これからPythonを始めたい初心者・入門者は、個人PCへのPython実行環境を準備する必要があります。
そのために、Pythonのダウンロード・インストールのほかに実行環境構築も実施しなければ使えません。
ここでは、以下の悩みをお持ちの方に読み進めていただきたいです。
- Pythonの金額や価格は？（無料？）
- Pythonのダウンロード方法がわからない
- Pythonのインストール方法がわからない
- インストール時の適切な設定がわからない
- Python実行環境を構築したい
これらの悩みを解決しながら、Pythonのダウンロード・インストールと設定・環境構築を解説します。
記事を読み終えると、Pythonのダウンロードとインストール完了、実行環境の構築まで準備できます。
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本記事をお読み頂いているプログラミング初学者向けに、本サイトはPythonを始めるためのガイドを配布しています。
以下に無料配布するPython資料をご紹介します。
- Python入門ガイド
- Python製デスクトップ用GUIライブラリガイド
- Python用学習ロードマップシート
- Tkinter製テンプレート集
- DXアイデア100選スライド
限られた時間を情報収集に極力かけず、他言語よりも「なぜ今Pythonを選ぶべきか」をガイドにしています。
プログラミングにおいて、情報収集の時間短縮は学習時間の短縮に直結します。
開発環境→基礎学習→ライブラリ/FW→アプリ開発に至る学習シートを配布しています。
また、定期アンケートによって「リアルな声」を反映して常に教材改善のアップデート情報を受け取れます。
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Python学習ロードマップによる具体的な学習手順
これからPython学習を始めるにあたって、回り道せず効率的なプログラミング学習を実施したい人は多いです。
Python学習において、学習手順を示すロードマップ化は必須です。
- 学習範囲の全体像を把握/理解
- 学習期間中の時間配分などに有効
以下は、学習手順を把握するためのPython学習ロードマップになります。
また、Python学習ロードマップで示した通り、学習の順番を間違えないよう注意しましょう。
開発環境構築からアプリ開発に至るまでの学習手順や無料サイト・無料教材情報を知りたい人は「【完全無料】Python学習ロードマップ｜初心者向け教材と学習手順」を一読ください。
Python無料教材で完結する学習ロードマップ【初心者完全版】
本記事をお読み頂いているプログラミング初学者向けに、本サイトはPythonを始めるためのガイドを配布しています。
以下に無料配布するPython資料をご紹介します。
- Python入門ガイド
- Python製デスクトップ用GUIライブラリガイド
- Python用学習ロードマップシート
- Tkinter製テンプレート集
- DXアイデア100選スライド
- Python関連のメルマガ情報
- 定期アンケートによる教材強化
これからPython学習を始めたい人へ、Pythonを学ぶメリットや学習ロードマップ用シートを用意しています。
Python入門ガイドの概要
Python入門ガイドは、Python初学者向けに市場の動向や今後のプログラミングのヒントをまとめた資料になります。
以下は、Python入門ガイドの目次になります。（大枠のみ記載）
- Pythonとは
- Pythonの動向
- Pythonを学習するメリット
- Pythonからプログラミングを始める
上記の目次から、Pythonの特徴/開発領域/ビジネス市場の動向/仕事幅の増やし方など様々な観点で図解化しています。
Python製デスクトップ用GUIライブラリガイドの概要
本ガイドは、Pythonでデスクトップアプリを開発する際の基本的な概念から解説した資料になります。
特に、標準ライブラリであるtkinter、拡張版であるttk、モダンなデザインを可能にするttkbootstrapの比較と活用方法までを体系的にまとめたガイドです。
以下は、Python製デスクトップ用GUIライブラリガイドの目次になります。（大枠のみ記載）
- ライブラリとフレームワークの基礎
- GUIライブラリの比較（tkinter / ttk / ttkbootstrap）
- 実装の基本：配置とウィジェット
- ttkbootstrapのテーマデザイン
Pythonで「実用的で見た目の良いツール」を作りたい方にとってのロードマップになっています。
DXアイデア100選スライドの概要
