Python インタープリターを構成する
PyCharm の Python インタープリター
Python コードを PyCharm で動作させるには、少なくとも 1 つの Python インタープリターを設定する必要があります。Python インストールで利用可能なシステムインタープリターを使用できます。また、Virtualenv、pipenv、Poetry、uv、hatch、または conda の 仮想環境を作成することもできます。仮想環境は、ベースインタープリターとインストールされたパッケージで構成されます。
PyCharm Pro では、SSH、Docker、Docker Compose、または WSL (Windows のみ) を使用して、リモート環境で Python コードを実行するようにインタープリターを構成することもできます。
Python インタープリターを設定する際は、システム内の Python 実行ファイルへのパスを指定する必要があります。そのため、Python インタープリターを設定する前に、Python をダウンロード(英語)してシステムにインストールし、そのパスを把握しておく必要があります。
同じ Python 実行ファイルに基づいて、複数の Python インタープリターを作成できます。これは、異なる種類のアプリケーションを開発するために異なる仮想環境を作成する必要がある場合に役立ちます。たとえば、Python 3.12 に基づいて Django アプリケーションを開発するための仮想環境と、同じ Python 3.12 に基づいて科学ライブラリを操作するための仮想環境を作成するといったことが可能です。
Python インタープリターは、新しいプロジェクトまたは現在のプロジェクト用に構成できます(新しいインタープリターを作成するか、既存のインタープリターの 1 つを使用できます)。
既存の Python インタープリターの構成
Python インタープリターセレクターまたは設定を使用して、いつでも Python インタープリターを切り替えることができます。
Python インタープリターセレクターを使用して Python インタープリターを切り替える
Python インタープリターセレクターはステータスバーにあります。これは、Python インタープリターを切り替える最も便利で迅速な方法です。これをクリックして、対象のインタープリターを選択します。

IDE 設定で Python インタープリターを切り替える
Ctrl+Alt+S を押して設定を開き、を選択します。
ドロップダウンをクリックして、必要な Python インタープリターを選択します。

リストにない場合は、すべて表示をクリックします。次に、左側のペインで必要なインタープリターを選択し、OK をクリックします。
PyCharm が古い Python バージョンのサポートを停止すると、対応する Python インタープリターはサポートされないものとしてマークされます。
プロジェクトインタープリターを変更して SSH インタープリターを選択する場合、ローカルコンテンツをターゲットサーバーと同期することが必要になる場合があります。右下隅の通知バルーンに注目してください。

サーバーへのファイルの自動アップロードを有効にすることを選択できます。
ファイルの自動アップロードをクリックすると、次回の保存時にアップロードが開始されます。
ファイルの同期と自動アップロードをクリックすると、ファイルがすぐに同期され、今後保存するたびにアップロードされます。
Python インタープリターを変更する
Ctrl+Alt+S を押して設定を開き、を選択します。
利用可能なインタープリターのリストを展開し、すべて表示をクリックします。

インタープリターパスフィールドで Python 実行可能ファイルへのパスを変更できます。
この仮想環境を現在のプロジェクトに関連付けるチェックボックスを有効にすると、インタープリターは現在の PyCharm プロジェクトでのみ使用できます。
インタープリター名を変更するには、対象のインタープリターを選択して
をクリックします。

名前フィールドで指定された Python インタープリター名が、使用可能なインタープリターのリストに表示されます。変更を適用するには、OK をクリックします。

Python インタープリターを削除する
プロジェクトの Python インタープリターが不要になった場合は、プロジェクト設定から削除できます。
以下のいずれか 1 つを実行します:
Ctrl+Alt+S を押して設定を開き、を選択します。
Python インタープリターセレクターをクリックして、インタープリターの設定を選択します。
利用可能なインタープリターのリストを展開し、すべて表示をクリックします。

