Python環境構築ガイド｜Windows・Macでvenvからpytest実行まで初心者向けに解説

Python でテスト自動化を始めるには、まず環境構築が必要です。「インストールはできたのにコードが動かない」「venv って何？」という初心者のつまずきを解消するため、Windows・Mac それぞれの手順をコマンド1行ずつ丁寧に解説します。

📌 この記事の対象読者

✅ Python を初めてインストールする方

✅ 「venv（仮想環境）って何？」という方

✅ Selenium・Playwright・pytest を使ったテスト自動化を始めたい方

✅ コマンドラインが初めてで不安な方

📖 この記事を読むとできること

✔ Python をインストールして動作確認できる（Windows・Mac 両対応）

✔ venv（仮想環境）を作ってプロジェクトごとに依存関係を管理できる

✔ pip でライブラリをインストールできる

✔ VS Code の設定を整えて快適に開発できる

✔ よくあるエラー（PATH・文字コード・バージョン違い）に対処できる

筆者は複数のプロジェクトで Python × Selenium・Playwright・pytest を使ったテスト自動化を実践しています。
新しいメンバーに環境構築を教える際、毎回つまずくポイントが決まっていることに気づきました。
本記事はその経験をもとに、初心者が実際にはまりやすい箇所を先回りして解説しています。

✅ この記事のゴール

Python がインストールされ、python --version でバージョンが表示される状態
venv で仮想環境を作成・有効化できる状態
pip で pytest をインストールして実行できる状態

環境構築の全体の流れ
① Python をインストールする
1. Windows の場合
2. Mac の場合
② インストールを確認する
③ venv で仮想環境を作る（重要）
1. venv（仮想環境）とは何か？
2. 仮想環境の作成手順
④ pip でライブラリをインストールする
1. requirements.txt でまとめて管理する
⑤ VS Code をセットアップする
1. インストールと推奨拡張機能
2. VS Code に仮想環境を認識させる
⑥ 動作確認をする
1. pytest の動作確認
実務でよくはまるポイント 7選
よくある質問（FAQ）
まとめ

環境構築の全体の流れ

ステップ	内容	目安時間
①	Python をインストールする	5〜10分
②	インストールを確認する	1分
③	venv で仮想環境を作る	2分
④	pip でライブラリをインストールする	2分
⑤	VS Code をセットアップする	5分
⑥	動作確認する	2分

① Python をインストールする

Windows の場合

1. Python 公式サイトからインストーラーをダウンロードする
ブラウザで python.org/downloads にアクセスし、Python 3.12 系のインストーラーをダウンロードします。最新バージョンは一部ライブラリが未対応の場合があるため、1〜2バージョン前の安定版が無難です。

2. インストーラーを実行する
ダウンロードした .exe ファイルを実行します。起動直後の画面で必ず以下を確認してください。

⚠️ 最重要：「Add Python to PATH」に必ずチェックを入れる
インストール画面の一番下に表示される Add Python to PATH のチェックボックスを必ず有効にしてから「Install Now」をクリックしてください。
ここを見逃すと後でコマンドが動かなくなります。

3. インストール完了後、コマンドプロンプトを起動する
スタートメニューで「cmd」と検索してコマンドプロンプトを開きます（または「Windows + R」→「cmd」→ Enter）。

Mac の場合

Mac には最初から古い Python が入っていますが、テスト自動化には新しいバージョンを別途インストールすることを推奨します。
Homebrew を使う方法が最もシンプルです。Homebrew のインストール自体が難しいと感じる場合は、python.org/downloads の公式インストーラーを使っても問題ありません。

1. Homebrew がない場合はインストールする
ターミナルを開いて（「Finder」→「アプリケーション」→「ユーティリティ」→「ターミナル」）、以下を実行します。

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

2. Homebrew で Python をインストールする

brew install python

② インストールを確認する

インストールが完了したら、コマンドラインでバージョンを確認します。

# コマンドプロンプト（Windows）またはターミナル（Mac）で実行
python --version

正常な出力例：

Python 3.12.3

💡 Mac で `python3` と打つ必要がある場合
Mac では python コマンドが古いバージョンを指すことがあります。python3 --version で確認し、バージョンが表示されれば問題ありません。python3 で動く環境はそのまま使えます。

pip（ライブラリ管理ツール）も確認しておきましょう。

pip --version
# または
pip3 --version

正常な出力例：

pip 24.0 from /usr/local/lib/python3.12/site-packages/pip (python 3.12)