本ガイドは、Pythonを活用して「誰でもできる作業」を自動化する具体的なアイデアをまとめた資料になります。
以下は、DXアイデア100選スライドの目次になります。（大枠のみ記載）
- 導入：賢い働き方へのシフト
- 実務に直結する自動化アイデア集
– Excel・ドキュメント作成｜20選
– Web情報収集・リサーチ｜20選
– コミュニケーション・通知｜20選
– ブラウザ操作・システム連携｜20選
– デスクトップアプリ・AIツール活用｜20選 - 付加価値の創出
単なる技術解説ではなく「人生をどうハックするか」といった視点で、業務効率化による時間創出のヒントになるアイデア集になります 。
限られた時間を情報収集に極力かけず、他言語よりも「なぜ今Pythonを選ぶべきか」をガイドにしています。
プログラミングにおいて、情報収集の時間短縮は学習時間の短縮に直結します。
開発環境→基礎学習→ライブラリ/FW→アプリ開発に至る学習シートを配布しています。
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Pythonはそもそも無料なのか
Pythonを利用したい人が心配する内容として、以下のポイントがあります。
- Pythonの金額/価格/費用はかかるのか
- そもそもPythonは有料/無料なのか
結論として、「Pythonは無料で利用できるオープンソースなソフトウェア」です。
そのため、Pythonは無料で利用することができるのでご安心ください。
Pythonのダウンロード
お使いのPCに対して、Pythonをダウンロードするため下記のURLにアクセスします。
Pythonは、公式サイトにて各OS用のインストーラーをダウンロードできます。
上記URLにアクセスし、利用したいOS用のインストーラーをダウンロードしましょう。
- Windows OS
- Mac OS
- Other Platforms
基本的に、個人PCを扱っている人は「Windows」か「Mac」を利用することになります。
また、一般的に「Latest（最新バージョン）」をダウンロードすれば問題ありません。
本記事では、2024/06/04時点の最新バージョンである「Python3.12.3」をダウンロードしています。
実際に、「Downloads」メニューから「Windows」を選択すると以下のページが表示されます。
インストールしたいバージョンを選択し、ページ下部にスクロールすると以下のインストーラーファイル群が表示されます。
macOSの場合は「macOS 64-bit universal2 installer」と記載されているインストーラーをダウンロードしてください。
Windowsの場合は「Windows installer (64-bit)」と記載されているインストーラーをダウンロードしてください。
ただし、Windows用インストーラーをダウンロードする際の注意点があります。
- 64bit版のWindowsに32bit版のPythonをインストールしても動作するがパフォーマンス低下
- 32bit版のWindowsに64bit版のPythonはインストールできない
そのため、以下の方法で利用しているWindowsのシステム状況を確認してからダウンロードしましょう。
- 「Windowsキー」と「Xキー」を同時に押す
- 「システム」を選択する
- 「システム」内にある「バージョン情報」を選択する
- 「デバイスの仕様」欄に「システムの種類」があるため確認する
Pythonのインストール
お使いのPCにダウンロードしたインストーラーを起動します。
また、本記事では以下のOSに対するインストール方法を解説します。
- Windows用のPythonインストール
- Mac用のPythonインストール
Pythonのインストール｜Windows
Windows用PCにダウンロードしたインストーラーを起動します。
起動すると、ウィンドウにてインストール画面が表示されます。
「Install Now」をクリックすると、インストールが始まります。
インストール中の画面へ切り替わるため、インストール完了まで待機します。
インストールが終了すると、「Setup was Successful」といったインストール完了画面になります。
以上で、プログラミング言語Pythonのインストールは完了です。
Pythonのインストール｜Mac
Mac用PCにダウンロードしたインストーラーを起動します。
起動すると、ウィンドウにてインストール画面が表示されます。
「続ける」をクリックすると、「大切な情報」といった項目画面に遷移します。
「続ける」をクリックすると、「使用許諾契約」といった項目画面に遷移します。
「続ける」をクリックすると、画面上部からインストールを続けるために“同意する”かを求められます。