削除するインタープリターを選択し、
をクリックします。

新しい Python インタープリターの作成
ローカル Python インタープリターの構成
現在のプロジェクトのローカル Python インタープリターを構成するには、次のいずれかの手順に従います。
virtualenv 環境を作成する
以下のいずれか 1 つを実行します:
Python インタープリターセレクターをクリックして、新しいインタープリターを追加を選択します。
Ctrl+Alt+S を押して設定を開き、に移動します。
Python インタープリターセレクターをクリックしてインタープリターの設定を選択します。利用可能なインタープリターのリストの横にあるインタープリターの追加リンクをクリックします。
利用可能なインタープリターのリストの横にあるインタープリターの追加リンクをクリックし、ローカルインタープリターを追加するを選択します。
次のアクションは、新しい仮想環境を生成するか、既存の仮想環境を使用するかによって異なります。
- 新規 Virtualenv 環境

環境タイプのリストから Virtualenv を選択します。
リストから基本インタープリターを選択するか、
をクリックしてファイルシステム内の Python 実行可能ファイルを見つけます。
ロケーションフィールドに新しい仮想環境の場所を指定するか、
をクリックしてファイルシステム内の場所を参照します。新しい仮想環境のディレクトリは空である必要があります。
マシン上のグローバル Python にインストールされているすべてのパッケージを、これから作成する仮想環境に追加する場合は、ベースインタープリターからパッケージを継承するチェックボックスを選択します。このチェックボックスは、virtualenv(英語) ツールの
--system-site-packagesオプションに対応しています。PyCharm で Python インタープリターを作成するときにこの環境を再利用する場合は、すべてのプロジェクトで使用可能にするチェックボックスを選択します。
- 既存の仮想環境

環境タイプのリストから Python を選択します。
リストから必要なインタープリターを選択します。
必要なインタープリターがリストにない場合は、
をクリックし、必要な Python 実行可能ファイル (たとえば、macOS の場合は venv/bin/python、Windows の場合は venv\Scripts\python.exe) を参照します。
選択した仮想環境は、現在のプロジェクトで再利用されます。
タスクを完了するには、OK をクリックします。
詳細は、仮想環境を構成するを参照してください。
conda 環境を作成する
Anaconda(英語) または Miniconda(英語) がコンピューターにダウンロードされインストールされていること、およびその実行可能ファイルへのパスを認識していることを確認します。
詳細については、インストール手順(英語)を参照してください。
以下のいずれか 1 つを実行します:
Python インタープリターセレクターをクリックして、新しいインタープリターを追加を選択します。
Ctrl+Alt+S を押して設定を開き、に移動します。
Python インタープリターセレクターをクリックしてインタープリターの設定を選択します。利用可能なインタープリターのリストの横にあるインタープリターの追加リンクをクリックします。
利用可能なインタープリターのリストの横にあるインタープリターの追加リンクをクリックし、ローカルインタープリターを追加するを選択します。
次のアクションは、新しい conda 環境を作成するか、既存の環境を使用するかによって異なります。
- 新しい conda 環境

環境タイプのリストから Conda を選択します。
リストから Python のバージョンを選択します。
環境名を指定します。
PyCharm は conda のインストールを検出します。
PyCharm がインストールを自動的に検出しなかった場合は、conda 実行可能ファイルの場所を指定するか、
をクリックして参照します。
- 既存の conda 環境

環境タイプのリストから Conda を選択します。
PyCharm は conda のインストールを検出します。
PyCharm がインストールを自動的に検出しなかった場合は、conda 実行可能ファイルの場所を指定するか、
をクリックして参照します。
リストから環境を選択します。
選択した conda 環境は、現在のプロジェクトで再利用されます。
タスクを完了するには、OK をクリックします。
詳細は、conda 仮想環境を構成するを参照してください。
pipenv 環境を作成する
以下のいずれか 1 つを実行します:
Python インタープリターセレクターをクリックして、新しいインタープリターを追加を選択します。
Ctrl+Alt+S を押して設定を開き、に移動します。
Python インタープリターセレクターをクリックしてインタープリターの設定を選択します。利用可能なインタープリターのリストの横にあるインタープリターの追加リンクをクリックします。
利用可能なインタープリターのリストの横にあるインタープリターの追加リンクをクリックし、ローカルインタープリターを追加するを選択します。
環境タイプのリストから Pipenv を選択します。

