Python 01：Python はどこで動くのか

一言でいうと：台本（.py）を読んで演じる役者

Python のプログラムを動かす仕組みは、台本と役者にたとえると分かりやすくなります。

main.py は、メモ帳で書いた文章と同じただの文字のファイルです。ダブルクリックしても何も起きません。自分で動く力は持っていないのです。

それを読んで、1行ずつ実際に演じるのが python3 という役者です。このように「プログラムの文字を読んで、その場で実行するプログラム」をインタプリタ（interpreter＝通訳）と呼びます。

このたとえから、大事なことが1つ分かります。台本だけを渡しても、相手の手元に役者がいなければ劇は始まらないということです。あなたの main.py を友だちに送っても、友だちのパソコンに python3 が入っていなければ動きません。JS でも、main.js を動かすには相手のパソコンに node が入っている必要がありました。同じことです。

「役者がどこにいて、どの役者が呼ばれるのか」は、第2章のテーマになります。

python3 は、ディスクの上にあるただの実行ファイル

役者 python3 の実物を見つけてみましょう。ターミナルで which python3 と打つと、「python3 と打ったときに動くファイル」の場所が表示されます。

$ which python3
/opt/homebrew/bin/python3      # Homebrew で入れた Mac の例
$ which node
/opt/homebrew/bin/node

python3 と node が、同じフォルダに並んでいることがあります。どちらも「コマンドとして呼べるプログラム」として、同じ扱いを受けているということです。出てくる場所は、どうやって Python を入れたかで変わります（第2章）。

では、そのファイルはどんなものでしょうか。この本を書いた Linux の環境で見てみます。

$ which python3.13
/usr/bin/python3.13
$ ls -l /usr/bin/python3.13
-rwxr-xr-x 1 root root 6507184 Feb  4  2026 /usr/bin/python3.13
$ file /usr/bin/python3.13
/usr/bin/python3.13: ELF 64-bit LSB executable, x86-64, ...

つまり python3 の本体は、C 言語で書かれ、機械語に変換済みのプログラムです。あなたが書く .py ファイルとは種類が違い、パソコンの CPU が直接動かせる形になっています。役者そのものは、あらかじめ機械語で作ってあるのです。

node main.js と python3 main.py は、同じ形をしている

JS で node main.js と打つとき、実際に起きているのは「node という実行ファイルを起動し、main.js というファイルの名前を渡す」ことです。Python も全く同じ形をしています。

どちらも、あなたの書いたファイルを事前に機械語に変換して配るのではなく、実行するその場で読んで動かします。C 言語や Go のように、先に機械語の実行ファイル（.exe など）を作って、それを配るやり方とはここが違います。

この違いから、次のことが言えます。

JS に慣れた人にとっては、どれも見覚えのある性質のはずです。

「Python」という言葉には、3つの意味がある

普段「Python」と言うとき、実は3つの違うものを区別せずに呼んでいます。

「Python 3.13 で動く」と言うとき、多くの場合は「CPython 3.13 という実装で動く」という意味です。この本で「Python」と書くときも、特に断りがなければ CPython のことです。

CPython 以外にも、同じ言語のルールで動く別の実装があります。たとえば PyPy（JIT という仕組みで速く動くもの）です。ただ、ほとんどの人が使っているのは CPython で、ライブラリも CPython を前提に作られています。まずは CPython だけを考えれば十分です。

JS も同じ構造をしています。言語のルールは ECMAScript、それを動かすエンジンが V8（Chrome・Node.js）や JavaScriptCore（Safari）、起動するコマンドが node です。「JS」という一言が、この3つをまとめて指していたのと同じことが、Python でも起きています。

実行の4段 ①：シェルが python3 という実行ファイルを探す

ここからは、python3 main.py の1行で起きることを4つの段に分けて見ていきます。舞台は図のとおりです。上の段に、ターミナル・実行ファイルの python3・あなたの main.py が並び、下の囲みが「python3 の中で起きること」です。

最初に動くのは、実は Python ではありません。ターミナルの中で、あなたの打った文字を受け取っているシェル（Mac の既定は zsh、Linux では bash が多い）です。

