今日の学習まとめ

🧭 今日学んだことの全体像

主に Python 開発環境の構築 と
pandas を使ったデータ処理の入門 を行った。

Mac を使って WSL(Ubuntu) の開発に備えるための基礎となる
pyenv と venv の理解が大きく進んだ。

1. Homebrew のインストールと意味

✔ 実行したコマンド

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

✔ 何をしているか？

curl でインターネット上のインストールスクリプトを取得\
その中身を bash -c で実行\
Homebrew（macOS 用パッケージ管理ツール）を導入

→ Linux(Ubuntu) の apt に近い役割。

2. pyenv の設定と役割

✔ pyenv の目的

Python 本体のバージョン管理
（例：3.9、3.10、3.11 を切り替える）

✔ `.zshrc` に追加した内容

export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"

✔ これが意味すること

pyenv はどこにインストールされているか\
コマンド検索 PATH に pyenv を追加\
シェル起動時に pyenv を自動的に有効化

3. venv の理解と使い方

✔ venv の役割

プロジェクトごとに独立した「仮想環境」を作る\
ライブラリ（pandas, numpy など）をプロジェクトごとに分離できる

✔ 実行コマンド

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

✔ `.venv` がアクティブな時の意味

Python / pip の実体が .venv 配下になる\
pip install はすべてプロジェクト専用となる\
他のプロジェクトを汚さない

✔ venv が必要な場面

Python 実行 ✔
pip install ✔
pandas 使用 ✔
mkdir / ls / echo など OS のファイル操作 ✘

4. pandas と numpy のインストール

pip install pandas
pip install numpy

→ これらは 必ず（.venv）アクティブ時に実行。

5. CSV を作って pandas で読み込む流れ

✔ CSV 作成（これは venv 不要）

mkdir -p data
echo "name,age,sales" > data/sales.csv
echo "Alice,30,120" >> data/sales.csv
echo "Bob,25,90" >> data/sales.csv
echo "Alice,31,200" >> data/sales.csv
echo "Charlie,29,300" >> data/sales.csv

✔ pandas 読み込み（これは venv 必須）

import pandas as pd
df = pd.read_csv("data/sales.csv")

✔ 基本集計

df["sales"].sum()
df["sales"].mean()
df.groupby("name")["sales"].sum()
df.groupby("name")["sales"].mean()

6. `exit` と `deactivate` の違い

✔ deactivate

.venv を無効化するだけ\
シェルはそのまま残る

✔ exit

シェル自体を終了する\
ターミナルが終了ログを出すだけ（壊れてはいない）

🏁 今日のまとめ

MacでもWSLの前準備として十分な学習ができた\
pyenv（Python 本体）と venv（プロジェクト専用環境）の違いを理解\
"pip install は必ず (.venv) の中で" という実務の鉄則を習得\
CSV → pandas の基本データ処理を実行できた\
exit / deactivate の違いを正確に理解した

明日以降、\

.py ファイル化\
複雑な pandas 操作\
Git\
SQL
などChatGPTと対話しながら進める