Pythonのパッケージ管理：pipの基本的な使い方と環境構築（install, uninstall, requirements.txt

2025年11月7日

Pythonの大きな魅力の一つは、データ分析、Web開発、自動化など、特定の目的に特化した豊富な「外部ライブラリ（パッケージ）」が存在することです。これらのパッケージを管理（インストール、アンインストール、バージョン管理）するために標準的に使用されるツールが pip です。

この記事では、pip の基本的なコマンドと、プロジェクト開発に不可欠な環境管理の方法について解説します。

`pip` とは

pip は、Pythonのパッケージ管理システムです。公式のパッケージリポジトリである PyPI (Python Package Index) に登録されている数多くのパッケージを、簡単なコマンドでダウンロードし、利用可能な状態にします。

1. パッケージのインストール (`pip install`)

外部ライブラリを新しくインストールする際に使用する、最も基本的なコマンドです。

書式:

pip install <パッケージ名>

例：データ分析ライブラリである pandas をインストールする場合、ターミナル（コマンドプロンプト）で以下のように実行します。

pip install pandas

2. パッケージのアンインストール (`pip uninstall`)

不要になったパッケージを環境から削除します。

書式:

pip uninstall <パッケージ名>

例：インストールした pandas を削除する場合です。

pip uninstall pandas

実行すると、削除対象のファイルが表示され、削除してよいか確認（Proceed (y/n)?）を求められます。y を入力するとアンインストールが実行されます。

3. パッケージのアップグレード (`pip install -U`)

インストール済みのパッケージを、PyPIで公開されている新しいバージョンに更新します。-U は --upgrade の省略形です。

書式:

pip install -U <パッケージ名>

例： pandas を新しいバージョンに更新する場合です。

pip install -U pandas

4. プロジェクトの環境管理 (`requirements.txt`)

Python開発では、プロジェクトごとに使用するライブラリとそのバージョンを固定することが一般的です。これにより、他の開発者が同じ環境を再現したり、デプロイ（本番環境への反映）をスムーズに行ったりできます。この管理には requirements.txt というファイルが広く使われます。

`pip freeze`：環境の凍結（ファイルへの書き出し）

pip freeze コマンドは、現在インストールされているパッケージ（とそのバージョン）の一覧を標準出力に表示します。

この出力をリダイレクト（>）してファイルに保存します。

書式:

pip freeze > requirements.txt

これにより、カレントディレクトリに requirements.txt というファイルが作成され、以下のような内容が書き込まれます。

pandas==2.2.0
numpy==1.26.3
python-dateutil==2.9.0
...

`pip install -r`：ファイルからのインストール

requirements.txt があれば、pip はそのファイルに記載されている全てのパッケージを、指定されたバージョンで一括インストールできます。-r は --requirement の省略形です。

書式:

pip install -r requirements.txt

これにより、別のPCやサーバー上でも、requirements.txt を元に全く同じPython環境を素早く構築できます。

補足：仮想環境 (`venv`) の利用

pip でパッケージをインストールすると、デフォルトではシステム全体（あるいはユーザーごと）のPython環境にインストールされます。しかし、プロジェクトAでは pandas のバージョン1.0が、プロジェクトBではバージョン2.0が必要、といった場合、環境が競合してしまいます。

これを避けるため、Pythonでは 仮想環境 (venv) を作成することが強く推奨されています。

venv は、プロジェクトごとに独立したPython環境とpipの管理領域を作成する仕組みです。

# 1. 'my_project_env' という名前の仮想環境を作成
python -m venv my_project_env

# 2. 仮想環境を有効化 (Windowsの場合)
my_project_env\Scripts\activate

# 2. 仮想環境を有効化 (macOS / Linux の場合)
source my_project_env/bin/activate

仮想環境を有効化した後で pip install pandas を実行すると、そのパッケージはシステム全体ではなく、my_project_env の中にだけインストールされます。