リストから基本インタープリターを選択するか、
をクリックしてファイルシステム内の Python 実行可能ファイルを見つけます。
ベースバイナリディレクトリを
PATH環境変数に追加した場合、追加のオプションを設定する必要はありません。pipenv 実行可能ファイルへのパスは自動検出されます。PyCharm が pipenv 実行可能ファイルを検出しない場合は、pip 経由で pipenv をインストールするをクリックして、PyCharm が自動的にインストールできるようにします。
または、pipenv のインストール手順に従って実行可能パスを検出し、それをダイアログで指定します。
タスクを完了するには、OK をクリックします。
Pipenv 仮想環境を Python インタープリターとして設定すると、利用可能なすべてのパッケージが Pipfile で定義されたソースから追加されます。パッケージのインストール、削除、パッケージのリスト内の更新は、pip ではなく Pipenv を介して行われます。
詳細は、Pipenv 環境を構成するを参照してください。
Poetry 環境を作成する
以下のいずれか 1 つを実行します:
Python インタープリターセレクターをクリックして、新しいインタープリターを追加を選択します。
Ctrl+Alt+S を押して設定を開き、に移動します。
Python インタープリターセレクターをクリックしてインタープリターの設定を選択します。利用可能なインタープリターのリストの横にあるインタープリターの追加リンクをクリックします。
利用可能なインタープリターのリストの横にあるインタープリターの追加リンクをクリックし、ローカルインタープリターを追加するを選択します。
次のアクションは、新しい Poetry 環境を作成するか、既存の環境を使用するかによって異なります。
- 新しい Poetry 環境

環境タイプのリストから Poetry を選択します。
リストから基本インタープリターを選択するか、
をクリックしてファイルシステム内の Python 実行可能ファイルを見つけます。
PyCharm は Poetry のインストールを検出します。
PyCharm が Poetry のインストールを検出しない場合は、pip 経由で詩をインストールするをクリックして、PyCharm が Poetry を自動的にインストールできるようにします。
または、Poetry 実行可能ファイルの場所を指定するか、
をクリックして参照します。
- 既存の Poetry 環境

環境タイプのリストから Poetry を選択します。
PyCharm は Poetry のインストールを検出します。
PyCharm がインストールを自動的に検出しなかった場合は、実行可能ファイルの場所を指定するか、
をクリックして参照します。
リストから環境を選択します。
選択した Poetry 環境は、現在のプロジェクトで再利用されます。
タスクを完了するには、OK をクリックします。
詳細は、Poetry 環境を構成するを参照してください。
uv 環境を作成する
以下のいずれか 1 つを実行します:
Python インタープリターセレクターをクリックして、新しいインタープリターを追加を選択します。
Ctrl+Alt+S を押して設定を開き、に移動します。
Python インタープリターセレクターをクリックしてインタープリターの設定を選択します。利用可能なインタープリターのリストの横にあるインタープリターの追加リンクをクリックします。
利用可能なインタープリターのリストの横にあるインタープリターの追加リンクをクリックし、ローカルインタープリターを追加するを選択します。
次のアクションは、新しい仮想環境を生成するか、既存の仮想環境を使用するかによって異なります。
- 新しい uv 環境

環境タイプのリストから uv を選択します。
リストから Python のバージョンを選択します。
PyCharm は uv のインストールを検出します。
PyCharm がインストールを自動的に検出しなかった場合は、uv 実行可能ファイルの場所を指定するか、
をクリックして参照します。
- 既存の uv 環境

