Linux での Python パッケージのインストール

はじめに

Python パッケージは、様々なタスクに特化したツールやライブラリを提供することで、Python の機能を拡張します。これらのパッケージを効率的にインストールし、管理することは、Python 開発者にとって不可欠なスキルです。

この実験では、Linux システム上で標準の Python パッケージインストーラである pip を使用する方法を学びます。環境のセットアップ、パッケージのインストール、依存関係の管理、およびさまざまなインストールオプションの探索を行います。これらのスキルは、Linux 環境で作業するすべての Python 開発者にとって基本的なものです。

Skills Graph

Python 環境のセットアップ

このステップでは、Python パッケージ管理のための作業環境を準備します。まず、必要なものを理解しましょう。

• Python：プログラミング言語自体
• pip：Python パッケージインストーラで、Python パッケージのインストールと管理を行うツール

Python のインストール確認

まず、システムに Python がすでにインストールされているかを確認しましょう。

python3 --version

次のような出力が表示されるはずです。

Python 3.10.x

Python がインストールされていない場合は、次のコマンドを使用してインストールします（実験環境ではすでに Python がインストールされているため、このコマンドを実行する必要はありません）。

sudo apt update && sudo apt install python3

pip のインストール

次に、Python の標準的なパッケージマネージャである pip をインストールしましょう。

sudo apt install python3-pip

インストールが完了したら、pip のバージョンを確認することで、正しくインストールされたことを検証します。

pip3 --version

次のように、pip のバージョンが表示されるはずです。

pip 22.0.2 from /usr/lib/python3/dist-packages/pip (python 3.10)

要件ファイルの作成

パッケージ管理のベストプラクティスには、requirements.txt というファイルに必要なパッケージのリストを管理することが含まれます。これにより、異なる環境で一貫したインストールが可能になります。

プロジェクトディレクトリにこのファイルを作成しましょう。

cd ~/project
touch requirements.txt

nano テキストエディタでファイルを開きます。

nano requirements.txt

現時点では、このファイルを空のままにしておきます。次のステップでパッケージを追加します。nano を終了するには、Ctrl+X を押し、まだ変更を保存する必要がないため N を押します。

pip を使った Python パッケージのインストール

このステップでは、pip を使って Python パッケージをインストールする方法を学びます。パッケージをインストールする主な方法は 2 つあります。

1. 個々のパッケージを直接インストールする
2. 要件ファイルから複数のパッケージをインストールする

Python パッケージの理解

Python パッケージは、Python の機能を拡張するモジュールの集合です。人気のあるパッケージには以下のようなものがあります。

• requests：HTTP リクエストを行うためのパッケージ
• numpy：数値計算を行うためのパッケージ
• pandas：データ分析を行うためのパッケージ
• matplotlib：データ可視化を行うためのパッケージ

個々のパッケージのインストール

単一のパッケージをインストールするには、以下のコマンド構文を使用します。

pip3 install package_name

HTTP リクエストを行うために一般的に使用される requests パッケージをインストールしましょう。

pip3 install requests

ダウンロードとインストールの進捗状況が表示され、最後にインストール成功のメッセージが表示されるはずです。

要件ファイルの作成

次に、複数のパッケージとそのバージョンを指定するための要件ファイルを準備しましょう。先ほど作成した requirements.txt ファイルを開きます。

nano ~/project/requirements.txt

ファイルに以下の行を追加します。

requests==2.25.1
numpy==1.20.1

Ctrl+O を押してから Enter を押してファイルを保存し、Ctrl+X を押して終了します。

このファイルでは、以下のパッケージをインストールすることを指定しています。

• requests バージョン 2.25.1
• numpy バージョン 1.20.1

バージョンを指定することで、異なる環境間での一貫性が保たれます。

要件ファイルからのインストール

次に、要件ファイルで指定されたパッケージをインストールします。

pip3 install -r ~/project/requirements.txt

パッケージがダウンロードされ、インストールされるのが見えるはずです。もし requests がすでにインストールされているが異なるバージョンである場合、pip はそれを requirements.txt で指定されたバージョンに更新またはダウングレードします。

インストールされたパッケージの確認

インストール後、パッケージが正しくインストールされたことを確認しましょう。

pip3 list

このコマンドは、すべてのインストールされた Python パッケージを表示します。リストの中から requests と numpy を探し、要件ファイルで指定された正確なバージョンが表示されていることを確認します。

Package    Version
---------- -------
...
numpy      1.20.1
...
requests   2.25.1
...