インストールを実行するために、“同意する”をクリックしてください。
次に、「インストール先」の選択になりますが、基本的に変更する必要はありません。
「続ける」をクリックすると、「インストールの種類」といった項目画面に遷移します。
ここで、インストール実行するためにPCのパスワード入力が求められるため、入力後にインストールをクリックしてください。
インストールが開始されたら、各ファイルがインストールされるまで待機します。
以上で、MacにおけるPythonのインストールは完了です。
Pythonのアンインストール
お使いのPCにダウンロードしたPythonのアンインストール方法を解説します。
また、本記事では以下のOSに対するアンインストール方法を解説します。
- WindowsにおけるPythonのアンインストール
- MacにおけるPythonのアンインストール
WindowsにおけるPythonのアンインストール
Windowsでは、以下2つのPythonアンインストール方法を解説します。
- Pythonインストーラーによるアンインストール
- Windows設定の「アプリと機能」を用いたアンインストール
Pythonインストーラーによるアンインストール
Pythonのインストーラーからアンインストールできます。
ただし、インストール時と同じインストーラーを利用してください。
インストーラーを起動し、アンインストールをクリックします。
アンインストールが開始されると、アンインストールまで待機します。
上記の画面が表示されたら、アンインストールは完了です。
Windows設定の「アプリと機能」を用いたアンインストール
お使いのPCにて、キーボードに搭載されているWindowsボタンを押下します。
Windows設定の表示画面にて、上部の検索バーからpythonと検索します。
インストールしたpythonを選択し、「アンインストール」の項目から実行すれば完了です。
Visual Studio Codeのインストール
Visual Studio Code（VSCode）のインストーラーをダウンロードして、自身のPCにインストールします。
以下のURLからVisual Studio Codeをダウンロードできます。
PCのOSに合ったパッケージの安定版（Stable）を選択してインストーラーをダウンロードします。
ダウンロードしたインストーラーを起動すると、使用許諾画面が表示されるため、「同意する」にチェックし「次へ」をクリックします。
追加タスクの選択画面では、必要なオプションを選んだら「次へ」をクリックします。
インストール準備の完了画面で「インストール」をクリックします。
インストールを終えたら、「完了」をクリックします。
上記の操作にて、Visual Studio Codeのインストールが完了します。
AIによるバイブコーディング
ここでは、AIによるバイブコーディングを実現する設定方法を解説します。
バイブコーディングは、AIを利用してコード生成あるいはアシストしてもらいながらコーディングする手法です。
そのため、Visual Studio Code（VSCode）を利用する人はAIの恩恵を受けられます。
以下は、コーディングをアシストするAIアシスタント一覧です。
- Cline
- GitHub Copilot
- IntelliCode
- CodeGPT
- Gemini Code Assist
上記以外にも様々なAIアシスタントあるいはAIエージェント（駆動型）があります。
Gemini Code Assist
ここでは、Visual Studio Code（VSCode）にてGemini Code Assistの拡張機能（プラグイン）を追加する方法を解説します。
Gemini Code Assistを追加するためには、以下の事前準備が必要です。
- Googleアカウント
- Visual Studio Code（VSCode）のインストール
次に、Gemini Code Assistが使えるまでの一連の流れを以下に示します。
- Visual Studio Code（VSCode）の起動
- 拡張機能パネルを開く
- 「Gemini Code Assist」を検索
- 「Gemini Code Assist」を選択してインストール
- Googleアカウントでサインイン
- 拡張機能のサイドバーを開く
- 「Sign In」または「Googleでログイン」ボタンをクリック
- ブラウザが自動で開く
- Googleアカウント情報を入力
- アクセス権限の確認と許可
- 認証完了のメッセージを確認
- サインイン済みを確認
- Gemini Code Assistの利用開始
一連の流れを画像で示しながら解説していきます。