3番の PATH が、「どの python3 が呼ばれるか」を決めている正体です。パソコンに Python が何個も入っていても、呼ばれるのは PATH の順で最初に見つかった1つだけです。これは第2章で、実際に PATH を書き換えながら確かめます。

この段で失敗すると、zsh: command not found: python3 のようなエラーになります。これは Python のエラーではなく、シェルが「そんな名前の実行ファイルは見つからない」と言っているのです。

実行の4段 ②：python3 が main.py の文字を読む

シェルに起動された python3 は、まず渡された main.py というファイルを開いて、中の文字を読み込みます。図の小包「ソースコード」が、main.py から下の①に運ばれました。

ここで大事なのは、文法の間違いは、この段で見つかるということです。たとえば3行目で括弧を閉じ忘れていたら、1行目の print すら実行されないうちに SyntaxError が出て止まります。「1行目は正しいのに、なぜ1行目の print も出ないのか」と不思議に思ったら、この段で止まっているのです。

逆に、文法としては正しいけれど実行してみたら困ること（存在しない名前を使った、0 で割った、など）は、ここでは見つかりません。それは④の実行の段で、その行に来たときに初めて分かります。

ファイルが見つからなければ、この段より前で can't open file というエラーになります（よくある間違いで見ます）。

実行の4段 ③：バイトコードという命令の列に翻訳する

文法の確認が済むと、python3 はソースの文字をバイトコードに翻訳します。バイトコードとは、「値を積む」「名前に入れる」「関数を呼ぶ」といった、とても細かい命令の列です。

tenki の main.py の最初の2行は、次のような命令になります（Python 3.13 で、実際に python3 -m dis main.py で表示したもの）。

  1           LOAD_CONST               0 ('東京')
              STORE_NAME               0 (city)

  2           LOAD_CONST               1 (24)
              STORE_NAME               1 (temp)

city = "東京" の1行が、「'東京' という定数を積む（LOAD_CONST）」「それを city という名前に入れる（STORE_NAME）」の2つの命令になっています。

機械語ではないので、CPU が直接実行することはできません。これを実行するのは、python3 の中にある仮想マシン（CPU のまねをするプログラム）です。これが次の段です。

実行の4段 ④：仮想マシンが命令を1つずつ実行する

最後の段で、CPython の中の仮想マシンが、バイトコードの命令を上から1つずつ実行します。print を呼ぶ命令のところで、ターミナルに文字が出ます。図では、ターミナルの表示が「東京：晴れ 24度」に変わりました。

ここまでの4段をまとめると、こうです。

JS の V8 も、内部ではソースをいったんバイトコードに翻訳しています。V8 はさらに、何度も実行される部分を見つけると、それを機械語に翻訳して速くします。これを JIT（Just-In-Time コンパイル）と呼びます。CPython は長く JIT を持っていませんでしたが、3.13 で実験的な JIT が入りました。ただし既定では使われていないので、普段は気にしなくて大丈夫です。

バイトコードは、自分の目で見られる

バイトコードは、見えないところで作られて消えていく秘密のものではありません。標準ライブラリの dis（disassemble＝分解する）を使えば、自分の目で見られます。

tenki の天気の文を作る関数を、weather.py という別のファイルに書いたとします。

# weather.py
def describe(city, temp):
    return f"{city}の気温は{temp}度です"

同じフォルダで、次のように打ちます。

$ python3 -c "import weather, dis; dis.dis(weather.describe)"

Python 3.13 での実際の出力はこうです。

  1           RESUME                   0

  2           LOAD_FAST                0 (city)
              FORMAT_SIMPLE
              LOAD_CONST               1 ('の気温は')
              LOAD_FAST                1 (temp)
              FORMAT_SIMPLE
              LOAD_CONST               2 ('度です')
              BUILD_STRING             4
              RETURN_VALUE

f-string の1行が、「city の値を積む（LOAD_FAST）→ 文字にする（FORMAT_SIMPLE）→ 'の気温は' を積む → temp を積んで文字にする → '度です' を積む → 4つをつなげる（BUILD_STRING）→ 返す（RETURN_VALUE）」という命令の列になっているのが読み取れます。

