VS CodeでPythonを始めよう！インストールからおすすめ拡張機能まで徹底解説

「これからPythonを始めたいけど、どのエディタを使えばいいかわからない」
「コードを効率的に書ける環境を作りたい」と思っていませんか？

そんな方におすすめなのが Visual Studio Code（VS Code） です。VS Codeは軽量で動作が速く、Python開発に必要な機能がすぐに揃う優秀なエディタです。

この記事では、VS CodeでPythonを快適に書くための導入手順や、おすすめの拡張機能、便利な使い方 を初心者にもわかりやすく紹介します。

VS CodeでPythonを使うメリット
1. なぜPython開発にVS Codeが選ばれるのか
2. 他のエディタとの比較
VS CodeでPythonを始める準備
VS CodeにPython拡張機能を導入
1. 必須の拡張機能：Python
2. Python インタープリターの選択
より快適にするおすすめ拡張機能
VS CodeでPythonを実行する方法
デバッグ機能の活用
1. ブレークポイントの設定
2. デバッグ設定のカスタマイズ
よくある質問とトラブル対処
Python開発をさらに効率化するテクニック
まとめ

VS CodeでPythonを使うメリット

なぜPython開発にVS Codeが選ばれるのか

軽量で高速

起動が早く、大きなファイルもサクサク開ける
メモリ使用量が少ない
複数のファイルを同時に開いても重くならない

豊富な機能

インテリセンス（自動補完）でタイピングが楽
リアルタイムエラー検出で間違いをすぐ発見
統合ターミナルでコマンド実行が簡単

無料で高機能

有料のIDEに匹敵する機能を無料で利用
定期的なアップデートで機能向上
大手企業でも広く採用されている実績

他のエディタとの比較

エディタ	軽量性	機能性	初心者向け	無料
VS Code	◎	◎	◎	◎
PyCharm	△	◎	○	△（無料版あり）
IDLE	◎	△	○	◎
Sublime Text	◎	○	○	△（有料）

VS CodeでPythonを始める準備

VS Codeのインストール

ダウンロードと基本インストール

VS Code公式サイトにアクセス
お使いのOS（Windows、macOS、Linux）に応じたバージョンをダウンロード
ダウンロードしたファイルを実行してインストール

インストール時の注意点

Windows の場合

「PATH への追加」を選択（コマンドプロンプトから code コマンドが使えるようになる）
「ファイルの関連付け」を有効にする（右クリックメニューから VS Code で開けるようになる）

macOS の場合

アプリケーションフォルダにドラッグ&ドロップ
初回起動時にセキュリティ警告が出る場合は「開く」を選択

Python本体のインストール

Python のダウンロード

VS CodeはPythonコードを編集するエディタなので、Python本体が必要です。

Python公式サイトにアクセス
最新の安定版（3.11以上推奨）をダウンロード
インストーラーを実行

インストール時の重要設定

Windows での注意点

☑ Use admin privileges when installing py.exe
☑ Add Python 3.x to PATH  ← これは必ずチェック！

「Add Python to PATH」をチェックしないと、コマンドラインからPythonを実行できません。

インストール確認

ターミナル（コマンドプロンプト）で以下を実行：

python --version

または

python3 --version

バージョン情報が表示されればインストール成功です。

初回起動と日本語化

VS Code の初回設定

VS Code を起動
Welcome タブが表示される
右下に言語設定の通知が出た場合、日本語を選択

手動で日本語化する場合

拡張機能タブ（Ctrl + Shift + X）を開く
「Japanese Language Pack」を検索
インストール後、VS Code を再起動

VS CodeにPython拡張機能を導入

必須の拡張機能：Python

Python 拡張機能（ms-python.python）

概要 Microsoft公式が提供するPython開発の基盤となる拡張機能です。これ一つでPython開発に必要な機能がほぼ揃います。

主な機能

インテリセンス：関数名、変数名の自動補完
シンタックスハイライト：コードの色分け表示
エラー検出：構文エラーのリアルタイム表示
デバッグ機能：ブレークポイントでの実行停止
フォーマット機能：コードの自動整形
テスト実行：unittestやpytestの実行

