Python 3 インストール

ここでは Python 入門のため、あるいは AI コーディングエージェント（Claude Code や、ChatGPTデスクトップ版の Codex）に Python で開発してもらうために、自分のパソコンに Python をインストールする方法を解説しています。

公式サイト Python.org からのインストール（Mac）

Download Python から Python 3.14 最新安定版のインストーラをダウンロードし、インストールします。Universal バイナリですので、Intel でも Apple Silicon でも使えます。

インストールが完了したら、ターミナルを開きます（すでに開いていたらいったん閉じて開き直します）。ターミナルを開く簡単な方法は、「command + スペース」で「🔍 Spotlight」というツールを出して、そこに terminal と打ち込みます。ターミナルが現れたら、

which python3

と打ち込んで、次のように表示されれば、インストールは完了です。

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.14/bin/python3

次に、必要なパッケージの更新・インストールを行います。まずは、パッケージをインストールするための pip というツールの更新をチェックし、もし更新があれば適用します。先ほどのターミナルに次のように打ち込みます。

pip3 install --upgrade pip

次に、必要なパッケージ群をインストールします。例：

pip3 install numpy matplotlib pandas scipy jupyterlab

これだけで、依存関係にあるパッケージ群がたくさんインストールされます。

これで Python については完了です。

なお、Claude Code や Codex に仕事をしてもらうには、Python 以外の開発ツールも必要になるかもしれません。そのために、Mac 用の Git コマンドや C/C++ コンパイラなど基本的な開発ツールをインストールしておくことをお勧めします。次のようにターミナルに打ち込めばインストールが始まります：

xcode-select --install

できればテキストエディタも入れておきましょう。VS Code がお薦めです。

さらに本格的に開発をするには Homebrew をインストールしておくのが便利です：

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

あとは必要に応じてお読みください。

まず、インストールによって、/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.14/bin に python3 などのバイナリが入ります。また、/usr/local/bin に 2to3, 2to3-3.14, idle3, idle3.14, pip3, pip3.14, pydoc3, pydoc3.14, python3, python3-config, python3-intel64, python3.14, python3.14-config, python3.14-intel64 というシンボリックリンクができます。

インストールすると、Mac では（bash を使っていれば）~/.bash_profile または（zsh を使っていれば）~/.zprofile の最後にパスが付け加えられます（以下では、ホームディレクトリ（例えば私なら /Users/okumura）を ~ と略記しています）：

# Setting PATH for Python 3.14
# The original version is saved in .zprofile.pysave
PATH="/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.14/bin:${PATH}"
export PATH

ターミナルを立ち上げ直すか、あるいはターミナルに（bash なら）. ~/.bash_profile、（zsh なら）source ~/.zprofile と打ち込みます。

パッケージをインストールするとき、“Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable” というメッセージが出ますが、これはシステムの site-packages ディレクトリは管理者権限がないと書き込めないので ~/Library/Python/3.14/lib/python/site-packages にインストールしたということを意味します。また、実行ファイルが ~/Library/Python/3.14/bin にインストールされますので、こちらにもパスを通しておきます。具体的には ~/.bash_profile または ~/.zprofile にさきほど追加されたものを

PATH="/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.14/bin:${PATH}"
PATH="${HOME}/Library/Python/3.14/bin:${PATH}"
export PATH

のように書き直して、ターミナルを開き直します。

パッケージはときどき更新されます。古くなったパッケージを見つけるには

pip3 list --outdated

というコマンドを打ち込みます。ただ、pip そのもの、あるいは自分が pip3 install 〜 で入れたものを除き、下手に更新すると依存関係を崩すので、特に必要がなければ更新しないでかまいません。もし依存関係が崩れたら、必要なパッケージを再更新すれば直ります。例えば numpy を更新しすぎために numba に不具合が生じたならば、pip3 install --upgrade numba とすれば、numba が動くように numpy をダウングレードしてくれるはずです。

