【2022最新版】M1MacにPythonの環境構築｜通常のインストール方法、Dockerを使う方法も解説
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- เผยแพร่เมื่อ 4 ก.ค. 2024
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この動画では、M1搭載MacにおけるPythonの環境構築について説明します。
【環境構築とは？】
プログラムを書いたり、実行できたりする環境を自分のコンピュータに整えることをいいます。
この環境構築でプログラミングを挫折してしまう方もいらっしゃいます。
そこで、この動画では、はじめから丁寧に解説したいと思います。
【紹介する3つの環境構築の方法】
1.あなたのパソコンのOSに直接Pythonなどをインストールをして環境構築する方法
これが最もスタンダードな方法です。この動画では「Dockerを使わない環境構築」と呼びます。
このDockerを使わない環境構築のポイントは、あなたのOSにPythonなどをインストールするという点です。
2.Dockerというツールを使って環境構築する方法
DockerはあなたのOSにDockerをインストールして、そのDokcerにPythonなどをインストールする方法です。
Dockerは誤解を恐れずにいうと、バーチャル上で使える、新しいパソコンを無料で手に入れられるツールです。
Dockerはバーチャルなものなので、環境構築が上手くいかなくなった時はやり直せばよいですし、必要なくなった時にいつでも削除することができるというメリットがあります。
3.GoogleColaboratory
「環境構築が面倒だ！今すぐプログラミングをはじめてみたい！」という方におすすめしたい方法です。
GoogleColaboratoryは、無料のクラウドツールなので、環境構築が不要です。1分以内でPythonのプログラミングをすることができます。
GoogleColaboratoryは、厳密には環境構築ではありませんが、プログラミングを始める準備という意味でこの動画で紹介します。
【実行環境とは？】
プログラミングができる環境のことを実行環境といいます。
プログラミングができる準備のことを環境構築、プログラミングを実行できる環境のことを実行環境といいます。
実行環境は２つ紹介します。
1.VisualStudioCode
Visual Studio Codeとは、マイクロソフトが開発したプログラムを書くためのエディタです。
VSCodeとも呼ばれています。VSCodeは、Windows、mac OS、Linux、色々なOSで使うことができます。
また、Java、C言語、Pythonなど有名どころのプログラミング言語を書くことができます。
2.JupyterLab
JupyterLabは対話型と呼ばれる実行環境です。書いたコードを対話をするように細かく実行確認をしながら進めることができます。
また、プログラムだけでなく、その実行結果や、表やグラフを表示させたり、マークダウン記法で文章を書くこともできます。
そして、GoogleColaboratoryは、JupyterLabをベースにしている対話型の実行環境です。
▼目次
00:00 はじめに、環境構築について
03:30 環境構築、実行環境の比較
05:48 Dockerを使わない環境構築＜手順について＞
06:22 Dockerを使わない環境構築＜anacondaのインストール＞
07:17 Dockerを使わない環境構築＜Jupyter Labの起動＞
08:43 Dockerを使わない環境構築＜VSCodeのインストール＞
09:12 Dockerを使わない環境構築＜VSCodeの起動と使い方＞
11:16 Dockerを使う環境構築＜Dockerのインストール＞
13:31 Dockerを使う環境構築＜GitのインストールとDockerfileなどの準備＞
15:05 Dockerを使う環境構築＜Dockerにコンテナを作成＞
15:30 Dockerを使う環境構築＜DockerでJupyter Labを使用＞
16:14 Dockerを使う環境構築＜DockerでVSCodeを使用するための拡張機能をインストール＞
17:20 Dockerを使う環境構築＜DockerでVSCodeを使用＞
17:42 Dockerを使う環境構築＜Dockerの停止・起動の仕方＞
19:07 GoogleColaboratoryの使い方
19:50 おわりに
▼環境構築で紹介したURL
06:18 anacondaのインストール
www.anaconda.com/products/dis...
09:19 VSCodeのインストール
azure.microsoft.com/ja-jp/pro...
12:49 Dockerのインストール
www.docker.com/products/docke...
