VS CodeをインストールしてPythonを開発する方法｜初心者向けに環境構築を解説

python

「Pythonでプログラムを書こうと思ったけど、どのエディタを使えばいいの？」
「環境構築が複雑で、何から始めればいいかわからない」
「無料で使えて、初心者にも優しい開発環境を教えて」

Pythonでプログラムを書こうと思ったとき、こんなふうに悩む方は多いのではないでしょうか。

Visual Studio Code（VS Code）は、無料で使えるうえに動作が軽く、Pythonをはじめとしたさまざまな言語に対応している人気のエディタです。さらに、拡張機能を入れることでコード補完やデバッグ、仮想環境の自動認識まで、これひとつで快適に開発ができます。

この記事では、VS Codeのインストール方法から、Python用の拡張機能の設定、仮想環境と連携するための基本設定まで、初心者にも分かるように丁寧に解説します。

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VS Codeとは？なぜPython開発におすすめなのか

VS Codeの特徴

Visual Studio Code（VS Code）は、Microsoftが開発した無料のソースコードエディタです。

主な特徴

  • 無料: 完全に無料で商用利用も可能
  • 軽量: 高速で動作し、メモリ使用量も少ない
  • 多言語対応: Python以外にもJavaScript、Java、C++など多数の言語に対応
  • 豊富な拡張機能: 必要な機能を後から追加可能
  • クロスプラットフォーム: Windows、macOS、Linuxで利用可能

Python開発でのメリット

強力なPythonサポート

  • シンタックスハイライト: コードが色分けされて読みやすい
  • インテリセンス: コード補完や関数のヒント表示
  • デバッグ機能: ブレークポイントを設定してステップ実行
  • 統合ターミナル: エディタ内でコマンドを実行可能

開発効率の向上

  • Git統合: バージョン管理が簡単
  • 仮想環境自動認識: プロジェクトに応じて環境を自動切り替え
  • Jupyter統合: ノートブック形式での開発も可能

VS Codeをインストールしよう

システム要件の確認

最小要件

  • OS: Windows 10/11、macOS 10.15以降、Linux（64bit）
  • RAM: 1GB以上（推奨：4GB以上）
  • ストレージ: 200MB以上の空き容量

ダウンロードとインストール

公式サイトからのダウンロード

  1. VS Code公式サイトにアクセス https://code.visualstudio.com/
  2. 自動検出される環境に応じてダウンロード
    • Windows: .exeファイル
    • macOS: .zipまたは.dmgファイル
    • Linux: .debや.rpmファイル

Windowsでのインストール手順

  1. ダウンロードした.exeファイルを実行
  2. インストールウィザードの指示に従う
  3. 重要な設定項目をチェック： ☑ デスクトップ上にアイコンを作成する☑ PATHへの追加（重要！）☑ コンテキストメニュー「Codeで開く」を追加☑ サポートされているファイルの種類のエディターとして、Code を登録する

macOSでのインストール手順

  1. ダウンロードした.zipファイルを展開
  2. Visual Studio Code.appをアプリケーションフォルダにドラッグ
  3. Launchpadまたはアプリケーションフォルダから起動

Linuxでのインストール手順

Ubuntu/Debian系：

# .debファイルをダウンロードしてインストール
sudo dpkg -i code_*.deb

# または、公式リポジトリを追加
curl -fsSL https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | gpg --dearmor > packages.microsoft.gpg
sudo install -o root -g root -m 644 packages.microsoft.gpg /etc/apt/trusted.gpg.d/
sudo sh -c 'echo "deb [arch=amd64,arm64,armhf signed-by=/etc/apt/trusted.gpg.d/packages.microsoft.gpg] https://packages.microsoft.com/repos/code stable main" > /etc/apt/sources.list.d/vscode.list'
sudo apt update
sudo apt install code

