Pythonの仮想環境【venv】とその他の選択肢【仮想環境の種類一覧】
Pythonの仮想環境は venv 以外にも複数の選択肢があります。そして、それぞれにメリット・デメリットがあります。
ただ、現実的には 「多くのPythonユーザーが venv を使っています」。先ずはその理由から見ていきましょう。
目次
なぜ venv が一番使われているのか？
1. Python標準搭載で追加インストール不要
Python 3.3 が 正式リリースされた、2012年9月29日 からvenv の導入、仮想環境の公式サポート開始されました。
3.3で導入された主な機能は、この他にも、venv モジュール（仮想環境の標準化）、yield from 構文（ジェネレータの改善）、faulthandler（クラッシュ時のトレースバック出力）、ipaddress モジュール（IPアドレス操作）などがあり、それ以前は virtualenv が広く使われていましたが、このPython 3.3 を境に、仮想環境の利用がより手軽かつ一般的になりました。
- Python 3.3以降は最初から
venvが使える
→ 「追加のライブラリが必要ない」という安心感からvenvが広く使用される様になりました。
2. 軽量で高速・シンプル
python -m venv myenvのワンコマンドで即環境構築
→ 初心者でも迷わず使える
python -m venv myenvpython：今使っているPython（例：3.10）-m venv：venvモジュール（標準搭載の仮想環境機能）を実行myenv：作成したい仮想環境のフォルダ名
つまり、「myenv」という名前の仮想環境（Pythonが独立した箱）を、このフォルダ内に作ってね」という命令のみで、即環境を構築してくれるというシンプルさがユーザーの心をつかんでいる点です。
| ポイント | 説明 |
|---|---|
| Python標準機能 | 外部ツールのインストール不要（すでにPythonに入ってる） |
| 依存ファイルが最小限 | 必要なランタイム・pipなど最低限だけ作られる |
| フォルダ1つで完結 | myenv/ フォルダに環境が全て入るため、削除も簡単 |
| 数秒〜十数秒で完了 | 仮想環境の生成は非常に高速（特にSSD環境） |
実際につくられるフォルダの構成（Windows例）
myenv/
├── Scripts/ ← 実行ファイル（activateなど）
├── Lib/ ← Python標準ライブラリ
├── pyvenv.cfg ← 仮想環境の設定ファイルこのフォルダがプロジェクトごとに作られるだけなので、削除も「フォルダごと消すだけ」でOKです。
3. チュートリアルや教材でもよく使われる
- オフィシャルドキュメントや多くのブログ、講座が
venvベース
→ ネット上の情報が豊富で学びやすい
仮想環境venvを使用しない場合に起きるトラブル
ライブラリの競合venvなら…仮想環境ごとに分けられるので安全
たvenvなら…システムPythonには影響しない
どこでPython実行してるのか分からないvenvなら…明確に「この環境だけ」で管理できるvenvなら…コマンド1行で完了。簡単。
他のツールが使われるケース（少数派）
ここからが本題の、気になる他の選択肢についてです。
ここまでvenvを持ち上げておいて、何ですが他のツールが使われる状況とは一体どういった場合なのでしょうか？
| ツール | よく使われる状況 |
|---|---|
conda | データ分析・機械学習（Anaconda勢） |
pyenv | 複数バージョン使いたいMac/Linuxユーザー |
poetry | 複数人開発や依存管理を厳密にしたい人 |
virtualenv | レガシーなプロジェクト（またはPython 2） |
※ これらは開発スタイルや目的に応じて選ばれますが、初期導入の敷居は venv より高めです。
実際のユーザー傾向を調べてみた
| ユーザー層 | よく使う仮想環境ツール |
|---|---|
| 初心者・個人開発・教材 | venv（一番多い） |
| 機械学習・AI開発者 | venv または conda |
| バージョン管理したい人 | pyenv + venv |
| Python開発チーム | poetry, conda |
仮想環境の種類一覧（Python）
| 仮想環境ツール | 特徴 | 向いている人 |
|---|---|---|
| venv（標準） | Python標準搭載。シンプルで軽量。 | 初心者、シンプルな用途 |
| virtualenv | venvの上位互換。複数のPythonバージョンを扱いやすい。 | venvより少し高度な管理がしたい人 |
| pyenv + pyenv-virtualenv | Pythonのバージョン管理と仮想環境を一元管理できる（特にMac/Linux） | 複数のPythonバージョンを使い分けたい人 |
| conda（Anaconda） | データ分析・AI用途で人気。Python以外の依存も簡単に管理。 | 科学技術・機械学習ユーザー、Windowsユーザー |
| Poetry | 仮想環境 + パッケージ管理が統合された新世代ツール | 開発寄り・依存関係を明確に管理したい人 |
1. venv（標準機能）
- Python 3.3以降に標準搭載
- 非常に軽量、どんな環境でも使える
python -m venv myenvで簡単作成
迷ったらまずこれでOK。AI系でも問題なし
2. virtualenv
Python 仮想環境を簡単に作成・管理できる。Python3.3以降は標準ライブラリ venv が登場したため、virtualenv の使用頻度は下がったが、依然として使われている場面も多い。
venvより古くからあり、より柔軟- Python 2 や複数バージョンの管理に向く
pip install virtualenvで導入
virtualenv と venv の違い・使い分け
| 比較項目 | virtualenv | venv |
|---|---|---|
| 提供元 | 外部パッケージ（pip installが必要） | Python標準ライブラリ（Python3.3以降） |
| 対応バージョン | Python 2・3 両対応 | Python 3 のみ対応 |
| 機能 | 高機能（複数バージョン同居などに強い） | シンプルで基本的な仮想環境作成が可能 |
| 起動速度 | やや高速（キャッシュ機能あり） | 比較的シンプルでやや遅いことも |
| 利用のしやすさ | pip install virtualenv が必要 | Pythonに標準で入っているので手軽 |
切り替えと併用venv → virtualenv
1.virtualenv をインストール
pip install virtualenv2.仮想環境を作成
virtualenv myenv
source myenv/bin/activate既存の venv 仮想環境の requirements.txt を使えば、移行は簡単
pip freeze > requirements.txt # venv 側で
pip install -r requirements.txt # virtualenv 側でvirtualenv → venv に戻す場合も同様です.
