pythonバージョンの違いや選び方と確認方法を徹底解説！対応状況や切り替え手順もわかるページ

「自分でPython環境をつくるたび、どのバージョンを使えばいいか迷っていませんか？」「アップデートは必要なの？切り替えや管理は難しそう…」そんな悩みを解消したい方へ。Python 3.13は2025年時点で公式サポート対象となり、3.11以降では最大で約2割の速度向上や非推奨機能の削除など実用面で大幅な進化が進んでいます。逆に、2023年10月で完全サポートが終了した2系や古い3.5/3.6系などは、セキュリティリスクやライブラリの非対応で重大なトラブルを招く恐れも。

とはいえプロジェクトや目的によって「安定版」「最新版」「長期サポート版」など、最適な選び方は異なります。Windows・Mac・Linuxいずれの環境でも、バージョンごとの違いや管理ポイントを押さえておけば、開発効率やエラー防止に直結します。

正しいバージョン選択と管理方法を知れば、今後の無駄や損失、想定外のトラブルも未然に回避できます。どのバージョンが現場で選ばれているのか、なぜそれが安定運用につながるのか――本文では全体像と具体手順まで徹底解説します。今の課題を一気に解決したい方は、ぜひ続きをご覧ください。

Pythonバージョンとは何か？基礎知識と重要性の徹底解説

Pythonバージョン体系の詳細と番号の意味

Pythonのバージョンは主に「メジャー」「マイナー」「パッチ」の3つの番号で構成されています。例えば「3.12.2」のような形式です。各番号には以下の役割があります。

この番号体制により、バージョンごとの機能差やリリースの意図が一目でわかりやすくなっています。新機能や重要な修正はマイナー・メジャーで行われ、細かな不具合修正はパッチで対応されます。そのため、Pythonバージョンの把握は実務に直結します。

メジャー・マイナー・パッチの役割と更新規則 – 番号表記が表す意味や更新の基準、頻度を明確に解説する

Pythonは定期的にバージョンアップが行われています。メジャーバージョンの変更は数年に1度で、大規模な仕様変更を反映します。マイナーバージョンは年1回程度、機能追加や安定化を目的にリリース。パッチバージョンは必要に応じて提供されます。

• メジャーバージョン: 例「2.x→3.x」大きな仕様変更

• マイナーバージョン: 例「3.11→3.12」新機能や最適化の追加

• パッチバージョン: 例「3.12.1→3.12.2」バグ修正のみ

プロジェクトの安定運用や依存パッケージとの互換性維持には、バージョン選定が欠かせません。

Python 2系とPython 3系の違いとサポート状況 – 歴史的背景と現在のサポート情報を説明する

かつて標準だったPython 2系はサポートが2020年で完全終了しました。現在はPython 3系がすべての新規開発・運用の基準となっています。Python 2系は一部の古いシステムでは残っていますが、新機能やセキュリティ対応はなく、今後は3系への移行が必須です。

新しいPythonバージョンの知識こそ、今後の安定運用やトラブル防止に直結します。

なぜ正しいバージョン理解がプロジェクト成功に不可欠なのか

セキュリティ・互換性・最新技術活用の視点からの重要ポイント – プロジェクトで適切なバージョン選択がどのような影響をもたらすかを明らかにする

Pythonバージョンの選択は、セキュリティ、動作の安定性、最新機能活用のすべてに影響します。 バージョンが古いと脆弱性リスクが高まり、ライブラリとの互換性の問題も起きやすくなります。逆に最新バージョンを選べば、高速化や便利な新機能による開発効率向上が期待できます。

• 新機能や型ヒントの強化により開発効率が大幅アップ

• サポート期間内のバージョンなら安心して利用可能

• 利用ライブラリやフレームワークとの互換性が長期にわたり維持しやすい

バージョンごとの違いを理解し、プロジェクトに合わせて選ぶことが、安全で快適なPython運用・開発への最短ルートです。

2025年最新版としてPythonバージョンの一覧と特徴・おすすめ選定基準

最新バージョン（例: 3.13など）の主要アップデートとパフォーマンス向上

2025年時点で注目されるPythonの最新バージョンは3.12及び3.13です。新しいバージョンでは、処理速度の向上やバイトコード最適化, 型ヒントの充実など多くのアップデートが実施されています。Python 3.13ではメモリ管理が改良され、従来よりもメモリ消費が抑えられるため、大規模なデータ処理やAI開発プロジェクトでのパフォーマンスが期待できます。また、一部の非推奨機能が削除されコードの安全性・保守性も向上しています。主な変更点を以下にまとめます。