インストールの確認

コマンドラインからの確認

ターミナルまたはコマンドプロンプトで以下を実行：

code --version

正常にインストールされていれば、バージョン情報が表示されます：

1.84.2
1a5daa3a0231a0fbba4f14db7ec463cf99d7768e
x64

VS Codeの起動確認

  1. デスクトップアイコンまたはスタートメニューから起動
  2. ウェルカム画面が表示される
  3. 左側にアクティビティバーが表示されている

Python拡張機能を入れる

Python拡張機能のインストール

基本のPython拡張

  1. VS Codeを起動
  2. 左側のアクティビティバーから拡張機能アイコン（四角形）をクリック
  3. 検索ボックスに「Python」と入力
  4. ms-python.python（青いPythonロゴ）を選択
  5. 「インストール」ボタンをクリック

拡張機能の詳細

Python拡張に含まれる機能：

  • シンタックスハイライト
  • インテリセンス（コード補完）
  • デバッグサポート
  • 仮想環境の自動検出
  • リンティング（コード品質チェック）
  • フォーマッティング
  • テスト実行サポート

推奨の追加拡張機能

Pylance（必須レベル）

インストール方法：

  1. 拡張機能パネルで「Pylance」と検索
  2. Microsoft製のPylanceをインストール

Pylanceの機能：

  • 高速なコード補完
  • 型チェック
  • エラー検出の改善
  • インポート整理
  • 関数・クラスの定義へのジャンプ

Jupyter（データサイエンス・分析用）

インストール方法：

  1. 拡張機能パネルで「Jupyter」と検索
  2. Microsoft製のJupyterをインストール

Jupyterの機能：

  • .ipynbファイルの編集・実行
  • インタラクティブな開発
  • データ可視化のサポート
  • セル単位での実行

Python Docstring Generator

機能：

  • 関数やクラスのドキュメント文字列を自動生成
  • Google、NumPy、Sphinxスタイルに対応

Python Indent

機能：

  • Pythonのインデントを自動修正
  • コード整形の改善

拡張機能の設定

Python拡張の基本設定

  1. 設定画面を開く：Ctrl + ,（Windows/Linux）またはCmd + ,（Mac）
  2. 「python」で検索
  3. 主要な設定項目：
{
    "python.defaultInterpreterPath": "python",
    "python.linting.enabled": true,
    "python.linting.pylintEnabled": true,
    "python.formatting.provider": "black",
    "python.formatting.blackArgs": ["--line-length=88"],
    "python.sortImports.args": ["--profile", "black"],
}

Pythonのインストールと仮想環境設定

Pythonのインストール

公式サイトからのインストール

  1. Python公式サイトにアクセス https://www.python.org/downloads/
  2. 最新版をダウンロード（推奨：Python 3.9以上）
  3. インストール時の重要な設定： ☑ Add Python to PATH（必須！） ☑ Install for all users ☑ Associate files with Python

インストールの確認

# Pythonのバージョン確認
python --version
# または
python3 --version

# pipの確認
pip --version

仮想環境（venv）の作成と管理

仮想環境とは？

仮想環境は、プロジェクトごとに独立したPython環境を作る仕組みです。

メリット：

  • プロジェクト間でのライブラリの競合を防ぐ
  • 異なるバージョンのライブラリを使い分け可能
  • クリーンな環境での開発が可能

仮想環境の作成手順

プロジェクトフォルダの準備：

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

仮想環境の作成：

# venvモジュールで仮想環境を作成
python -m venv .venv

# macOS/Linuxの場合
python3 -m venv .venv

仮想環境の有効化：

Windows：

# コマンドプロンプト
.venv\Scripts\activate

# PowerShell
.venv\Scripts\Activate.ps1

macOS/Linux：

source .venv/bin/activate

有効化の確認：

# プロンプトに(.venv)が表示される
(.venv) C:\my_python_project>

# Pythonのパスを確認
which python  # macOS/Linux
where python  # Windows

VS Codeと仮想環境の連携

自動認識の設定

  1. VS Codeでプロジェクトフォルダを開く： code .
  2. Pythonインタープリターの選択：
    • Ctrl + Shift + Pでコマンドパレットを開く
    • 「Python: Select Interpreter」と入力
    • .venv内のPythonを選択

確認方法

左下のステータスバーに表示される情報を確認：

Python 3.11.0 64-bit ('.venv': venv)

