[Python] pipを使ってライブラリをインストールしてみよう！

皆さんこんにちは。
本日は今後Pythonを利用していく際に欠かすことのできない、
pip を説明していきたいと思います。
今後のPython生活にぜひ活かしてください。

Pythonで開発するとき、”ライブラリ”を使うと便利です。
例えば、Webスクレイピングやデータ分析など、自分で一からコードを書かなくても、先人たちが作ったツールを活用できます。
この記事では、ライブラリをインストールするためのツール「pip」の使い方を、
具体例とエラー解決法を交えて解説します！

Today's Contents

1. pipとは？
2. pipのバージョン確認
3. ライブラリの基本的なインストール方法
4. 実際にライブラリをインストールしてみよう！
5. よくあるエラーと解決法
6. インストール後の動作確認
7. pipでよく使うコマンド

①pipとは？

pipはPythonのパッケージ管理ツールです。
“PyPI（Python Package Index）”という公開リポジトリからライブラリをインストールしてくれます。
PyPIのサイトのリンクを貼り付けておきます。
https://pypi.org/

Pythonでは用途に応じて便利なライブラリが存在します。
ライブラリをプログラム内で用いる際には、
“import”と呼ばれるコマンドを利用して、ライブラリを呼び出します。
しかし事前にライブラリをインストールしていないと、エラーが出てライブラリが利用できません。
以下を実行してみましょう。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
   '動物' :['猿', '犬', '雉'],
   '得意技' : ['ひっかく', '噛みつく', 'つつく'],
   '倒した鬼の数' : [3, 12, 0],
   })

print(df)


「import」の部分でエラーが出ましたね。
pandasはデータ分析などでよく用いられるライブラリですが、
python標準のライブラリではなく、まさにPyPIからダウンロードが必要なライブラリです。

それでは実際にpipを利用してライブラリをインストールしてみましょう。

②pipのバージョン確認

まずはpipが正しくインストールされているか確認しましょう。
新しくAnaconda PowerShell Promptを開いて、以前作成した仮想環境に入ってから、
以下のコマンドを実行してください。

pip --version


**成功例**:

**エラー例**（pipが認識されない場合）:
Pythonを再インストールするか、`python -m ensurepip` を試してください。

③ライブラリの基本的なインストール方法

コマンドは非常にシンプルです。

pip install パッケージ名


仮想環境を作成する際にもパッケージを指定する箇所がありました。
（『Anacondaを利用した仮想環境の構築』参照）
上記はPythonの仮想環境を構築するタイミングで、
必要なパッケージも一緒にインストールする指定方法でしたが、
pip install は既存で作成済みの環境に追加でパッケージをインストールする方法です。

④実際にライブラリをインストールしてみよう！

データ分析でよく用いられるライブラリ「pandas」をインストールしてみます。

pip install pandas


「Successfully installed ~~」としっかりとインストールされましたね。

⑤よくあるエラーと解決法

【エラー1: 権限不足（Permission Denied）】
ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 13]Permission denied

**解決法**:
- ユーザー権限でインストール:
pip install --user パッケージ名
- 管理者権限で実行（Mac/Linux）:
sudo pip install パッケージ名

【エラー2: パッケージが見つからない】
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement nonexistent-package

**解決法**:
- パッケージ名のスペルを確認
- PyPIで検索: https://pypi.org

⑥インストール後の動作確認

それでは実際にインストールしたライブラリを利用してみましょう。
冒頭で利用した以下のコードを再度実行してみてください。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
   '動物' :['猿', '犬', '雉'],
   '得意技' : ['ひっかく', '噛みつく', 'つつく'],
   '倒した鬼の数' : [3, 12, 0],
   })

print(df)


実行結果が変わり、エラーではなく結果が表示されましたね。
以上がpipでのライブラリのインストールと、Pythonでの実行方法です。

⑦pipでよく使うコマンド集

最後にpipでよく利用するコマンド集です。
installだけでなく他のコマンドもよく使うので、ぜひ参考にしてみてください。

コマンド	例	用途	備考
pip install	pip install requests	パッケージをインストール	-r requirements.txt で一括インストール可能
pip uninstall	pip uninstall numpy	パッケージをアンインストール	依存関係は自動で削除されない
pip list	pip list	インストール済みパッケージ一覧表示	--outdated で古いバージョンを確認可能
pip freeze	pip freeze > requirements.txt	インストール済みパッケージをファイル出力	requirements.txt 生成でよく使用
pip show	pip show pandas	パッケージの詳細情報を表示	バージョン、依存関係、インストール先など
pip search	pip search "web framework"	PyPIでパッケージを検索	2023年現在、API制限により使用不可
pip check	pip check	依存関係の矛盾をチェック	競合や不足がある場合に警告
pip install --upgrade	pip install --upgrade pip	パッケージを最新版に更新	pip 自身の更新にも使用可能
pip config	pip config list	pipの設定を管理	キャッシュパスやミラー設定など
pip cache	pip cache purge	pipのキャッシュを管理	ディスクスペース解放に有用
pip help	pip help install	コマンドのヘルプを表示	各コマンドのオプション確認用

本日はここまで。
お疲れ様でした！