Python のバックアップ(No.7)

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  • 1 (2025-09-30 (火) 22:48:55)
  • 2 (2025-10-03 (金) 10:55:55)
  • 3 (2025-10-14 (火) 15:49:12)
  • 4 (2025-10-29 (水) 15:09:27)
  • 5 (2025-10-29 (水) 18:09:40)
  • 6 (2025-10-30 (木) 10:06:47)
  • 7 (2025-10-30 (木) 14:24:59)

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「.NET 開発基盤部会 Wiki」は、「Open棟梁Project」,「OSSコンソーシアム .NET開発基盤部会」によって運営されています。

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目次 †

概要 †

• 豊富で大規模な文書
• 本体部分は必要最小限に抑えられている。
• Pythonのリファレンス実装であるCPythonは、OSS。

特徴 †

言語 †

複数のプログラミングパラダイムに対応している。

• オブジェクト指向
• 命令型
• 手続き型
• 関数型
• 動的型付け

実装 †

• 参照カウントベースの自動メモリ管理（GC）を持つ。
• さまざまな領域に対応する大規模な標準ライブラリやサードパーティ製の
  ライブラリが提供され、本体にない機能はその都度呼び出して使用する。
• 多くのハードウェアとOSに対応（Linux版、Mac版、Win版、32/64bitが存在）

バージョン †

• 2.x 系のバージョンと 3.x 系のバージョンが存在。
• 2.x 系と3.x 系には互換性がない。

Python 2 †

Python 2.x はレガシー

Python 3 †

• Python 3 が Python 言語の現在と未来
• 本項の執筆時点で、Python 3なので、
  本項ではPython 3を取り扱ってる。

詳細 †

インストール †

Linux †

• システム標準のモノがインストールされている。

  $ python3 -V
  Python 3.10.4

• pip

• インストールは別途、必要になる。

  $ sudo apt update -y && sudo apt upgrade -y
  $ sudo apt install -y python3-pip

• ただし、OSの一部のツールがPythonに依存しているため、
  sudoやrootで、グローバル領域にインストールしないようにする。

  sudo pip install ...

• なんなら、システムのPythonにはpipをインストールしない方が良い。

• 別バージョンをインストールしたり：システム標準のPythonに別のPythonを追加インストールできる。
• 別バージョンをインストールできないなら：仮想環境の技術を使用する（venvを使うのが一般的）。

• エイリアス設定

• 設定ファイルを開く。

  vim ~/.bashrc

• 以下のコードを最後の行に追加（操作はviと同じ）

  alias python="python3" 
  alias pip="pip3" 

• 保存したら、sourceする。

  source ~/.bashrc

Windows †

基本操作（python） †

pythonのバージョン確認 †

• python --version

• python -V

• python3 --version

• python3 -V

pythonの起動 †

インタラクティブモード（REPL）が起動し、直接Pythonコードを入力・実行できる。

• 起動

  • python

• python3

• インタラクティブモード（REPL）

  >>> print("こんにちは")
  こんにちは
  
  >>> 2 + 3
  5
  
  >>> for i in range(3):
  ...     print(i)
  ...
  0
  1

※ 即時実行か？複数行入力後実行か？はPythonが自動的に判断してくれる。

簡単なpythonコードの一行実行 †

• python -c "print('Hello, world!')"

• python3 -c "print('Hello, world!')"

pythonスクリプト・ファイルの実行 †

• python script.py

• python3 script.py

基本操作（pip） †

パッケージのインストール †

システムPythonと別のPythonをインストールしたり、仮想環境を切ってから実行する方が安全

• pip install パッケージ名

• pip install パッケージ名==バージョン

パッケージのアップグレード †

pip install --upgrade パッケージ名

パッケージのアンインストール †

pip uninstall パッケージ名

インストール済みパッケージの確認 †

pip list

特定インストール済みパッケージの情報表示 †

pip show パッケージ名

依存関係を含めたインストール †

• pip install パッケージ名[extra]