設定ファイルでの管理

プロジェクトルートに.vscode/settings.jsonを作成：

{
    "python.defaultInterpreterPath": "./.venv/bin/python",
    "python.terminal.activateEnvironment": true,
    "python.linting.enabled": true,
    "python.linting.pylintEnabled": true,
    "python.formatting.provider": "black"
}

実際の開発を始めよう

最初のPythonファイル作成

ファイルの作成

  1. 新しいファイルを作成：Ctrl + N
  2. ファイルを保存：Ctrl + Sでhello.pyとして保存
  3. サンプルコードを入力：
def greet(name):
    """挨拶を返す関数"""
    return f"こんにちは、{name}さん！"

def main():
    """メイン関数"""
    user_name = input("お名前を入力してください: ")
    message = greet(user_name)
    print(message)

if __name__ == "__main__":
    main()

コードの実行

方法1：統合ターミナルで実行

  1. `Ctrl + Shift + “ でターミナルを開く
  2. python hello.pyを実行

方法2：右クリックから実行

  1. エディタ上で右クリック
  2. 「ターミナルでPythonファイルを実行する」を選択

方法3：デバッグ実行

  1. F5キーを押す
  2. 「Python File」を選択

パッケージのインストールと管理

requirements.txtの作成

numpy==1.24.3
pandas==2.0.2
matplotlib==3.7.1
requests==2.31.0

パッケージのインストール

# 仮想環境を有効化した状態で
pip install -r requirements.txt

# 個別インストール
pip install numpy pandas matplotlib

インストール済みパッケージの確認

pip list
pip freeze > requirements.txt  # 現在の環境を出力

VS Codeでのデバッグ

デバッグ設定ファイルの作成

.vscode/launch.jsonを作成：

{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "Python: Current File",
            "type": "python",
            "request": "launch",
            "program": "${file}",
            "console": "integratedTerminal",
            "justMyCode": true
        },
        {
            "name": "Python: Module",
            "type": "python",
            "request": "launch",
            "module": "main",
            "console": "integratedTerminal",
            "justMyCode": true
        }
    ]
}

デバッグの基本操作

  1. ブレークポイントの設定：行番号の左をクリック
  2. デバッグ開始：F5キーまたはデバッグパネルから
  3. ステップ実行：
    • F10：ステップオーバー（次の行へ）
    • F11：ステップイン（関数内に入る）
    • Shift + F11：ステップアウト（関数から出る）
    • F5：続行

便利な機能とショートカット

よく使うショートカットキー

ファイル操作

  • Ctrl + N：新しいファイル
  • Ctrl + O：ファイルを開く
  • Ctrl + S：保存
  • Ctrl + Shift + S：名前を付けて保存

編集操作

  • Ctrl + Z：元に戻す
  • Ctrl + Y：やり直し
  • Ctrl + D：同じ単語を選択
  • Ctrl + Shift + L：同じ単語をすべて選択
  • Alt + ↑/↓：行を移動
  • Shift + Alt + ↑/↓：行を複製

検索・置換

  • Ctrl + F：検索
  • Ctrl + H：置換
  • Ctrl + Shift + F：フォルダ内検索

コード整形・実行

  • Shift + Alt + F：コード整形
  • Ctrl + /：コメントの切り替え
  • F5：デバッグ実行
  • Ctrl + F5：デバッグなしで実行

便利な拡張機能設定

コード整形の自動実行

settings.jsonに追加：

{
    "editor.formatOnSave": true,
    "editor.formatOnType": true,
    "python.formatting.provider": "black",
    "python.linting.enabled": true,
    "python.linting.lintOnSave": true
}

インポート文の自動整理

{
    "python.sortImports.args": [
        "--profile",
        "black"
    ],
    "[python]": {
        "editor.codeActionsOnSave": {
            "source.organizeImports": true
        }
    }
}

データサイエンス・機械学習環境の構築

Jupyter Notebookの活用

Jupyter拡張機能のインストール

VS Code上でJupyter Notebookを使用するための設定：

  1. Jupyter拡張機能をインストール
  2. 新しい.ipynbファイルを作成
  3. セル単位での実行

サンプルノートブック

# セル1：ライブラリのインポート
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# セル2：データの作成
data = {
    'x': np.linspace(0, 10, 100),
    'y': np.sin(np.linspace(0, 10, 100))
}
df = pd.DataFrame(data)