Python パッケージのバージョン管理

このステップでは、必要に応じてパッケージを更新したり、特定のバージョンをインストールしたり、パッケージをアンインストールしたりする方法を学びます。

パッケージ情報の確認

パッケージを更新または変更する前に、その現在の情報を確認すると便利です。

pip3 show requests

これにより、requests パッケージに関する詳細情報が表示されます。以下の情報が含まれます。

• バージョン
• 概要
• 作者
• ライセンス
• システム上の位置
• 依存関係

パッケージの更新

パッケージを最新バージョンに更新するには、--upgrade フラグを使用します。

pip3 install --upgrade requests

これにより、requests パッケージが利用可能な最新バージョンに更新されます。ただし、これにより requirements.txt ファイルで指定されたバージョンが上書きされる可能性があります。

異なるバージョンのインストール

互換性の理由から、特定のバージョンのパッケージをインストールする必要がある場合があります。

pip3 install numpy==1.19.5

これにより、numpy がバージョン 1.19.5 にダウングレードされます。変更を確認するには、次のコマンドを使用します。

pip3 show numpy

出力には、1.20.1 ではなくバージョン 1.19.5 が表示されるはずです。

パッケージのアンインストール

不要になったパッケージを削除するには、次のコマンドを使用します。

pip3 uninstall -y numpy

-y フラグを使用すると、確認プロンプトを表示せずに自動的にアンインストールが確定されます。パッケージが削除されたことを確認するには、次のコマンドを使用します。

pip3 list | grep numpy

これにより結果が返されないはずで、これは numpy がもうインストールされていないことを示します。

必要なパッケージの再インストール

では、requirements.txt に従ってパッケージを再インストールしましょう。

pip3 install -r ~/project/requirements.txt

これにより、ファイルで指定されたバージョンのパッケージが再インストールされます。確認するには、次のコマンドを使用します。

pip3 list | grep numpy

numpy バージョン 1.20.1 が再インストールされていることが表示されるはずです。

Python 仮想環境の使用

仮想環境は、システム全体の Python インストールに影響を与えることなくパッケージをインストールできる独立した Python 環境です。これは、異なる依存関係を持つ複数のプロジェクトで作業する際に特に便利です。

仮想環境の理解

仮想環境は以下のような機能を持ちます。

• Python プロジェクトのための独立した空間を作成します。
• 各プロジェクトが独自の依存関係を持つことを可能にします。
• プロジェクトの要件間の競合を防ぎます。

仮想環境の作成

Python には仮想環境を作成するための venv モジュールが付属しています。仮想環境を作成しましょう。

python3 -m venv ~/project/myenv

このコマンドは、プロジェクトディレクトリに myenv という名前の新しい仮想環境を作成します。

仮想環境のアクティブ化

仮想環境を使用するには、それをアクティブ化する必要があります。

source ~/project/myenv/bin/activate

アクティブ化後、コマンドプロンプトが変更され、現在仮想環境内で作業していることが示されます。次のように表示されます。

(myenv) labex@hostname:~/project$

仮想環境内でのパッケージのインストール

これで、インストールするパッケージはこの環境に隔離されます。新しいパッケージをインストールしましょう。

pip install matplotlib

仮想環境内では、pip3 の代わりに pip を使用できることに注意してください。

インストールを確認します。

pip list

matplotlib がインストールされていることがわかりますが、これはこの仮想環境内でのみです。

仮想環境の非アクティブ化

仮想環境での作業が終了したら、それを非アクティブ化できます。

deactivate

プロンプトが通常に戻り、システム全体の Python 環境に戻ったことが示されます。

環境の比較

グローバル環境に戻ったので、matplotlib がインストールされているか確認しましょう。

pip3 list | grep matplotlib

結果が表示されないはずで、これは仮想環境にインストールされたパッケージがグローバル環境から隔離されていることを確認します。

まとめ

この実験では、Linux システム上で Python パッケージを管理するための重要なスキルを学びました。

• pip を使用した Python 環境のセットアップ
• 個別にパッケージをインストールする方法と requirements.txt ファイルからパッケージをインストールする方法
• パッケージのバージョン管理（更新、ダウングレード、アンインストール）
• 独立したプロジェクトの依存関係を扱うための仮想環境の使用方法

これらのスキルは、Python 開発ワークフローの基本的な部分を形成しています。適切なパッケージ管理により、プロジェクトが正しい依存関係を持つことが保証され、開発プロセスがより信頼性高く再現可能になります。

Python の学習を続ける中で、これらのパッケージ管理スキルは、ウェブアプリケーションからデータサイエンスなど、あらゆる種類の Python 開発に不可欠であることがわかるでしょう。