この資料は，ゼミで使う Python・Julia・Git などの作業環境を整えるための案内である．ただし，Python の環境設定には複数の方法があり，最初から一つに決めて読むよりも，まず各方法の役割の違いを理解してから選ぶ方がわかりやすい．VS Code は venv，Poetry，conda など複数の環境を扱うことができる．
この資料では，Python の設定を次の二つに分けて考える．
第一に，Python 本体やライブラリをどう管理するかである．
第二に，どの画面でコードを書くか・実行するかである．
前者は venv，Poetry，conda などの違いに対応し，後者は VS Code，Jupyter Notebook，Google Colab などの違いに対応する．Jupyter はローカル環境の上で使うノートブック環境であり，Colab はセットアップ不要のホスト型 Jupyter Notebook サービスである．
以降では，まずそれぞれの方法の位置づけを簡単に整理し，そのあと個別の手順を説明する．ここではまだ，どの方法を採用するかを前提にしない．
venv は Python 標準の仮想環境機能であり，軽量で基本的な方法である．ベースとなる Python の上に，プロジェクトごとに分離された環境を作る．
Poetry は，仮想環境そのものに加えて，依存関係やプロジェクト設定も管理するための道具である．仮想環境は既定ではキャッシュ領域に作られるが，設定によりプロジェクト直下の .venv として管理することもできる．
conda は，Python のライブラリだけでなく，環境全体をまとめて管理する方法である．環境の作成・切替・書き出しができ，Python の版も環境ごとに分けられる．
要するに，venv は最も基本的な仮想環境，Poetry は依存関係管理を強めた方法，conda は環境管理をより広くまとめて行う方法，と考えるとよい．
VS Code はエディタであり，選んだ Python 環境を使って編集・実行・デバッグを行うための入口である．環境そのものを作る方法ではなく，venv，Poetry，conda などで作った環境を切り替えて使う場所だと考えるとよい．
Jupyter Notebook / JupyterLab は，ブラウザ上でコード・出力・説明文をまとめて扱うためのノートブック型インターフェースである．これは Python 環境の代わりではなく，ローカルに用意した Python 環境の上で使う実行画面である．
Google Colab は，ブラウザだけで使えるホスト型の Jupyter Notebook サービスである．ローカル環境の準備なしに始められる点が利点だが，コードは Google 側の仮想マシンで実行されるため，ローカルの環境管理とは別物である．
したがって，最初に考えるべきことは二つある．
一つは，Python 環境をどの方法で管理するかである．
もう一つは，どのインターフェースで作業するかである．
たとえば，venv で作った環境を VS Code で使ってもよいし，Poetry で管理した環境を Jupyter から使ってもよい．また，Colab を使う場合は，ローカル環境を使わずに始めることもできる．
ここまでで，Python 環境管理の方法と，作業インターフェースの違いを簡単に整理した． 以降の具体的な設定手順は，方法ごとに別ページに分けてある． 自分が使いたい方法だけを選んで読めばよい．
Python を使う場合は，まず 環境管理の方法 を一つ選び，必要に応じて インターフェース のページを読むこと． 大学のコンピュータを使う場合は，通常の手順に加えて専用ページも確認すること．
環境管理の方法によらず，最初に行う共通準備をまとめる． Mac の初期設定，VS Code の導入などはここで確認する．
Python の環境管理には複数の流儀がある． 以下のうち，自分に合うものを一つ選んで読むこと．
Python 標準の仮想環境を使うもっとも基本的な方法である． 軽量で構造が単純なので，仕組みを理解しやすい．
仮想環境に加えて，依存関係やプロジェクト設定もまとめて管理する方法である． 再現性を重視したい場合に向いている．
環境全体をまとめて管理する方法である．
すでに conda を使っている人や，conda 前提の環境に合わせたい場合はこちらを使う．
Python 環境を用意したあと，どの画面でコードを書くか・実行するかを選ぶ． VS Code は通常の開発向け，Jupyter Notebook はノートブック形式の作業向け，Google Colab はブラウザだけで始めたい場合に向いている．
大学のコンピュータでは，権限や既存設定の都合で，自分のコンピュータと同じ手順がそのまま使えないことがある． 大学の計算機環境で作業する人は，このページも確認すること．
バージョン管理と共同作業のために Git と GitHub を使う． 初めて使う人は，まず GitHub アカウントを作成し，そのあと Git の基本操作を確認すること．
Julia を使う場合の導入手順，パッケージ管理，Jupyter との連携については別ページにまとめる．