VS CodeでPython仮想環境をかんたん構築！初心者でも迷わない手順

python

Python開発を始めたばかりの人から、よくこんな相談をいただきます。

「複数のPythonプロジェクトを進めていたら、ライブラリのバージョンがぶつかって動かなくなった」
「VS CodeでPythonを使いたいけど、仮想環境の設定方法がわからない」
「他の人のプロジェクトを動かそうとしたら、環境の違いでエラーが出る」

これらの問題を解決するカギが、Python仮想環境です。

仮想環境を正しく使うことで、プロジェクトごとに独立したPython環境を作り、ライブラリの競合やバージョン問題を避けることができます。

この記事では、VS CodeでPython仮想環境を作成し、効率的に開発を進める方法を初心者にもわかりやすく解説します。

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Python仮想環境の基本概念

仮想環境とは何か

Python仮想環境とは、システム全体のPython環境から独立した、プロジェクト専用のPython実行環境のことです。

仮想環境なしの問題

# システム全体にライブラリをインストールする場合の問題
システムPython
├── Django 3.2  ← プロジェクトAで使用
├── requests 2.25.1
└── numpy 1.20.0

# 新しいプロジェクトでDjango 4.0が必要になった場合
pip install Django==4.0.0  # ← プロジェクトAが動かなくなる！

仮想環境ありの解決策

システム全体
├── プロジェクトA/
│   └── venv/ (Django 3.2, requests 2.25.1)
├── プロジェクトB/
│   └── venv/ (Django 4.0, requests 2.28.0)
└── プロジェクトC/
    └── venv/ (Flask 2.0, SQLAlchemy 1.4)

仮想環境の重要性

依存関係の分離

問題の例:

# プロジェクトA: 機械学習アプリケーション
import pandas as pd  # pandas 1.3.0が必要
import numpy as np   # numpy 1.20.0が必要

# プロジェクトB: Webアプリケーション  
import pandas as pd  # pandas 1.5.0が必要
import numpy as np   # numpy 1.23.0が必要

仮想環境による解決:

  • プロジェクトAの仮想環境: pandas 1.3.0 + numpy 1.20.0
  • プロジェクトBの仮想環境: pandas 1.5.0 + numpy 1.23.0

開発環境の再現性

# requirements.txtによる環境再現
プロジェクトフォルダ/
├── main.py
├── requirements.txt  # 依存関係を記録
└── venv/            # 仮想環境

# requirements.txt の例
Django==4.1.0
requests==2.28.1
pandas==1.5.0
numpy==1.23.0

システムの安全性

  • システムPythonの保護: 重要なシステムツールへの影響を防ぐ
  • 実験の安全性: 新しいライブラリを試しても他に影響しない
  • 削除の簡単さ: 仮想環境フォルダを削除するだけで完全に除去

VS Codeとの連携メリット

自動環境検出

VS Codeは以下の仮想環境を自動的に検出します：

  • venv: Python標準の仮想環境
  • conda: Anaconda/Minicondaの環境
  • pipenv: Pipfileを使った環境管理
  • poetry: pyproject.tomlを使った環境管理

統合開発体験

  • インタープリター自動選択: プロジェクトを開くと適切なPythonが選ばれる
  • ターミナル統合: 新しいターミナルで自動的に仮想環境が有効化
  • デバッグ統合: 仮想環境のライブラリでデバッグ実行
  • 拡張機能連携: Pythonの各種拡張機能が仮想環境を認識

事前準備

Pythonのインストール確認

バージョン確認

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

# pipのバージョン確認
pip --version
# または  
pip3 --version

推奨バージョン

  • Python: 3.8以上（3.9以上を推奨）
  • pip: 21.0以上

Pythonがインストールされていない場合

Windows:

  1. Python公式サイトからダウンロード
  2. インストール時に「Add Python to PATH」にチェック
  3. 「Install Now」でインストール

macOS:

# Homebrewを使用（推奨）
brew install python

# または公式インストーラーを使用

Linux (Ubuntu/Debian):

