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

公開：2025年3月29日更新：2026年4月6日

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Visual Studio CodeでPythonを始める方法
VSCodeでPythonコードを実行する方法
VSCodeでPython開発環境を設定する方法
VSCodeのPython拡張機能と使い方

Visual Studio CodeでPythonを始める方法

Visual Studio Code（VSCode）はMicrosoftが開発した無料で軽量なコードエディタであり、Pythonプログラミングに最適な統合開発環境です。VSCodeでPythonを使用するには、まずPythonをインストールし、VSCodeとPython拡張機能をセットアップする必要があります。VSCodeのインターフェースは直感的で、豊富な機能によってコーディング効率が向上します。

VSCodeでPythonを動作させるための最初のステップは、Python拡張機能のインストールです。VSCodeを起動し、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、Microsoftが提供する公式Python拡張機能をインストールします。この拡張機能によって、コード補完、デバッグ、リンティングなどの機能が利用できるようになります。

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」として保存することでPythonコードの記述を開始できます。ファイルを保存すると、VSCode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の機能が使えるようになります。

【サンプルコード】
# VSCodeでの最初のPythonプログラム
print("Hello, VSCode Python!")

# 簡単な計算
x = 10
y = 5
sum = x + y
print(f"合計: {sum}")

# リストの処理
fruits = ["りんご", "バナナ", "オレンジ"]
for fruit in fruits:
    print(f"果物: {fruit}")

【実行結果】
Hello, VSCode Python!
合計: 15
果物: りんご
果物: バナナ
果物: オレンジ

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VSCodeでPythonコードを実行する方法

VSCodeでPythonコードを実行するには複数の方法があります。最も簡単な方法は、エディタ右上に表示される「実行」ボタン（三角形のアイコン）をクリックするか、ショートカットキー「F5」を押すことです。これによってVSCodeは現在開いているPythonファイルを実行し、結果を統合ターミナルに表示します。

特定のコードブロックだけを実行したい場合は、実行したいコードを選択してから右クリックし、コンテキストメニューから「Pythonで選択範囲/行を実行」を選択します。この機能は特にデータ分析やデバッグ時に便利であり、コード全体を実行せずに特定部分のみを確認できます。

VSCodeではデバッグモードでPythonコードを実行することもできます。デバッグを開始するには、コード行番号の左側をクリックしてブレークポイントを設定し、F5キーを押すか「実行とデバッグ」ボタンをクリックします。デバッグモードでは変数の値を監視したり、コードの実行を一時停止したりできます。

【サンプルコード】
# デバッグに適したサンプルコード
def calculate_area(radius):
    """円の面積を計算する関数"""
    pi = 3.14159
    area = pi * radius * radius
    return area

# 異なる半径での円の面積を計算
for r in range(1, 5):
    result = calculate_area(r)
    print(f"半径 {r} の円の面積: {result:.2f}")

【実行結果】
半径 1 の円の面積: 3.14
半径 2 の円の面積: 12.57
半径 3 の円の面積: 28.27
半径 4 の円の面積: 50.27

VSCodeでPython開発環境を設定する方法

VSCodeでPythonを効率的に開発するためには、適切な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、クリーンな開発環境を維持できます。仮想環境は、ターミナルでpython -m venv .venvコマンドを実行して作成し、VSCodeの左下にあるPythonインタープリター選択から有効化できます。

コードの品質を維持するために、VSCodeでリンターやフォーマッターを設定すると効果的です。Pythonの代表的なリンターとしてPylintやflake8があり、フォーマッターとしてはblackやautopep8が一般的です。これらのツールをインストールし、VSCode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一貫性のあるコードを書けます。

VSCodeの設定ファイル（settings.json）をカスタマイズすることで、Python開発環境をさらに最適化できます。保存時の自動フォーマット、インデントサイズの設定、自動補完の挙動などを調整することによって、コーディング体験を向上させることができます。

【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

# ターミナルでの操作:
# 1. 仮想環境の作成
# python -m venv .venv

# 2. 仮想環境の有効化（Windows）
# .venv\Scripts\activate

# 2. 仮想環境の有効化（Mac/Linux）
# source .venv/bin/activate

# 3. 必要なパッケージのインストール
# pip install numpy pandas matplotlib

# Pythonコード
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# データの生成
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# グラフの描画
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(x, y, label='sin(x)')
plt.title('VSCodeでのデータ可視化')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.savefig('sin_graph.png')  # グラフを保存
plt.show()  # グラフを表示

【実行結果】
# グラフがポップアップウィンドウに表示され、sin_graph.pngファイルが保存されます
# ターミナルには特に出力はありません

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VSCodeのPython拡張機能と使い方

VSCodeのPython拡張機能には、開発効率を高める様々な機能が搭載されています。コード補完（IntelliSense）機能は、変数、関数、モジュールの入力補助を行い、タイピング量を削減するだけではなく、コードの正確性も向上させます。ホバー情報表示機能では、関数やメソッドにカーソルを合わせると、その定義やドキュメント文字列が表示されます。

Jupyter Notebookの統合により、VSCode内でノートブック形式のPythonコードを実行できます。新規ノートブックの作成は拡張子「.ipynb」のファイルを作成するか、コマンドパレットから「Python: Create New Jupyter Notebook」を選択することによって行えます。この機能はデータ分析やビジュアライゼーションに特に役立ちます。

Git連携機能を使用することによって、コードのバージョン管理も簡単に行えます。左側のソース管理アイコンからGitリポジトリを初期化し、変更の追跡、コミット、プッシュなどの操作をGUI上で直感的に実行できます。これによりチーム開発やプロジェクト管理が効率化されます。

【サンプルコード】
# VSCodeのデバッグ機能を利用したコード例

def fibonacci(n):
    """フィボナッチ数列のn番目の値を返す関数"""
    # ブレークポイントを設定する場所（行番号の左側をクリック）
    if n <= 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

# テスト実行
for i in range(10):
    result = fibonacci(i)
    print(f"fibonacci({i}) = {result}")

# 変数ウォッチを使用して、各再帰呼び出しでのnの値を確認できます
# デバッグ実行時に変数ビューでnを追加します

【実行結果】
fibonacci(0) = 0
fibonacci(1) = 1
fibonacci(2) = 1
fibonacci(3) = 2
fibonacci(4) = 3
fibonacci(5) = 5
fibonacci(6) = 8
fibonacci(7) = 13
fibonacci(8) = 21
fibonacci(9) = 34

※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。