これにより、システム構築やプロジェクトの基盤選定で安定性と開発効率の向上が図れます。

安定版・長期サポート版の選び方と推奨理由の明確化

Pythonのバージョン選定で最も重視されるのは安定性とライブラリ互換性です。開発現場では最新機能に飛びつくのではなく、十分な動作実績ある安定版やLTS（長期サポート）版の利用が推奨されます。個人開発や試験的プロジェクトであれば最新版がおすすめですが、企業や教育機関・大規模プロジェクトでは公式サポートが継続している安定バージョンの選定が安全です。

利用目的別の選択例

• AI開発やWeb開発：主要なライブラリとの互換性が確認できる最新の安定版（3.12系やLTS版）推奨

• 長期運用システムや組織での利用：LTSまたは公式のセキュリティサポートが有効なバージョン

• 学習・検証：最新バージョンや開発版を積極的に利用することで、新機能に触れることができる

この基準に基づき、ライブラリや外部パッケージのサポート状況も必ず確認しましょう。

バージョン対応状況と廃止予定の詳細情報

Pythonでは定期的にサポート終了（EOL）となるバージョンが発表されています。古いバージョンを利用し続けると、脆弱性リスクやライブラリ非対応の問題が発生します。サポート状況や廃止スケジュールを把握し、適切なタイミングでバージョンアップを行うことが重要です。

Pythonのバージョン確認や切り替えは定期的にコマンドで実施し、推奨バージョンへの切り替えをおすすめします。バージョン管理ツール(pyenvなど)を活用して、複数プロジェクト間で効率良く運用しましょう。

Pythonバージョンを確認する方法まとめ【Windows/Mac/Linux/Anaconda対応】

コマンドラインによるバージョン確認手順の具体例

Pythonバージョンを確認するには、端末でコマンドを入力するのが最も確実です。以下のテーブルではWindows、Mac、Linuxの主要な確認方法の違いを比較できます。

一部のPCではpythonとpython3で違うバージョンが起動されるため、両方のコマンドで確認することをおすすめします。

複数のバージョンをインストールしている場合は、バージョン管理ツール（pyenvなど）での切り替えが便利です。この場合はpyenv versionsでインストール済みバージョン一覧も確認できます。コマンドが反応しない場合はインストールやパス設定を見直してください。

Anaconda環境下でのバージョンチェック方法と注意点

Anaconda環境を利用している場合は、専用のコマンドでバージョンを確認できます。仮想環境ごとにPythonのバージョンが異なる場合が多いので、環境アクティベート後にコマンドを実行してください。

ポイント

• 通常のターミナルでバージョン確認しても、Anaconda環境では異なる可能性がある。

• conda list pythonでパッケージとしてインストールされているバージョンも把握できる。

バージョン確認エラー・トラブルの原因と解決策

バージョン確認時に「コマンドが見つかりません」「表示されない」といったエラーが出ることがあります。よくあるエラーの原因と解決策を以下のリストで確認しましょう。

• コマンドが反応しない／表示されない

  • Python本体がインストールされていない
  • 環境変数（PATH）が正しく設定されていない
  • OSによってはpythonとpython3が異なる挙動に

• バージョンが意図しないものになる

  • 複数バージョンがインストールされている
  • バージョン管理ツールで切り替えが反映されていない
  • 仮想環境をアクティベートし忘れている

解決策

• インストール済みか公式サイトやパッケージ管理コマンドから確認

• 環境変数PATHへの設定状況を見直す

• where python（Windows）、which python3（Mac/Linux）で実体をチェック

これらを実践することで、Pythonバージョンの確認・切り替えに関するトラブルを未然に防ぐことができます。正確なバージョン情報を把握し、プロジェクトごとに最適な環境作りを目指しましょう。

Pythonバージョンをアップデート・切り替えする完全ガイド

バージョンアップの重要性と実施のタイミング

Pythonのバージョンアップを怠ると、最新のセキュリティ修正や新機能の利用が阻害され、脆弱性や互換性の問題に直面することがあります。システム開発や学習用途でも、安定した環境で作業を続けるためには、パッチ対応やメジャーアップデートの判断が重要です。以下のタイミングでバージョンアップを意識してください。