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip python3-venv

VS Codeのセットアップ

VS Code本体のインストール

  1. VS Code公式サイトからダウンロード
  2. インストーラーを実行
  3. 基本設定で進める

Python拡張機能のインストール

  1. VS Codeを起動
  2. 拡張機能ビュー（Ctrl + Shift + X）を開く
  3. 「Python」で検索
  4. 「Python」（発行者: Microsoft）をインストール

拡張機能の動作確認

# test.py
print("Hello, Python!")
  1. 上記のコードでtest.pyを作成
  2. F5キーでデバッグ実行
  3. 正常に実行できることを確認

VS Codeで仮想環境を作成する手順

プロジェクトフォルダの準備

フォルダ作成とVS Code起動

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

# VS Codeでフォルダを開く
code .

基本的なプロジェクト構造

my_python_project/
├── src/              # ソースコード
├── tests/            # テストコード
├── docs/             # ドキュメント
├── .gitignore        # Git除外設定
├── README.md         # プロジェクト説明
└── requirements.txt  # 依存関係

venvによる仮想環境作成

基本的な作成コマンド

# プロジェクトルートで実行
python -m venv venv

# Python3を明示的に指定（複数バージョンがある場合）
python3 -m venv venv

# 仮想環境名を変更したい場合
python -m venv my_project_env

作成後のフォルダ構造

my_python_project/
├── venv/                    # 仮想環境フォルダ
│   ├── bin/                # (Linux/macOS) 実行ファイル
│   ├── Scripts/            # (Windows) 実行ファイル
│   ├── lib/                # インストールされたパッケージ
│   ├── include/            # ヘッダーファイル
│   └── pyvenv.cfg          # 仮想環境設定
├── src/
├── tests/
└── README.md

仮想環境の有効化

プラットフォーム別の有効化方法

Linux/macOS:

source venv/bin/activate

Windows (Command Prompt):

.\venv\Scripts\activate

Windows (PowerShell):

.\venv\Scripts\Activate.ps1

# 実行ポリシーエラーが出る場合
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
.\venv\Scripts\Activate.ps1

有効化の確認

# プロンプトに(venv)が表示されることを確認
(venv) $ python --version

# 仮想環境のPythonパスを確認
(venv) $ which python
/path/to/my_python_project/venv/bin/python

# 仮想環境のパッケージ一覧
(venv) $ pip list
Package    Version
---------- -------
pip        22.3.1
setuptools 65.5.0

VS Codeでの仮想環境設定

自動検出による設定

  1. VS Codeでプロジェクトフォルダを開く
    • 「ファイル」→「フォルダーを開く」
    • プロジェクトルートフォルダを選択
  2. Python拡張機能が仮想環境を検出
    • 右下に「Select Python Interpreter」の通知が表示される場合がある
    • 通知をクリックして仮想環境を選択
  3. ステータスバーで確認
    • VS Code右下にPythonバージョンが表示される
    • 正しい仮想環境が選択されているか確認

手動でのインタープリター選択

方法1: ステータスバーから

  1. VS Code右下の「Python 3.x.x」表示をクリック
  2. インタープリター一覧から仮想環境のPythonを選択
  3. ./venv/bin/python（Windows: .\venv\Scripts\python.exe）を選択

方法2: コマンドパレットから

  1. Ctrl + Shift + Pでコマンドパレットを開く
  2. 「Python: Select Interpreter」と入力
  3. 仮想環境のPythonを選択

方法3: settings.jsonで指定

// .vscode/settings.json
{
  "python.defaultInterpreterPath": "./venv/bin/python"
}

統合ターミナルの設定

自動的な仮想環境有効化

// .vscode/settings.json
{
  "python.terminal.activateEnvironment": true,
  "python.defaultInterpreterPath": "./venv/bin/python"
}

この設定により、VS Codeで新しいターミナルを開くたびに自動で仮想環境が有効化されます。

ターミナルでの確認

# 新しいターミナルを開く (Ctrl + `)
# 自動的に(venv)が表示されることを確認
(venv) $ python --version
Python 3.9.x

(venv) $ which python
/path/to/project/venv/bin/python

パッケージ管理とrequirements.txt

必要なパッケージのインストール

基本的なパッケージインストール

# 仮想環境を有効化してからインストール
(venv) $ pip install requests
(venv) $ pip install pandas numpy matplotlib
(venv) $ pip install django==4.1.0  # バージョン指定

よく使われるPythonパッケージ

Web開発:

(venv) $ pip install django flask fastapi
(venv) $ pip install requests beautifulsoup4

データ分析:

(venv) $ pip install pandas numpy matplotlib seaborn
(venv) $ pip install jupyter notebook

機械学習:

(venv) $ pip install scikit-learn tensorflow pytorch
(venv) $ pip install opencv-python pillow

開発ツール:

(venv) $ pip install pytest black flake8 mypy
(venv) $ pip install pre-commit ipython

requirements.txtの作成と管理

requirements.txtの生成

# 現在の環境からrequirements.txtを生成
(venv) $ pip freeze > requirements.txt

requirements.txtの内容例

# requirements.txt
Django==4.1.0
requests==2.28.1
pandas==1.5.0
numpy==1.23.4
matplotlib==3.6.2

開発用ライブラリの分離

# 本番用ライブラリ
(venv) $ pip freeze | grep -v "pytest\|black\|flake8" > requirements.txt

# 開発用ライブラリ
(venv) $ pip freeze | grep "pytest\|black\|flake8" > requirements-dev.txt

requirements.txtからのインストール

# 新しい環境での復元
(venv) $ pip install -r requirements.txt

# 開発用ライブラリも含めてインストール
(venv) $ pip install -r requirements.txt -r requirements-dev.txt

高度なパッケージ管理

バージョン指定の方法

# requirements.txt でのバージョン指定
Django==4.1.0          # 厳密に4.1.0
Django>=4.0.0          # 4.0.0以上
Django>=4.0.0,<5.0.0   # 4.x系のみ
Django~=4.1.0          # 4.1.x系のみ

依存関係の競合解決

# 依存関係の確認
(venv) $ pip check

# 詳細な依存関係表示
(venv) $ pip show requests

# 強制再インストール
(venv) $ pip install --force-reinstall requests

VS Codeの開発環境最適化

プロジェクト設定の作成

.vscode/settings.json の基本設定

{
  // Python基本設定
  "python.defaultInterpreterPath": "./venv/bin/python",
  "python.terminal.activateEnvironment": true,
  
  // フォーマット設定
  "[python]": {
    "editor.formatOnSave": true,
    "editor.defaultFormatter": "ms-python.black-formatter",
    "editor.codeActionsOnSave": {
      "source.organizeImports": true
    }
  },
  
  // リント設定
  "python.linting.enabled": true,
  "python.linting.flake8Enabled": true,
  "python.linting.pylintEnabled": false,
  
  // テスト設定
  "python.testing.pytestEnabled": true,
  "python.testing.unittestEnabled": false,
  "python.testing.pytestArgs": ["tests"],
  
  // その他
  "files.exclude": {
    "**/__pycache__": true,
    "**/*.pyc": true,
    "venv/": true
  }
}

.vscode/launch.json の設定

{
  "version": "0.2.0",
  "configurations": [
    {
      "name": "Python: Current File",
      "type": "python",
      "request": "launch",
      "program": "${file}",
      "console": "integratedTerminal",
      "cwd": "${workspaceFolder}",
      "python": "${workspaceFolder}/venv/bin/python"
    },
    {
      "name": "Python: Django",
      "type": "python",
      "request": "launch",
      "program": "${workspaceFolder}/manage.py",
      "args": ["runserver"],
      "django": true,
      "console": "integratedTerminal",
      "python": "${workspaceFolder}/venv/bin/python"
    }
  ]
}

推奨拡張機能の設定

.vscode/extensions.json

{
  "recommendations": [
    "ms-python.python",
    "ms-python.pylance",
    "ms-python.black-formatter",
    "ms-toolsai.jupyter",
    "ms-python.flake8",
    "ms-python.mypy-type-checker"
  ]
}

コード品質管理の設定

Black（コードフォーマッタ）の設定

# Blackのインストール
(venv) $ pip install black

# pyproject.toml での設定
[tool.black]
line-length = 88
target-version = ['py39']
include = '\.pyi?$'
extend-exclude = '''
/(
  migrations/
  | venv/
)/
'''

Flake8（リンター）の設定

# Flake8のインストール
(venv) $ pip install flake8

# .flake8 設定ファイル
[flake8]
max-line-length = 88
extend-ignore = E203, W503
exclude = 
    venv/,
    migrations/,
    __pycache__/

pytest（テスト）の設定

# pytestのインストール
(venv) $ pip install pytest pytest-cov

# pytest.ini 設定ファイル
[tool:pytest]
testpaths = tests
python_files = test_*.py
python_classes = Test*
python_functions = test_*
addopts = --cov=src --cov-report=html

