【Python】仮想環境を構築するためのコマンド" python3 -m venv .venv" はどういう意味？わかりやすく解説

Pythonで開発を始めるときに、よく目にするコマンドのひとつがpython3 -m venv .venv です。

特に最近のPythonプロジェクトでは、ほぼ必ず使われる基本コマンドですが、「これって何をしているの？」「なぜ必要なの？」と疑問に思う方も多いはずです。

この記事では、python3 -m venv .venv の意味や動作、使う理由、そして実際の使い方までなるべくわかりやすく解説します。

python3 -m venv .venv とは？

このコマンドは、「Pythonの仮想環境（virtual environment）」を作るためのものです。

つまり、「このフォルダ専用のPython環境」を作る命令です。

構文は以下のようになっています：

分解してみると：

部分	意味
python3	Pythonの実行コマンド。MacやLinuxでは通常この形（Windowsではpythonの場合も）。
-m venv	Pythonに組み込まれている venv モジュールを使うという指定。
.venv	仮想環境を作るフォルダ名（ここでは .venv という名前で作る）。

つまり、「Pythonに標準で用意されている venv という仕組みを使って、 .venv というフォルダに仮想環境を作る」という意味です。

仮想環境とは？

仮想環境とは、プロジェクトごとに独立したPython環境を作る仕組みです。

Pythonではライブラリ（外部モジュール）を pip install でインストールしますが、

グローバル（全体）にインストールすると他のプロジェクトと混ざってしまうことがあります。

たとえば：

• プロジェクトAでは「Django 3.2」を使いたい
• プロジェクトBでは「Django 4.0」を使いたい

このような場合、同じPCに複数バージョンのDjangoを同時に入れると競合が起こります。

それを防ぐために、プロジェクトごとに分けた環境（＝仮想環境）を作るのです。

python3 -m venv .venv は、そのための「独立したPython空間」を作るコマンドです。

.venv フォルダに何が作られるの？

コマンドを実行すると、プロジェクトフォルダに .venv という隠しフォルダが作られます。

中には以下のような内容が入ります：

この .venv の中には、システムのPythonとは別のコピー（リンク）が作られ、

pipでインストールしたライブラリもすべてこの中に保存されます。

つまり、このフォルダを使えば「他のプロジェクトに影響を与えないPython環境」が完成します。

仮想環境を有効化する（activate）

作成しただけでは仮想環境はまだ「無効（オフ）」です。

使う前に「有効化」する必要があります。

macOS / Linux の場合：

Windows の場合：

このコマンドを実行すると、ターミナルの先頭に (venv) のような表示が付きます。
これが「仮想環境の中に入っている」状態です。

この状態で pip install を使うと、インストールされるライブラリは .venv 内に保存されます。

例：仮想環境を使ってライブラリをインストールする

実際に試してみましょう。

この状態で pip list を見ると：

このように、requests が .venv 内にだけインストールされています。

仮想環境を抜けると、グローバル環境には影響しません。

仮想環境を終了するには：

これで元の環境（グローバルPython）に戻ります。

.venv という名前の由来と慣習

仮想環境のフォルダ名は実は自由です。

たとえば：

としても問題ありません。

ただし、最近は .venv という名前が広く使われています。
理由は：

• ドットで始まるので隠しフォルダ扱いになり、邪魔にならない
• VSCodeなど多くのエディタが自動で .venv を検出して使ってくれる

という利点があるためです。

まとめ

python3 -m venv .venv は、Pythonの開発では欠かせない「仮想環境」を作るための基本コマンドです。

• python3：Pythonを実行する
• -m venv：仮想環境作成モジュールを使う
• .venv：仮想環境を作るフォルダ名

作成後は source .venv/bin/activate（または .venv\Scripts\activate）で有効化し、その中でライブラリをインストールしていきます。

仮想環境を使うことで、プロジェクトごとに独立したPython環境を安全に管理できるようになります。

Python開発の第一歩として、まずこのコマンドの意味をしっかり理解しておきましょう！