【初心者向け】Python実行環境をUbuntuで構築！インストール方法を解説

はじめに

Dockerについて

今回、Dockerのコンテナ上にUbuntu 22.10を作成して、そこにPythonをインストールしていきます。

インストール先は、実機のUbuntuでもWSLでも同じ手順となります。

Pythonの仮想環境

Pythonには複数のバージョンが存在します。バージョンごとに利用できるパッケージが異なっています。

また、たとえばTwitterにPythonからツイートを投稿する場合は、tweepyというパッケージを追加する必要があります。
一方、別のプログラムを作成する際は、Twitterに関するパッケージは不要となります。

このように開発する機能ごとに必要となるパッケージは異なるため、機能単位でPythonの実行環境を準備できるのが理想です。

そこで、Pythonの実行環境を仮想化できる仕組みが用意されています。

代表的なものとしてpyenv、virtualenv、venv、pyenv-virtualenv、Anaconda、Pipenvなど、色々な方法があります。

今回はPython Japanでも紹介されているvenvを利用する方法を採用したいと思います。

Ubuntuでのインストール方法

Ubuntuコンテナを準備

Docker HubからUbuntu 22.10のイメージをダウンロードしてコンテナを起動します。

docker pull ubuntu:22.10
docker images
REPOSITORY   TAG       IMAGE ID       CREATED        SIZE
ubuntu       22.10     0f175c10c2b4   15 hours ago   70.2MB
docker run -it --name ubuntupy ubuntu:22.10 /bin/bash
root@9a63ac5fd455:/#

コンテナ名は「ubuntupy」で起動しています。

Dockerの基本的なコンテナ操作は以下の記事でまとめています。

念のためubuntuのパッケージを最新化しておきます。rootでアクセスしているのでsudoは省略しています。

apt update
apt upgrade
apt autoremove #データ容量を減らしたい場合は必要に応じて実行exit

のちに利用するUbuntuパッケージ等を入れておきます。

apt install wget #指定したURLからダウンロードするコマンドを追加
apt install vim #エディター追加

ビルドツール・ライブラリのインストール

Pythonのソースコードをビルドするためのライブラリをインストールします。

apt install build-essential libbz2-dev libdb-dev \
libreadline-dev libffi-dev libgdbm-dev liblzma-dev \
libncursesw5-dev libsqlite3-dev libssl-dev \
zlib1g-dev uuid-dev tk-dev

※行末のバックスラッシュ（円マーク）を入力すると、長い行を改行してコマンドを実行できます。

Pythonのインストール

Pythonのインストールに必要なソースコードはこちらのページから取得できます。

まずは、作業用ディレクトリを作成し、ソースコードをダウンロードします。

cd /root/ #rootディレクトリへ移動
mkdir python #作業用にpythonディレクトリを作成
ls #ディレクトリ作成結果を確認
python
cd python/ #作成したpythonディレクトリへ移動
wget https://www.python.org/ftp/python/3.11.0/Python-3.11.0.tar.xz #pythonソースコードをダウンロード
ls #ダウンロードファイルを確認
Python-3.11.0.tar.xz

ソースコードがダウンロードできたら、解凍、コンパイル、インストールを実行します。

tar xJf Python-3.11.0.tar.xz #ダウンロードしたファイルの解凍
ls #解凍結果の確認
Python-3.11.0  Python-3.11.0.tar.xz
cd Python-3.11.0 #解凍後のディレクトリに移動
./configure  #コンパイルするための準備
make  #コンパイルの実行
make install  #/インストール実行

tar xJfのxJfは解凍コマンドtarのオプションです。

• x:圧縮ファイルを展開する。
• J:xz形式のファイルを展開する。
• f:展開の対象をファイル名で指定する。

./configureを実行することでOSやCPU等を調べ、環境に合わせてMakefileファイルを作成します。

makeではMakefileに基づきソースコードをコンパイルします。

make installはコンパイルされたファイルを使ってインストールを実行します。

なお、インストール先を変える場合は./configureを./configure –prefix=保存先とします。

それでは、インストール結果を確認します。

which python3 #インストール先の確認
/usr/local/bin/python3
python3 -V #pythonのバージョン確認
Python 3.11.0

/usr/local/bin/python3にインストールされていることがわかります。

また、バージョンは3.11.0となっています。

パッケージのインストール

すでに説明したようにほとんどのプログラミング言語では、一般的によく使われるような機能はパッケージとして公開されています。

Pythonも同様で以下のコマンドでパッケージの追加が可能です。

python3 -m pip install -U pip #pip自身のアップデート
python3 -m pip install numpy #パッケージnumpyをインストール

パッケージをインストールするときは、事前にpip自身をアップデートするようにしましょう。-mオプションは必ず必要になります。

2行目でnumpyという数学計算に特化したパッケージを追加でインストールしています。分析や統計解析、機械学習などをやりたい方はお世話になると思います。

インストールされているパッケージ一覧は以下のコマンドで取得できます。

python3 -m pip list
Package    Version
---------- -------
numpy      1.23.4
pip        22.3
setuptools 65.5.0

インストールしたパッケージのアップデートや削除は以下のコマンドからできます。

python3 -m pip install -U numpy #アップデート
python3 -m pip uninstall numpy #削除
python3 -m pip list #削除後確認
Package    Version
---------- -------
pip        22.3
setuptools 65.5.0

まとめ