環境タイプのリストから uv を選択します。
PyCharm は uv のインストールを検出します。
PyCharm がインストールを自動的に検出しなかった場合は、uv 実行可能ファイルの場所を指定するか、
をクリックして参照します。
リストから環境を選択します。
選択した uv 環境は、現在のプロジェクトで再利用されます。
タスクを完了するには、OK をクリックします。
詳細は、uv 環境を構成するを参照してください。
ハッチ環境を作成する
以下のいずれか 1 つを実行します:
Python インタープリターセレクターをクリックして、新しいインタープリターを追加を選択します。
Ctrl+Alt+S を押して設定を開き、に移動します。
Python インタープリターセレクターをクリックしてインタープリターの設定を選択します。利用可能なインタープリターのリストの横にあるインタープリターの追加リンクをクリックします。
利用可能なインタープリターのリストの横にあるインタープリターの追加リンクをクリックし、ローカルインタープリターを追加するを選択します。
次のアクションは、新しい仮想環境を生成するか、既存の仮想環境を使用するかによって異なります。
- 新しいハッチ環境

環境タイプのリストからハッチを選択します。
PyCharm はハッチのインストールを検出します。
PyCharm がインストールを自動的に検出しなかった場合は、Hatch 実行可能ファイルの場所を指定するか、
をクリックして参照します。
環境を選択します。
Hatch 環境は、プロジェクト固有の様々なタスク用に設計されたワークスペースです。環境が明示的に選択されていない場合、Hatch はデフォルトの環境(英語)を使用します。
リストから基本インタープリターを選択するか、
をクリックしてファイルシステム内の Python 実行可能ファイルを見つけます。
- 既存の Hatch 環境

環境タイプのリストからハッチを選択します。
PyCharm はハッチのインストールを検出します。
PyCharm がインストールを自動的に検出しなかった場合は、Hatch 実行可能ファイルの場所を指定するか、
をクリックして参照します。
リストから環境を選択します。
タスクを完了するには、OK をクリックします。
詳細は、ハッチ環境を構成するを参照してください。
リモート Python インタープリターの構成
リモート Python インタープリターを追加すると、まず PyCharm ヘルパーがリモートホストにコピーされます。PyCharm ヘルパーは、パッケージングタスク、デバッガー、テスト、その他の PyCharm 機能をリモートで実行するために必要です。
次に、バイナリライブラリのスケルトンが生成され、ローカルにコピーされます。また、すべての Python ライブラリソースは、リモートホスト上の Python パスから収集され、生成されたスケルトンと共にローカルにコピーされます。解決と完了が正しく機能するためには、スケルトンとすべての Python ライブラリソースをローカルに保存する必要があります。
PyCharm は、リモートが実行されるたびにリモートヘルパーのバージョンをチェックするため、PyCharm バージョンを更新すると、新しいヘルパーが自動的にアップロードされるため、リモートインタープリターを再作成する必要はありません。
WSL インタープリターを構成する
以下のいずれか 1 つを実行します:
Python インタープリターセレクターをクリックして、新しいインタープリターを追加を選択します。
Ctrl+Alt+S を押して設定を開き、に移動します。
Python インタープリターセレクターをクリックしてインタープリターの設定を選択します。利用可能なインタープリターのリストの横にあるインタープリターの追加リンクをクリックします。
利用可能なインタープリターのリストの横にあるインタープリターの追加リンクをクリックし、WSL についてを選択します。
PyCharm がマシン上で Linux を検出し、イントロスペクションを完了するまで待ちます。続行するには次へをクリックします。

ダイアログの左側のペインで、作成する WSL インタープリターのタイプ ( 仮想環境、Conda 環境、またはシステムインタープリター ) を選択します。

システムインタープリターの場合は、選択した Linux ディストリビューション内の Python 実行可能ファイルへのパスを指定するだけです。
仮想環境および conda 環境の場合、選択した Linux ディストリビューション内の既存の環境の Python 実行可能ファイルへのパスを指定するか、指定した Python に基づいて新しい環境を作成できます。
完了すると、新しいインタープリターがプロジェクトに追加され、デフォルトの mnt マッピングが設定されます。
詳細は、WSL を使用してインタープリターを構成するを参照してください。
SSH を使用してインタープリターを構成する
PyCharm は ssh-sessions を介してリモートインタープリターを実行するため、リモートホストで SSH サーバーが実行されていることを確認してください。
以下のいずれか 1 つを実行します:
Python インタープリターセレクターをクリックして、新しいインタープリターを追加を選択します。
Ctrl+Alt+S を押して設定を開き、に移動します。
Python インタープリターセレクターをクリックしてインタープリターの設定を選択します。利用可能なインタープリターのリストの横にあるインタープリターの追加リンクをクリックします。
利用可能なインタープリターのリストの横にあるインタープリターの追加リンクをクリックし、SSH の場合を選択します。
オプションを選択して新しい SSH 接続を作成し、サーバー情報 (ホスト、ポート、ユーザー名) を指定します。

