m1-mac-python-install
「M1 MacにPythonの環境構築してみた」動画の資料です
Last updated Mar 20, 2026
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M1 Mac上でPythonの開発環境構築やっていきます
これはYouTube動画の資料です
- M1 MacにPythonインストールして開発環境構築してみた https://youtu.be/dqw4aAgEwoQ
はじめに
- なるべく、プログラミング初学者向けにもわかりやすく解説していきます
- いっしょに やっていきましょう
- 2021年1月時点の情報です
自己紹介：オサミー
- ソフトウェアエンジニア。株式会社プレジニア代表取締役。
- iPhoneアプリ開発歴10年。企画開発したiPhoneアプリ160万ダウンロード以上。
- 新規事業立上げ支援など。
動画(Python環境構築)の目次
- 理論編: M1 Macの罠とは
- 実践編
理論編：M1 Macの罠とは
理論編 目次
- 「M1 Mac」の環境は 「Intel Mac」のPython開発環境と大きく違うことに注意しよう！
- Pythonにはバージョンがあることに注意しよう！
- Pythonの仮想環境がたくさんあることに注意しよう！
- Rosseta上なのかARMアーキテクチャ上なのか意識しよう！
1.「M1 Mac」の環境は 「Intel Mac」のPython開発環境と大きく違うことに注意しよう！
- これは、「M1 Macでプログラミングする上で注意すべき」ポイント①
- 例えば、progateの記事「Pythonの開発環境を用意しよう！（Mac）」だと、
- 「Intel Mac」の古い情報に注意しよう！
- M1 Macでは
2. pythonにはバージョンがあることに注意しよう！
- これは、pythonの開発環境でハマりがちなポイント①
- python2系とpython3系は 全然違う！
print "Hello world!"
- python3系では print("Hello world!")
- これからはpython3系を使おう！
- 「Intel Mac」と「M1 Mac」の違い
2.7, 3.4, 3.7 etc..
- M1 Macでは
- pyenvは使わない
3. pythonの仮想環境がたくさんあることに注意しよう！
- これは、pythonの開発環境でハマりがちなポイント②
- 仮想環境がいろいろあって よくわからない！
- 仮想環境とは:
- 「Intel Mac」と「M1 Mac」の違い
4. Rosseta上なのかARMアーキテクチャ上なのか意識しよう！
- これは、「M1 Macでプログラミングする上で注意すべき」ポイント②
- いま動かそうとしてるプログラムは、「Rosseta上なのか」「ARMアーキテクチャ上なのか」意識すべし！
- Rosettaって何？
- いま「Rosseta上なのか」「ARMアーキテクチャ上なのか」確認できるコマンドは後述
実践編
実践編 目次
- 前提
- ①Webアプリ(Django)
- ②データ分析(jupyter, pandas, numpy, matplotlib)
- ③ディープラーニング(tensorflow)
前提
インストール環境
- macOS BigSur 11.1
- MacBook Air(M1, 2020)
- Python 初期状態
Python初期状態(デフォルト)とは
- ターミナル.appで叩いたコマンドと結果
python -V->Python 2.7.16which python->/usr/bin/python
python3 -V->Python 3.8.2which python3->/usr/bin/python3
missing xcrun at :/Library/Developer/CommandLineTools/usr/bin/xcrun
- というエラーになったら、それはXcode Command Line Toolsがインストールされてないようなので
- コマンド xcode-select --install を叩いて まずCommand Line Toolsをインストールしてみてください
conda->zsh: command not found: conda
Pythonの文法だけ試したい人はコチラががおすすめ！
- 文法だけ色々試したい場合は、「ブラウザで動く環境」がおすすめ！
- インタラクティブモードもあるよ
python3 打つと 実行するとはじまる
- Control + D で終了
- pythonってM1 Macの初期状態で、すでにMacにインストール済み.
- 文法だけ学びたい人 や ちょっとしたスクリプト書きたい人にとっては...
