Anacondaを使うかどうかで悩んで、調べて、試して、結局止まってしまった。
もしあなたが今、そんな状態なら、ここで一度、環境を「決めてしまう」のは悪くない選択だと思います。
この記事では、
- Anacondaをやめたあと、なぜまた迷いやすいのか
- 選択肢はいくつあるのか
- その中で、私が最終的に落ち着いた環境はどれか
を、できるだけシンプルに整理します。
難しい操作や専門用語は、ここでは最小限です。
なぜAnacondaをやめても、また迷ってしまうのか
Anacondaをおすすめしない理由は、すでに多くの記事で語られています。
- 環境が重い
- 何をしているのか分かりにくい
- トラブル時に原因を切り分けにくい
ここまでは納得できた。
でも、その先で多くの人がこうなります。
「じゃあ、代わりに何を使えばいいの？」
ここで急に選択肢が増えるんですね。
- venv
- pip
- uv
- Docker
- VS Code の設定
- ローカルか、クラウドか
「正解が多すぎる状態」に入ってしまいます。
選択肢は多い。でも、全部を理解する必要はない
大事なことを先に言います。
Pythonの環境構築に、唯一の正解はありません。
ただし、「今のあなたにとって、失敗しにくい選択」はあります。
ここでは大きく3つに分けます。
① Anaconda系（全部入り）
- インストールは楽
- でも中身が見えにくい
- トラブル時に詰まりやすい
👉 最初に挫折しやすい人には向かない
② 仮想環境（venv / uv）＋ ローカルPC
- 軽い
- Pythonの基本構造が分かる
- 将来どこでも使える
👉 学習として一番バランスがいい
③ Docker・VPSなど本格環境
- 実務向け
- でも初期コストが高い
- 学習初期には情報量が多すぎる
👉 今じゃなくていい
私が最終的に「ここで一度落ち着こう」と決めた環境
結論です。
Python本体 + venv（または uv） + VS Code
これで十分でした。
理由はシンプルです。
- 何をしているかが見える
- トラブルが起きても調べられる
- 後から拡張できる
そして何より、
「Pythonって、こういう仕組みなんだ」
が、ちゃんと体感できました。
この環境が向いている人／向いていない人
向いている人
- Pythonが初めて、または久しぶり
- 以前つまずいた経験がある
- 将来、Webアプリや自動化も触ってみたい
向いていない人
- 数時間で結果だけ欲しい
- 環境の仕組みは知りたくない
- GUIツールだけで完結したい
向いていない人が悪いわけではありません。
ただ、別の道を選んだほうが楽なだけです。
ここで「決めてしまって」大丈夫です
環境構築で一番つらいのは、
- 正解を探し続けること
- 決めきれないこと
です。
一度、
「この環境で、しばらくやってみる」
と決めてしまうと、学習は驚くほど前に進みます。
まずは、ここまでできれば十分です
- Pythonを公式サイトから入れる
- venv（または uv）で仮想環境を作る
- VS Codeで1つ動かす
それだけでOKです。
細かい最適化は、あとからいくらでもできます。
まとめ｜迷ったまま止まるより、選んで進む
Anacondaをやめた判断は、間違っていません。
ただ、その先で立ち止まってしまうのは、とてももったいないです。
完璧な環境を選ぶ必要はありません。
「今の自分が理解できる環境」それを一度、選んでしまう。
このページが、その判断の助けになればうれしいです。
なお、現時点では「公式Python + venv（または uv） + VS Code」という構成をおすすめしています。
この組み合わせについては、今後あらためて1ページで整理する予定です。
※ 補足：文字で一度整理したい人へ
環境構築やPythonの仕組みを少し立ち止まって確認したい場合は、こうした解説書を1冊手元に置くのも一つの方法です。
私も、分からなくなったときに「戻れる場所」として使っていました。