• 新しい長期サポート(LTS)バージョンや最新安定版が公開された時

• 利用するパッケージやプロジェクトが新バージョンにのみ対応する場合

• 旧バージョンのEOL(サポート終了)が近づいた時

パッチアップデートはバグや安全性に直結するため迅速な適用を推奨します。メジャーアップデートはプロジェクトとの互換性や依存パッケージへの影響を事前に確認した上で段階的に移行するとよいでしょう。

パッチアップデートとメジャーアップデートの使い分け – トラブル回避や最新機能活用のためのコツを明示する

パッチアップデートはバグ修正やセキュリティ対応が主目的で、互換性問題は少なめです。プロダクション環境はもちろん、日常の学習環境でも小まめな更新を心がけましょう。

メジャーアップデートは新機能追加や仕様変更が多く、互換性が損なわれる場合があります。アプリやスクリプトの動作検証を十分に行い、環境を並行運用しながら安全に切り替えることが大切です。

主なポイントは以下の通りです。

• パッチアップデート： 影響が小さく即時適用を推奨

• メジャーアップデート： 本番環境では十分に動作確認し、徐々に切り替える

Windows/macOS/Linuxでのバージョンアップ方法詳細

Pythonのバージョンアップ方法は、利用しているOSによって異なります。どの環境でも「公式インストーラー」や「パッケージ管理ツール」、pyenvやuvなどのバージョン管理ツールが活用されます。

• 共通： pyenv や uv などのツールを活用すると複数バージョン管理が容易です。

• 最新バージョン確認、バージョンアップ後は必ずpip listで主要パッケージのバージョンも確認を。

環境別の手順と注意点をコマンド例とあわせて詳細に提供する

• Windows: インストーラー実行後、python --versionで反映を確認。 PATH未設定や古いバージョン残存時は再インストール推奨。

• macOS: brew install python@3.xで新バージョン導入可。python3 --versionで確認。

• Linux: Ubuntuならsudo apt update && sudo apt install python3が基本。複数環境運用はpyenv併用が安全。

各OSでPATHやシステム設定の違いによる注意が必要です。特にWindowsは複数バージョンが共存しやすいためコマンド実行パスを慎重に確認しましょう。

多バージョン共存環境の運用と切り替え実践

Pythonの複数バージョン管理にはpyenvが広く利用されています。pyenvを使うことでプロジェクトごとに異なるバージョンを切り替えたり、グローバル設定を制御できます。aliasコマンドと併用することで、用途ごとのエイリアス設定も可能です。

基本的な切り替え手順

1. pyenv install 3.12.1で新バージョンをインストール
2. pyenv global 3.12.1で全体のバージョンを切り替え
3. 必要に応じてpyenv local 3.10.8でプロジェクト固有のバージョン指定
4. pyenv alias mydev 3.12.1でエイリアスを作り、pyenv global mydevのように切り替え

pyenvなら複数のPythonがPC内で共存でき、virtualenvやvenvとの連携もスムーズです。開発現場やテスト時にはかなり重宝します。

pyenvを使った切り替え手順とaliasコマンド活用 – 効率的な切り替え運用法の実例

実際の運用例としては、チームで標準化したバージョンをpyenv globalで統一し、個々のプロジェクトにpyenv localで専用バージョンを設定します。aliasを使うと、各プロジェクトごとにバージョン名管理が容易になり、スクリプトの管理やCI/CD環境でもミス防止に繋がります。

バージョン切り替えができない・失敗した時の具体的解決例

バージョン切り替え時の不具合には複数の要因がありますが、PATHの誤設定やキャッシュの残存、インストール失敗などが主な原因です。

主な解決策：

• システム再起動&ターミナル再起動でPATHを再読み込み

• pyenv rehash やキャッシュクリアコマンドの実行

• 古いバージョンや不要なシンボリックリンクの削除

• Windowsでは「アプリと機能」から該当バージョンを完全アンインストール後再インストール

また、Pythonコマンドが正しく反映されているかwhere python(Windows)やwhich python3(Mac/Linux)で確認するのがトラブル解決の基本です。venvや仮想環境を併用している場合、source venv/bin/activate後に再度バージョンを確認してください。