virtualenv を選ぶシチュエーション
Python 2.x を扱う必要がある
複数Pythonバージョンの切り替えと仮想環境の共存が必要venv より細かい制御をしたい（例：グローバル環境を参照するなど）
切り替えは容易で、基本的に requirements.txt を使ったパッケージ移行で対応可能。
3. pyenv + pyenv-virtualenv
pyenv + pyenv-virtualenv は、Pythonのバージョン管理と仮想環境管理をセットで行える非常に強力な組み合わせです。特に複数のPythonバージョンを使い分ける必要がある人にとっては、とても便利な選択肢です。
| ツール名 | 役割 |
|---|---|
| pyenv | 複数のPythonバージョンをインストール・切り替え |
| pyenv-virtualenv | 仮想環境の作成・切り替え（pyenvのプラグイン） |
このセットを使うと、特定のPythonバージョンに対応した仮想環境を柔軟に切り替える事が出来ます。
複数Pythonバージョンの共存
- Python 3.6, 3.9, 3.12 などをすべてインストールしておく事が出来る
- プロジェクトごとに使うPythonバージョンを自動で切り替えられる
仮想環境とバージョンの一体化
- 仮想環境ごとに 特定のPythonバージョンを固定できるので、依存トラブルを防げる
pyenv activate myenvで仮想環境を簡単に切り替え可能
.python-version による自動切り替え
- プロジェクトディレクトリに
.python-versionを置くことで、ディレクトリ移動に応じて自動で環境が切り替わる
pyenv + pyenv-virtualenv を選ぶべき人
- 複数プロジェクトで異なるPythonバージョンを使いたい
- Pythonのバージョンと仮想環境を一緒に管理したい
- 環境切り替えを自動化・スムーズにしたい
- ローカルでの開発・実験を頻繁に行う
注意点
初期設定がやや複雑（Homebrew や shell設定が必要）
Windowsでは直接使えない（代わりに pyenv-win）
venv / virtualenv との違いまとめ
| 機能 | venv / virtualenv | pyenv + pyenv-virtualenv |
|---|---|---|
| Pythonバージョン管理 | ❌ できない | ✅ バージョンごとに管理可能 |
| 仮想環境の切り替え | △（手動） | ✅ 自動 or 簡単に切り替え可能 |
| 複数プロジェクトへの対応 | △（Pythonバージョンが1つなら可能） | ✅ プロジェクトごとに柔軟に対応可能 |
| 初期セットアップの難易度 | 低（すぐ使える） | 中（インストールと設定が必要） |
| Windowsでの利用 | ✅ | ⚠（pyenv-win 経由で可だが制限あり） |
AIツールをいろいろ試したい人におすすめ
4. conda（Anaconda / Miniconda）
- Python + 他の言語依存（Cライブラリなど）も一括で管理
- PyTorchやJupyter、Scikit-learnなどに強い
conda create -n myenv python=3.10で環境構築
AI・データサイエンス系には最強。やや重い
SAKASA AI
【初心者向け】自作LoRAの作り方｜Kohya_ssで学習する方法｜Anaconda + CUDA【Windows】 | SAKASA AI 初心者でも安心！Kohya_ssをWindows+Anaconda+CUDAで使えるようにする手順を画像付きで丁寧解説。LoRA学習モデルの作成から出力までをカバーしています。
5. Poetry
- 仮想環境 + パッケージ依存管理を自動化
pyproject.tomlに依存を明記、再現性が高い- 複数人でのプロジェクト共有に◎
開発向け。AIライブラリでも使えるが初心者にはやや上級
選択基準
| 目的 | おすすめツール |
|---|---|
| Whisperや画像生成を試したい | venv で十分 |
| 複数のPythonバージョンを使い分けたい | pyenv + pyenv-virtualenv（Mac/Linux） |
| データ分析やAIライブラリ全般 | conda（AnacondaまたはMiniconda） |
| プロジェクト依存をしっかり管理したい | Poetry or conda |
最初は venv
やはりWhisper、Stable Diffusion、画像生成、音声認識などのAIツールを使うなら、ほとんどのケースで venv で問題なさそうでした・・・というか、venv一択でした。
後々、必要があれば conda や pyenv に切り替えることもできるようです。
なので、「とりあえず動かしてみたい」という場合は、まず venvですね！
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