• よく使われるパッケージと extra の例

  パッケージ名	extraの例	説明
  fastapi	all, dev, docs	開発・ドキュメント関連
  requests	security, socks	SSL強化やSOCKSプロキシ対応
  pandas	performance	高速化ライブラリ（例：numba）

requirements.txt から一括インストール †

• pip install -r requirements.txt

• requirements.txtの作成方法

• 現在の環境から自動生成する

  pip freeze > requirements.txt

• 以下の様に手動で作成する

  numpy==1.21.0
  pandas>=1.3.0
  requests
  matplotlib<=3.4.3

仮想環境 †

Anaconda †

Anacondaは専用の仮想環境ツールが実装されている。

virtualenv †

システム全体のPython環境に影響を与えずに、プロジェクトごとに独立したPython仮想環境を構築するためのツール

• 仮想環境を有効にするには、activateスクリプトを実行する。

• 仮想環境内で必要なパッケージをインストールすると、
  • 指定したディレクトリにPythonの実行ファイルやライブラリ、pipをコピー
  • プロジェクト毎に異なるパッケージやバージョンを使用できる。

• 仮想環境を無効にするには、deactivateコマンドを実行し元のシステムのPython環境に戻る。

• 使い方の例は、「Jupyterで」の所に記載した通り。

pyenv †

virtualenv（仮想環境）ではなくpythonのバージョンを切り替えを簡単にしてくれるツール。

• pyenvとvirtualenvを組み合わせて使用し、異なるPythonバージョンを管理しつつ、プロジェクトごとに依存関係を分離できる。
• さらに、pyenvにはpyenv-virtualenvというプラグインがあり、これを使うと仮想環境の作成と管理がより簡単になる。

venv †

• virtualenv が Python 3.3 から標準機能として取り込まれたもの。
• 純正なので良いと考えるが、新しいため、情報がまだ少ないのが問題。
• Ubuntu 24.04から仮想環境が一般的になっている様なので、その手順上で確認すると良いかも。

pipenv †

Pipfile.lock を使うパッケージ・マネージャー的なモノ

• 以前は、pip + requirements.txtでやっていたらしい。
• 自動でvenv環境を作成してくれる。
• パッケージング機能はないらしい。

Poetry †

pipenvとの大きな機能の違いは、
パッケージング機能（パッケージのbuild・publish）をサポートしているかどうか。

uv †

• Rust製の 超高速・軽量な pip/venv 代替
• 利用方法については実利用手順（ココとかココ）をご参照のこと。

• 実際の動作を細かくブレークダウンしてみると

  uv pip install langflow
  uv run langflow run

• uv pip install langflow

  1. 現在のプロジェクトまたは一時環境を特定
  2. LangFlow とその依存パッケージを解決（ロックファイルを生成）
  3. キャッシュ済みのwheelを利用して高速にインストール
  4. ローカル環境に安全に格納（システムPythonを汚さない）

• uv run langflow run

  1. LangFlow が存在するか確認
  2. なければ自動的にインストール（キャッシュ or PyPI）
  3. 依存環境を整えた上で、仮想的な環境内で langflow を起動

Rye †

• Pythonプロジェクト全体管理を行う上位統合ツール
• 最近は内部でuvを使う方向に進んでいる。

開発環境 †

Jupyterで †

• Jupyter＆プロジェクト（当該フォルダ以下）構成は相性が悪い（が最近はuvで解決した）ので、
  • 仮想環境中にインストールして仮想環境上で使用するか、
  • 仮想環境のカーネルを選択して利用できるようにする。

• 以下の例では
  • 仮想環境のカーネルを選択して利用できるようにしている。
  • 「virtualenv」を使用しているが「venv」でもほぼ同様にできる。

• 仮想環境い（virtualenv）

• virtualenvをインストール

  $ sudo apt install python3-virtualenv

• virtualenvで仮想環境を生成

  $ virtualenv -p python3 myenv

• 作成した仮想環境をアクティブ化

  $ source myenv/bin/activate

• 仮想環境「内」にJupyterをインストールして起動すると「myenv」仮想環境のカーネルを使用する。

• 仮想環境「内」にJupyterをインストール

  pip install Jupyter
  pip install jupyterlab
  pip install numpy
  pip install pandas

• 仮想環境「内」からJupyterを起動

  jupyter-lab 

• 仮想環境「外」からJupyterを起動しても「myenv」仮想環境を選択可能にする。
  （ただし、JupyterLab 上で使うパッケージは、予め仮想環境にインストールしておく必要がある）