16:37 Gitのインストール
git-scm.com/download/mac
19:07 GoogleColaboratoryのリンク
colab.research.google.com/not...
▼コマンド
14:32 Gitでリポジトリをドキュメントにコピーするコマンド
git clone github.com/kino-code/docker-p... C:\\Users\\ユーザー名\\Documents\\docker-python
15:22 Dockerfileがあるディレクトリに移動するコマンド
cd C:\\Users\\ユーザー名\Documents\\docker-python
15:17 Dockerにコンテナを作成して起動するコマンド
docker-compose up --build -d
15:34 DockerでJupyterLabを起動するアドレス
localhost:8888/lab
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▼書き起こし
さて、これらのプログラミングの環境構築、実行環境には、どのような違いがあるのでしょうか？
まず、環境構築の難易度についてみてみましょう。
プログラミングを始めるという意味での簡単な順番は、GoogleColaboratory、Dockerを使わない方法、Dockerを使う方法です。
Dockerを使った方法は、やや難しいです。ですが、Dockerの中身はまっさらな状態なので、手順通りやればうまくいく可能性が高いです。2度目をやりなおすときも簡単です。
個人的なおすすめとしては、Dockerを使って環境構築をする方法です。
これがうまくいかなかった場合に、スタンダードな環境構築を試されるとよいでしょう。
次に、プログラミングの目的別に実行環境のおすすめを提示します。
データ分析や機械学習などの人工知能開発をしたい、という目的であれば、GoogleColaboratoryかJupyterLabがよいでしょう。
プログラムをこまめに確認して進められるほか、プログラムの実行結果やグラフ、表、文章を表示することができます。
結果を見ながらコードの調整が必要になるような開発に最適です。
ただし、GoogleColaboratoryでは、ローカルのファイルを使用したい場合はGoogleDriveにアップする必要があります。
ローカルファイルを扱う場合はJupyterLabを使うとよいでしょう。
（ブログに続く）
#python #環境構築 #インストール #mac #m1 #docker
![[Introduction to Docker] Let's see the basics of Docker and create a virtual environment!](http://i.ytimg.com/vi/B5tSZr_QqXw/mqdefault.jpg)
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Intel MacでDockerの構築で失敗、M1 MacBook Proではanacondaで引っかかり困っていましたが、この動画でM1 MacBookでは、全部完了できました。ありがとうございます。
有料級の良動画、ありがとうございました。
ありがとうございます！
コメント消えてたので再投稿です。
僕の場合Dockerを使った環境構築についてです。M1チップのmacAirでキノコードさんが用意してくれているGithubのリポジトリからファイルをダウンロードした後2つのコードを実行する前に、Dockerの設定からUse Docker Compose V2のチェックが外れてる場合チェックしてApply&Restartをする必要がありました。参考になったら幸いです。
お世話になります。
git関連でhomebrewだけではないのですが、アインストールの方法を教えて頂けないでしょうか？
この動画を拝見する前に、いろんなサイトの方法でターミナルでインストールしていたら、ぐちゃぐちゃになってしまいました。
よろしくお願いいたします。
動画を参考にさせていただいています。
環境はM1 Macです。
セレクトカーネルというものはノートブックのpython3をクリックした直後に表示されるのか、それともpython3をクリックした後に別のどこかをクリックすれば表示されるのかどちらでしょうか？
現在はpython3をクリックした後には /Documents/MyPyton/Untitled.ipynd になるだけです。
よろしくお願いします。
2022年７月現在
キノコードさんのgithubにあるdocker fileのコードにある、ubuntuのバージョンが21.10となっていますが、buildするときにエラーとなりました。
バージョンを22.04に書き直して実行したら上手く行きました。
ありがとうございます！
後ほど確認してみます！
はじめまして。指定のDockerfileから構築しようとすると「executor failed running」となりSuccessfully builtとはならないのですが、なぜでしょう。
M2 macですが、コンテナのビルドが遅いです。。20分かかっても終わってない。一応、メモリ８GB、CPUは4つ割り当ててます。早くする裏技ありますか？
17:33 の、/だけにするのができなくて、適当にエンターキー押しちゃったんですけど、どうすれば戻せますか。。。
動画を参考にさせていただいています。
類似事象発生した方への参考に備忘で記載します。
環境はmacbook air M2です。
Docker利用ルートのDocker build時に一番最後の箇所で「Error response from daemon Mounts denied The path〜」のエラーが発生しましたが、DockerDesktopのtraoubleshootの「Reset to factory defaults」でDocker環境リセットして再度Docker buildでエラー解消しました。
anacondaが有償化されていることから、無償での環境構築についても説明いただけると大変助かります。
動画では個人での利用を想定して、無償版を使用しました。
従業員数200名以上の企業に所属している場合は有償化の対象となりますので、企業で利用される方は、該当の部署にご相談いただくのがよいですね！
17:35の/だけを入力するところで/binになってしまいworkspaceに辿り着けなくなってしまいました。/binを消そうにも消せないのですがどうすればいいでしょうか？
ど素人の私より。
ライブラリがエラーになる方、右下のインタープリターで"BASE"を選択してみてください！
私はここに辿り着くまでに3日間かかりました。
助かりました!!
