【超入門】最短30分で動くPython環境｜公式版＋venv＋VSCodeでHello WorldとJupyterまで

最短30分で「Pythonが動く」環境をつくる。

公式インストーラ＋venv＋VSCodeの軽い正攻法で、Hello WorldとJupyterまでコピペで到達します。

はじめに：最初につまずきやすいところ

• インストールはできたのに実行できない：python/pipが通らない
• 環境がすぐ壊れる：グローバルに入れて他プロジェクトと競合
• 選択肢が多すぎる：Anaconda？pyenv？venv？正解がわからない

筆者（ふみと）は現場で100件以上の初期セットアップを伴走してきましたが、まずは「公式Python＋venv」で素早く動かすのが最短です。以下の手順をそのままどうぞ。

最短で動く手順（Windows/Mac共通）

0) 事前チェック（2分）

# Windows（PowerShell）
py --version   # 例: Python 3.12.x
# または
python --version

# macOS（Terminal）
python3 --version

表示されなければ未インストールです。次のステップへ。

1) 公式版をインストール（5〜10分）

• Windows：公式インストーラで「Add python.exe to PATH」に必ずチェック
• macOS：Homebrew推奨：brew install python@3.12。無ければ公式pkgでもOK

2) プロジェクトフォルダを作る（1分）

mkdir hello-python && cd hello-python

3) 仮想環境 venv を作成・有効化（1分）

# Windows（PowerShell）
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1

# macOS / Linux
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

プロンプトに(.venv)が出れば成功。

4) pipを最新化＆最低限のライブラリ（1分）

python -m pip install -U pip
pip install jupyter pandas matplotlib

5) VSCodeの最小設定（3分）

• コマンドパレット → Python: Select Interpreter → .venv を選択
• Format on SaveをON、Lintは後述のruff推奨

6) Hello World（スクリプト版）

name = input("Your name: ")
print(f"Hello, {name}!")

python main.py

7) Hello Notebook（Jupyter版）

jupyter notebook

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
s = pd.Series([1,3,2,4])
s.plot(marker='o'); plt.title('Hello, Plot'); plt.show()

ここまで動けば学習開始ラインです。

プロジェクト雛形と運用の型

雛形（コピペOK）

hello-python/
  .venv/
  README.md
  requirements.txt
  main.py
  notebook.ipynb
  .gitignore

jupyter
pandas
matplotlib

.venv/
.ipynb_checkpoints/
__pycache__/

• プロジェクトごとにvenvを作る（混ざらない）
• ライブラリ追加→pip freeze > requirements.txtで固定
• 別PCへ渡すときはpython -m pip install -r requirements.txt

タスク一発実行（任意）

install:
	python -m pip install -U pip && pip install -r requirements.txt
run:
	python main.py
notebook:
	jupyter notebook

Makeが無いWindowsはVSCodeのTasksで代用可。

Anaconda / pyenv はいつ使う？

• Anaconda（Miniconda）：Notebook中心の学習向け。ワンクリックで“全部入り”。容量が重い点に注意
• pyenv：macOS/Linuxで複数バージョン切替したい上級者向け
• まずは公式Python＋venvでOK。必要になったら追加

トラブル早見表（コピペで対処）

A) python/pipが見つからない

# 共通策：明示的に「python -m pip」を使う
python -m pip --version
# Windows：pyランチャを使う
py -3 --version
py -3 -m pip install jupyter

B) Windowsで実行が拒否される（権限）

Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser -ExecutionPolicy RemoteSigned

C) 文字化け/日本語パス問題：なるべく半角英数のパスで作業／VSCodeの右下でUTF-8を選択

D) インストールが遅い/失敗：一旦クラウド環境（Colab/Kaggle）で学習を進めるのも◎

E) Jupyterが起動しない

pip install jupyterlab
jupyter lab

F) venvが有効化できない：WindowsはPowerShellを管理者で実行、Activate.ps1のパスを再確認

ここから「質」を上げる2つの一手（任意）

1) 自動整形＆静的解析を導入

pip install black ruff pre-commit
pre-commit install

repos:
- repo: https://github.com/psf/black
  rev: 24.4.2
  hooks: [{id: black}]
- repo: https://github.com/astral-sh/ruff-pre-commit
  rev: v0.5.0
  hooks: [{id: ruff}]

2) 依存の“再現性”を固定（pip-tools）

pip install pip-tools
pip-compile -o requirements.txt
pip-sync requirements.txt

今日やることチェックリスト（30〜45分）

• 公式版を入れてpython -Vが出ることを確認
• hello-pythonを作り、venv→pip→Hello Worldまで到達
• Notebookで折れ線グラフを1枚描く
• requirements.txt／.gitignore／README.mdを作る

サポートが欲しい方へ

環境構築はレビュー速度が効きます。無料カウンセリング/体験で、あなたのPCと目的に合わせて最短ルートを一緒に確認。詰まり（PATH/権限/文字コード）もその場で解消しましょう。

TechAcademy データサイエンスコース（受講料：174,600円～ ※更に割引あり）

TechAcademy 無料相談

株式会社キカガク AI人材長期育成コース（受講料：237,600円~）

キカガク 無料相談

この記事から次に読むべきもの（内部リンク）