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JupyterLabで仮想環境を作成・使用する方法

2025/01/17に公開

JupyterLabで仮想環境を作成・使用する方法

この記事では、Anaconda(もしくはMiniconda)を使用してJupyterLabで仮想環境を作成し、その環境をJupyterのカーネルとして追加する手順をわかりやすく解説します。初心者の方もぜひ参考にしてください。


目次

  1. 仮想環境を使用するメリット
  2. Condaを使う前に知っておきたいこと
  3. 仮想環境の管理コマンド
  4. 環境操作の基本コマンド
  5. JupyterLab関連のコマンド
  6. 関連記事

仮想環境を使用するメリット

仮想環境を活用すると、以下のようなメリットがあります。Pythonやデータサイエンスを始めたばかりの方でも簡単に導入できます。

  1. ライブラリの依存性管理
    プロジェクトごとに異なるライブラリやバージョンを分離して管理でき、互いに影響を与えません。

  2. 環境の簡単な切り替え
    Condaを利用することで、コマンド一つで環境を切り替えられます。

  3. Python以外のパッケージも管理可能
    Condaでは、Pythonライブラリ以外の科学計算パッケージや外部ツールも簡単にインストール可能です。

  4. 環境の共有が容易
    仮想環境をエクスポートして共有することで、他のユーザーが同じ環境を再現できます。

  5. システム環境を保護
    仮想環境で作業することで、システム全体に影響を与えずに作業できます。


Condaを使う前に知っておきたいこと

  • Anaconda/Minicondaのインストール
    まだインストールしていない場合は、公式サイトからセットアップを行ってください。
  • Condaのバージョン確認
    バージョンやパスを確認するには、以下のコマンドを実行します。
    conda --version
    
  • OSによる違い
    Windows・macOS・Linuxでコマンドが微妙に異なる場合があります。ここでは主にWindows/macOS向けのconda activate形式で解説していますが、バージョンや設定によってはsource activate myenvになるケースもあります。

仮想環境の管理コマンド

仮想環境を作成する

conda create -n myenv python=3.11
  • 例: myenvという名前でPython 3.11を使う環境を作成します。

仮想環境を複製する

conda create --name myenv_xxxxx --clone myenv
  • 結果: myenvを複製して、myenv_xxxxxという新しい環境が作成されます。
Source:      /path/to/conda/envs/myenv
Destination: /path/to/conda/envs/myenv_xxxxx
Packages: 123

Environment cloned successfully.

仮想環境を削除する

conda remove --name myenv --all
  • 結果: 指定した環境myenvが削除されます。
Remove all packages in environment /path/to/conda/envs/myenv:
Proceed ([y]/n)? y

Environment removed successfully.

環境操作の基本コマンド

仮想環境をアクティブ化

conda activate myenv
  • これでmyenv環境が有効になります。

仮想環境を終了する

conda deactivate
  • 結果: 現在の環境から抜け、ベース環境に戻ります。
(base) $

現在の環境を確認する

conda info --envs
conda env list
  • 結果: 使用可能な環境の一覧が表示されます。
# conda environments:
base                  *  /path/to/conda
myenv                    /path/to/conda/envs/myenv
myenv_xxxxx              /path/to/conda/envs/myenv_xxxxx

JupyterLab関連のコマンド

仮想環境をカーネルとして追加する

python -m ipykernel install --name myenv --display-name "Python 3.11 (myenv)"
  • JupyterLab上で「Python 3.11 (myenv)」という名前のカーネルを選択できるようになります。

カーネル一覧を確認する

jupyter kernelspec list
  • 結果: JupyterLabに登録されているカーネルが表示されます。
Available kernels:
  python3       /usr/local/share/jupyter/kernels/python3
  myenv         /path/to/conda/envs/myenv/share/jupyter/kernels/myenv

ヒント: 新しい環境を作成・変更したら、JupyterLabを再起動するとカーネルが正常に反映されやすくなります。


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