Python環境構築ガイド：venv・Docker・クラウドの選び方と使い分け

はじめに

こんにちは、SE出身の駆け出しデータサイエンティストの「マチ」です。
データ分析や機械学習に取り組む際、最初につまずきがちな壁の一つが「Python環境構築」ですよね。私自身も最初はどの方法が良いのか迷いました。
そこで今回は、よく使われる3つのPython実行環境について、それぞれの特徴・メリット・デメリットを比較しつつ、どんな場面で使い分けるとよいかを解説します。

1. ローカル仮想環境（venv, pyenvなど）

• 概要
  PC上にプロジェクト単位で独立したPython環境を構築する方法です。Python標準のvenvや、複数バージョン管理ができるpyenvがよく使われます。

• メリット

  • 軽量で動作が速い。
  • オフラインでも作業できる。
  • VS CodeなどのIDEと相性が良い。
  • 設定がシンプルで、初心者にも取り組みやすい

• デメリット

  • Python本体のバージョン切り替えにはpyenvなどの補助が必要。
  • OSの違いによって再現性が低くなることがある。

• おすすめの場面

  • Pythonに触れてみたい場合。
  • シンプルな分析やスクリプトをローカルで実行したい場合。

2. コンテナベース環境（Docker, Podmanなど）

• 概要
  実行環境一式をコンテナとしてパッケージ化し、どのマシンでも同じ環境を再現できる仕組みです。

• メリット

  • OSや依存ライブラリも含めて一括で環境管理ができる。
  • チーム開発やCI/CD環境でも再現性が高い。
  • 他のアプリと干渉せず、マルチサービス構成（DB連携など）を簡単に実現できる。

• デメリット

  • 初心者にはやや学習コストが高い。
  • 初期構築やイメージのビルドに時間がかかることがある。
  • GUIツールとの連携が難しい場合がある。

• おすすめの場面

  • 複数人での開発を見据えている場合。
  • 将来は本番環境などへの移行を考えており、再現性の高い環境を作りたい場合。
  • Dockerを学びたい場合。

3. クラウド・仮想マシン環境（Google Colab・AWSなど）

• 概要
  Google Colabなどのクラウドベース環境や、AWSなどの仮想マシン上でPython環境を構築・利用する方法です。

• メリット

  • GPUや大容量メモリなどの高性能マシンが使える。
  • 初期構築が不要なサービス（Colabなど）があり、すぐに使える。

• デメリット

  • インターネット接続が必須。
  • 無料枠には使用制限や時間制限がある。
  • カスタマイズ性はサービスによって制限される。

• おすすめの場面

  • GPUを使ったモデル学習を試したい場合。
  • 学習用・実験用に手軽な環境がほしい場合。

さいごに

Python環境の構築方法は目的や状況によって最適な選択が異なります。個人的には、以下のような段階的なステップアップをおすすめします。

1. まずはGoogle Colabで気軽に試す。
   書籍「Pythonで学ぶはじめてのデータサイエンス 」に沿って学習するのがおすすめです。

2. 慣れてきたらローカル環境（venvなど）で本格的に学習する。
   「WindowsのVSCodeでPythonの仮想環境を作る手順」^[1]が参考になりました。

3. 環境の再現性やチーム開発を意識するならDockerに挑戦する。

4. 必要に応じてクラウド環境で拡張・スケールアップする。

脚注

1. 記事の補足
   ・「1-1.Pythonをダウンロード」の手順においては、後日バージョン確認できるよう、
    「Add Python3.XX to PATH」にチェックを入れることをおすすめします。（参考記事１）
   ・「1-2.VSCodeをダウンロード」の手順においては、意図せず環境が変化してしまわないよう、
    VSCodeが自動更新されないようにすることをおすすめします。（参考記事２）
   ・pythonのパスが上手く通らない場合は、
    VSCodeのsetting.jsonの設定を確認ください。（参考記事３・参考記事４）
   ・記事の内容を実行後、仮想環境を活性すると、pythonが動くようになります。（参考記事５）