または、既存を選択して、リストから使用可能な SSH 構成を選択することもできます。新しい SSH 構成を作成するには、次の手順に従います。
- SSH 構成の作成
構成のリストの横にある
をクリックします。

をクリックし、このプロジェクトでのみ表示するチェックボックスを無効にして、必要なフィールドに入力します。

完了すると、新しく作成された SSH 構成が使用可能な構成のリストに表示されます。SSH デプロイ構成設定でも使用できるようになります。次へをクリックして続行します。

次のダイアログウィンドウで、ターゲットサーバーに接続するための認証の詳細を入力します。

パスワードまたはキーペア (OpenSSH または PuTTY) を選択し、パスワードまたはパスフレーズを入力します。キーペア (OpenSSH または PuTTY) を選択した場合は、以下を指定します。
続行するには次へをクリックします。
PyCharm が SSH サーバーのイントロスペクションを完了するまで待ちます。

次のダイアログで、SSH サーバーで構成する Python 環境のタイプを選択します。

新しい仮想環境またはコンダ環境を作成したり、既存の環境を選択したり、システムインタープリターを使用したりできます。
マシン上のグローバル Python にインストールされているすべてのパッケージを、これから作成する仮想環境に追加する場合は、ベースインタープリターからパッケージを継承するチェックボックスを選択します。このチェックボックスは、virtualenv(英語) ツールの
--system-site-packagesオプションに対応しています。SSH サーバー上で Python コードを sudo ユーザーとして実行する必要がある場合は、sudo 経由で root 権限でコードを実行するチェックボックスを有効にします。
ローカルプロジェクトとサーバー間のパスマッピングを構成できます。これを行うには、フォルダーの同期フィールドの参照アイコンをクリックし、ローカルプロジェクトフォルダーへのパスとリモートサーバー上のフォルダーへのパスを入力します。
作成をクリックして、インタープリターの追加を完了します。
詳細は、SSH を使用してインタープリターを構成するを参照してください。
Docker を使用してインタープリターを構成する
以下のいずれか 1 つを実行します:
Python インタープリターセレクターをクリックして、新しいインタープリターを追加を選択します。
Ctrl+Alt+S を押して設定を開き、に移動します。
Python インタープリターセレクターをクリックしてインタープリターの設定を選択します。利用可能なインタープリターのリストの横にあるインタープリターの追加リンクをクリックします。
利用可能なインタープリターのリストの横にあるインタープリターの追加リンクをクリックし、Docker についてを選択します。
Docker サーバードロップダウンで既存の Docker 構成を選択します。
または、
をクリックし、次の手順を実行して新しい Docker 構成を作成します。
- Docker 構成を作成する
をクリックして Docker 構成を追加し、Docker デーモンへの接続方法を指定します。
接続設定は、Docker のバージョンとオペレーティングシステムによって異なります。詳細については、Docker 接続設定を参照してください。
ダイアログの下部に接続完了メッセージが表示されます。

Windows で Docker または macOS を使用するときに、Docker デーモンを実行している仮想マシンにローカルパスをマッピングする方法の詳細については、Windows および macOS ホストの仮想マシンパスマッピングを参照してください。マッピングされたローカルパスの外部にあるディレクトリに対してボリュームやバインドマウントを使用することはできません。
このテーブルは、Docker がネイティブに実行され、任意のディレクトリをコンテナーにマウントできる Linux ホストでは使用できません。
次のアクションは、ビルド済みのイメージを Docker レジストリからプルするか、イメージを Dockerfile からローカルにビルドするかによって異なります。
- Docker イメージをプルする
プルまたは既存を使用を選択し、イメージタグフィールドで目的のイメージのタグを指定します。