Python 3.14.x をインストールすると、システムの「アプリケーション」に Python 3.14 というフォルダ（/Applications/Python 3.14）が作られます。この中に Install Certificates.command というシェルスクリプトがあります。これはPythonからWebをアクセスする際のSSL/TLSルート証明書をインストールするためのものです。必要に応じて、管理者権限でこれを実行しておきましょう：

cd /Applications/Python\ 3.14
sudo ./Install\ Certificates.command

Python Install Managerを使ったインストール（Windows）

ここでは、公式ドキュメント Using Python on Windows に従って説明します。

まず、初心者のかたで、今までどこかで Python をインストールしたけれどうまく設定できていないという場合は、［スタートボタン］→［⚙設定］→［アプリ］で、それっぽいものをアンインストールしてから始めるほうがいいかもしれません。

まず、Microsoft Store から Python Install Manager をインストールします。

あるいは、次のコマンドを PowerShell に貼り付けてもインストールできます。

winget install 9NQ7512CXL7T -e --accept-package-agreements --disable-interactivity

完了したら、PowerShell をいったん閉じて、開き直します。

次に、PowerShell を開きます（すでに開いていたら開き直します）。Windows 11 で PowerShell を開くには、スタートボタンを右クリックして「ターミナル」を選ぶのが簡単です。ターミナルが開いたら、次のように打ち込みます。

py install 3.14

これで Python 3.14 の最新安定版がインストールされるはずです。

あとは必要なパッケージをインストール・更新します。

python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install numpy matplotlib pandas scipy jupyterlab

できればテキストエディタも入れておきましょう。VS Code がお薦めです。

コーディングエージェントを使うには Git も入れておきましょう：

winget install --id Git.Git -e

uv で Python をインストール

近ごろは uv というツールを使って Python とそのパッケージ群をインストールするのが流行りです。

uv をインストールするには、Mac や Linux ならターミナルに

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Windows なら PowerShell に

winget install --id=astral-sh.uv -e

と打ち込みます。

uv さえ入れば、Python のインストールは、ターミナルまたは PowerShell に次のように打ち込むだけです。

uv python install 3.14

詳しくは uvを使おうも参照してください。いろいろややこしいところはコーディングエージェントに任せましょう。

macOS に最初から入っている Python

macOS では、ターミナルに xcode-select --install と打ち込んでコマンドラインツールをインストールすると、universal binary の /usr/bin/python3 が入ります（現時点ではすでにサポート切れの Python 3.9.6）。

Homebrew によるインストール（Mac）

Homebrew（ホームブルー）というパッケージマネージャを使っているなら、ターミナルに brew install python3 と打ち込めば、簡単に最新の Python が入ります。入るものは Python.org からインストールするものとほぼ同等ですが、まったく同じではありません（詳しくは Python — Homebrew Documentation 参照）。

AlmaLinux 9 でのインストール

$ python3 --version
Python 3.9.xx

サポート切れの Python 3.9.xx が入っています（もし入っていなければ sudo dnf install python3）。追加で pip を sudo dnf install python3-pip として入れます。あとは pip で必要なパッケージを入れます。

これ以降はあまり見直していないので古くなっているかもしれません。

（Windows）WSL2のUbuntuのPython

WSL2のUbuntuの入れ方については、WindowsのWSL2でVS Codeを使って開発をご覧ください。ちなみに、私はWindows側をほとんど使いませんので、マシンのメモリ16Gのうち12GをUbuntuで使いたいと思いました（デフォルトは半分の8Gになります）。そのため、Windows側のホームディレクトリ（C:\Users\ユーザ名）に .wslconfig というファイルを作り、次のように書き込んでおきました：

[wsl2]
memory=12GB

GPUのあるマシンなら、WindowsとWSL2で使えるNVIDIAドライバを、Windows側でインストールしておきます。

WSL2 の Ubuntu 20.04 には python3 がすでに入っています。念のためアップグレード：

sudo apt update
sudo apt upgrade

python3 --version と打ち込むと Python 3.8.10 と表示されます。pip がないのでインストールします：

sudo apt install python3-pip
pip install --upgrade pip
pip install matplotlib pandas jupyterlab

