、残りを自動的に補完して、素早く正確に入力できるのは大きなメリットです。
具体的にイメージするために、基本的なプログラムの例を見てみましょう。
出力結果
ハロー、パイソン！
私の名前はライオンです上記のコード例でも、色分けされているのがわかるかと思います。実際の開発環境でも、このように色分けすることができます。
開発環境の主な構成要素
開発環境は、主に次の4つの要素で構成されています。それぞれが連携することで、効率的な開発が可能になります。
- コードエディタ
- 実行環境
- デバッガー
- コードフォーマッター
1つずつ見ていきましょう。
コードエディタ
プログラムを書くためのソフトウェアです。本記事で紹介するVSCodeは初心者に人気で、多くの便利な機能が備わっています。
実行環境
書いたプログラムを実際に動かすためのソフトウェアです。仮想環境venvを使うことで、プロジェクトごとに独立した環境を管理できます。
デバッガー
プログラムのエラー原因を特定するためのツールです。コードのどこで問題が起きているかを調べることができます。
コードフォーマッター
コードを自動的に整形して、読みやすく統一された形式にするツールです。
上記の要素が全て揃うと、快適にプログラミングできる環境が整います。
もしかすると、初心者の方は各要素の必要性がわからないかもしれません。今はまだ「開発環境にはこういう要素があるのか」というくらいの認識で大丈夫です。
Pythonのインストール
Pythonを使ってプログラミングを始めるには、まずコンピューターにPythonをインストールする必要があります。WindowsとMacでは手順が異なりますが、どちらも比較的簡単に設定できます。インストール後の確認方法も含めて、順番に説明していきます。
Windowsでのインストール手順
1. Python公式サイトからダウンロード
Windowsでは、Python公式サイトからインストーラーをダウンロードして実行します。まず、python.orgにアクセスし、最新の安定版をダウンロードしてください。
2. インストーラーを起動
ダウンロードが完了したら、次はインストール作業に進みます。ダウンロードしたファイルをダブルクリックして実行すると、インストーラーが起動します。
3. 「Add Python to PATH」にチェック
インストーラーを実行する際は、必ず「Add Python to PATH」にチェックを入れることが重要です。このオプションを選択しないと、コマンドプロンプトからPythonのコマンドが使えなくなってしまうからです。
PATHとは、コンピューターがプログラムを探すための道しるべのようなものです。ここにPythonを追加することで、どのフォルダからでもPythonを実行できるようになります。
Macでのインストール手順
Macには標準でPythonが入っていることがありますが、バージョンが古い場合もあります。最新版を使うために、Homebrewというパッケージ管理ツールを利用するのが便利です。
1. ターミナルを開く
まず、コマンドを入力するための「ターミナル」というアプリケーションを開きます。
Finderから「アプリケーション」→「ユーティリティ」→「ターミナル」と進むか、Spotlight検索（Command + スペース）で「ターミナル」と入力し、起動してください。
ターミナルとは、文字で命令を入力してコンピューターを操作するためのアプリです。黒い画面に白い文字が表示される画面が開きます。
2. Homebrewのインストール
ターミナルを開いたら、Homebrewをインストールします。
Homebrewとは、Mac用のソフトウェアを簡単にインストールできる便利なツールです。
Homebrew公式サイト（brew.sh）にアクセスすると、インストール用のコマンドが表示されています。そのコマンドをコピーし、ターミナルに貼り付けてEnterキーを押します。
途中で管理者パスワードの入力を求められることがあります。これはMacにログインする際に使用しているパスワードです。入力してもパスワードは画面に表示されませんが、正しく入力できていれば問題ありません。
インストールには数分かかる場合があります。
3. PythonをHomebrew経由でインストール
Homebrewのインストールが完了した後、ターミナルにbrew install pythonと入力し、Enterキーを押します。これでPythonがインストールされます。
インストール確認と動作テスト
インストールが完了したら、動作確認を行いましょう。
Pythonが正しくインストールされているかを確認するには、コマンドプロンプト（Windows）やターミナル（Mac）を使います。
1. バージョン確認
ターミナルまたはコマンドプロンプトを開いて、python --versionまたはpython3 --versionと入力してEnterキーを押してください。
Pythonのバージョン番号（例：Python 3.12.1）が表示されれば、インストールは成功です。
2. 簡単なプログラムで動作確認
さらに、実際にプログラムを実行してみることで、Pythonが正しく動作することを確認できます。
対話モードを起動して、基本的な計算や文字列出力を試してみましょう。