③ venv で仮想環境を作る（重要）

venv（仮想環境）とは何か？

venv とは、プロジェクトごとに独立した Python 環境を作る仕組みです。

たとえば以下のように、プロジェクトごとに必要なライブラリのバージョンが異なる場合でも、仮想環境を使えば互いに干渉せずに管理できます。

プロジェクト	必要なバージョン
プロジェクト A（新規）	selenium==4.20
プロジェクト B（既存）	selenium==4.8

仮想環境なしで全プロジェクト共通の Python を使うと、バージョン衝突で動かなくなるケースが頻発します。

💡 「仮想環境は面倒そう」と感じる方へ
最初は手間に感じるかもしれませんが、プロジェクトを複数持ち始めると必ず役立ちます。最初から習慣にしておくことを推奨します。

仮想環境の作成手順

1. プロジェクト用のフォルダを作って移動する

# フォルダを作成
mkdir my-test-project

# フォルダに移動
cd my-test-project

2. 仮想環境を作成する

python -m venv venv
# Mac で python3 が必要な場合:
# python3 -m venv venv

venv というフォルダが作成されます。この中に仮想環境のファイルが入っています。
この時点でのフォルダ構成はこうなります。

my-test-project/
├── venv/              ← 仮想環境（Git には含めない）
├── test_sample.py     ← テストファイル（後で作成）
└── requirements.txt   ← ライブラリ一覧（後で作成）

3. 仮想環境を有効化する（activate）

# Windows（コマンドプロンプト）
venv\Scripts\activate

# Windows（PowerShell）
venv\Scripts\Activate.ps1

# Mac / Linux
source venv/bin/activate

有効化されると、コマンドプロンプト／ターミナルの先頭に (venv) と表示されます。

(venv) C:\Users\yourname\my-test-project>   # Windows の例
(venv) yourname@mac my-test-project %       # Mac の例

この (venv) が表示されている間は仮想環境が有効です。
作業を始める前に毎回 activate することを習慣にしてください。

4. 仮想環境を終了するには

deactivate

④ pip でライブラリをインストールする

pip は Python のパッケージ管理ツールです。テスト自動化でよく使うライブラリをインストールしてみましょう。
必ず仮想環境を有効化（activate）した状態で実行してください。

まず pip 自体を最新版に更新しておきましょう（推奨）

python -m pip install --upgrade pip

# pytest（テストフレームワーク）
pip install pytest

# Selenium（ブラウザ自動化）
pip install selenium

# Playwright（モダンなブラウザ自動化）
pip install playwright
playwright install  # ブラウザ本体のインストール

# requests（API テスト）
pip install requests

インストール済みのライブラリ一覧を確認するには：

pip list

requirements.txt でまとめて管理する

チームで開発する場合や、環境を再現したい場合は requirements.txt にライブラリをまとめて記録しておくと便利です。

# 現在の環境をファイルに書き出す
pip freeze > requirements.txt

# ファイルからまとめてインストールする（環境再現時）
pip install -r requirements.txt

💡 pyproject.toml という管理方法もある
近年は pyproject.toml で依存関係を管理するプロジェクトも増えています。ただし入門段階では requirements.txt の方がシンプルで取り組みやすいため、まずはこちらから慣れることを推奨します。

⑤ VS Code をセットアップする

エディタは何でも構いませんが、Python テスト自動化では VS Code（Visual Studio Code） が広く使われています。無料で使えて、Python サポートが充実しています。

インストールと推奨拡張機能

code.visualstudio.com からダウンロードしてインストールします。
インストール後、以下の拡張機能を追加することを推奨します（VS Code 左側の拡張機能アイコンから検索してインストール）。

拡張機能名	用途	優先度
Python（Microsoft）	コード補完・デバッグ・仮想環境連携	🔴 必須
Pylance	高精度な型チェックとコード補完	🔴 必須
Error Lens	エラーをコードの横にインライン表示。初心者に特に役立つ	🟡 推奨
GitLens	Git 操作の補助	🟡 推奨

VS Code に仮想環境を認識させる

VS Code でプロジェクトフォルダを開いた後、右下の Python バージョン表示をクリックして、作成した仮想環境の Python を選択します。

# または Ctrl + Shift + P（Mac: Cmd + Shift + P）でコマンドパレットを開き
# 「Python: Select Interpreter」を選択
# → ./venv/Scripts/python.exe（Windows）または ./venv/bin/python（Mac）を選ぶ

⑥ 動作確認をする

最後に、環境が正しく整っているか確認します。

pytest の動作確認

プロジェクトフォルダに test_sample.py というファイルを作成して以下を貼り付けます。

# test_sample.py
def test_addition() -> None:
    assert 1 + 1 == 2

def test_string() -> None:
    assert "hello".upper() == "HELLO"

