横浜国立大学理工学部建築都市環境系学科卒
一級鉄筋技能士
AI学習のためにpythonを使い始めると必ず「仮想環境」という言葉を聞くと思います。
この言葉の意味がまったく理解できずに挫折する方もいるのではないでしょうか？
この記事ではpythonの仮想環境の構築について詳しく解説していきます。
目次
なぜ仮想環境の構築が必要なのか？
pythonの初学者で、そもそもなぜ仮想環境の構築が必要なのか理解できない方も大勢いるのではないでしょうか？
多くの方は上記のイラストのような仮想イメージが先行し、仮想環境の必要性が全く理解できずに挫折してしまいます。
どうしてもプログラミングに対して苦手意識が消えず、横文字だらけの言葉に加えて「仮想環境」という普段全く使わない言葉が出てくると頭が混乱してしまいますね。
まずは、仮想環境の必要性について把握していきましょう。
AIとは何か？をまずは理解しよう
AI導入の全体像は、一般的に以下の4つのフェーズに分かれています。
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1.AI構想段階 ・AIとは何か？導入のメリットの理解 2.AI設計段階 ・AI導入の目的・目標の設定 3.AI検証段階 ・モデル構築、精度の向上 4.AI実装・運用段階 ・実務用の機器の導入準備(試作品ではなく実際の機器の準備) |
pythonの学習を始める前に1.AI構想段階をクリアできているか今一度確認してみましょう。
2.AI設計段階の段階でpythonを学習し始める
1.AI構想段階をクリアして実際にAI導入段階に入ると、この段階で初めてプログラミング言語のpythonが登場します。
2.AI設計段階は、AIを利活用できそうな業務を模索し、実際にAIモデルをpythonで動かしながら検討していく段階です。
pythonを実際に動かす際には、その時のpythonのバージョンをインストールすることになります。
pythonやライブラリは常に更新される
Pythonをインストールした後は、使いたいライブラリ（パッケージ）をインストールします。
Colaboratoryはすでに色々なライブラリがインストールされており、ライブラリは次のコードを実行すると確認できます。
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pip freeze |
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packaging==21.3 palettable==3.3.0 pandas==1.3.5 pandas-datareader==0.9.0 pandas-gbq==0.17.9 pandas-profiling==1.4.1 pandocfilters==1.5.0 panel==0.12.1 param==1.12.3 parso==0.8.3 partd==1.3.0 pastel==0.2.1 pathlib==1.0.1 pathy==0.10.1 patsy==0.5.3 pep517==0.13.0 pexpect==4.8.0 pickleshare==0.7.5 Pillow==7.1.2 pip-tools==6.6.2 platformdirs==2.6.2 plotly==5.5.0 plotnine==0.8.0 pluggy==0.7.1 pooch==1.6.0 portpicker==1.3.9 prefetch-generator==1.0.3 preshed==3.0.8 .....略 |
仮想環境とはプロジェクトごとに作るpythonの環境のこと
2.AI設計段階の段階ではPythonおよびpandasのライブラリをインストールしてAIモデルを構築したとします。
順調にAIモデルの構築が進み、6か月後いよいよ自社業務にAIの導入を本格的にスタートさせようとしたとしましょう。
この段階のpandasライブラリのバージョンは2.AI設計段階の段階のままかというとそうではありません。
ライブラリは常に更新されるため、設計段階当時と実装・運用段階に長いタイムラグがある場合は昔のコードが動かない問題が発生します。
仮想環境の構築はこの問題を解決するために設定します。
具体的には
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Python 3.8.10 pandas==1.3.5 |
のように、pythonと各ライブラリのバージョンを指定し、必ずコードが動く環境を整備することになります。
仮想環境とはプロジェクトごとに作るpythonの環境のこと
仮想環境は昔のコードが動かないリスクをヘッジするために構築する
!pip install ライブラリ==バージョン でバージョンを指定する
仮想環境では各ライブラリのバージョンを指定することによって、タイムラグがあってもコードが動くように設定します。
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1 |
!pip install ライブラリ==バージョン |
PyCharmのプロジェクト作成と環境設定
仮想環境とはプロジェクトごとに作るpythonの環境のことです。
では実際にpythonの仮想環境を設定してみましょう。
仮想環境venvが無いエラーを無くす Invalid python interpreter selected for the project
venv(仮想環境)が無い状態だと、以下のエラーが発生します。
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Invalid python interpreter selected for the project |
このエラーを解消するために、Python Interpreterの設定を行いましょう。
Python Interpreterの設定
Python Interpreterの設定方法は以下の通りです。
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File →Settingｓ →Project:test →Python Interpreter |
C:\Users\ユーザー名\PycharmProjects\test\venv で仮想環境が作成されることを確認
venv(仮想環境)が無事に作成されたことを確認します。
仮想環境という言葉自体はなんだか難しそうですが、理解できてしまえば簡単ですね。
まとめ
この記事ではpythonの仮想環境の構築について詳しく解説しました。
仮想環境の構築で今まで挫折した方も仮想環境について理解できたのではないでしょうか？
仮想環境とはプロジェクトごとに作るpythonの環境のことであり、昔のコードが動かないリスクをヘッジするために構築するだと覚えておきましょう。
一歩ずつ理解を深めて実務のAI活用を進めていきましょう。