既にインストール済みのVisual Studio Codeを起動しウィンドウを立ち上げます。
次に、左サイドバーにある「拡張機能アイコン（四角のマーク）」をクリックします。
拡張機能の検索バーにて、「Gemini Code Assist」と検索します。
すると、一番上に「Gemini Code Assist」が表示されます。
「Gemini Code Assist」を選択したら、詳細画面が表示されるため、「インストール」をクリックします。
インストールが完了すると、左サイドバーに「Gemini Code Assist」のアイコンが追加されます。
「Gemini Code Assist」アイコンをクリックすると、「Sign in with Google」ボタンが表示されるためクリックします。
クリックすると、外部リンク（Gemini Code Assistの外部サイト）を開くか確認されるので「開く」をクリックします。
外部サイトに遷移すると、自身が利用するGoogleアカウントが表示されます。
もし表示されない場合は、お持ちのGoogleアカウントにてログインし改めて外部サイトに遷移してください。
Gemini Code Assistを利用する任意のGoogleアカウントを選択します。
上記のページに遷移したら、「ログイン」ボタンをクリックします。
ログイン認証が成功すると、「Gemini Code Assist」が利用できるようになります。
Visual Studio Code（VSCode）に画面を戻すと、Gemini Code Assistを利用するチャットスペースが解放されています。
これでバイブコーディング（Gemini Code Assist）の環境設定が完了です。
また、Gemini Code Assistをおすすめする理由を以下に記載します。
- 無料プラン
- 開発元がGoogle
- Gアカウントのみで簡単セットアップ
- 1日18万回コード補完/240回チャット利用可能
エンジニアすら一日の上限を使い切るのが難しい無料プランであるため、実質無料で使いたい放題です。
Gemini Code Assistを使い倒しましょう。
Pythonにてローカル環境に仮想環境を作成する
Pythonで開発を実施する際、開発プロジェクトごとに専用の実行環境を作成し切り替えることができます。
また、開発用として一時的に作成する実行環境を「仮想環境」と呼びます。
ローカル環境で開発を進めるにあたり、venvモジュールを利用し仮想環境を構築します。
venvは、Pythonに標準搭載された仮想環境用モジュールです。
venvを利用することで、プロジェクトごとに分離したPython実行環境を構築できるため、各実行環境でそれぞれのパッケージを管理できます。
Pythonの仮想環境を構築する（Windows）
仮想環境を構築するには、任意のディレクトリで以下のコマンドを実行します。
はじめに、WindowsではPowerShellを起動させ、作業ディレクトリを作成します。
mkdir flask-projectここでは、ディレクトリ名として「flask-project」にしています。
次に、任意のディレクトリに移動します。
cd flask-project任意のディレクトリに移動したら、以下のコマンドを実行しポリシーを変更します。
Set-ExcutionPolicy RemoteSigned CurrentUserまた、変更できたか確認したい場合は以下のコマンドで表示できます。
Get-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser応答で「RemoteSigned」が表示されれば変更完了です。
次に、以下のコマンドで仮想環境を作成します。
py -m venv venv作成した仮想環境venvを有効化します。
.\venv\Scripts\activateここでは、Flaskによる実行環境を作成していきます。
pip install flask作成した仮想環境にインストールされたパッケージを確認する場合は、以下のコマンドを実行しましょう。
pip listPythonによる仮想環境を構築でき任意のディレクトリのみFlaskをインストールできた状態になります。
上記のように、特定のディレクトリでFlaskによるアプリケーション開発が可能になりました。
Python製フレームワークのFlask
Flask（フラスク/フラスコ）は、Python製のマイクロWebフレームワークです。
Flaskは拡張性を持つ特徴があり、基本的に最低限の機能のみを提供するフレームワークになります。
必要に応じて様々な拡張機能を追加することで、小規模から大規模なWebアプリ開発まで多様なケースで利用できるよう設計されています。