Matplotlibすぐ入らないのしんどい
すみません、初めてコメントさせていただきます。この動画を参照にして、初めてDockerによる環境構築をM3Macでトライしたものです。
途中までサクサクできたのですが、最後のところリモート環境上でpython extensionをインストールしようとしているのですが「インストールしています」から動きません。。。.pyでのファイルでもpythonを読み込んでいないようです。お手数ですが、アドバイスいただければ幸いです。
初めまして！最近プログラミングに興味を持ち、こちらの動画に辿りつきました。 他の動画を参考に、すでにVS codeをインストール、 pythonで簡単な四則演算の基礎などを実行していたのですが、すぐにVS codeでエラーメッセージが表示されるようになりました。macbook proを利用しているのですが、どうやら元々搭載されているpythonが古いようで python 3 extentionをインストールしますという旨のエラーでした。その後、インストールを始めたのですが、途中でインストールが全く進まなくなり、laptopが操作不能、再起動をしたら画面上部のメニューバーが消えており、finderの左に表示されるメニューバーが全てグレーアウトしてしまいました。
現在は復元を実行したので問題なくlaptopを利用できていますが、VS codeは削除してGoogle colabを利用して初歩的な学習をしています。VS codeを利用するには、macに初期インストールされているpythonをアップデートしないといけないのでしょうか？
で、結局jupyter labでコードを書き進めればいいんでしょうか？VScodeでしょうか？dockerから立ち上げてでしょうか？
jupyter lab、VScode、docker、anaconda、いろいろなキーワードが出てきましたが、それぞれの概念がよくわかりませんでした。図解いただけると助かります。
混乱しますよね、わかります。。
図解はできていませんが、違いは以下で説明していますので、復習なさってみてください！
03:30 環境構築、実行環境の比較
JupyterLabを使うかVSCodeを使うかは目的によって使い分けると良いですが、Pythonの練習から始めたいということでしたら、JupyterLabがおすすめです。
@@kinocode お返事ありがとうございます！Jupyter lab使えるようになったけど、なんでVScodeいれたんだっけ、Docker入れる必要あったんだろうか、などなど色々気になちゃいました。それぞれの有用性はそのうち理解していけるようになると期待してまずはアドバイス通りjupyterlabで進めてみたいと思います。ありがとうございました
JupterLab、VSCode、それぞれの利点や向き不向きもありますので、お使いになりながら整理をされると理解も深まるかもしれませんね！
私としては、もっとわかりやすい説明ができるように、説明内容もアップデートしていきます！
dockerを使いたかったので11:17から作業をはじめたのですがtest.pyがターミナルで正しく表示されません。11:17よりも前で説明しているanacondaを入れていないせいでしょうか。こちらを後でインストールしようと試みましたがエラーになります。
ターミナルは、Macのターミナルですか？
MacにはデフォルトでPython2系が入っていると思いますので、「python ファイルパス」とコマンドを打つと、Pythonのファイルを実行できます。
例えば、書類にあるtest.pyでしたら、「python /Users/KinoCode/Documents/test.py」です。
また、「python」とコマンドを打つと、そのままpythonコードが書ける状態になります。とはいえpythonだけなので、ほかのライブラリを使いたい場合は個別にインストールする必要があります。
Dockerで利用したい場合は、Dockerでコンテナを起動して、その環境で使用します。AnacondaはDockerにインストールされているので、インストール不要です。
動画の順に環境構築を終えられましたら、以下を参考に参考にはじめてみてください！
17:42 Dockerを使う環境構築＜Dockerの停止・起動の仕方＞
@@kinocode 大変ご丁寧にありがとうございます。dockerにanaconda入ってるんですね、安心しました
