【Python】Visual Studio Code(VS Code)での始め方や実行方法

【Python】Visual Studio Code(VS Code)での始め方や実行方法

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Visual Studio Code(VS Code)でPythonの始め方

Visual Studio Code(VS Code)はMicrosoftが開発した無料のコードエディタです。VS CodeでPythonを扱うには、PythonのインストールとPythonの拡張機能のセットアップをする必要があります。

まず始めにVS Codeを起動して、左側のアクティビティバーから拡張機能アイコンをクリックし、検索ボックスに「Python」と入力して表示されるMicrosoft公式のPython拡張機能を導入します。この拡張機能を導入する事によって、以下の機能が利用できるようになります。

  • コード補完
  • デバッグ
  • リンティング

Python拡張機能をインストールした後、新しいファイルを作成し拡張子を「.py」として保存すると、Pythonコードの記述を始められます。ファイルを保存すると、VS Codeは自動的にPythonの言語機能を有効にし、構文ハイライトやインテリセンスなどを提供します。

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VSCodeでPythonのコードを実行する方法

VS CodeでPythonのコードを実行するには、以下のいずれかの方法があります。

  • エディタ右上にある「実行」ボタンをクリックする
  • ショートカットキー「F5」を押す

上記の方法で実行することによって、開いているPythonファイルが実行され結果が統合ターミナルに表示されます。

特定のコードブロックだけを実行する場合は、以下の手順で行います。

  1. 実行したい部分を選択する
  2. 右クリックし、「Pythonで選択範囲/行を実行」を選択する

この機能ではコード全体を実行せずに特定部分だけを確認できるため、データ分析デバッグ時に役立ちます。

また、デバッグモードで実行することも可能で、変数の値を監視したりコードの実行を一時停止したりすることも可能です。

  1. ブレークポイントを設定する
  2. F5キーを押すか「実行とデバッグ」ボタンをクリックする

VS CodeのPython拡張機能の使い方

VS CodeのPython拡張機能には多様な機能があり、主な機能は以下の通りです。

  • コード補完(IntelliSense):変数や関数モジュールの入力補助を行い、タイピング量を減らしながらコードの正確性を保てる
  • ホバー情報表示:関数やメソッドにカーソルを合わせると定義やドキュメント文字列が表示される

Jupyter Notebookの統合により、VS Code内でノートブック形式のPythonコードを実行することも可能です。以下のいずれかの方法でノートブックを用意できます。

  • 拡張子「.ipynb」のファイルを作成する
  • コマンドパレットから「Python: Create New Jupyter Notebook」を選択する

また、Git連携機能を使用するとコードのバージョン管理を行え、左側のソース管理アイコンから以下の操作をGUIで行えます。

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VSCodeでPythonの開発環境を設定する方法

VS CodeでPythonを扱うときは、開発環境の設定が重要です。プロジェクトごとに仮想環境を作成することで依存関係の競合を防ぎ、開発環境を分けて運用できます。仮想環境の作成と有効化は以下の手順で行います。

  1. ターミナルでpython -m venv .venvを実行して作成する
  2. VS Code左下のPythonインタープリター選択から有効化する

コードの品質を維持するには、VS Codeでリンターやフォーマッターを設定することをおすすめします。代表的なツールには以下があります。

  • リンター: Pylint, flake8
  • フォーマッター: black, autopep8

これらのツールをインストールしVS Codeの設定で有効化することによって、コーディング規約に沿ったコードを書けます。

また、VS Codeの設定ファイル(settings.json)をカスタマイズすると、以下のような項目を調整できるため、自分が使いやすいようにぜひカスタマイズしてみてください。

  • 保存時の自動フォーマット
  • インデントサイズの設定
  • 自動補完の挙動
【サンプルコード】
# 仮想環境の作成とパッケージのインストール
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
source .venv/bin/activate
pip install numpy pandas matplotlib
行番号 詳細説明
1行目 仮想環境を作成
2行目 Windowsで仮想環境を有効化
3行目 MacやLinuxで仮想環境を有効化
4行目 必要なパッケージをインストール

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。

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