pythonの仮想環境を構築する方法

前提知識
・コマンドプロンプトでpythonを実行する
・pipの使い方

■pythonの仮想環境とは

仮想環境とは、pythonの実行環境を本体の実行環境とは別に独立して使用できる環境の事です。ハードディスクの仮想空間と似たようなものです。 仮想環境を作る目的は、pythonではライブラリのバージョンアップしたことによって他のライブラリとの不整合が起きて動作しなくなる場合がよくありますので、 環境を変えたくない場合あるいはプロジェクト単位でpython環境を分けたい場合などに仮想環境を作ります。

■pythonの仮想環境の構築方法

① 本体のpythonの実行ファイルがある直下に適当なフォルダを作ります。
② python.exeを①のフォルダにコピペします。



③ コマンドプロンプト上で、作成したフォルダを指定して以下コマンドを入力します。コマンドプロンプトでpythonファイルを実行する方法はこちらを参照。

④ 実行結果、「.venv」という仮想環境のフォルダが作成されました。この中でライブラリをインストールしたり、プログラムを実行します。

■仮想環境にライブラリをインストールする方法

pipでインストールするのは通常のライブラリのインストール方法と変わりませんが、指定するフォルダを間違えないようにします。 コマンドプロンプトで、仮想環境フォルダの「.venv」 - 「Scripts」フォルダを指定してpipを実行します。

■仮想環境でIDLEを実行する方法

こちらで説明します。

サブチャンネルあります。⇒ 何かのお役に立てればと

関連記事一覧 トップメニュー Python Pythonとは 基本的な使い方 ・IDLE ・Jupyter Notebook ・Markdown ・コマンドプロンプトで実行 ・仮想環境の構築 ・仮想環境でIDLEを実行 ライブラリのインストール ・pipの使い方 ・numpy , matplotlib等 ・graphviz ・pytorch ・Mecab Pythonの関数：一覧 共通関数 ・append , extend ・class ・copy ・csv.reader ・csv.writer ・def , return ・dict , defaultdict ・enumerate ・exit ・for ・if ・import ・in ・input ・lambda ・len ・list ・min/max ・OrderedDict ・open/close ・os ・pickle ・print ・range ・re.split ・read/readline ・round/floor/ceil ・split ・sys.argv ・time ・while ・write ・zip ・特殊メソッド 　・__name__ 　・__iter__ , __next__ ・正規表現、メタ文字 ・データの型の種類 ・四則演算 (+ , - , * , /) ・コメントアウト (# , ''') numpy ・append ・arange ・argmax/argmin ・array ・asfarray ・astype , dtype ・digitize ・dot ・hstack/vstack ・linalg.solve ・linspace ・max,min ・mean ・meshgrid ・mgrid ・ndim ・ndmin ・pad ・poly1d ・polyfit ・prod ・random ・reshape ・savetxt/loadtxt ・shape ・std ・transpose ・where ・zeros/zeros_like scipy ・expit ・imread ・interpolate ・signal.square, sawtooth matplotlib ・imshow ・figure ・pcolormesh ・plot ・quiver ・scatter scikit-learn ・GaussianNB ・KMeans ・KNeighborsClassifier ・SVC ・tree chaospy keras chainer chainerrl pytorch ・BCELoss , MSELoss ・Embedding ・device ・Sequential ・Dataset, Dataloader ・RNN, LSTM OpenAI gym ・Blackjack-v0 ・CartPole-v0 tkinter ・frame, grid ・画像表示 ・画像を切り取り表示 ・画像を保存 目的別 ・ステップ関数 ・矩形波, 三角波 ・1 of K 符号化法 ・線形補間 ・配列に番号をつける ・ベクトル場を描く ・線形回帰, 多項式回帰