anacondaが入っていてpathが通っていないとエラーが出ます。解決策が色々調べてもわかりません…
Macでしたら自動でPATHが通ると思うのですが、「anaconda mac path」あたりで検索をしてみるとよいかもしれません！
WindowsでしたらPATHを設定する必要がありますので、Windowsでの環境構築を説明した動画をご確認くださいませ。
▼Windowsでの環境構築方法
th-cam.com/video/NKM9jdcJVZw/w-d-xo.html
macのものです。zshでpythonのバージョン認識されません。
調べても出てこずパソコンがおかしいのでしょうか？
直接MacにAnacondaをインストールしたということですよね。
「python -V」で表示されないということでしょうか？
pythonと-（ハイフン）の間には半角スペースが必要です。Vは大文字です。
どうでしょう？
@@kinocode ありがとうございます。留学でノートパソコンしか持っていけなかったのでmacに入れたかったのでよかったです！
こんにちは
M1 Macbookを使用しているものです。
キノコードさんと同様に、Anaconda Navigatorをダウンロードして、環境構築をしたのですが、ライブラリ(numpyやscipy)を読み込もうとすると、以下のようなメッセージが出て、正しく読み込まれません。
"The kernel appears to have died. It will restart automatically."
どういった問題が発生しているのでしょうか。よろしくお願いいたします。
確実な解決ができるかわからず恐縮ですが、ライブラリのアップデートをしてみるとよいかもしれません。
「pip list -o」でアップデートが必要なライブラリ（パッケージ）のリストが表示されます。
「pip install -U numpy」でアップデートができますので、お試しくださいませ。
@@kinocode ありがとうございます😭
アップデートをしたら、無事に作動しました！
よかったです！！
これからめいっぱい学習を進めてくださいね！
早速挑戦してみましたが、DockerでJupyterLabを起動するアドレスを入力するとWEBページが開いて、password or tokenを求められます。何か手順を間違えていますか？
私も同じ状況でしたがこちらで解決しました。
th-cam.com/video/yoBvz39X55w/w-d-xo.html
(dockerを立ち上げ直して、再度8888にアクセス)
@@user-yr6mn8tq9j ありがとうございます！再度挑戦してみます。前進あるのみですね。🙂
Dockerを使う環境構築を行なっております。
17分ごろまでは問題なく進んでいましたが、「Attach Visual Studio Code」の場面で失敗いたしました。
コンテナが起動していることは確認でき、ブラウザにてJupyter Labを使用することもできています。
改善策に心当たりがあればよろしくお願いします。
以下エラー箇所です。
Command failed: /root/.vscode-server/bin/da15b6fd3ef856477bf6f4fb29ba1b7af717770d/bin/code-server --log debug --force-disable-user-env --server-data-dir /root/.vscode-server --use-host-proxy --telemetry-level all --accept-server-license-terms --host 127.0.0.1 --port 0 --connection-token-file /root/.vscode-server/data/Machine/.connection-token-da15b6fd3ef856477bf6f4fb29ba1b7af717770d --extensions-download-dir /root/.vscode-server/extensionsCache --install-extension MS-CEINTL.vscode-language-pack-ja --start-server --disable-websocket-compression