Add guide for using Google Colab

This document provides a comprehensive guide on using Google Colab for executing Python code in a browser environment. It covers the purpose of the page, how to create and run notebooks, manage packages, and utilize Google Drive.

Author: sudayuga

docs/interface-colab.md

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+# Google Colab の使い方
+
+## 1. このページの目的
+
+このページでは，Google Colab を使ってブラウザ上で Python を実行する方法をまとめる．
+
+Google Colab は，ローカルに Python 環境を作らなくても使えるノートブック型の実行環境である．
+ただし，コードは自分のPCではなく，基本的には Google 側のランタイム上で実行される．
+そのため，ローカルの `venv`，Poetry，`conda` 環境をそのまま使うわけではない．
+
+## 2. Google Colab とは
+
+Google Colab は，ブラウザ上で Jupyter Notebook 形式のファイルを作成・実行できるサービスである．
+Python コードをセル単位で実行でき，出力として表・図・グラフなどをその場で確認できる．
+Markdown を使って文章や数式を書くこともできる．
+
+Colab は次のような場合に便利である．
+
+- ローカル環境を作らずに Python を試したい
+- 短いコードをすぐに実行したい
+- Notebook を共有したい
+- Google Drive 上のファイルを使いたい
+- GPU や TPU を使った計算を試したい
+
+一方で，ローカル環境の代わりとして完全に同じように使えるわけではない．
+ランタイムは一時的な実行環境なので，必要なパッケージやファイルは適宜準備し直す必要がある．
+
+## 3. Notebook を作成する
+
+Colab を使い始めるには，次の手順を行う．
+
+1. ブラウザで Google Colab を開く
+2. Google アカウントでログインする
+3. 新しい Notebook を作成する
+4. コードセルに Python コードを書く
+5. セルを実行する
+
+Notebook ファイルの拡張子は `.ipynb` である．
+これは Jupyter Notebook と同じ形式である．
+
+## 4. セルを実行する
+
+Colab では，コードをセル単位で実行する．
+コードセルに Python コードを書き，左側の実行ボタンを押すか，`Shift + Enter` を押すとセルが実行される．
+
+例:
+
+```python
+print("Hello, world!")
+```
+
+実行すると，セルの下に次のように表示される．
+
+```text
+Hello, world!
+```
+
+## 5. セルを追加する
+
+Colab では，コードセルとテキストセルを追加できる．
+
+* `+ Code`: Python コードを書くセルを追加する
+* `+ Text`: Markdown で文章を書くセルを追加する
+
+テキストセルでは，説明文や数式を書くことができる．
+
+例:
+
+```markdown
+# 見出し
+
+これは説明文である．
+
+数式も書ける：
+
+$$
+y = ax + b
+$$
+```
+
+## 6. パッケージをインストールする
+
+Colab のランタイムには，よく使われるパッケージが最初から入っていることがある．
+ただし，必要なパッケージが入っていない場合は，Notebook のセル内で `pip` を使ってインストールできる．
+
+例:
+
+```python
+!pip install quantecon
+```
+
+`!` を付けると，Python コードではなくシェルコマンドとして実行される．
+
+ただし，Colab のランタイムは一時的な実行環境である．
+ランタイムが切断されたりリセットされたりすると，追加でインストールしたパッケージは消えることがある．
+毎回必要なパッケージは，Notebook の最初の方にインストール用セルをまとめておくとよい．
+
+例:
+
+```python
+!pip install quantecon
+!pip install interpolation
+```
+
+## 7. ファイルを扱う
+
+Colab 上で作成した一時ファイルは，ランタイムが終了すると消えることがある．
+保存しておきたいファイルは，Google Drive に置くか，ローカルにダウンロードする．
+
+左側のファイルアイコンから，ファイルをアップロードしたり，作成されたファイルを確認したりできる．
+
+## 8. Google Drive を使う
+
+Google Drive のファイルを Colab から使いたい場合は，Drive をマウントする．
+Notebook のセルで次を実行する．
+
+```python
+from google.colab import drive
+drive.mount('/content/drive')
+```
+
+実行すると，Google アカウントへのアクセス許可が求められる．
+許可すると，Google Drive のファイルを Colab から読み書きできるようになる．
+
+Drive 内のファイルは，通常次のようなパスから参照できる．
+
+```text
+/content/drive/MyDrive/
+```
+
+## 9. ローカル環境との違い
+
+Colab は，ローカルの Python 環境とは別物である．
+
+たとえば，ローカルで `venv`，Poetry，`conda` を使っていても，Colab の通常のランタイムはそれらの環境を直接使わない．
+そのため，ローカルで入れたパッケージを Colab で使いたい場合は，Colab 側でもインストールする必要がある．
+
+また，Colab のランタイムは一時的であり，永続的な作業場所ではない．
+Notebook 自体は保存されても，ランタイム内の一時ファイルや追加インストールしたパッケージは残らない場合がある．
+
+## 10. Jupyter / VS Code との使い分け
+
+Jupyter，Colab，VS Code は，どれも Python を実行できるが，役割が少し異なる．
+
+* Colab: ローカル環境を作らず，ブラウザだけですぐに実行したい場合に便利
+* Jupyter: 自分のPC上の Python 環境で Notebook を使いたい場合に便利
+* VS Code: 複数ファイルの開発や Git と組み合わせた作業に便利
+
+学習や短い実験には Colab が使いやすい．
+一方で，長期的なプロジェクトや再現性を重視する作業では，ローカル環境を整えて VS Code や Jupyter を使う方が管理しやすい．
+
+## GPUを利用する
+
+Google Colab を使うことで簡単にGPUを利用した処理を行える．
+詳しくは [Quantitative Economics with JAX](https://jax.quantecon.org/intro.html) を参照のこと．
+この一連の QuantEcon Lectures は JAX を利用した経済分析の講義を提供している．