よくある問題と解決方法

仮想環境が認識されない問題

問題1: VS Codeが仮想環境を検出しない

症状:

  • 右下にPython表示が出ない
  • 仮想環境のパッケージが認識されない

解決方法:

  1. VS Codeの再起動 # VS Codeを完全に終了して再起動
  2. 手動でインタープリター選択 Ctrl + Shift + P → "Python: Select Interpreter"
  3. 拡張機能の確認
    • Python拡張機能がインストールされているか確認
    • 拡張機能を一度無効にして再有効化

問題2: ターミナルで仮想環境が有効化されない

Windows PowerShell実行ポリシーエラー:

# 現在のポリシーを確認
Get-ExecutionPolicy

# ユーザー用ポリシーを変更
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

macOS/Linux権限エラー:

# 実行権限の付与
chmod +x venv/bin/activate

# 有効化
source venv/bin/activate

パッケージインストールの問題

問題3: pip installが失敗する

ネットワーク関連エラー:

# プロキシ環境での設定
pip install --proxy http://proxy.company.com:8080 package_name

# 信頼できるホストの追加
pip install --trusted-host pypi.org --trusted-host pypi.python.org package_name

権限エラー:

# 仮想環境が有効化されているか確認
echo $VIRTUAL_ENV  # パスが表示されるはず

# 仮想環境の再作成
deactivate
rm -rf venv
python -m venv venv
source venv/bin/activate

デバッグ関連の問題

問題4: デバッグが仮想環境のパッケージを認識しない

launch.jsonの確認:

{
  "python": "${workspaceFolder}/venv/bin/python"  // 重要
}

環境変数の確認:

{
  "env": {
    "PYTHONPATH": "${workspaceFolder}/src"
  }
}

高度な活用方法

複数プロジェクト間での環境管理

プロジェクトテンプレートの作成

# テンプレートスクリプト create_project.sh
#!/bin/bash
PROJECT_NAME=$1

mkdir $PROJECT_NAME
cd $PROJECT_NAME

# 基本構造作成
mkdir -p src tests docs .vscode
python -m venv venv

# 基本ファイル作成
touch README.md requirements.txt .gitignore
touch src/__init__.py tests/__init__.py

# VS Code設定
cat > .vscode/settings.json << EOF
{
  "python.defaultInterpreterPath": "./venv/bin/python",
  "python.terminal.activateEnvironment": true
}
EOF

echo "Project $PROJECT_NAME created successfully!"

環境の複製と共有

# 環境の複製
pip freeze > requirements.txt
cp -r venv new_venv  # 推奨されない

# 推奨方法: requirements.txtから再構築
python -m venv new_venv
source new_venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

CI/CDとの連携

GitHub Actionsでの設定例

# .github/workflows/test.yml
name: Tests

on: [push, pull_request]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    strategy:
      matrix:
        python-version: [3.8, 3.9, '3.10']

    steps:
    - uses: actions/checkout@v3
    
    - name: Set up Python ${{ matrix.python-version }}
      uses: actions/setup-python@v4
      with:
        python-version: ${{ matrix.python-version }}
    
    - name: Create virtual environment
      run: |
        python -m venv venv
        source venv/bin/activate
        pip install --upgrade pip
    
    - name: Install dependencies
      run: |
        source venv/bin/activate
        pip install -r requirements.txt
        pip install -r requirements-dev.txt
    
    - name: Run tests
      run: |
        source venv/bin/activate
        pytest tests/

Docker環境での活用

Dockerfile例

FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

# 仮想環境作成
RUN python -m venv venv
ENV PATH="/app/venv/bin:$PATH"

# 依存関係インストール
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# アプリケーションコピー
COPY src/ ./src/

CMD ["python", "src/main.py"]

まとめ

VS CodeでPython仮想環境を活用することで、効率的で安全な開発環境を構築できます。

重要なポイント

  • 仮想環境の作成: python -m venv venvで独立した環境を構築
  • VS Code連携: インタープリター選択で仮想環境を認識
  • パッケージ管理: requirements.txtで依存関係を明確化
  • 開発設定: settings.jsonで自動フォーマットとリント設定

効果的な活用方法

  • プロジェクト分離: 各プロジェクトで独立した環境を維持
  • チーム協力: 統一された開発環境で共同作業
  • 継続的改善: リント・テストでコード品質向上
  • 問題解決: よくある問題への対処法を把握

Youtube

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