Pythonの環境を管理・再現する - のんびりしているエンジニアの日記

皆さんこんにちは
お元気ですか。3月末というのに、雪積もっていてすごかったです。

さて、本日はPythonでの環境の管理方法を紹介します。
今まではAnacondaを利用しており、それを利用してimport/exportする方法もあります。
これに加えて最近はPipenvも増えたようでもあり、それら紹介をします。

誰もが同じ環境を再現し、環境による問題を起こさないためです。
仕事やOSSで複数人でのプロジェクトで環境を統一しないと、依存ライブラリのバージョンによる問題が発生することもあります。
そのため、環境を統一することは非常に重要です。

本章では、大きく分けて３つの方法を紹介します。

1. requirement.txt
2. Anacondaの仮想環境
3. Pipenv

古来からある方式であるrequirement.txtです。
未だにライブラリでも多く採用されている方式の一つです。
requeirement.txtはライブラリの名前が一覧で書いており、それを読み込むことで必要なライブラリをインストールできます。

requirement.txtの作り方は次の通りです。

pip freeze > requirement.txt

読み込み方は次の通りです。

pip install -r requirement.txt

この方法ですが、pipコマンドが実行できれば、実行可能なのがメリットです。
AnacondaやPipenvでもpipが利用できるので使えます。
ただ、Pythonのバージョンは管理できていないので、そこは一つネックになるポイントです。

Anacondaを用いて、仮想環境を作成できます。
基本的な利用方法は次の通りです。
nonbiri-tereka.hatenablog.com

Anacondaによる仮想環境の構築は次のコマンドで作成可能です。

conda create -n py38 python=3.8

その仮想環境の情報を出力するには次のコマンドを実行します。

conda env export > condatest.yml

出力されたファイルを読み込む方法は次の通りです。

conda env create -n py38_re -f condatest.yml

仮想環境ごと環境構築ができるのでPythonのバージョンも管理できるのが強みです。
ただし、Anacondaそのものをインストールせねばならず、ディスクの容量も必要とする点がネックでしょうか。

Pipenvが最近は利用されるようになっています。
まずは、pipenvをインストールします。

pip install pipenv

次にpipenvを利用した環境構築を行います。

pipenv --python 3.7 # python3.7での環境構築
pipenv install numpy scipy matplotlib

逆にPipenvの環境を取り込み、構築する場合は次の通りです。
Pipfileがあるディレクトリで、次のコマンドを入力します。

pipenv install

pipenvは導入までの時間が非常に早く、手軽に構築できるのが良い点だと感じました。

どれも一長一短ですが、Pipenvが楽そうです。
Anacondaだとそのインストール自体も必要になり、導入コストが非常に高いと感じています。
また、requirement.txtのみだと、同一PC内での複数環境での管理が難しくなるので、避けたほうが良いと思っています。

これらそれぞれに利点欠点もあるため、ケースバイケースで考慮すべきでしょう。
このあたりは使いながら検討する必要があると感じています。