Pythonバージョンの選び方とプロジェクト適合性の考慮ポイント

Pythonの活用において、バージョン選択は安定した開発や運用に直結する重要なテーマです。業務システムやAI開発、教育用途、趣味のプログラミングなどプロジェクトの性質に合わせて、適したPythonバージョンを見極めることが求められます。また、最適なバージョン選択はトラブル発生のリスクを最小化し、効率的な開発体験にも繋がります。

プロジェクトタイプ別おすすめバージョン解説（業務開発・AI・教育・趣味）

プロジェクトによって最適なバージョンは異なります。以下のテーブルで用途ごとの推奨バージョンを解説します。

特にAIやデータ分析分野では対応ライブラリが3.10以降を要件とするため、プロジェクトの要件（互換性・安定性・新機能）を考慮して選択することが重要です。

互換性・安定性・最新機能のトレードオフ判断を事例を交えて説明する

バージョン選択の際は以下の3点のバランスが問われます。

• 互換性：既存システム・ライブラリがサポートするバージョンか

• 安定性：過去リリースの実績やバグ対応・EOL（サポート終了）状況

• 最新機能：型ヒント拡張や高速化など新しいfeature

【事例】業務システムでは3.11系を選ぶことで安定性を維持しつつ、長期サポートが見込めます。一方、趣味プロジェクトや個人開発では3.12以降の新機能を活用した開発体験が得られます。AI開発では最新のTensorFlowやPyTorchが動作するバージョンを選ぶことが不可欠です。

ライブラリ・フレームワークとの互換性確認方法

バージョンを決定する前に、使用予定のライブラリやフレームワークとの互換性を必ず確認しましょう。以下のポイントを押さえておくと、トラブルの予防に効果的です。

• 公式ドキュメントやリリースノートで対応バージョンを確認する

• pip searchやPyPIでライブラリ情報を確認

• 必要に応じて、仮想環境（venv/conda）で動作検証する

主なPythonライブラリの対応状況（2025年時点）

プロジェクトで複数のライブラリを使う場合は、全ての依存パッケージの対応バージョンを相互に確認し、最新版を追いかける際も慎重に対応しましょう。

主要ライブラリ対応状況や互換性問題を未然に防ぐ注意点を解説する

• 仮想環境を活用…目的別に環境を作れば他プロジェクトへの影響を抑えられます

• Pythonバージョンを先に決めず、依存パッケージの実績を調査

• パッケージ管理ツール（pip/conda/uvなど）でインストール可能か都度確認

• 新機能利用時はリリースから一定期間経過したバージョンを推奨

これにより、「インストールできない」「動作しない」といったトラブルを未然に防げます。

バージョン選択失敗によるトラブル事例と回避法

バージョン選びを誤ると、以下のような問題が起こりやすくなります。

• 主要ライブラリが未対応でインストールできない

• 既存プロジェクトが動かなくなる

• セキュリティホールや不具合が発生する

• Pythonコマンドの競合やバージョン表示エラー

【代表的トラブル例と対策】

事前の情報収集とテストを必ず実施し、問題が発生した際はすぐに公式ドキュメントやコミュニティでの解決策を調べ、適切なバージョン管理ツールを活用しましょう。

仮想環境とPythonバージョン管理：最新ツールと実務的運用法

仮想環境の基本と利点（venv, conda, Dockerを比較）

Pythonプロジェクトでは仮想環境の活用が欠かせません。プロジェクトごとに異なるPythonバージョンやパッケージを安全に使い分けるため、適切な環境分離が必要です。venvは標準機能として手軽に導入でき、多くのケースで基本となります。condaは科学技術計算やAI開発で人気が高く、Python以外の依存環境も一括管理できます。DockerはOSごと分離できるため、開発から本番まで完全に一貫した実行環境を提供します。