対話モードとは、1行ずつコマンドを入力してすぐに結果を確認できるモードです。pythonまたはpython3と入力してEnterキーを押すと起動します。
3. トラブルシューティング
もしエラーが表示される場合は、PATHの設定やインストール手順を再確認してください。特にWindowsでは「Add Python to PATH」のチェックを忘れていないか確認しましょう。
対話モードでの基本的な動作確認をやってみましょう。
実際に、コマンドプロンプト（Windows）やターミナル（Mac）で対話モードを起動した後、次のコードを貼り付けて実行してみてください。
出力結果
テスト開始
動物：パンダ
計算結果：30出力結果と同じ結果が得られるはずです。
VSCodeでの開発環境構築
VSCode（Visual Studio Code）は、Microsoft製の無料エディタで、Python開発において最も人気の高いツールの1つです。
軽量でありながら高機能で、豊富な拡張機能によりPython開発に特化した環境を構築できます。
メモ帳のようなシンプルなエディタとは異なり、コードの補完やエラーチェック、デバッグなど、プログラミングを効率化する機能が豊富に備わっています。
ここでは、VSCodeのインストールから基本設定、実際のコード実行まで段階的に説明します。
※そのほかのIDE（統合開発環境）・エディタについてはこちらの記事で紹介しています
VSCodeの導入と基本設定
1. VSCodeのインストール
VSCodeの公式サイト（code.visualstudio.com）からインストーラーをダウンロードし、インストールを実行します。
WindowsでもMacでも、ダウンロードしたファイルをダブルクリックし、画面の指示に従うだけで、インストールできます。
2. 日本語化の設定
初回起動後は、日本語で使えるように設定しましょう。拡張機能から「Japanese Language Pack」を検索してインストールしてください。
拡張機能とは、VSCodeに新しい機能を追加するためのプログラムのことです。
画面左側のアイコンバーから、四角いブロックが4つ並んだようなアイコンをクリックすると、拡張機能の検索画面が開きます。
インストール後、画面右下に「Restart」または「再起動」というボタンが表示されるかと思います。その表示をクリックし、VSCodeを再起動してください。
ボタンが表示されない場合や、再起動しても日本語にならない場合は、次の手順で手動設定してください。
- Ctrl + Shift + P（MacはCmd + Shift + P）を押してコマンドパレットを開く
- 「Configure Display Language」と入力して選択する
- 「ja（日本語）」を選択する
- VSCodeを再起動する
これで日本語表示になります。
3. Python拡張機能のインストール
次に、Python開発に必要な拡張機能をインストールします。拡張機能の検索画面で「Python」と入力し、Microsoft製の公式Python拡張機能をインストールしてください。
この拡張機能により、シンタックスハイライト、コード補完、デバッグ機能が使えるようになります。
設定が完了すると、.pyファイルを開いた際に自動的にPython環境が認識されます。
拡張機能で便利になる機能
Python拡張機能をインストールすると、多くの便利な機能が利用できるようになります。具体的には、次のような機能があります。
フォーマッター機能
コードを自動的に整形して、PEP8に準拠した見やすい形にしてくれます。PEP8とは、Pythonのコーディング規約のことで、これに従うことで誰が読んでも理解しやすいコードになります。
例えば、インデント（字下げ）が揃っていなかったり、スペースの入れ方が不統一だったりするコードを、自動的に綺麗に整えてくれます。
リント機能
コードの品質をチェックし、潜在的な問題を指摘してくれます。
例えば、使われていない変数や、エラーになりそうな書き方があると、波線で警告を表示してくれます。そのため、実行する前に問題に気づきやすくなります。
デバッグ機能
ブレークポイントを設定してコードの実行を一時停止し、変数の値を確認できます。プログラムがどのように動いているかを1行ずつ追いかけることができるため、エラーの原因を特定しやすくなります。
コード補完機能
入力途中で候補を表示してくれるというサポート機能です。そのおかげで、関数名や変数名を覚えていなくても、簡単に入力することができます。
また、関数の使い方（どんな値を渡せばいいか）も自動的に表示されます。
コードの実行とデバッグ方法
VSCode上でPythonのコードを実行する方法は、主に2つあります。
方法1：実行ボタンを使う
最も簡単なのは、コードエディタ右上の実行ボタン（▷マーク）をクリックする方法です。このボタンを押すだけで、開いているPythonファイルが実行されます。
方法2：キーボードショートカット
F5キーを押すとデバッグモードで実行できます。デバッグモードでは、プログラムの動きを詳しく確認しながら実行できます。
デバッグを行う際は、コードの左側の行番号をクリックしてブレークポイントを設定します。ブレークポイントとは「ここで一時停止してください」という目印のことです。
ブレークポイントを設定してF5キーで実行すると、その行でプログラムが一時停止します。この状態で、次のようなことができます。
