インストール

1-1. Windows

python -V
Python 3.10.11

AnacondaでPythonを導入した方は、「conda」の方がメリットがあります。
https://www.anaconda.com/download
なぜ conda を薦めるかというと、

仮想環境を管理しやすい
仮想環境が使いやすい
Jupyter Notebook用仮想環境も作成可能
OSに関係なく使い方は一緒
関連ライブラリも一緒にダウンロード可能
Pythonのバージョン指定が簡単に設定できる
違う仮想環境に直ぐに変えられる

virtualenvは、サードパーティ製の Pythonライブラリ。Pythonには標準搭載されていなく、別途

pip install virtualenv

pythonに標準搭載された仮想環境のプログラム。

python -m venv ○○

作成する仮想環境名： env_py

Windows.

仮想環境の構築
> python -m venv env_py

仮想環境の開始
> env_py¥Scripts¥activate

仮想環境の終了
> deactivate

MAC.

仮想環境の構築
> python -m venv env_py

仮想環境の開始
> source env_py/bin/activate

仮想環境の終了
> deactivate

作成する仮想環境名： env_py

Pythonのプロジェクトで必要なライブラリは、requirements.txt にまとめておくと管理しやすい。
GitHubで公開されている Pythonプロジェクトの多くは requirements.txt で必要なライブラリを管理しているようです。

requirements.txt の作成は、仮想環境のコマンドを使用するのですが、各仮想環境で作成と読み込み方が違います。参考まで

ファイルの...	種類	コード
作成	conda	`conda list --export > requirements.txt`
	virtualenv	`pip freeze > requirements.txt`
	venv	`pip freeze > requirements.txt`
インストール	conda	`conda install --yes --file requirements.txt`
	virtualenv	`pip install -r requirements.txt`
	venv	`pip install -r requirements.txt`

Pythonの標準ライブラリには、例えば以下のようなものがあります

math：数学関数を提供するモジュール
os：ファイルやディレクトリの操作を提供するモジュール
datetime：日付や時間の処理を提供するモジュール
random：ランダムな数値やシーケンスを生成するモジュール

また、Pythonの外部ライブラリとしては、例えば以下のようなものがあります

NumPy：科学技術計算を行うためのライブラリ
Pandas：データ処理や分析を行うためのライブラリ
Matplotlib：グラフやチャートを作成するためのライブラリ
SciPy：数学、科学、工学のための数値解析機能
Scikit-learn：機械学習のためのライブラリ