仮想環境はパッケージ衝突やPythonバージョン不一致によるトラブルを防止し、プロジェクトの品質と保守性を高めます。

最新ツール「uv」などによる環境構築の効率化

Python環境の構築効率化には最新ツールの導入が効果的です。注目のuvはRust製で従来のpipやvenvよりも圧倒的に高速な環境構築を実現します。バージョン確認や管理も容易で、プロジェクトごとに瞬時にPythonバージョンを切り替えることが可能です。uvはコマンド一発で仮想環境の作成から依存パッケージのインストールまで自動化できるため、開発効率が大幅に向上します。

uvの活用で「python バージョン確認」「バージョン最新にする」「環境構築の高速化」がまとめて実現でき、エンジニアの作業ストレスを劇的に削減します。

複数バージョン管理時のPATH問題・依存トラブル回避策

複数のPythonバージョンを扱う際にはPATH設定のミスによるバージョン誤認やコマンドの競合、依存パッケージの混乱が発生しがちです。特にWindowsやmacOSではシステムに標準搭載のPythonとユーザーが導入したPythonの競合がよくあるトラブルです。

■トラブルを未然に防ぐ3つのコツ

• 仮想環境をプロジェクト単位で必ず作成しアクティブにする

• PATHの優先順位を確認し、必要なら修正やalias設定を行う

• uvやpyenv等のツールを組み合わせ、複数バージョン管理を一元化する

こうした対策で「python バージョン確認 コマンド」による混乱や依存トラブルに悩まず、安定し安全な開発環境を維持できます。

深掘り解説：Pythonバージョン管理の運用問題と実践的対応策

典型的なバージョン競合・環境トラブルの原因解析

Pythonのバージョン管理では、システムPythonとユーザー管理のPythonが競合するケースが頻発します。とくにWindowsやmacOS、Linuxでは環境によってインストールパスやデフォルトのバージョン指定が異なるため、PATH設定のミスが多くのトラブルの原因となります。

代表的な例を下記にまとめます。

python バージョン確認コマンドを使い常にどのバージョンが有効かチェックしましょう。特定環境ではpython --versionやpython3 --versionの出力が異なる場合があり、これもトラブル原因となります。

効率的なバージョン更新管理フローの作り方

Pythonバージョンを安全に運用するためには、定期的なアップデートと動作検証が重要です。効率的な管理の流れを押さえることで、セキュリティリスクや不具合発生を最小限にできます。

運用フロー例:

1. 情報収集
   • 公式サイトやコミュニティで最新バージョンやサポート状況を定期的に確認
2. テスト環境でバージョンアップ
   • いきなり本番環境ではなく、テスト用仮想環境を作成し動作確認
3. 依存パッケージの対応状況確認
   • 使用中のライブラリ・フレームワークが新バージョンで動作するかチェック
4. 本番環境に反映
   • 正常を確認後、バックアップを取ってから本番環境へ反映
5. 定期的な見直し
   • 半年〜1年周期を目安にバージョン管理・運用状況を見直す

これらのフローをチーム内で標準化し、ドキュメント化すると人的ミスの防止や引き継ぎもスムーズに進みます。

大規模プロジェクトやチーム開発におけるバージョン統一の重要性

大規模なシステム開発やチームプロジェクトでは各メンバーのPythonバージョン統一が不可欠です。バージョンが揃っていないと、開発したコードが「自分の環境で動作しても他の人や本番で動かない」リスクがあります。

統一管理に効果的な方法:

• プロジェクトのルートディレクトリに.python-versionファイルやpyproject.tomlを設置

• バージョン管理ツール（pyenv、Rye、uvなど）を使って各開発者の環境を揃える

• セットアップ手順をREADMEなどで明記し、新規メンバーへの説明を自動化

また下記のようなルールを決めておくことでトラブルを予防できます。

• 推奨バージョンの明示

• 新バージョン移行期間を設けて余裕を持って切り替え

• 複数プロジェクトのバージョン混在を避けるため仮想環境とバージョン指定は徹底

一度の設定で、全員が同じPythonバージョン・パッケージ環境での開発が可能となり、コードやビルドの再現性も高まります。

実例紹介：Pythonバージョン選択と管理の成功・失敗ケーススタディ

代表的なトラブル事例とその具体的解決法

Pythonバージョンに関連する代表的なトラブルとして、プロジェクト開発の途中で互換性の問題が発生するケースが後を絶ちません。たとえば、異なるPythonバージョン間での文法や標準ライブラリの違いによって、過去に動作していたコードがエラーになる事例が多く見受けられます。特に、Python3.10以前で開発されたプロジェクトを3.12などにアップデートした際、パターンマッチングや型ヒント関連の実装に変更があり、動作しなくなった例があります。

