【どれがいい？】Pythonの開発環境

はじめに

Pythonを始めようと思ったとき、「どんな環境でコードを書けばいいの？」と迷う人は多いです。Pythonは環境の選択肢が多く、自分の目的やレベルに合わせて選べるのが魅力です。この記事では、代表的なPython開発環境をわかりやすく紹介し、さらに用途別に「おすすめの開発環境」も分かりやすく解説します。

Pythonの主な環境一覧

■ 1. ローカル環境（PCにインストールするタイプ）

自分のパソコンにPythonをインストールして使う一般的な方法。

• 公式Python（python.org）
  一番基本となる環境。自分でインストールし、好きなエディタやIDEを組み合わせて使う。
• Anaconda（アナコンダ）
  データ分析・AI系の人に人気。パッケージ管理がとても楽で、最初から大量のライブラリが入っている。
• Miniconda
  Anacondaの軽量版。必要なパッケージだけ後から追加するスタイル。

■ 2. IDE（統合開発環境）で準備する方法

プログラムを書くエディタや実行環境などが一体化されている便利ツール。

• VSCode（Visual Studio Code）
  軽くて高機能。拡張機能を入れてPythonがとても快適に使える。人気No.1。
• PyCharm
  本格的なPython専用IDE。機能が充実していて、プロもよく使う。
• Spyder
  数値計算・データ分析向け。MATLABっぽい画面で理系学生が使いやすい。

■ 3. ブラウザで使うクラウド環境

インストール不要で、すぐにPythonを試せる。

• Google Colab
  ブラウザでコードを書いて、データ分析や機械学習がすぐにできる。GPUも無料で使える。
• Kaggle Notebook
  データ分析特化の環境。大量のデータセットが最初から利用可能。
• Jupyter Notebook / JupyterLab（ローカル or クラウド）
  コードと文章をまとめて書ける学習向けツール。説明資料づくりにも便利。

用途別：おすすめの開発環境

目的	おすすめ環境	理由
とりあえずPythonを触りたい	Google Colab	インストール不要、すぐ使える
プログラミング全般を学びたい	VSCode	軽くて万能。拡張機能が豊富
データ分析・研究	Anaconda + Spyder or Jupyter	科学計算向けのライブラリが初めから揃っている
Web開発や大規模開発	VSCode or PyCharm	デバッグ機能や補完が強い
PCが非力・容量が少ない	VSCode or Miniconda	どちらも軽量で動作が軽い

まとめ

Pythonの環境は多くありますが、どれを選ぶかはあなたの目的次第です。

• 手軽に始める → Google Colab
• データ分析中心 → Anaconda＋Spyder or Jupyter
• Web開発や汎用的に → VSCode
• 本格開発 → PyCharm

次の記事では「Google Colabの環境構築」と「VSCodeの環境構築」と「Spyderの環境構築」をそれぞれ丁寧に解説します。