- Docker イメージを作成する
ビルドを選択し、必要に応じて Dockerfile およびコンテキストフォルダーフィールドのデフォルト値を変更します。

必要に応じて、オプションセクションを展開し、次のように指定します。
イメージタグ
ビルドされたイメージのオプションの名前とタグを指定します。
これは、将来的にイメージを参照できます。フィールドを空白のままにすると、イメージにはランダムな一意の識別子のみが含まれます。
ビルドオプション
サポートされている
docker buildオプション(英語)を設定します。例:
--labelオプションを使用して、ビルドされたイメージのメタデータを指定できます。ビルド引数
ビルドプロセス中に通常の環境変数のようにアクセスできるビルド時の変数の値を指定しますが、中間イメージまたは最終イメージには保持されません。
これは、
docker buildコマンドで--build-argsオプションを使用するのと似ています。これらの変数は、
ARG命令を使用して Dockerfile で定義する必要があります。例: 使用するベースイメージのバージョンの変数を定義できます。ARG PY_VERSION=latest FROM python:$PY_VERSIONこの場合、
PY_VERSION変数はデフォルトでlatestに設定され、ビルド時の引数として再定義しない限り、Dockerfile は Python の最新バージョンのイメージを生成します。PY_VERSION=3.10を設定すると、Docker は代わりにpython:3.10をプルし、Python バージョン 3.10 のコンテナーを実行します。PY_VERSION引数の再定義は、次のコマンドラインオプションの設定に似ています。--build-arg PY_VERSION=3.10複数の引数をスペースで区切って指定できます。
PyCharm が Docker デーモンに接続するのを待ち、コンテナーのイントロスペクションを完了します。

次に、Docker コンテナーで使用するインタープリターを選択します。コンテナー内にすでに設定されている任意の virtualenv または conda 環境を選択するか、システムインタープリターを選択できます。

OK をクリックします。
構成されたリモートインタープリターがリストに追加されます。
詳細は、Docker を使用してインタープリターを構成するを参照してください。
Docker Compose を使用してインタープリターを構成する
以下のいずれか 1 つを実行します:
Python インタープリターセレクターをクリックして、新しいインタープリターを追加を選択します。
Ctrl+Alt+S を押して設定を開き、に移動します。
Python インタープリターセレクターをクリックしてインタープリターの設定を選択します。利用可能なインタープリターのリストの横にあるインタープリターの追加リンクをクリックします。
利用可能なインタープリターのリストの横にあるインタープリターの追加リンクをクリックし、Docker Compose についてを選択します。
サーバードロップダウンで Docker 構成を選択します。
構成ファイルで docker-compose.yml ファイルを指定し、サービスを選択します。

必要に応じて、環境変数(英語)を指定してプロジェクト名を作成する(英語)を編集します。
PyCharm が新しいターゲットを作成して構成するまで待ちます。

コンテナーで使用するインタープリターを選択します。コンテナー内にすでに設定されている任意の virtualenv または conda 環境を選択するか、システムインタープリターを選択できます。