これからPythonで本格的にWebアプリ開発へ挑戦したい人は、「【Python】フレームワークFlaskとは？インストール方法から環境構築まで徹底解説！」を一読ください。
Python製フレームワークのDjango
Django（ジャンゴ）は、Python製のフルスタックWebフレームワークです。
PythonのWebフレームワークの中で最も利用者数が多いフレームワークで、以下の特徴を持ちます。
- フルスタックWebフレームワーク
- MVTモデルの採用
- セキュリティ機能の装備
- REST API（RESTful API）
必要に応じて様々な拡張機能を追加することで、中規模から大規模なWebアプリ開発まで多様なケースで利用できるよう設計されています。
これからPythonで本格的にDjangoアプリ開発へ挑戦したい人は、「【Python】Djangoとは？インストール方法から開発環境構築まで」を一読ください。
Python製デスクトップアプリ開発
- デスクトップアプリの開発用ライブラリが豊富
- 自身の業務に合わせた業務効率化/自動化に利用できる
- exe化によるアプリ配布が可能
- Pythonコードのみで始められるため初心者が取り組みやすい
特に、プログラミングをPythonから始めた人はPython製デスクトップアプリ開発から進めるのもおすすめです。
また、代表的なPython製デスクトップアプリ用GUIフレームワークをまとめています。
| ライブラリ名 | 概要 | URL |
|---|---|---|
| Tkinter | Pythonの標準ライブラリ | https://docs.python.org/ja/3.13/library/tkinter.html |
| PySimpleGUI | 簡単でシンプルなGUIライブラリ | https://www.pysimplegui.com/ |
| TkEasyGUI | PySimpleGUI互換のGIUライブラリ | https://github.com/kujirahand/tkeasygui-python/blob/main/README-ja.md |
| PyQt/PySide | GUIツールキットQtのPython用ライブラリ | https://wiki.qt.io/PySide_Documentation/ja |
| wxPython | 機能が豊富なGUIツールキット | https://docs.wxpython.org/ |
| flet | Flutterを活用したPythonマルチプラットフォームライブラリ | https://flet.dev/ |
どれを使うか迷ったり、サンプルアプリを動かして学習継続するか決めたい人は「【Python】デスクトップアプリ作ってみた｜開発例から配布方法まで解説！」を一読ください。
ブラウザ上の実行環境を実現するJupyter Lab｜Notebook
Jupyter Lab（ジュピターラボ）とは、ブラウザ上で動作するプログラム対話形式型のPython実行環境です。
Jupyter Labを活用するメリットは、以下の項目です。
- ローカルサーバーによる実行環境
- データ分析の可視化がインタラクティブ（対話型）
- Jupyter Notebookより多機能
やはり、実行結果を逐次確認できるツールは、エンジニア/プログラマーにとって重宝されます。
また、Jupyter Labはオープンソースであるため、無料で利用できます。
グラフィカルな操作画面でPython実行環境を実現したい人は「【Python】Jupyter Labとは？インストールや使い方など開発環境構築まで解説！」で解説します。
また、Jupyter LabではなくJupyter Notebookを詳細に知りたい人は「【Python】Jupyter Notebookとは？インストールや使い方など開発環境構築まで解説！」を一読ください。
Google ColaboratoryによるPython実行環境構築
Google Colaboratory（略称：Google Colab）とは、教育機関や研究機関において機械学習の普及を目的としたGoogleサービスの一つです。
Google Colabは、Jupyter Notebookを必要最低限の労力とコストで活用できます。
また、Googleアカウントを持っていれば、ブラウザとインターネットを利用しプロジェクトを開始できます。
基本的に、プログラミング言語Pythonをメインに利用者が増加しています。
Google ColaboratoryでPython実行環境を実現したい人は「【Python】Google Colaboratoryとは？料金から使い方まで網羅的に解説！」で解説します。
