【#環境構築03】研究用 Python 開発環境を Poetry + pyenv + VSCode + Jupyter で整える！

🧪 研究用 Python 開発環境を Poetry + pyenv + VSCode + Jupyter で整える！

研究や個人開発プロジェクトを進める際に、仮想環境・依存管理・Jupyter 実行環境がキレイに整った状態で始めたいこと、ありますよね？

この記事では ~/workspace/research/ に、Poetry + pyenv + VSCode + Jupyter Notebook を使って快適な Python 環境を構築するステップを丁寧に解説します！

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✅ ゴール

• ~/workspace/research/ にプロジェクトを作成
• Python 仮想環境を分離構築（Poetry + pyenv）
• VSCode や Jupyter Notebook で .ipynb を実行できる状態にする

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🧭 ステップバイステップ

① フォルダ作成 & 移動

mkdir -p ~/workspace/research
cd ~/workspace/research

② Python バージョンの固定（例：3.12.2）

pyenv install 3.12.2        # まだ入れていない場合のみ
pyenv local 3.12.2          # プロジェクト専用バージョンに固定

.python-version が作成され、VSCode でも自動認識されます。

③ .venv をプロジェクト直下に作る設定（任意だけどおすすめ）

poetry config virtualenvs.in-project true

.venv/ が research/ に作成され、VSCode や Jupyter との連携がスムーズになります ✅

④ Poetry で初期化

poetry init -n    # 対話なしで pyproject.toml を作成

⑤ 依存ライブラリを追加（例：Jupyter, NumPy など）

poetry add jupyter numpy pandas matplotlib seaborn

⑥ 仮想環境に入る

poetry shell
# または
poetry env activate

⑦ Jupyter カーネルに登録（VSCodeやブラウザから選べるようにする）

python -m ipykernel install --user --name=research --display-name "Python (research)"

⑧ VSCode を起動して Notebook を使う

code .

1. .ipynb ファイルを新規作成 or 開く
2. 右上の「カーネルを選択」→ Python (research) を選択
3. Shift + Enter でセルを実行 ✅

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🎯 完了！

これで次の 3 つがすべて整いました：

• ✅ プロジェクト専用の仮想環境（.venv）
• ✅ Jupyter Notebook の動作環境
• ✅ 安定した依存管理（pyproject.toml + poetry.lock）

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✅ 次からやること（再開時）

cd ~/workspace/research
poetry env activate       # または poetry shell
code .                    # VSCode を開く
# または
jupyter notebook          # ブラウザで起動

🎁 「clone → poetry install → poetry env activate」で、どの環境でもすぐ再現できます！