インストール手順

VS Codeの左側の拡張機能アイコン（四角いパズルピースのマーク）をクリック
検索バーに「python」と入力
一番上に表示される「Python」（提供者：Microsoft）をクリック
「インストール」ボタンをクリック

インストール後の確認

Python拡張がインストールされると、VS Codeの左下にPythonのバージョンが表示されます。

Python インタープリターの選択

インタープリターとは

Pythonインタープリターは、Pythonコードを実行するプログラムです。複数のPythonバージョンがインストールされている場合、使用するバージョンを選択する必要があります。

選択方法

Ctrl + Shift + P（Mac: Cmd + Shift + P）でコマンドパレットを開く
「Python: Select Interpreter」と入力
使用したいPythonバージョンを選択

確認方法

正しく設定されていれば、VS Codeの左下に以下のように表示されます：

Python 3.11.0 64-bit

より快適にするおすすめ拡張機能

Pylance（ms-python.vscode-pylance）

必須度：★★★★★

概要 Microsoft製の高性能なPython言語サーバーです。Python拡張機能と組み合わせることで、より正確で高速な補完機能を提供します。

主な機能

高速な型推論：変数の型を自動的に推測
より正確な補完：コンテキストに応じた適切な候補表示
型ヒント支援：Type Hintsの記述をサポート
Import 文の自動整理：不要なimportの削除、並び替え

実際の使用例

# Pylanceが型を推論して適切な補完を提供
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
numbers.  # ここで「append」「extend」などリストのメソッドが補完される

def calculate_sum(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

result = calculate_sum(10, 20)
# resultが int 型だと推論され、int のメソッドが補完される

Jupyter（ms-toolsai.jupyter）

必須度：★★★★☆

概要ノートブック形式でPythonコードを実行できる拡張機能です。データ分析や機械学習の分野で特に重宝します。

主な機能

セル単位の実行：コードを小さな単位で分けて実行
結果の可視化：グラフや画像を直接表示
Markdown サポート：説明文を美しく記述
変数の保持：セル間で変数を共有

使用例

# セル1：データの読み込み
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('sample.csv')

# セル2：データの確認
print(data.head())

# セル3：グラフの描画
plt.plot(data['x'], data['y'])
plt.show()

Jupyter Notebook の作成方法

Ctrl + Shift + P でコマンドパレットを開く
「Jupyter: Create New Jupyter Notebook」を選択
.ipynb ファイルが作成される

Black Formatter（ms-python.black-formatter）

必須度：★★★☆☆

概要 Pythonコードを自動で美しく整形してくれるフォーマッター拡張機能です。PEP 8（Pythonのコーディング規約）に準拠した形でコードを統一できます。

主な機能

自動インデント調整：スペースとタブの統一
行の長さ調整：長すぎる行を適切に分割
クォートの統一：シングルクォートかダブルクォートかを統一
保存時自動実行：ファイル保存時に自動フォーマット

設定方法

VS Codeの設定（Ctrl + ,）で以下を追加：

{
  "[python]": {
    "editor.defaultFormatter": "ms-python.black-formatter",
    "editor.formatOnSave": true
  }
}

フォーマット前後の例

フォーマット前

def   calculate_area(width,height):
    if width>0and height>0:
        return width*height
    else:
        return 0

フォーマット後

def calculate_area(width, height):
    if width > 0 and height > 0:
        return width * height
    else:
        return 0

その他の便利な拡張機能

Python Docstring Generator（njpwerner.autodocstring）

関数やクラスのドキュメント文字列を自動生成：

def calculate_bmi(weight, height):
    """
    BMIを計算する関数

    Args:
        weight (float): 体重（kg）
        height (float): 身長（m）

    Returns:
        float: BMI値
    """
    return weight / (height ** 2)