これで python3 や ipython が使えます。

Jupyter Lab を使う際には、あらかじめ使いたいブラウザを環境変数で設定しておきます。例：

export BROWSER="/mnt/c/Program Files/Google/Chrome/Application/chrome.exe"

また、

jupyter lab --generate-config

と打ち込むと、~/.jupyter/jupyter_lab_config.py という設定ファイルができますので、その中の

# c.ServerApp.use_redirect_file = True

というところを

c.ServerApp.use_redirect_file = False

と書き直します。これで、Ubuntu のシェルで jupyter lab と打ち込めば、Windows 側のブラウザが開いて Jupyter Lab が使えるはずです。

Google Colab を使う

こちらをご覧ください。

Kaggle の notebook (kernel) を使う

Jupyter Notebook が使えます。

Google Colab のようなサーバを立ち上げる

サーバ側に Python をインストールし、jupyter 等を入れておきます。サーバ側で jupyter notebook --generate-config を実行し、生成された ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py を編集してリモートからの接続を許可します。

c.NotebookApp.allow_remote_access = True
c.NotebookApp.ip = '*'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port = 8888

パスワードを設定するには、Python で from notebook.auth import passwd; passwd() を実行し、パスワードを打ち込み、表示されるパスワードのハッシュを ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py に記入します：

c.NotebookApp.password = 'sha1:0eced8e273ef:1ef78265e258e76cc0d01e60afcc8df50ea58f8d'

これで、サーバ側で、重要なものの入っていないディレクトリの中で nohup jupyter notebook & を実行し、リモートのブラウザで http://ホスト名:8888 をアクセスします。

パスワードを設定しない場合は、jupyter 起動時に出るトークンを含んだ URL にアクセスします。

このままではローカルユーザの権限ですべてのファイルにアクセスできてしまいますので、不特定多数の人に使ってもらう際には要注意です。

もっと本格的にやるには JupyterHub を立ち上げましょう。

Brython

Brython（Browser Python）はWebブラウザの中で動くPython（つまりJavaScriptで実装したPython）です。自分のWebページ内で動かすことができます。こちらで試せます。

東京書籍の EduTown プログラミングで使っているのも brython です。

その他の学習用環境

Jupyter のサイトで Try it in your browser のボタンをクリックすることでも Jupyter Notebook が試せます。ほかにも、オンラインで種々の言語の実行環境を提供するサービスがいくつかあるようです。CoCalc とか repl.it とか codepad とか ideone とか。

初心者の学習用に作られたオンラインプログラミング環境　ビットアロー（Bit Arrow）では、ブラウザ上で JavaScript、ドリトル、簡易C、DNCL、Python が使えます。Python はブラウザの JavaScript で実行することも、サーバ側の Python 3 を実行することもできます。後者の場合は matplotlib の最小限の機能も使えます。日本語 Python PyPEN も実験中。

PyPy という JavaScript の JIT コンパイラがあり、ブラウザ上で実行できます（お試しサイト pypyjs.org）。グラフィックスはできないようです。

QGIS（オープンソースのGISソフトウェア）にもPythonが含まれています。

スマホや電卓でPython

iOS/iPadOS に iSH という無料のアプリ（中身は Alpine Linux）を入れて

apk add python3 py3-pip

と入力すると python3 コマンドや pip コマンドが使えるようになります。最初はOSが許可を求めてきますので許可を与えます。その間に apk コマンドのほうはタイムアウトしてしまうことが多いため、エラーになったら上記コマンドを再度投入します（矢印キーを上にスワイプすると一つ前のコマンドに戻ります）。うまくいったら python3 と打ち込むと Python が起動します。たいへん便利です。残念ながら日本語は表示できません。

ほかに、iOS用の Pythonista 3 というアプリ（有料）でPythonが使えます。

Carnets - Jupyter というアプリ（無料）は iOS・iPadOS で動く Jupyter notebook 環境です。Python インタープリタも入っており、Numpy、Sympy、Matplotlib、Pandas などが含まれ、なんと OpenCV も使えるそうです。

カシオの電卓 fx-CG50 などで MicroPython という Python のサブセットが使えるようです。