このような状況に遭遇した場合、まず下記の流れで解決を図ることが有効です。

1. pyenvなどのバージョン管理ツールで複数バージョン環境を切り替えられるように準備
2. 問題の生じたバージョンでコードを実行し、エラーメッセージで原因を特定
3. 必要に応じてrequirements.txtやpyproject.tomlのバージョン記述を見直し、適切なバージョンを指定

これにより、プロジェクトごとに最適なPythonバージョンを使い分け、互換性問題を効率的に回避できます。

生産性・セキュリティ・コスト面でのバージョン最適化の効果検証

企業や現場でPythonのバージョン管理を徹底した事例では、開発効率やセキュリティ面の向上が顕著に表れています。特に最新のLTS（長期サポート）版を利用することで、性能改善・脆弱性修正・新機能追加の恩恵を受けやすく、プロジェクト全体の保守コストも低減されます。

下記のテーブルは、バージョン選択により得られる主な効果をまとめたものです。

また、バージョンアップのタイミングをプロジェクト初期に統一しておくことで、メンバー間の認識のズレや環境依存のエラーが減り、結果としてチームのトータルコスト削減に直結します。

現場で活かせる運用ノウハウ・注意点まとめ

日常運用で意識したいポイントは、プロジェクトごとのpythonバージョン明記・バージョン管理ツールの定着・定期的なバージョン確認とアップデートです。特に以下の点を徹底することで、トラブルや非効率な作業を最小限に抑えることができます。

• pyenvやvenvなどを使い、仮想環境でそれぞれのバージョンを分離管理すること

• コマンドラインでpython --versionやpyenv versionsを定期確認

• サポート期限が切れたバージョンは速やかにアップデート

• サードパーティライブラリの対応状況も事前にリサーチし、互換性を保つ

管理担当者は、現場全体で共通のルールやドキュメントを整備するとともに、バージョン混在による予期せぬ不具合や依存トラブルを未然に防ぐことが重要です。しっかりとした運用フローがあれば、Pythonバージョン関連のリスクを大きく低減できます。

関連よくある質問（FAQ）・トラブルシューティング集

バージョン確認や切り替えに関する典型的質問例

日常的な疑問や困りごとに対する具体的な対応策を実用例として紹介する

Pythonのバージョン確認や切り替えに関する質問は非常に多く、各OSごとに方法が異なります。以下のテーブルに主要な操作例をまとめています。

主なポイント

• python –versionコマンドで現在のバージョン番号をすぐに確認できます。

• pyenvなどのバージョン管理ツールを使えば、複数のバージョンを安全に切り替え可能です。

• コマンドが「表示されない」場合はインストール経路や環境変数設定を見直してください。

バージョンアップや管理時の疑問点解消

管理やアップデート時によくある不安や勘違いの解消ポイントをわかりやすくまとめる

Pythonのバージョンアップは、互換性やプロジェクトへの影響が気になる点です。以下の注意点を押さえておくと安心です。

• バージョンアップ前にプロジェクトのバックアップを作成します。

• pipやパッケージの依存関係が変わる場合があるため、requirements.txtの確認を忘れずに。

• 最新のPythonバージョン（2025年時点では3.12～3.13が活発）でも、安定版利用が推奨されます。

• pipのアップグレードはpython -m pip install –upgrade pipで行えます。

• バージョンが表示されない場合は、古いコマンドやPATHの重複設定が原因のことが多く、その場合はインストール先パスやシステム設定を見直しましょう。

仮想環境・ツール導入時の困りごと対応策

仮想環境設定や新ツール導入時の典型的な悩みと回避策に焦点を当てる

プロジェクトごとに異なるバージョンを使いたい時や、最新の開発手法を取り入れたい場面では仮想環境や専用ツールが役立ちます。ただ、セットアップ時にありがちなトラブルもあります。

• venvで仮想環境が作成できない場合、インストールされているPythonバージョンとコマンド（python, python3）に注意してください。

• pyenvやuvによるバージョン管理は、複数バージョンやプロジェクトごとの切り替えにも最適です。

• 仮想環境で動作しないパッケージは、pip installで再インストールすることで解決します。

• Windowsではpythonだけで反応しない時、python3やpyを試すのがおすすめです。

• 新しいツール（uv, Ryeなど）は、公式ドキュメントで対応バージョンやインストール方法を必ず確認してください。

上記の対応を押さえることで、Pythonのバージョン管理やアップデート時のトラブルを効果的に回避できます。