- 変数ウィンドウで現在の変数の値を確認
- ステップ実行で1行ずつ処理を追跡
- 問題が起きている箇所を特定
これにより、エラーの原因特定が容易になります。
仮想環境（venv）の使い方
仮想環境は、Pythonプロジェクトごとに独立した環境を作成する機能です。
異なるプロジェクトで異なるライブラリのバージョンが必要な場合や、パソコン全体のPython環境に影響を与えたくない場合に非常に有用です。venvはPythonに標準で含まれているため、追加インストールは不要です。
プロジェクト管理の基本として理解しておきましょう。
仮想環境とは？
仮想環境とは、メインのPython環境から隔離された、独立したPython実行環境のことです。
各プロジェクトで異なるライブラリやバージョンを使いたい場合、仮想環境を使わないとライブラリ同士が競合してエラーが発生することがあります。
例えば、次のような状況を考えてみましょう。
- プロジェクトAでは、あるライブラリのバージョン1.0を使いたい
- プロジェクトBでは、同じライブラリのバージョン2.0を使いたい
仮想環境がない場合、パソコン全体で1つのバージョンしか使えないため、どちらかのプロジェクトが動かなくなってしまいます。
しかし、仮想環境があれば、プロジェクトAとプロジェクトBでそれぞれ独立した環境を作れるため、両方のプロジェクトを問題なく管理できます。
仮想環境には次のようなメリットがあります。
- プロジェクトごとに必要なライブラリを個別に管理できる
- プロジェクト間で依存関係の問題が発生しない
- パソコン全体のPython環境をクリーンに保てる
仮想環境は、実際の開発現場でも必須の技術です。ぜひ、ここで押さえておきましょう。
venvを使った仮想環境の作成
仮想環境の作成は、コマンドラインから行います。Windowsではコマンドプロンプト、Macではターミナルを使用します。
実際に仮想環境を利用するまでの手順を見てみましょう。
1. 仮想環境を作成する
仮想環境を作成するには、python -m venv 環境名というコマンドを実行します。
例えば、my_projectという名前の仮想環境を作る場合は、次のように入力します。
python -m venv my_projectこのコマンドの意味は「Pythonのvenvモジュールを使って、my_projectという名前の仮想環境を作成してください」ということです。
実行すると、現在のフォルダにmy_projectという名前のフォルダが作成され、その中に仮想環境が構築されます。
※場合によっては、次のようにpython3と入力する必要があります
python3 -m venv my_project2. 仮想環境を有効化する（アクティベート）
作成しただけでは仮想環境は使えません。有効化（アクティベート）する必要があります。
Windowsの場合、次のコマンドを実行します。
my_project\Scripts\activateMacやLinuxの場合、次のコマンドを実行します。
source my_project/bin/activateアクティベートが成功すると、コマンドプロンプトやターミナルの先頭に環境名（例：(my_project)）が表示されます。この表示が出ていれば、仮想環境内で作業している状態です。
こうして、仮想環境下で作業することができるようになります。
ちなみに、仮想環境が有効化されている間は、この環境内でPythonやライブラリのインストールを行えます。他のプロジェクトやパソコン全体には影響しません。
仮想環境の切り替えと活用例
複数のプロジェクトを扱う場合、プロジェクトごとに仮想環境を作成し、必要に応じて切り替えて使用します。
仮想環境を無効化する
現在の仮想環境を終了するには、deactivateコマンドを使います。ターミナルやコマンドプロンプトでdeactivateと入力してEnterキーを押すだけです。
無効化すると、先頭に表示されていた環境名（例：(my_project)）が消えます。
実際の開発での活用方法
実際の開発では、requirements.txtファイルに必要なライブラリのリストを記述し、pip install -r requirements.txtでまとめてインストールする方法が一般的です。
requirements.txtとは、プロジェクトで使用するライブラリとそのバージョンを一覧にしたテキストファイルのことです。
新しい環境でも、必要なライブラリを一括でインストールできるという利点があります。
チーム開発での環境統一や、本番環境への移行もスムーズにできます。各プロジェクトの依存関係が明確になり、管理も格段に楽です。
また、他の開発者と同じ環境を簡単に再現できるため、「自分の環境では動くのに、他の人の環境では動かない」といった問題を防ぐこともできます。
初心者におすすめの設定と効率化のコツ
開発を効率的に進めるためには、基本的な環境構築だけでなく、作業を快適にする設定や機能を活用することが重要です。
特に初心者の方は、コードの品質向上や作業効率化に役立つツールを導入することで、学習効果を高めることができます。ここでは実践的な設定方法を紹介します。
formatterを導入してコードを整形する