命令の名前や数は、Python の版によって変わります。覚える必要は全くありません。ここで持ち帰ってほしいのは、「python3 は、.py をこういう命令の列に翻訳してから動かしている」という事実だけです。これで、実行の③の段は魔法ではなくなりました。

import したファイルの翻訳結果は、__pycache__ に保存される

tenki のフォルダで main.py を実行したあと、ふとフォルダを見ると、`__pycache__` という見覚えのないフォルダができていることがあります。これは何でしょうか。

main.py から weather.py を import する形で、実際に試してみます。

# main.py
import weather

print(weather.describe("東京", 24))

$ python3 main.py
東京の気温は24度です
$ ls -R
.:
__pycache__  main.py  weather.py

./__pycache__:
weather.cpython-313.pyc

__pycache__ の中には weather.cpython-313.pyc というファイルが1つだけあります。これが、③の段で作ったバイトコードを保存したものです。

保存しておく理由は、次に import するときに翻訳を省くためです。Python は、.py の更新日時と保存済みの .pyc を比べ、.py のほうが新しければ翻訳し直します。

Python の公式のチュートリアルにもあるとおり、.pyc から読んでもプログラムの実行そのものは速くなりません。速くなるのは、読み込み（翻訳を省けるぶん）だけです。

__pycache__ は消してよく、git には入れない

__pycache__ は、Python が自動で作り、自動で更新する使い捨ての翻訳結果です。扱い方の決まりは単純です。

git に入れないために、プロジェクトの .gitignore に次のように書いておきます。

__pycache__/
*.pyc
.venv/

3行目の .venv/ は、第12章で作る仮想環境のフォルダです。これも GitHub に上げません。GitHub で新しいリポジトリを作るときに選べる Python 用の .gitignore の雛形には、これらが最初から入っています。

どうしても .pyc を作らせたくないときは、python3 -B main.py のように -B を付けるか、環境変数 PYTHONDONTWRITEBYTECODE を設定します。ただ、普段は気にせず、.gitignore に書いておけば十分です。

JS に置き換えると、ビルドの途中でできる一時ファイルやキャッシュのフォルダのようなものです。「自分が書いたものではなく、道具が作ったもの」は、リポジトリに入れない。これは JS でも Python でも同じ原則です。

ファイルなしで試す：対話モード（REPL）

ちょっとした動きを確かめたいだけなのに、毎回ファイルを作るのは面倒です。そういうときは、python3 とだけ打ちます。Python 3.13 での実際の画面はこうです。

$ python3
Python 3.13.12 (main, Feb  4 2026, 09:25:39) [GCC 13.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> city = "東京"
>>> f"{city}は晴れ"
'東京は晴れ'
>>> 1 + 2
3
>>> exit

>>> が出ている状態を、対話モードや REPL（レプル）と呼びます。REPL は Read（読む）・Eval（評価する＝翻訳して実行する）・Print（表示する）・Loop（繰り返す）の頭文字です。

REPL の中でも、起きていることはファイルを実行するときと同じです。1行（または1まとまり）を読み、バイトコードに翻訳し、実行します。違うのは、式の結果の値を自動で表示してくれることです。f"{city}は晴れ" と打っただけで、print しなくても '東京は晴れ' と表示されました。引用符が付いているのは、「これは文字列の値です」という表示だからです。

Python 3.13 からは REPL が新しくなり、色付きの表示、複数行の編集、exit や help を括弧なしで打てる、などの機能が加わりました。JS で node とだけ打つと > が出て試せるのと、全く同じ使い方です。終わるときは exit と打つか、Ctrl + D を押します。

python3 の渡し方は4通り

python3 という役者への台本の渡し方は、4通りあります。

3つ目の -m は、この本で何度も出てきます。-m json.tool は「json.tool という名前のモジュールを探して実行して」という意味で、ファイルの場所は指定しません。たとえば、JSON を見やすく整形できます。