- これから説明するcondaとか必要なし
いま 「Rosetta上なのか」「ARMアーキテクチャ上なのか」意識することが重要！
- 確認コマンド:ターミナルで
uname -m打つ
arm64と出力 : ARMアーキテクチャ で実行中
- x86_64と出力 : Rosetta利用 または ネイティブIntelアーキテクチャ で実行中
- オサミーの場合：
$ arch -x86_64 zsh や $ arch -arm64 zsh で切り替えする
---------ここまで実践編の前提---------
①Djangoを使ったWebアプリ開発
目次: Webアプリ開発
- 1-1. Visual Studio Codeをインストールしよう
- 1-2. miniforgeでcondaをインストールしよう
- 1-3. condaでWebアプリ開発用の環境をつくろう
- 1-4. Djangoでローカルサーバーを起動しよう
1-1. Visual Studio Codeをインストールしよう
- https://code.visualstudio.com/
1-2. miniforgeでcondaをインストールしよう
- M1 Macでは：anaconda🙅♂️ や miniconda🙅♂️ や homebrew🙅♂️ や pyenv🙅♂️ は使わないで！🙅♂️🙅♂️🙅♂️🙅♂️🙅♂️🙅♂️
- ARMアーキテクチャに最適化してるのは miniforgeだけ(オサミーの知りうる情報 & 2021年1月末時点)
- miniforge(conda)は、もともとデータ分析用に用意されてる環境だけど、Webアプリ開発にも使えるお！
1-2-1.用語説明：condaとは？miniforgeとは？
- miniforgeとは？
1-2-2.miniforgeインストール方法
- githubリポジトリ から「Miniforge3-MacOSX-arm64」をダウンロード
- ターミナルでコマンド
bash Miniforge3-MacOSX-arm64.sh叩く
- いろいろ聞かれるがすべて「yes」でOK
condaの初期化処理が ~/.zshrc に書き込まれる
~/.zshrcとは ターミナルひらくときに最初に読み込まれるファイル- 余談：シェルが zsh ではなく bashだったら
.bashrcに該当する
- コマンド
source ~/.zshrcで .zshrc を読み込める
conda config --set autoactivatebase false
1-2-3.conda の基本的なコマンド
- まずは
conda deactivateで 現在起動されてるconda環境を停止する
conda環境起動前のコマンド
conda activateで デフォルト環境(base)の起動
conda create -n my_env python=3.9で環境作る
-nオプションは、環境名
- 今回は「webappenv」と「mlenv」の、2つの環境をつくる（あとで）
- python=3.9 はpythonのバージョン指定
conda info -eで作成済みのconda環境を確認するconda activate myenvで「myenv」というconda環境を起動する
conda環境起動後のコマンド
conda listで、その環境でインストール済みパッケージ表示conda install ${package_name}でその環境にパッケージをインストール
conda install python=x.x で 他のバージョンのpythonをインストールできる
conda deactivateで いま起動してるconda環境を停止- 詳しくは公式ドキュメント参照
1-3. condaでWebアプリ開発用の環境をつくろう
conda create -n webapp_env python=3.9
conda activate webapp_env
conda install django
-cつけてチャンネルを明示的にしてもよい
- conda install -c conda-forge django
- https://anaconda.org/conda-forge/django
conda list
1-4. djangoでローカルサーバーを起動しよう
django-admin startproject helloworld
cd helloworld
python manage.py migrate
python manage.py runserver
- http://127.0.0.1:8000/ へアクセス
②numpyやpandasを使ったデータ分析
- ①で使ったminiforgeのcondaを前提にすすめるので、見てない方は①の「1-2. miniforgeでcondaをインストールしよう」から先に見てね
目次: データ分析
- 2-1. condaでデータ分析用の環境をつくろう
- 2-2. Jupyter Notebookを立ち上げて試そう
2-1. condaでデータ分析用の環境をつくろう
conda create -n ds_env python=3.9
conda info -e で 作成済みの環境を確認
conda activate ds_env
conda list で その環境にすべてインストールされているパッケージ確認
その環境にjupyter, numpy, pandas, matplotlib をインストール
conda install jupyter
conda install jupyterlab
conda install numpy
conda install pandas
conda install matplotlib
conda list
- その他パッケージは 下記サイトから検索してインストール
2-2. Jupyter Notebookを立ち上げて試そう
jupyter notebook
jupyter lab
- 右上のNewボタン>Python3を選び、Python3のノートブックをつくる
- まずはそれぞれimport
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt- バージョン確認など
# jupyter上に画像表示したいとき
%matplotlib inline
np.version pd.version plt.plot([1,3,4,6,6])
③TensorFlowを使ったディープラーニング
- 🙅♂️conda使わない (もちろんHomeBrewも pyenvも使わない 🙅♂️)
- M1 Mac(ARMアーキテクチャ)に最適化されたTensorFlow使っていく
目次：ディープラーニング
- 3-1. tensorflow_macosでtensorflowをインストールしよう
- 3-2. venvの仮想環境"tensorflowmacosvenv"を起動しよう
- 3-3. kerasでmnist使って画像認識させてみよう
3-1. tensorflow_macosでtensorflowをインストールしよう
- githubのリポジトリ をcloneしてくる
git clone https://github.com/apple/tensorflow_macos.git
- インストールスクリプトを叩く
cd tensorflow_macos
- bash scripts/downloadandinstall.sh
- 色々聞かれるけどすべて[y] でOK
- ホームディレクトリ ~/ に、tensorflowmacosvenv がダウンロードされている
3-2. venvの仮想環境"tensorflowmacosvenv"を起動しよう
. ~/tensorflowmacosvenv/bin/activate
import tensorflow が成功するか確認
- deactivate でその環境を停止
pip freeze
3-3. kerasでmnist使って画像認識させてみよう
- Keras のサンプルコードサイトにアクセス
- ファイルを適当につくる(今回は
simplemnistconvnet.py) - コピーアンドペースト
python simplemnistconvnet.py