Python Test Explorer（LittleFoxTeam.vscode-python-test-adapter）

テストファイルの実行と結果表示を視覚的に：

# test_calculator.py
import unittest
from calculator import add

class TestCalculator(unittest.TestCase):
    def test_add(self):
        self.assertEqual(add(2, 3), 5)
        self.assertEqual(add(-1, 1), 0)

VS CodeでPythonを実行する方法

基本的な実行方法

ファイル全体を実行

方法1：実行ボタンを使う

Pythonファイル（.py）を開く
右上の三角ボタン（▶）をクリック
ターミナルにコードの実行結果が表示される

方法2：ショートカットキーを使う

Ctrl + F5：デバッグなしで実行
F5：デバッグ付きで実行

方法3：コマンドパレットから実行

Ctrl + Shift + P でコマンドパレットを開く
「Python: Run Python File in Terminal」を選択

ターミナルから実行

VS Code内蔵のターミナルを使って実行：

Ctrl + でターミナルを開く
以下のコマンドを入力：

python filename.py

または

python3 filename.py

選択したコードだけを実行

部分実行の方法

実行したいコードを選択
Shift + Enter を押す
選択部分だけがPython REPLで実行される

実際の例

# ファイル全体
import math

radius = 5
area = math.pi * radius ** 2  # この行だけを選択して実行
print(f"円の面積: {area}")

area = math.pi * radius ** 2 の行だけを選択して Shift + Enter を押すと、その行だけが実行されます。

インタラクティブモード（REPL）

REPL とは

REPL（Read-Eval-Print Loop）は、Pythonコードを1行ずつ入力して即座に実行できるモードです。

VS Code での REPL 起動方法

Ctrl + Shift + P でコマンドパレットを開く
「Python: Start REPL」を選択
ターミナルにPythonのプロンプト（>>>）が表示される

REPL の使用例

>>> name = "Python"
>>> print(f"Hello, {name}!")
Hello, Python!
>>> 2 + 3 * 4
14
>>> import datetime
>>> datetime.datetime.now()
datetime.datetime(2024, 1, 15, 14, 30, 25, 123456)

デバッグ機能の活用

ブレークポイントの設定

基本的な使い方

デバッグしたい行の行番号左側をクリック
赤い点（ブレークポイント）が表示される
F5 でデバッグ実行開始
ブレークポイントで実行が一時停止

デバッグ中の操作

F10：ステップオーバー（次の行へ）
F11：ステップイン（関数の中へ）
Shift + F11：ステップアウト（関数から出る）
F5：続行

変数の監視

デバッグ中は左側のパネルで以下を確認できます：

Variables：現在の変数の値
Watch：特定の式の値を監視
Call Stack：関数の呼び出し履歴

デバッグ設定のカスタマイズ

launch.json の作成

デバッグビュー（Ctrl + Shift + D）を開く
「create a launch.json file」をクリック
「Python」を選択

基本的な設定例

{
  "version": "0.2.0",
  "configurations": [
    {
      "name": "Python: Current File",
      "type": "python",
      "request": "launch",
      "program": "${file}",
      "console": "integratedTerminal",
      "justMyCode": true
    },
    {
      "name": "Python: With Arguments",
      "type": "python",
      "request": "launch",
      "program": "${file}",
      "args": ["arg1", "arg2"],
      "console": "integratedTerminal"
    }
  ]
}