$ echo '{"city":"東京","temp":24}' | python3 -m json.tool --no-ensure-ascii
{
    "city": "東京",
    "temp": 24
}

この json.tool は、Python に最初から入っている標準ライブラリの一部です。「名前で探す」の「どこを探すのか」は第8章で、python3 -m pip のように -m を付けて pip を動かす理由は第2章で説明します。

どの渡し方でも、動いているのは同じ python3 という実行ファイルです。違うのは「何を読ませるか」だけです。

ブラウザの中では、Python は動かない

JS を書いてきた人がよく抱く疑問に、「HTML に <script> で .py を書けないの？」というものがあります。答えは、そのままでは動きません。

理由は、役者のたとえで説明できます。

JS は「ブラウザに最初から役者がいる」言語です。だから Web ページの中で動かせます。Python は「役者を自分で連れてくる」言語で、ブラウザには役者がいません。

例外として、Pyodide というプロジェクトがあります。CPython そのものを WebAssembly（ブラウザで動く機械語のような形式）に変換し、Web ページと一緒にダウンロードさせて動かすものです。つまり「役者ごとページに持ち込む」方法です。面白い技術ですが、読み込むものが大きく、普段の Web 開発で使うものではありません。

Web で Python を使うときの普通の形は、Python はサーバーの上で動かし、ブラウザには結果（HTML や JSON）だけを送るというものです。ブラウザの側は、届いた結果を JS で表示します。tenki でも、第17章で FastAPI を使って、まさにこの形を作ります。

Python が動くのは、python3 が入っている場所だけ

ここまでをまとめると、Python のプログラムが動くのは、python3 という実行ファイルが入っている場所だけです。

どの場所でも、最初に確かめるべきことは同じです。「この場所には、どの python3 が、どこに入っているか」。

これが意外とややこしいのです。1台のパソコンに、最初から入っていた Python、自分で入れた Python、道具が入れた Python が同居していることは珍しくありません。どれが呼ばれるかによって、版も、使えるライブラリも変わります。

さらに、.py ファイルだけを別の場所に運んでも、そこに同じライブラリが入っていなければ動きません。そのため、コードと一緒に「必要なライブラリの一覧」を運び、その場で入れ直すことになります（第13章）。

まずは足元から。次の第2章で、自分のパソコンに入っている python3 を全部見つけ、どれが呼ばれるのかを確かめます。

よくある間違い：3つのエラーは、どの段で止まったか

最初のうちに出会うエラーの多くは、実行の4段のどこで止まったかを考えると、すぐに原因が分かります。

1つ目は、実は Python のエラーではありません。zsh: で始まっているとおり、シェルが出しています。Python はまだ起動すらしていません。

2つ目は、Python は起動したけれど、渡されたファイルを開けなかったというエラーです。python3 は、今いるフォルダ（カレントディレクトリ）を基準に main.py を探します。pwd で今いる場所を、ls でそこにあるファイルを確かめましょう。

3つ目は、REPL の >>> の後ろは「Python のコードを書く場所」なのに、シェルのコマンドを書いてしまったケースです。Python から見ると python3 main.py は、名前が2つ空白で並んでいるだけの、意味の通らない文です。

エラーの文面を「どの段の誰が言っているのか」で読めるようになると、慌てずに済みます。

tenki の第一歩：1ファイルを書いて動かす

では、tenki の最初の版を作りましょう。

$ mkdir tenki
$ cd tenki

tenki フォルダの中に、エディタで main.py を作り、次の3行を書きます。

# main.py
city = "東京"
temp = 24
print(f"{city}：晴れ {temp}度")

保存したら、実行します。

$ python3 main.py
東京：晴れ 24度

これで、tenki の第1版は完成です。フォルダの中はこうなっています。

/Users/you/tenki/
└── main.py

使ったものを確かめておきます。

print は、import しなくても最初から使える組み込み関数です。この「最初から使える名前」と、「import しないと使えない名前」の違いも、第8章で仕組みから見ます。

文法の細かい話は第3章で JS と並べて説明するので、今は「書いて、python3 main.py で動いた」ことだけで十分です。