# セル3：可視化
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['x'], df['y'])
plt.title('Sine Wave')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.grid(True)
plt.show()

機械学習環境の準備

必要なパッケージ

# requirements_ml.txt
numpy==1.24.3
pandas==2.0.2
matplotlib==3.7.1
seaborn==0.12.2
scikit-learn==1.3.0
jupyter==1.0.0
ipykernel==6.23.1

インストール

pip install -r requirements_ml.txt

トラブルシューティング

よくある問題と解決法

Python拡張機能が動作しない

症状：コード補完やシンタックスハイライトが効かない

解決法：

  1. Python拡張が有効になっているか確認
  2. Pythonインタープリターが正しく選択されているか確認
  3. VS Codeを再起動

仮想環境が認識されない

症状：.venvが自動選択されない

解決法：

  1. 手動でインタープリターを選択：
    • Ctrl + Shift + P
    • 「Python: Select Interpreter」
    • .venv/bin/python（macOS/Linux）または.venv\Scripts\python.exe（Windows）を選択
  2. 設定ファイルで指定： { "python.defaultInterpreterPath": "./.venv/bin/python" }

モジュールが見つからないエラー

症状：ModuleNotFoundError: No module named 'xxx'

解決法：

  1. 仮想環境が有効になっているか確認
  2. パッケージがインストールされているか確認： pip list
  3. 必要に応じてインストール： pip install パッケージ名

VS Codeでターミナルが開かない

症状：統合ターミナルが起動しない

解決法：

  1. PowerShellの実行ポリシー確認（Windows）： Get-ExecutionPolicy Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
  2. デフォルトシェルの変更：
    • Ctrl + Shift + P
    • 「Terminal: Select Default Profile」
    • 適切なシェルを選択

パフォーマンスの最適化

VS Codeの動作を軽くする

{
    "files.watcherExclude": {
        "**/.git/objects/**": true,
        "**/.git/subtree-cache/**": true,
        "**/node_modules/*/**": true,
        "**/.venv/**": true,
        "**/__pycache__/**": true
    },
    "search.exclude": {
        "**/node_modules": true,
        "**/bower_components": true,
        "**/.venv": true,
        "**/__pycache__": true
    }
}

Python拡張の最適化

{
    "python.linting.enabled": true,
    "python.linting.lintOnSave": true,
    "python.analysis.typeCheckingMode": "basic",
    "python.analysis.autoImportCompletions": true
}

プロジェクト管理のベストプラクティス

フォルダ構成の例

my_python_project/
├── .vscode/
│   ├── settings.json
│   └── launch.json
├── .venv/
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── utils.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   └── test_main.py
├── docs/
├── .gitignore
├── requirements.txt
└── README.md

.gitignoreファイル

# Python
__pycache__/
*.py[cod]
*$py.class
*.so
.Python
env/
.venv/
ENV/
env.bak/
.env

# VS Code
.vscode/settings.json
.vscode/launch.json

# OS
.DS_Store
Thumbs.db

# Jupyter
.ipynb_checkpoints/

requirements.txtの管理

# 開発環境のパッケージ一覧を出力
pip freeze > requirements.txt

# 本番環境用（開発ツールを除外）
pip install pipreqs
pipreqs . --force

まとめ

VS CodeでPython開発環境を構築するためのポイントをまとめます：

基本的なセットアップ

  • VS Code公式サイトからダウンロード・インストール
  • Python拡張機能（ms-python.python）の導入
  • Pylance拡張機能でコード補完を強化

環境管理

  • 仮想環境（venv）でプロジェクト分離
  • requirements.txtでパッケージ管理
  • VS Codeとの自動連携設定

開発効率化

  • 豊富なショートカットキーの活用
  • デバッグ機能の設定と使用
  • Jupyter Notebookとの統合

トラブル対応

  • よくある問題の解決方法
  • パフォーマンス最適化の設定
  • 適切なプロジェクト構成

Youtube

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