よくある質問とトラブル対処

Q. Pythonが実行できない・認識されない

症状

「’python’ は、内部コマンドまたは外部コマンド… として認識されていません」
「command not found: python」

対処法1：Pythonのインストール確認

ターミナルで以下を実行：

python --version

何も表示されない場合は、Pythonがインストールされていないか、PATHが通っていません。

対処法2：Python3 コマンドを試す

python3 --version

対処法3：PATH の確認と設定

Windows の場合

「システムの詳細設定」を開く
「環境変数」をクリック
PATH に Python のインストール先が含まれているか確認

macOS/Linux の場合

echo $PATH
which python3

対処法4：VS Code でのインタープリター選択

Ctrl + Shift + P でコマンドパレットを開く
「Python: Select Interpreter」を選択
正しいPythonのパスを選択

Q. インテリセンス（自動補完）が動かない

症状

関数名や変数名の補完が表示されない
import 文の補完が効かない

対処法1：Pylance の確認

拡張機能タブで「Pylance」がインストールされているか確認
無効になっている場合は有効化

対処法2：Python インタープリターの確認

左下のPythonバージョン表示をクリックして、正しいインタープリターが選択されているか確認。

対処法3：言語サーバーの再起動

Ctrl + Shift + P でコマンドパレットを開く
「Python: Restart Language Server」を実行

Q. モジュールが見つからないエラー

症状

ModuleNotFoundError: No module named 'requests'

対処法1：pip でのインストール

pip install requests

または

pip3 install requests

対処法2：仮想環境の確認

仮想環境を使用している場合、その環境がアクティブになっているか確認：

# 仮想環境の作成
python -m venv myenv

# 仮想環境のアクティベート（Windows）
myenv\Scripts\activate

# 仮想環境のアクティベート（macOS/Linux）
source myenv/bin/activate

対処法3：VS Code でのインタープリター選択

仮想環境のPythonインタープリターを選択していることを確認。

Q. コードの実行結果が文字化けする

症状

日本語が正しく表示されない

対処法：エンコーディングの設定

ファイルの先頭に以下を追加：

# -*- coding: utf-8 -*-

print("こんにちは、Python！")

Python開発をさらに効率化するテクニック

仮想環境の活用

仮想環境とは

プロジェクトごとに独立したPython環境を作る仕組みです。ライブラリのバージョン競合を防ぎ、クリーンな開発環境を維持できます。

仮想環境の作成と使用

# 仮想環境の作成
python -m venv project_env

# アクティベート（Windows）
project_env\Scripts\activate

# アクティベート（macOS/Linux）
source project_env/bin/activate

# パッケージのインストール
pip install requests pandas matplotlib

# 非アクティベート
deactivate

VS Code での仮想環境選択

仮想環境をアクティベートした状態でVS Codeを起動
または Ctrl + Shift + P → 「Python: Select Interpreter」で仮想環境のPythonを選択

requirements.txt の活用

パッケージ依存関係の管理

# 現在の環境のパッケージ一覧を出力
pip freeze > requirements.txt

# requirements.txtからパッケージをインストール
pip install -r requirements.txt

requirements.txt の例

requests==2.28.1
pandas==1.5.2
matplotlib==3.6.2
numpy==1.23.5

コードスニペットの活用

カスタムスニペットの作成

File → Preferences → Configure User Snippets
python.json を選択
カスタムスニペットを追加

{
  "Print Debug": {
    "prefix": "pdb",
    "body": [
      "print(f\"DEBUG: ${1:variable} = {${1:variable}}\")"
    ],
    "description": "Debug print statement"
  },
  "Class Template": {
    "prefix": "class",
    "body": [
      "class ${1:ClassName}:",
      "    def __init__(self${2:, param}):",
      "        ${3:pass}",
      "",
      "    def ${4:method_name}(self):",
      "        ${5:pass}"
    ]
  }
}

Git 連携の活用

.gitignore の設定

Pythonプロジェクト用の .gitignore ファイル例：

# Python
__pycache__/
*.py[cod]
*$py.class
*.so
.Python
build/
develop-eggs/
dist/
downloads/
eggs/
.eggs/
lib/
lib64/
parts/
sdist/
var/
wheels/
pip-wheel-metadata/
share/python-wheels/
*.egg-info/
.installed.cfg
*.egg

# Virtual Environment
venv/
env/
ENV/

# IDE
.vscode/
.idea/

# OS
.DS_Store
Thumbs.db