Python初心者向け：仮想環境の必要性とWindowsでの簡単な作り方【venv解説】

Pythonでプログラミングを学び始めた頃、私はコードを書くことばかりに集中していました。

書き方を覚えることが一番大事だと思っていたし、環境について深く考えなくてはいけないことなど全く知りませんでした。
Pythonをインストールし、「pip install」でライブラリを追加していき、複数のプロジェクトをひとつのPCに詰め込むようにして作業を進めていたのです。

当時の私は思っていました。

「とりあえず動いているので、これで特に問題はないのだろう」 と。

しかし、ある日思い知らされました。
突然、今まで普通に動いていたプロジェクトが動かなくなったのです。

原因はライブラリ同士のバージョン衝突。

依存関係が崩れ、あらゆるエラーが噴出し、どうしても元に戻せませんでした。
最終的にPythonの環境を丸ごと入れ直すという力技で解決するはめになったのです。

時間も手間もかかり、正直かなり大変でした。
このとき強く実感しました。

プログラミング初心者こそ、コードと同じくらい“環境管理を知っておく必要がある”

そこで今回は、私の失敗を踏まえつつ、 仮想環境の重要性とWindowsでの最短セットアップ方法を紹介します。

「もっと早く知っておけばよかった」
そんな後悔をあなたがしないために。

そもそも仮想環境とは？

仮想環境とは、プロジェクトごとに独立したPythonの「専用スペース」を作る仕組みです。
PC全体にインストールしたPythonをそのまま使うのではなく、
プロジェクト単位で環境を分けることで、ライブラリの混在を防ぎます。

例えば
2つの異なるプロジェクト「A」と「B」があり、必要な環境として「A」はPythonのバージョン”3.13”、「B」はPythonのバージョン”3.9”だとします。

仮想環境なしで両方を扱うとバージョンの衝突が発生してしまい、エラーの原因となります。

そこで、PC全体にインストールしたPythonをそのまま使うのではなく、仮想環境を用意して、AとBを完全に独立させます。

こうすることで、ライブラリの混在を防ぎ、バージョンの衝突によるエラーを回避することができます。

仮想環境とはつまり、Pythonプロジェクトごとに、専用の引き出しを作ること

その引き出しに必要な工具（ライブラリ）だけを入れて、ほかと混ざらないように管理する。
このシンプルな仕組みが、後々のトラブルを劇的に減らしてくれます。

次の章では、なぜ仮想環境が必須と言えるのか、そのメリットについて掘り下げていきます。

なぜ仮想環境が必要なのか（メリット）

仮想環境の存在を知ったとき、正直私は「そんなのなくても動いてるし、必要になったら使えばいいかな」と思っていました。でも、開発を進めるほど、仮想環境を使わないことで起こる不具合やストレスに悩まされるようになります。

仮想環境を使う最大の理由は、プロジェクトを安心して育てられる環境を守ることにあります。

具体的には、次のようなメリットがあります。

ライブラリのバージョン衝突を防げる

Pythonのライブラリは日々アップデートされ、バージョンによって動作が変わることがあります。
同じライブラリでも、プロジェクトによっては必要なバージョンが異なることはよくあります。

もし仮想環境を使わずにpip installを乱発してしまうと、
Aのプログラムでは動いていたのに、Bのためにバージョンを上げたら動かなくなる。
どのプロジェクトがどのバージョンを使っているかわからなくなる。

こんな状況になりがちです。

仮想環境を使えば、各プロジェクトごとに独立した環境が用意できるため、バージョンの衝突は起きません。

他の人と開発環境を共有できる

Pythonのプロジェクトには、requirements.txtというライブラリ一覧ファイルがあります。
このファイルを仮想環境内で管理し、必要なライブラリだけを明確にしておけくことで、プロジェクトの環境を複製することができます。

ターミナルで該当プロジェクトのディレクトリに移行し、以下のコマンドを入力すると作成されます。

pip freeze > requirements.txt

そして、このファイルを複製したいディレクトリに保存し、以下のコマンドを入力すると、同じ環境を再現できます。

pip install -r requirements.txt

これにより、他者に同じ環境を共有することが可能となり、共同開発やコード公開がスムーズになります。

所謂「動く環境が再現できない」問題を防ぐことができるのです。

安全に新しいライブラリを試せる

「このライブラリ便利そう！でもインストールして環境が壊れたら困る」

という不安も仮想環境を利用することで解消されます。

プロジェクト専用の引き出しの中で試せるので、気軽に実験できる安心感があります。

「動く環境」を未来に残せる

プログラムは未来にも動作し続ける必要があります。

ですが、半年後や1年後にライブラリが更新され、環境が変わったらどうでしょう？

仮想環境を用意して、requirements.txtで管理しておけば、そのときの状態のまま残すことができます。

仮想環境は、プログラム開発における“安全装置”のような存在です。

プロジェクトごとに環境を分けることで、ライブラリのバージョン違いによるトラブルを防ぎ、安心してコードを書き続けることができます。

また、チームでの開発や、数カ月後に自分のコードを見返すときにも、開発時と同じ環境を再現できるのは大きなメリットです。

プログラムの管理を長く続けていくために、仮想環境は必須と言えるでしょう。

仮想環境を使わないとどうなるか（失敗例）

仮想環境の大切さは、実際に使わなかったときの“つらさ”を経験すると、より強く理解できます。

私自身、当初は「別にいらないでしょ」と思って進めていましたが、その結果、いくつもの小さなつまずきが積み重なり、最終的には環境を作り直すことになりました。

ここでは、仮想環境を使わなかったときに起こりがちなリアルな失敗例を紹介します。

ある日突然、動かなくなる

という、快適なPythonライフが手に入ります。

仮想環境を使わずに開発していると、小さな問題が少しずつ積み重なり、ある日突然「今まで動いていたはずのコードが動かない」という事態に直面することがあります。

これは、複数のプロジェクトでpip installを繰り返すうちにライブラリのバージョンが書き換わり、知らない間に依存関係が崩れてしまうためです。

例えば、あるプロジェクトで試しに NumPy をアップデートしただけなのに、別のプロジェクト側で全く関係のないエラーが発生する、といったケースは珍しくありません。