OK をクリックします。
構成されたリモートインタープリターがリストに追加されます。
詳細は、Docker Compose を使用してインタープリターを構成するを参照してください。
デフォルトのインタープリターを設定する
PyCharm では、デフォルトのインタープリターを指定できます。.idea フォルダーを含まない既存のすべてのプロジェクトを初めて開いたときに、自動的に設定されます。
に移動します。
Python インタープリター設定を選択します。次に、Python インタープリターリストから既存のインタープリターを選択するか、
をクリックして新しいインタープリターを追加します。OK をクリックして変更を保存します。
インタープリターパッケージの管理
各インタープリターに対して、Python パッケージをインストール、アップグレード、削除できます。デフォルトでは、PyCharm は pip を使用してプロジェクトパッケージを管理します。conda 環境では、conda パッケージマネージャーを使用できます。
PyCharm はパッケージの状態をスマートに追跡し、現在インストールされているパッケージのバージョン番号(列バージョン)と利用可能な最新バージョン(列最新バージョン)を表示することで、古いバージョンを認識します。新しいバージョンのパッケージが検出されると、PyCharm は矢印記号 でマークし、アップグレードを提案します。
デフォルトでは、最新バージョン列には安定したバージョンのパッケージのみが表示されます。利用可能な最新バージョンの範囲をプレリリースバージョン(ベータ版やリリース候補など)に拡張する場合は、初期リリースを表示をクリックします。
複数のパッケージを一度にアップグレードできます。Cmd (macOS) または Ctrl (Unix または Windows) を押したまま、パッケージの一覧で複数の項目を左クリックして選択し、アップグレードをクリックします。
詳細な手順を参照してください。
Python パッケージの検索、ドキュメントのプレビュー、Python パッケージリポジトリの管理を行うためのより便利な方法を探している場合は、Python パッケージツールウィンドウを試してください。詳細については、「Python パッケージツールウィンドウでパッケージを管理する」を参照してください。
関連ページ:
仮想環境を構成する
PyCharm では、virtualenv ツールを使用してプロジェクト固有の分離された仮想環境を作成できます。仮想環境の主な目的は、他の Python プロジェクトに関係なく、特定のプロジェクトの設定と依存関係を管理することです。virtualenv ツールは PyCharm にバンドルされているため、ユーザーがインストールする必要はありません。virtualenv 環境を作成する以下のいずれか 1 つを実行します:Python インタープリターセレクターをクリックして、新しいインタープリターを...
Pipenv 環境を構成する
Pipenv は、Python プロジェクトの仮想環境を作成するために必要なすべての手段を提供するツールです。パッケージをインストールまたはアンインストールすると、Pipfile ファイルを介して自動的にプロジェクトパッケージが管理されます。Pipenv は Pipfile.lock ファイルも生成します。このファイルは、確定的なビルドを作成し、作業環境のスナップショットを作成するために使用されます。これは、セキュリティが重視されるデプロイにおいて、プロジェクトの要件やパッケージのバージョンが重要な場合...
Poetry 環境を構成する
Poetry は、プロジェクトの依存関係に基づいて Python 仮想環境を簡単に作成できるツールです。プロジェクトが依存するライブラリを宣言でき、Poetry がインストールして更新します。プロジェクトの依存関係は、必要なパッケージ、スクリプト、プラグイン、URL を指定する pyproject.toml ファイルに記録されます。ファイルの構造と形式の詳細については、pyproject リファレンスを参照してください。PyCharm で Poetry を使用するには、Poetry をマシンにインストー...
uv 環境を構成する
uv ツールを使用すると、Python の開発が容易になり、新しいプロジェクトのセットアップタスクが削減され、既存のプロジェクトの管理が容易になります。PyCharm で使用するには、マシンにをインストールし、特定の Python 環境を作成する必要があります。新しい Python プロジェクトの作成時にを選択すると、PyCharm は自動的に pyproject.toml ファイルを生成します。このファイルには、必要なパッケージ、スクリプト、プラグイン、URL が指定されています。ファイルの構造と...
ハッチ環境を構成する
Hatch は、Python 用のプロジェクト管理およびパッケージ化ツールです。は、setuptools 構成を自動的に移行し、分離された環境を作成し、ビルドを実行して公開できるため、Python パッケージ管理がより効率的になります。PyCharm のハッチサポート新しい Python プロジェクトの作成時にを選択すると、PyCharm は自動的に pyproject.toml ファイルを生成します。このファイルには、必要なパッケージ、スクリプト、プラグイン、URL が指定されています。ファイルの構...
conda 仮想環境を構成する
PyCharm は、Conda を使用した Python の仮想環境の作成をサポートしています。次の手順は、サポートされているすべてのオペレーティングシステムに適用されます。このページの上部にあるプラットフォームスイッチャーを使用して、オペレーティングシステムに固有のショートカットを表示します。conda 環境を作成する Anaconda または Miniconda がコンピューターにダウンロードされインストールされていること、およびその実行可能ファイルへのパスを認識していることを確認します。詳細について...