• 仮想環境「内」にipykernelをインストール

  $ pip install ipykernel

• 仮想環境「内」にipythonのkernelをインストール

  $ ipython kernel install --user --name=jupyter-myenv

• 作成した仮想環境を非アクティブ化

  deactivate

• 仮想環境「外」からJupyterを起動

  jupyter-lab 

VSCode、Cursor †

基本的に、Jupyter方式と同じ。

• ...と言うのも、あくまで、Browser代替のフロントとしてIDE的に使用するだけで、Jupyterに接続して使用するため。
• WSL経由で接続する場合は、WSLとJupyterのプラグインをインストールしてVSCとWSLを接続後、Jupyter ServerのURLを指定して接続。

step by step的な †

ファースト・ステップ †

セカンド・ステップ †

サード・ステップ †

環境構築履歴メモ †

WSL2 Ubuntu 24.04 LTS 2025/1/21 †

Ubuntu 24.04 on Azure via Bastion 2025/2/27 †

復号中継機能付きのプロキシを経由する場合 †

以下はLinuxを想定しているが、Windowsでも、凡そ同じように設定可能。
（Windows環境のPythonも、Linux発のPythonは、自動的にWindowsのプロキシ設定を使用せず、Linux作法に倣うタメ）

• 先ずは「プロキシの設定方法」をご参照のこと。

• 以下「Pythonから」と言うのは、一部、Pythonで使用するパッケージ（具体的には、requests）の証明書ストアが異なるため。

• 「Python（のrequestsなど）から」復号中継機能付きのプロキシを経由する場合、以下の様に設定する。

• ルート証明書をダウンロードしプロキシのルート証明書を任意のフォルダに置く。

• 次の環境変数を設定する

  HTTP_PROXY="http://プロキシのFQDN名とかポート番号とか"
  HTTPS_PROXY="http://プロキシのFQDN名とかポート番号とか"
  REQUESTS_CA_BUNDLE="<任意のフォルダパス>/XXXXX_Root_CA.cer"

• 「Pythonから」復号中継＆パススルー機能付きのプロキシを経由する場合、
  単純な設定では、パススルー時にエラーになる可能性があるので、以下の様に設定する。

• PythonのCA証明書バンドルに、ルート証明書を追加。

  import certifi
  import shutil
  # certifi が提供する CA 証明書バンドル（通常は .pem ファイル）のパスを取得。
  certifi_bundle_path = certifi.where()
  # 元のバンドルに独自証明書を加えた、新しい証明書バンドルの出力先ファイル名。
  new_bundle_path = "combined-ca-bundle.pem"
  # 元の certifi バンドルを、新バンドル・ファイルにコピー（＝ベース）。
  shutil.copy(certifi_bundle_path, new_bundle_path)
  # プロキシ提供元から展開されているルート証明書を読込。
  proxy_cer_path = "XXXXX_Root_CA.cer"
  with open(proxy_cer_path, "r") as proxy_cer_file:
      proxy_cer_content = proxy_cer_file.read()
  # 新バンドル・ファイルの末尾に、ルート証明書を追加で書込。
  with open(new_bundle_path, "a+") as new_bundle_file:
      new_bundle_file.write("\n" + proxy_cer_content)

• .env ファイルを定義する。
  認証プロキシの認証設定（UID/PWD）は不要である模様（コレは当該プロダクトの仕様らしい）。

  HTTP_PROXY="http://プロキシのFQDN名とかポート番号とか"
  HTTPS_PROXY="http://プロキシのFQDN名とかポート番号とか"
  REQUESTS_CA_BUNDLE=combined-ca-bundle.pem

• 環境変数を読み込む。
  REQUESTS_CA_BUNDLEの相対パスを絶対パスに変換

  import dotenv
  import os
  
  # 環境変数を読み込み
  dotenv.load_dotenv()
  # REQUESTS_CA_BUNDLEに絶対パスを設定する。
  os.environ['REQUESTS_CA_BUNDLE'] = os.path.join(
      os.path.dirname(dotenv.find_dotenv()),
      dotenv.dotenv_values()["REQUESTS_CA_BUNDLE"])

参考 †

     

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