Pythonでは同じライブラリ名でもバージョンごとに仕様が変わることがあり、その変化が別のプロジェクトにも影響してしまうのです。

さらに厄介なのが、一つのライブラリを更新すると、そのライブラリが依存する別のライブラリとの整合性が取れなくなり、そこから次々とエラーが連鎖する現象です。

どの組み合わせが正しく動いていたのか思い出せず、ひたすらエラーメッセージとにらめっこしながら原因を探すしかなくなります。

こうした環境の乱れは、自分一人で使っている場合だけでなく、他の人にコードを渡したときにも問題になります。

環境が統一されていないと、相手から「動きません」「何をインストールすればいいですか？」と聞かれても、正確に説明できません。

requirements.txtで環境ごと共有したいと思っても、そもそも環境が混ざっていては正しいファイルを作ることすらできません。

そして最終的には、どうしても復旧できずにPythonそのものの再インストール・ライブラリの入れ直し・プロジェクト環境の作り直しという大きなやり直しにつながることもあります。

せっかく積み上げてきた作業が、環境トラブルによって一度リセットされてしまうのは非常に残念です。

仮想環境ツールの選択肢（まずはvenvでOK）

Python で仮想環境を作る方法はいくつかありますが、まずはvenvを使用してみましょう。
理由はシンプルで、Pythonに標準搭載されており追加のインストールが不要です。
動作についても軽くて、利用方法がわかりやすいので、最初に覚える仮想環境として最適です。

実際にWindowsで仮想環境を作る手順をご紹介します。
以下の流れを覚えておけば、いつでも新しいプロジェクト用の環境を安全に準備できます。

STEP1：プロジェクト用のフォルダを作る

作業したい場所にフォルダをひとつ作成します。
エクスプローラーで普通に作成してOKです。

STEP2：仮想環境（venv）を作成する

作成したフォルダを右クリックし「ターミナルで開く」 を選択します。
コマンドプロンプトの画面が表示されるので、次のコマンドを実行します。

python -m venv venv

このコマンドにて、作成したフォルダ内にvenvというプロジェクトの専用の環境が作成されます。

STEP3：仮想環境を有効化する

venvは作成しただけでは使うことができません。

venv内で開発作業を行う前に以下のコマンドを入力して、仮想環境をactivateします。

venv\Scripts\activate

このコマンドを入力するとコマンドプロンプトに(venv)が表示されます。

例
(venv) C:\Users\.........\python-test>

この状態でpip installを行うと、ここでインストールされたライブラリについてはこのプロジェクト専用として安全に管理されます。

開発したプロジェクトを実行する場合にも仮想環境をactivateすることで実行可能になります。

作業が終わったら以下のコマンドで仮想環境を終了できます。

deactivate

他にもツールはあるけれど…

仮想環境ツールにはほかにも、pipenv、Poetry、condaなどがあります。
これらは依存管理やデータ分析向けなど、それぞれに利点がありますが、いきなり全部を使いこなす必要はありません。

まずはvenvで環境を分ける習慣が付けば十分です。
必要になったときに、より高度なツールへステップアップしていけばOKです。

まとめ：仮想環境はPython開発の安心の土台

Pythonでプログラミングを始めたばかりの頃は、どうしても「とにかくコードを書いて動かすこと」に意識が向きがちです。
私自身もまさにそうで、環境を分ける重要性を全く理解しないまま、PCの中に複数のプロジェクトを詰め込み、必要なライブラリを次々とインストールしていました。

その結果、プロジェクトが動かなくなり、依存関係が崩壊してPythonを丸ごと入れ直す…という苦い経験をして初めて、仮想環境の重要性を深く理解しました。

今振り返ると、もっと早く仮想環境の重要性に気づいておけばよかったと思います。

仮想環境を使うことにより

• ライブラリの衝突を防ぎ
• 他の人と環境を共有しやすくなり
• 新しい技術を安心して試せて
• 数ヶ月後でも環境を再現できる

といった、多くのメリットを得られます。

何より、開発中の不安やストレスが大きく減り、Pythonをもっと快適に、もっと自由に扱えるようになります。

特別なツールを使う必要はありません。
まずは標準搭載のvenvを使って、プロジェクトごとに環境を分ける。

その習慣を身につけるだけで、後々のトラブルの大半は防げます。

もし過去の私と同じように「動いているから大丈夫だろう」と考えている方がいれば、ぜひこの記事を参考にしていただきたいです。

仮想環境は、“今の自分”だけでなく“未来の自分”を守るために必須の措置です。

ほんの少しの手間が、間違いなくあなたのためになります。

ぜひこの機会に、仮想環境を使う習慣を始めてみてください。
Python開発が今よりもっとスムーズで、もっと楽しいものになります。