ターミナル（仮想環境が有効な状態）で以下を実行します。

# 通常の実行方法
pytest test_sample.py -v

# pytest コマンドが見つからない場合はこちら
python -m pytest test_sample.py -v

正常な出力例：

========================= test session starts ==========================
collected 2 items

test_sample.py::test_addition PASSED                            [ 50%]
test_sample.py::test_string   PASSED                            [100%]

========================== 2 passed in 0.12s ==========================

「2 passed」と表示されれば環境構築は完了です。🎉

📎 次に読む記事

実務でよくはまるポイント 7選

⚠️ Python 環境構築ではまりやすいポイント

Windows で「Add Python to PATH」を忘れた
python コマンドが認識されない場合はこれが原因のことが多いです。Python をアンインストールして再インストールし、今度こそチェックを入れましょう。
venv を activate せずに pip install している
(venv) が表示されていない状態で pip install すると、グローバル環境にインストールされます。source venv/bin/activate（Mac）または venv\Scripts\activate（Windows）を実行してから pip を使ってください。
Mac で python と python3 が混在している
Mac には古い Python 2 が残っている場合があります。python3 と pip3 を使うか、python.org のインストーラーを使うと混乱を避けられます。
Windows PowerShell で activate が「セキュリティエラー」になる
PowerShell の実行ポリシー制限が原因です。管理者権限で PowerShell を開き、Set-ExecutionPolicy RemoteSigned を実行してから再試行してください。
⚠️ 組織が管理しているPCでは実行ポリシーの変更が禁止されている場合があります。社内ポリシーを確認してください。
pytest コマンドが見つからない
venv が activate されているか確認してください。また、python -m pytest のように python 経由で実行する方法も有効です。
requirements.txt からインストールしたのに import エラーが出る
仮想環境が有効化されているか確認してください。VS Code で開いている場合は、右下のインタープリター選択が正しい venv を指しているか確認しましょう。
プロジェクトルート以外から pytest を実行してモジュールが見つからない
必ずプロジェクトのルートフォルダから pytest を実行してください。サブフォルダに移動して実行すると import が解決できなくなることがあります。

よくある質問（FAQ）

Q. venv フォルダは Git にコミットしますか？

コミットしないのが一般的です。venv フォルダは .gitignore に追加し、代わりに requirements.txt（または pyproject.toml）で依存関係を管理します。リポジトリをクローンした人は pip install -r requirements.txt を実行すれば同じ環境を再現できます。

Q. Python のバージョンは何を使えばいいですか？

本記事執筆時点では Python 3.12.x を推奨します。最新バージョンは一部ライブラリが対応していない場合があるため、1つ前のマイナーバージョンが安全なことが多いです。使用するライブラリ（pytest・Selenium・Playwright）の公式サポートページでバージョン互換性を確認してください。

Q. venv は毎回 activate しないといけませんか？

コマンドラインから手動で実行する場合は毎回必要です。ただし VS Code でプロジェクトフォルダを開いている場合は、インタープリターを正しく設定しておけば自動で認識されます。VS Code のターミナルを使えば activate を手動で行わなくてもよいケースが多いです。

Q. pyenv は使った方がいいですか？

複数の Python バージョンを切り替えて使いたい場合は pyenv が便利です。ただし入門段階では pyenv のセットアップ自体でつまずくことがあるため、最初は公式インストーラーか Homebrew でシンプルにインストールし、必要になったら pyenv を検討する方が進めやすいです。

Q. Anaconda を使ってもいいですか？

データサイエンス向けには Anaconda が便利ですが、テスト自動化（Selenium・Playwright・pytest など）には通常の Python + venv の組み合わせの方が環境がシンプルになります。既に Anaconda を使っている場合は conda create で仮想環境を作ることもできますが、ライブラリの互換性で問題が起きやすいため、テスト自動化専用に通常の Python 環境を別途作ることを推奨します。

Q. エディタは VS Code 以外でも大丈夫ですか？

PyCharm（JetBrains）も人気のある選択肢で、Python 専用のため補完機能が優秀です。Community エディションは無料で使えます。テスト自動化では VS Code と PyCharm のどちらかを使っているエンジニアが多い印象です。どちらを選んでもテスト自動化の学習には支障ありません。

まとめ

ステップ	ポイント
① Python インストール	Windows は「Add Python to PATH」を忘れずに
② バージョン確認	`python --version` でバージョンが表示されれば OK
③ venv 作成・有効化	プロジェクトごとに作成。`(venv)` が表示されれば有効
④ pip でインストール	必ず venv を有効化してから実行する
⑤ VS Code 設定	Python 拡張機能を入れて仮想環境を選択
⑥ 動作確認	`pytest` で「2 passed」が表示されれば完成