PART 1 環境構築：環境方針を決めて、Python本体をインストール！
【この記事の目次】
1. この記事が想定する読者の方について
2. Pythonを始める前に、、まずは「環境構築」が第一関門
3. 環境構築にあたって、入門者がよく迷う「Anacondaを使うかどうか」問題
4. まず、Anacondaって何？
5. じゃ、Anaconda使う？
6. では、Python公式サイトからPython本体をインストール
6.1 WindowsにPythonをインストールしたい場合
6.2 MacにPythonをインストールしたい場合
1. この記事が想定する読者の方について
逆に、プログラミングをすでに少しでもご存知の方は本記事の対象ではありません。
Pythonのインストールの解説などは優れた解説ページがすでにあります（以下でご紹介します）。インストール手順はそちらにお任せするとして、この記事では初心者がつまづきがちなポイントを説明していきます。
それでは、プログラミング知識ゼロからAIエンジニアになるまで、「ゼロからAIエンジニア」をはじめましょう。
2. Pythonを始める前に、、まずは「環境構築」が第一関門
パソコンにPythonをインストールしたり、プログラミングを行うための編集ツール（エディタ）を入れたりすることを「環境構築」と言います。入門者にとっては、これが第一関門となります。
普段、Windowsなどでアイコンをクリックすることが多いと思います。
Pythonを扱うにはご自身のパソコンで環境構築を行う必要がありますが、この段階で、Windowsの場合は「コマンドプロンプト」、Macの場合は「ターミナル」を使って、プログラミングみたいな操作（コードを入力して実行させる操作）をいきなりしなければなりません。
これって、入門者にとってはちょっと敷居が高いですね。「やっぱり、やめとこかな・・・」となる最初のつまづきポイントだと思います。
しかし、慣れてしまえばコマンドプロンプトやターミナルの操作はとても簡単です。まずは、この環境構築から攻略していきましょう。
3. 環境構築にあたって、入門者がよく迷う「Anacondaを使うかどうか」問題
さて、Pythonのインストールをしようと思って色々な解説ページを見ると、Anacondaでのインストールを薦めている記事を多く見ると思いです。
そうすると、Pythonをこれからインストールする方は、まず「Anacondaを使うかどうか」を決めないといけません。「よくわかんない」とならないよう、以下説明していきます。
4. まず、Anacondaって何？
多くのページで、Pythonの環境構築のツールとしてオススメされているAnacondaとは何でしょうか？
Pythonは本体のインストールのあと、「ライブラリ」といわれる追加のプログラムをインストールすることで、自分がやりたいことに応じた環境構築をしていきます。
Pythonには、機械学習向けのライブラリのほか、WEB操作、データベース操作、Excel操作などを行うためのライブラリが豊富に用意されています。ライブラリをインストールすることで、私たちは一からプログラミングする必要がなくなります。他の人が作ってくれたライブラリを操作し、わずか数行のコードで高度な機械学習処理の実行をパソコンに指示することも可能になります。
Anacondaは、Python本体とよく使う機械学習ライブラリやツールをセットでインストールしてくれるソフトです。初心者に優しいツールになっています。
5. じゃ、Anacondaを使う？
Anacondaはとても便利なツールですが、自分のパソコンに何が入っているのかわからない、あるいは入れる必要を感じていないライブラリもインストールされてしまいます。
そういったことが気にならない方はAnacondaを使ったインストールが簡単です。しかし、自分のパソコンに一つ一つのライブラリを自分でインストールしたいという方はpipでのインストールとなります。
以下では、Anacondaを使わない方法（pipによる環境構築）を以下説明していきます。
といっても、とても簡単なんです。
6. では、Python公式サイトからPython本体をインストール
「Anaconndaを使うか問題」に対して、以下は「使わない」とした場合の環境構築のやり方です。
それでは、Python本体のインストールから始めましょう。
なお、Python公式ホームページは以下です。英語！？なんですが、Python.jpさんがサポートしてくれます。
【ちょっと一言】 Pythonのバージョンはどれを選択するの？
「どのバージョンのPythonをインストールするのがいいのか」について、インストールの前に触れておきましょう。
まず、大きくPython 3系とPython 2系があります。2008年にリリースされたPython 3系は、2系と文法が微妙に異なり互換性が損なわれているためこの選択は重要です。が、今や圧倒的に3系が主流なので、Python 3系の選択で間違いないでしょう。
次に、Python 3.6を選択するか3.7を選択するか、という問題があります。
機械学習の有名なライブラリにtensorflowがありますが、この記事を書いている2019年8月時点で、このライブラリはPython 3.6とのみ適合します（3.7にtensorflowを入れようとしてもエラーが出ます）。
入門者の段階ではとりあえず最新バージョンを入れていればいいと思いますが、後々習熟度が進むと上記のような問題が出てくることも頭に置いておきましょう。
「tensorflowを使いたい」という明確な目標がある場合は3.6のインストールをオススメします。
6.1 WindowsにPythonをインストールしたい場合
WindowsへのPython本体のインストールについては、以下「Python.jp」さんのページがオススメです。大変わかりやすく説明されています。
「Add Python 3.x to PATH」にチェックを入れる手順は重要なのでご注意ください。
6.2 MacにPythonをインストールしたい場合
MacへのPython本体のインストールについても、以下「Python.jp」さんのページがオススメです。とても親切な解説です。
同じく、「Add Python 3.x to PATH」にチェックを入れる手順は重要なのでご注意ください。
これでPython本体のインストールが終わりました。
お疲れ様でした。
次回は、pipを用いた機械学習ライブラリのインストールやPythonでのプログラミングをサポートするJupyter Notebookのインストールを説明いたします。
