VS Code から Python を実行する方法

Visual Studio (VS) Code は、専門家も愛好家も楽しめる Python 開発サポートを提供します。 この記事では、Python 環境の設定、Python コードの実行とデバッグに関する実践的な知識と、価値のある興味深いボーナス機能を提供します。

VS Code から Python を実行する方法

Python 環境のセットアップ

VS Code が機能する前に、コンピューターに Python インタープリターを手動でセットアップする必要があります。

  1. 公式の Python にアクセスする Webサイト.
  2. ダウンロード ページに移動し、OS のバージョン (ライブラリに応じて Windows、macOS、または Linux) を選択し、[ダウンロード]をクリックします。
  3. インストーラーをダウンロードして実行します。
  4. ターミナルまたはコマンド プロンプトを開きます。
  5. 印刷 “python –version」を選択し、「Enter」を押します。
  6. インストールされている Python のバージョンが画面に表示されます。

データ サイエンスが Python を使用する主な理由である場合は、Anaconda をダウンロードして Python を使用することを検討してください. Anaconda には、Python インタープリターと、多くの専用のデータ サイエンス ライブラリとツールが付属しています。

For Windows users who want their Linux environment to work with Python, the Windows Subsystem for Linux (WSL) is a viable option. WSL の選択には、対応する拡張機能のインストールも含まれます。 VS Code で WSL を使用する方法の詳細については、VS Code リモート開発のドキュメントまたは WSL での作業に関するチュートリアルを参照してください。

これらの手順を完了した後。 Python ライブラリがシステムにインストールされます。 これで、コーディングの準備が整いました。

VS Code に Python 拡張機能をインストールする

VS Code で Python 環境を適切に使用するには、Python 拡張機能もインストールする必要があります。IDE で拡張機能をセットアップするための追加の手順を次に示します。

  1. VS コードを実行する
  2. アクティビティ バーの[拡張機能]アイコンをクリックします。
  3. ビュー拡張検索バーで「Python」を検索します。
  4. Marketplace で Microsoft による Python 拡張機能を検索します。
  5. 「インストール」ボタンをクリックして、拡張機能を VS Code に追加します。

これらの手順を実行した後 Python コードを記述するには、次の前提条件があります。

  • Python (バージョン 3 以降)
  • VSコード
  • VS コードの Python 拡張機能

VS Code での Python コードのデバッグ

デバッグは、コーディング プロセスの不可分な部分です。 そのため、コーディングを開始したらすぐに、Python のデバッグ機能を準備する必要があります。 VS Code 内で Python をデバッグする手順を見ていきましょう。

  1. ブレークポイントを追加する行番号の横の左余白 (たとえば、印刷コマンドの横) をクリックします。
  2. ウィンドウの横にあるアクティビティ バーの[デバッグ]アイコンをクリックします。
  3. F5 を押すか、ボタンをクリックします。 「実行してデバッグ」緑
  4. デバッグ構成として「Python ファイル」を選択します。

デバッガーはブレークポイントで停止します。 変数を調べたり、コール スタックを表示したり、デバッグ コンソールでコマンドを実行したりすることができます。

Python インタープリターの構成

VS Code は、Python インタープリターがシステムに存在する場合、自動的に検出して選択します. ただし、Python の複数のバージョンを使用している場合、または仮想環境を実行している場合は、インタープリターを変更する必要がある場合があります.

  1. Ctrl + Shift + P (macOS では Cmd + Shift + P) を押して、コマンド パレットを開きます。
  2. 印刷 “Python: Select Interpreter」をコマンド パレットで入力し、「Enter」を押します。
  3. リストから目的の Python インタープリターを選択します。

これらの設定により、VS Code は手動で選択されたインタープリターを使用するようになりました。

VS Code Python 環境のカスタマイズ

VS Code では、Python 開発環境をパーソナライズするのは非常に簡単な作業です。 パフォーマンスの向上は貴重です。 ニーズに合わせて調整された環境により、コーディングがより高速かつ効率的になるからです。 そして難易度を下げる

この目的のために、VS Code は強力で簡単にアクセスできるカスタマイズ機能を提供します。 さまざまな設定と拡張機能を試してください。 このツールをより快適に使用できるようになったら、最適な構成を見つけてください。

ニーズに合わせて環境を調整する方法を見てみましょう。

Python Linting ツールの変更

linting は、エラーにつながる可能性のあるソース コードの文体および構文上の問題を特定して修正します。 コードの外観を再構築するだけの linting とは異なり、linting はコードの動作を分析し、不適切な書式設定の原因となる可能性のあるエラーを識別します。

  • Ctrl + Shift + P を押してコマンド パレットを開きます。
  • 「Python: Select Linter」を選択すると、リンターの一覧が表示されます。
  • リストから目的の研磨ツールを選択します (例: Pylint、flake8、または Mypy)。
  • プロンプトが表示されたら、Python 環境にリンティング ツールをインストールします。

インストールを続行できない場合管理者権限で Visual Studio Code を実行するか、pip コマンドを使用してリンターを手動でインストールしてみてください。

If enabled, linting runs automatically when you save the file. 検出された問題はすべて[問題]パネルに表示され、[エディター]ウィンドウには下線付きの波として表示されます。 You can keep linting enabled or disabled when it’s no longer needed. コマンド パレットを開き (Ctrl + Shift + P)、[Python: Enable/Disable Linting]を選択してトグルを変更します。