Pythonには、PEP8というコーディング規約があり、これに従うことで読みやすいコードが書けます。手動で整形するのは大変ですが、フォーマッターを使えば自動的にコードを綺麗に整形してくれます。
VSCodeでは、blackやautopep8などのフォーマッターが利用できます。
フォーマッターを導入すると、ファイルを保存するたびに自動的にコードが整形されます。例えば、スペースが抜けていたり、インデントがずれていたりしても、保存ボタンを押すだけで綺麗に整います。
フォーマッターを使うことで、次のようなメリットがあります。
- コードの見た目を気にせず、ロジック（プログラムの中身）の学習に集中できる
- 常に綺麗なコードが保たれるため、後から見直したときに理解しやすい
- 将来チームで開発する際に、全員が同じスタイルでコードを書けるようになる
初心者のうちは「正しく動くコード」を書くだけで精一杯ですが、フォーマッターがあれば「見た目も綺麗なコード」を自動的に実現できます。
自動保存やショートカットで効率化
VSCodeの自動保存機能を有効にすると、一定間隔でファイルが自動的に保存されるため、作業中のデータ消失を防げます。
設定画面で「Auto Save」をonにするか、「afterDelay」に設定することで利用できます。これにより、保存を忘れてファイルを閉じてしまったり、パソコンがフリーズしたりしても、作業内容の紛失を防止することができます。
また、よく使うショートカットキーを覚えることで作業効率が向上します。基本的で有用なキーをまとめましたので、ぜひこれだけでも覚えておきましょう。
Ctrl + S（MacはCmd + S）：ファイルを保存
Ctrl + Z（MacはCmd + Z）：操作を取り消し（元に戻す）
F5：デバッグ実行
Ctrl + /（MacはCmd + /）：選択行をコメントアウト
Alt + クリック（MacはOption + クリック）：複数箇所を同時に選択
よくある質問（Q&A）
Q: Pythonのバージョンは最新を使うべき？
A: 学習目的であれば最新の安定版がおすすめです。新機能や改善されたエラーメッセージにより学習効率が向上します。
ただし、特定のライブラリを使う場合は対応状況を確認してください。企業での開発では、プロジェクトの要件に応じてバージョンを選択します。
Q: VSCode以外のエディタでも開発できる？
A: はい、PyCharmやJupyter Notebook、Sublime Textなど多くの選択肢があります。VSCodeは無料で高機能なため初心者に人気ですが、用途に応じて他のツールを選んでも問題ありません。
データ分析にはJupyter Notebook、本格的な開発にはPyCharmが適しています。
Q: 仮想環境を作り忘れた場合はどうする？
A: すでにライブラリをインストールしてしまった場合でも、新しく仮想環境を作成してpip freezeで現在の環境を確認し、requirements.txtに出力して新環境でインストールし直すことができます。
システム環境への影響を避けるため、できるだけ早めに仮想環境に移行しましょう。
Q: エラーメッセージが英語で理解できない
A: 初心者には英語のエラーメッセージは難しく感じられますが、Google翻訳やChatGPTなどのAIツールを活用するといいでしょう。
また、よくあるエラーパターンを覚えることで、段々と読めるようになります。VSCodeの拡張機能には、エラーメッセージを日本語で表示してくれるという便利なものもあります。
Q: 複数のプロジェクトで同じライブラリを使う場合、それぞれの仮想環境にインストールが必要？
A: はい、仮想環境は独立しているため、それぞれにインストールする必要があります。
容量の面では非効率に見えますが、プロジェクト間の依存関係を明確にし、バージョン競合を避けるための重要な仕組みです。
まとめ
この記事では、Pythonでプログラミングを始めるために必要な開発環境の構築方法を、初心者の方にもわかりやすく解説しました。
環境構築は少し手間がかかる作業ですが、一度しっかりと設定すれば、その後の学習がとてもスムーズになります。
この記事の押さえておきたいポイントをまとめました。
ポイント
- Pythonを利用するために、公式サイトからインストールする（Windowsの場合は「Add Python to PATH」を忘れずに）
- VSCodeに日本語化とPython拡張機能を導入すると、コードが書きやすくなる
- 仮想環境venvを使えば、プロジェクトごとに独立した環境を管理できる
- フォーマッターを使うと、コードが自動的に綺麗に整形される
- 自動保存やショートカットキーで作業効率が大幅に向上する
最初は「ターミナル」や「仮想環境」といった用語が難しく感じたかもしれませんが、実際に手を動かしながら進めることで、徐々に理解が深まっていきます。
環境構築は、コードを書いて、実行して、エラーを修正するというプログラミングの一連の流れを体感できる最初の作業でもあります。
ぜひ環境構築を完了させて、Pythonでプログラミングを始めてみましょう！
プログラミングの基礎をしっかりと学びたい方には、実践的な演習問題とくわしい解説が用意されているpaizaラーニングでの学習をおすすめします。環境構築で得た知識を活かしながら、体系的にPythonプログラミングをマスターしていきましょう。