pythonを使うにあたって一番ネックになるところは環境構築と呼ばれる部分になります。この部分をしっかりとすることでいろいろと捗りますが、極めるとキリがありません。しかも仮想環境とかそういったことなど、いわゆる初心者を混乱させる要素で忌避させてしまう原因にもなります。
ただ、本ブログは本業みたいに厳密な仮想環境の構築とかそういったことは必要なく、使いたいコードがとりあえず動けばいいという点を目的にしています。そこで解析や計算などの最低限な要素だけをするといったことに焦点を絞って、pythonを動かすための環境を自身のパソコンに構築することをやっていきましょう。
環境構築にはAnacondaを使うのが無難
.jpg)
pythonを使う上で必要になる環境構築を管理するソフトウェアとして有名なものにはAnacondaというものがあります。このソフトでは、pythonを使ったプログラミングに使用するパッケージ（いわゆる機能拡張をするための追加ソフト）を管理しています。
pipという他のパッケージ管理ソフトもありますが、こちらとAnacondaをごちゃまぜにするとうまくいかなくなるケースもあるので、この記事ではまずはAnacondaを軸とした環境構築をやっています。
Anacondaは公式サイトに行くことで、WindowsやMacなどのOSに対応したインストーラををダウンロードして実行しましょう。
基本的にはそのまま次へを押していくと問題なくインストールすることができると思います。
インストールを無事に完了するとスタート画面にAnaconda（anaconda3）という項目ができていると思うので、そこをクリックするとAnaconda Prompt というのがあるのでそれをクリックすると黒いウィンドウが出てコマンドが打てるようになります。
この画面でいろいろなパッケージを入れたりする処理を直接コマンドを打つことでやっていくことになります。
基本的にはnumpyとかmatplotlibみたいなやつはすでに入っている
インストーラーからAnacondaを導入している場合には、ベースとなる環境セットが最初からインストールされており、numpyやmatplotlib、pandasみたいな感じのデータ解析とかでよく使うパッケージについてはすでに入っているので新たにパッケージをインストールする必要はありません。
ただデータへのフィルタリングなどの便利な関数が入っているscipyや動画や画像データを扱うopenCV、pillowなどのパッケージは入っていないので必要に応じてインストールする必要があるでしょう。
これらのパッケージのインストール方法は先ほどのAnaconda Promptに以下の文字を打ち込むだけです。
scipyの場合
conda install scipy
pillowの場合
pip install pillow
openCVの場合
conda install conda-forge::py-opencv
これらのコマンドをコピオしてエンターキーを押しましょう。いろんな文字が一気にでてきますが、基本的に変な赤字が出なければ大丈夫です。ここでpipというのが出ていますが、意味合いは他の部分のcondaの意味と同じです。
conda とpipは基本的にごちゃまぜにしないほうがいいといわれていますが、別に簡単な解析をする程度のカジュアルな利用の場合にはそこまで致命的なことにはなっていない印象です（個人の経験です）。
この環境さえ作ってくれれば、私の使うスクリプトなどもすぐに利用できるので、このブログを参照してくれるのであれば、この通りの同じような環境の構築を検討してもらえると幸いです。