書式設定のための Python Black 設定

Python Black は、Python コードを、読みやすさとコードの一貫性に重点を置いたスタイリング規則に自動的に変換するコード フォーマッタです。

  1. コマンドを使用して Python 環境に Black をインストールします: pip install black . Visual Studio Code の Python 拡張機能をインストールするには、Ctrl + P を押して “ext install ms-python.python” の行を過ぎてから “Enter” を押します。
  2. Ctrl + と入力するか、左下隅にある歯車アイコンをクリックして、[設定]を選択します。 [Ctrl+,]」を押して設定メニューを開きます。
  3. [設定]タブの上部にある検索バーに「保存時にフォーマット」と入力し、チェックボックスをオンにします。
  4. 「Python フォーマット プロバイダー」を検索し、「Black」を選択します。

Python ファイルを開くか作成し、コードを記述して保存すると (Ctrl + S)、何らかの理由で Black が機能しない場合、Black フォーマッタがこのコードを自動的に調整します。 Python コードに構文エラーがある可能性があります。この場合は、コードを再確認して、もう一度テストしてください。

Python スニペットのカスタマイズ

Python スニペットは、コードを改善するための便利なツールです. スニペットは、定義済みまたはユーザー定義のコード ブロックです。 コードに挿入できます。 反復や条件ステートメントなどの反復的なコード パターンの記述を高速化します。 Visual Studio Code で Python コードをカスタマイズする手順は次のとおりです。

  1. Ctrl + Shift + X を押して[拡張機能]ビューを開き、「Python スニペット」を検索します。
  2. ニーズに合った Python スニペット拡張機能をインストールします。
  3. スニペット プレフィックスを入力し、「Tab」または「Enter」を押して、Python コードで新しいスニペットの使用を開始します。

Visual Studio Code には、さまざまなプログラミング言語のスニペットが組み込まれています。 You can find and insert these snippets using IntelliSense (Ctrl + Space) or the dedicated snippet selector. Python サンプルは、Visual Studio Code マーケットプレースからダウンロードできます。

Visual Studio Code Marketplace の多くの拡張機能にはスニペットがあります。 拡張ビューで「@category: “snippets”」を検索すると、それらを見つけることができます。 Once you’ve found the extensions you want and installed it, restart Visual Studio Code. 再起動すると、新しいサンプルがテキスト エディターで使用できるようになります。

統合端末の使用

VS Code の強力な機能の 1 つは、その統合ターミナルです。 これにより、コマンドを実行できますエディターを終了せずに Python スクリプトを含める統合ターミナルを使用して、パッケージ管理された Python スクリプトを実行します。 Python スクリプトで作業するときに、Git などのバージョン管理システムと対話します。

ライブ共有でコラボレーション

Visual Studio Code には Live Share 拡張機能が付属しています. この機能により、リアルタイムのリモート開発者コラボレーションが可能になります. Live Share を使用すると、Python プロジェクトをチーム メンバーとハッシュして、それに貢献できます. 共同プログラミング セッション. さらに、スーパーバイザーまたはアシスタントからのコード。 この機能により、コラボレーションが改善され、学習が促進されます。 アイデアやベスト プラクティスを共同開発者と共有できるからです。

Jupyter ノートブックの使用

Python 開発者は、多くの場合、コード、テキスト、および視覚化を混在させることができるオープン ソース ドキュメント プロジェクトである Jupyter Notebook (以前の IPython Notebook) に取り組んでいます。 アプリケーションは、コンピューター コードと、段落、数式、数字、リンクなどのリッチ テキスト要素を含むドキュメントで構成されます。

Visual Studio Code は、Jupyter Notebook を操作するための Python コード ファイルを介してネイティブ サポートとヘルプを提供します。

さらに、VS Code の Python 拡張機能を使用すると、Jupyter Notebook を直接作成、編集、および実行できます. この統合により、Jupyter Notebook を定期的に使用するデータ サイエンティストや研究者にとって魅力的な、より合理化されたワークフローが提供されます.

Python 機能を使用したテスト

コードが期待どおりに機能していることがわかると、安心できます。 コードを書くときにバグが蓄積するのを防ぎます. このように、コードが成熟するにつれてデバッグが負担になることはありません. VS Code は、人気のある unittest や pytest を含む、さまざまな Python テスト フレームワークをサポートしています.

組み込みのテスト機能を利用して、エディター内ですばやく検索、実行、およびデバッグします。 開発プロセスをテストすると、バグを早期に発見するのに役立ちます。 これにより、コードの品質を高いレベルに保つことができます。

Python Interactive Window による操作

VS Code の Python ダイアログでは、コードを実行し、出力を視覚的に表示できます。 この機能を使用すると、新しいアイデアをすばやく試したり、ライブラリを探索したり、小さなコードをテストしたりできます。 Python プロジェクトで作業しているときに、ダイアログを試して、コードの動作とパフォーマンスについての洞察を得てください。

Python で簡単に

成功すれば You’ll know how to run, debug, and Customize Python code in VS Code as you see fit. VS Code は、強力で用途が広く、初心者に優しい Python 開発環境です。 さまざまなコーディング スタイルをサポート

VS Code で定期的に Python を使用していますか? VS Code のどの Python 調整が最も便利だと思いますか? 以下のコメントセクションでお知らせください。

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