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Anacondaもpyenv|venvも使わずにPythonのデータ分析環境を構築する (macOS)

最近、データ分析の関係で少しPythonを使うようになったので、改めて環境構築について考えてみた。

ネット上の情報を漁ってみると概ねAnaconda一択というのが最近のトレンドの様子。確かにWindowsならAnaconda一択だろうし、自分自身、色々と説明するのが面倒だから、初心者に教えるときはとりあえずAnaconda入れておけと言ってしまう。

とはいえ、モジュールのインストールにはpipがあるし、仮想環境を使いたいならvenvを使ってしまえばいい。そもそも、今どき開発目的であればdockerなりvagrantなりを使って丸ごと分離してしまう方が筋が良く、データ分析用途であれば手元に最新のPython3環境があれば事足りる。MacでAnacondaを入れようとするとシステムPythonやHomebrew Pythonとの衝突を気にする必要があって、その解決のためにpyenvを入れてみたりと、物事を余計に複雑にしているような気がしないでもない。

ということで、生Pythonを使ってnumpy、pandas、Jupyterのような基本的なデータ分析環境をmacOS上に構築してみた。生Pythonとは言ってもシステムPythonは触りたくないし、グローバル環境もみだりにいじりたくはない。そういった条件で環境を構築したときに、現代的にはどの程度作業をsimplifyできるだろうか、というのがこの記事のモチベーション。

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