venvとrequirements.txtでいつでも動くPython環境を作る

# app.py
import streamlit as st
import pandas as pd

st.title("データ分析アプリ")
df = pd.read_csv("data.csv")
st.dataframe(df, use_container_width=True)  # ← ここが問題の箇所

# 数ヶ月前に書いたコード
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"名前": ["田中", "佐藤", "鈴木"]})
new_row = {"名前": "高橋"}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)  # ← この書き方が古くなった

# これだけで、あなたと全く同じ環境が作れる！
pip install -r requirements.txt

# プロジェクトフォルダを作成
mkdir my_ai_app
cd my_ai_app

# 仮想環境を作成
python -m venv venv

my_ai_app/
└── venv/          # ← 仮想環境フォルダ（新しく作られた！）
    ├── bin/       # 実行ファイル（Mac/Linux）
    ├── Scripts/   # 実行ファイル（Windows）
    ├── lib/       # ライブラリ保存場所
    └── ...        # その他の設定ファイル

# Mac/Linux の場合
source venv/bin/activate

# Windows の場合
venv\Scripts\activate

# 仮想環境内でライブラリをインストール
(venv) $ pip install streamlit==1.48.0
(venv) $ pip install openai==1.57.0
(venv) $ pip install pandas==2.1.0

# app.py
import streamlit as st
import pandas as pd

st.title("私の素晴らしいアプリ 🚀")
st.write("venvで作った安全な環境で動いています！")

df = pd.DataFrame({
    "項目": ["Python", "Streamlit", "venv"],
    "習得度": [80, 70, 100]
})
st.dataframe(df)

# アプリを実行
(venv) $ streamlit run app.py

# 仮想環境を無効化
(venv) $ deactivate

# 通常の状態に戻る
$

# 仮想環境を有効化してから
(venv) $ pip freeze > requirements.txt

# requirements.txt（自動生成された内容）
streamlit==1.48.0
openai==1.57.0
pandas==2.1.0
numpy==1.24.0
altair==4.2.2
click==8.1.3
protobuf==4.23.4
# ... その他の依存関係

# requirements.txt（手動作成）
streamlit==1.48.0
openai==1.57.0
pandas==2.1.0

# 友達のパソコンで
# 1. プロジェクトをダウンロード
git clone https://github.com/yourname/awesome-project.git
cd awesome-project

# 2. 仮想環境作成・有効化
python -m venv venv
source venv/bin/activate

# 3. requirements.txtから一括インストール
(venv) $ pip install -r requirements.txt

# 4. 完了！すぐに実行可能
(venv) $ streamlit run app.py

# 1. プロジェクト準備
mkdir chat_app
cd chat_app

# 2. 仮想環境作成・有効化
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# 3. 基本的なライブラリをインストール
(venv) $ pip install streamlit==1.48.0
(venv) $ pip install openai==1.57.0

# 4. requirements.txt作成
(venv) $ pip freeze > requirements.txt

# 5. コードを作成
(venv) $ nano main.py

# 1. プロジェクトフォルダに移動
cd my_project

# 2. 仮想環境有効化（重要！）
source venv/bin/activate

# 3. 開発作業
(venv) $ streamlit run app.py

# 4. 新しいライブラリが必要になった場合
(venv) $ pip install requests==2.31.0
(venv) $ pip freeze > requirements.txt  # 忘れずに更新！

# 5. 作業終了
(venv) $ deactivate

# 1. プロジェクトをダウンロード
git clone https://github.com/awesome-user/cool-project.git
cd cool-project

# 2. 仮想環境作成・有効化
python -m venv venv
source venv/bin/activate

# 3. requirements.txtから環境復元
(venv) $ pip install -r requirements.txt

# 4. 即座に実行可能！
(venv) $ streamlit run app.py

# 仮想環境を有効化してから実行
source venv/bin/activate
(venv) $ streamlit run app.py

# 方法1：古いバージョンに固定
echo "pandas==1.5.3" >> requirements.txt
pip install -r requirements.txt

# 方法2：新しい書き方に変更
# 古い書き方：df.append(new_row, ignore_index=True)
# 新しい書き方：pd.concat([df, pd.DataFrame([new_row])], ignore_index=True)

# Python経由でvenvを実行
python -m venv venv

# PowerShellで有効化
venv\Scripts\Activate.ps1

# 権限エラーが出る場合
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

# python -m pip を使用
python -m pip install streamlit

# または、python3で試す
python3 -m pip install streamlit

my_ai_project/
├── venv/                 # 仮想環境（.gitignoreに追加）
├── requirements.txt      # ライブラリ一覧
├── .gitignore           # Git除外設定
├── README.md            # プロジェクト説明
├── main.py              # メインコード
├── utils/               # ユーティリティ関数
│   └── helpers.py
├── data/                # データファイル
│   └── sample.csv
└── tests/               # テストファイル（将来的に）
    └── test_main.py

# .gitignore
venv/          # 仮想環境は共有しない
__pycache__/   # Pythonキャッシュ
*.pyc          # コンパイル済みファイル
.env           # 環境変数ファイル（APIキーなど）
.DS_Store      # macOSファイル
*.log          # ログファイル
.vscode/       # エディタ設定（個人設定）

# My AI App

StreamlitとOpenAIを使った素晴らしいAIアプリです。

## セットアップ


```bash
# 仮想環境作成・有効化
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# ライブラリインストール
pip install -r requirements.txt

# 実行
streamlit run main.py

このように、**誰でも簡単に始められる**説明を書いておくと、チーム開発や将来の自分にとって非常に有用です。

## **チーム開発での運用：みんなで使う時のコツ**

### **環境の統一**


```bash
# チーム全員で同じPythonバージョンを使用
python --version  # Python 3.12.0

# .python-versionファイルで明示
echo "3.12.0" > .python-version

# requirements-dev.txt（開発用）
streamlit==1.48.0
openai==1.57.0
pytest==7.4.0     # テスト用
black==23.7.0      # コード整形
flake8==6.0.0      # リンター

# requirements.txt（本番用）
streamlit==1.48.0
openai==1.57.0

# 開発環境セットアップ
pip install -r requirements-dev.txt

# 本番環境デプロイ
pip install -r requirements.txt

# 方法1：古いバージョンに固定
echo "streamlit==0.89.0" > requirements.txt
pip install -r requirements.txt

# 方法2：コードを新しい書き方に変更
# 古い：st.beta_columns(2)
# 新しい：st.columns(2)

# あなたがやること
pip freeze > requirements.txt
git add requirements.txt
git commit -m "Add requirements.txt"

# 友達がやること
git clone your-project
cd your-project
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
streamlit run app.py  # 完璧に動く！

# 仮想環境を作り直し
deactivate
rm -rf venv
python -m venv venv
source venv/bin/activate

# requirements.txtから復元
pip install -r requirements.txt

mkdir project && cd project
python -m venv venv
source venv/bin/activate

pip install new-library
pip freeze > requirements.txt

python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt