conda環境でのマジックコマンド使用時のパッケージインストールとバージョン確認の備忘録

ueki.y

conda環境でのマジックコマンド使用時のパッケージインストールとバージョン確認の備忘録

1. Notebook内での環境管理について

1-1. conda環境をNotebookで使うための初期設定

  • conda環境を作成・アクティブ化（ターミナルで1回だけ実施）
    例: 

    conda create -n myenv python=3.11
conda activate myenv
  • Jupyterカーネルとして登録
    Notebook上で「myenv」を選択できるようにするには、以下のようなコマンドを実行しておきます：

    conda install -n myenv ipykernel
python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)"

    これにより、「Python (myenv)」という名前でJupyter Notebookからカーネルを選択できるようになります。

1-2. Notebookカーネルだけでパッケージを追加・管理

  • ターミナル操作を行わずに、Notebookセル内のコマンドでパッケージインストールやバージョン確認をする
  • %pip install（マジックコマンド） が推奨
    • Jupyterカーネルが実行しているPython環境に直接インストールされるため、環境のズレが起きにくい。
  • !pip install（シェル経由） は非推奨
    • ターミナルのシステム環境や別のPython環境に誤ってインストールされるリスクがある。

2. Notebook内でのパッケージインストールの違いと具体例

コマンド形式 使用例 特徴・挙動
!pip install !pip install some-package シェル経由で実行されるため、場合によってはNotebookカーネルで使用しているconda環境と異なる環境にインストールされる可能性がある。
%pip install %pip install some-package IPythonマジックとして実行されるため、必ず現在のNotebookカーネル（conda環境）にインストールされる。挙動が安定しており推奨される。

2-1. 推奨される方法：%pip install の例

# 現在のNotebookカーネルに直接インストールされる
%pip install pandas

この方法を使えば、Notebookカーネルが利用しているconda環境に確実にパッケージが追加されるため、以降のセルでインポートが正しく動作します。

2-2. 注意が必要な方法：!pip install の例

# シェル経由で実行されるため、Notebookカーネルと異なる環境にインストールされるリスクがある
!pip install pandas

この場合の注意点:

  • Notebookカーネルが使用しているPython環境と、シェルのデフォルト環境が異なる場合、!pip installでインストールされたパッケージはカーネルに反映されません。
  • 結果として、以下のようなエラーが出る可能性があります。 
    import pandas  # ModuleNotFoundError が発生
  • 複数のPython環境があるシステムでは、!を使うと意図しない環境にインストールされやすいので要注意。

3. Notebook内でのバージョン確認の違い

コマンド形式 使用例 特徴・挙動
!pip --version !pip --version シェル経由で実行されるため、Notebookカーネル外のpipバージョンが表示される場合がある。
%pip --version %pip --version IPythonマジックとして実行され、Notebookカーネル内のpipバージョンが表示される。一貫性が保たれる。

3-1. バージョン確認の実例

# 推奨: 現在のNotebookカーネル内のpipバージョン確認
%pip --version

Pythonの実行環境を確認するコード例:

import sys
print("Pythonパス:", sys.executable)
print("Pythonバージョン:", sys.version)

これらを組み合わせると、「どのPythonを使っていて、どのpipが使われているか」が一目で分かります。

4. conda install と pip install の使い分け

conda環境では、本来「condaパッケージチャネル（公式 / conda-forgeなど）にあるパッケージ」は conda install パッケージ名 で入れるほうが依存関係の管理がスムーズです。
ただし、Jupyter Notebookから直接 conda install を実行する標準マジックコマンドはありません。
そのため、

  1. ターミナルで作業 (推奨)

    • conda activate myenv
    • conda install numpy pandas matplotlib
    • その後にNotebookを起動し、カーネルとして「Python (myenv)」を選択する。

  2. どうしてもNotebookだけで完結させたい場合

    • !conda install パッケージ名 などを試すとシェルコマンド実行になり、環境がずれるリスクがあります。
    • 使うなら conda run -n myenv conda install パッケージ名 といった指定が必要ですが、慣れていないと混乱しやすいです。
    • そのため、本メモでは「Notebook内でcondaパッケージをインストールする」よりは、pipパッケージをインストールする場面を主に扱います。

5. Notebook内でのパッケージ管理ワークフロー

5-1. パッケージのインストール例

Notebook内でnumpy、pandas、matplotlibなどを「pipから」インストールする場合:

%pip install numpy pandas matplotlib

5-2. インストール後のバージョン確認

import numpy
import pandas
import matplotlib

print("numpy:", numpy.__version__)
print("pandas:", pandas.__version__)
print("matplotlib:", matplotlib.__version__)

もしconda installが必要なパッケージ(またはcondaチャネルのほうが安定するパッケージ)を使うなら、一度ターミナルに戻り、conda install するのが安全です。

6. まとめ：Notebookだけで快適に環境管理するための5つのルール

  1. conda環境をJupyterで使うなら、まずカーネルを登録

    • ipykernelをインストールして python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)" を忘れずに。

  2. パッケージのインストールは基本的に%pip installを使用する

    • Notebookカーネルに対して直接作用し、環境のズレを防げる。

  3. バージョン確認も%pip --versionを活用

    • !pip --versionは別Python環境を見ている可能性があるので注意。

  4. condaチャネルにあるパッケージはターミナルから conda install を使うほうが依存関係が安定

    • Notebook上でcondaコマンドを直接使うには工夫が必要(非推奨)。

  5. !を使う場合はリスクを理解する

    • シェル経由で実行され、意図しないPython環境に影響を与える恐れがある。
Last modified: 2025-02-04

Author