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開発環境構築からはじめるPythonVisualStudio Codeとpipenvで始めるpython2021/8/5 初版2021/8/19 修正2021/9/7 修正2021/9/23 修正

この資料について• 某所の勉強会で作成した資料

概要• Pythonの環境と開発環境構築に重点をおいたPythonのハンズオンセミナーです。 Pythonを使った開発をはじめるためにVisualStudioCodeとpipenvを知りPythonをはじめることができる。と思っている。• 今日行う事• はじめに• Pythonインストール• VisualStudioCodeインストール/設定• Pythonと仮想環境• VisualStudioCodeを使ってPythonを使う• IDEを使ったPython、JupyterNotebookここが9割位

Python• 言語としての特徴• インタプリタ言語• コンパイルしなくてもよい言語。すぐに結果が返ってくる。• 利用シーン[1]• 機械学習、数値計算• 特に機械学習の分野ではPythonが圧倒的• Webアプリケーション• 教育[1]https://ja.wikipedia.org/wiki/Python#%E5%88%A9%E7%94%A8 (2021/8/5 accessd)

Python• Python 公式チュートリアルここでおおよそ学べる• https://docs.python.org/ja/3/tutorial/• 大事な事↓やる気を高めようモチベーションは重要

環境構築になぜ重点を置くか• Pythonの参考書で開発環境について詳しく書かれていない• ①（言語の進化、開発環境）変化が早い、大きい• ②ユーザーの好き好み。があるからと推測• クラウド(google Colab)上で開発環境が整備されている（次P）初学者向け開発環境について数ページ、基本はテキストエディタで開発中級～専門環境は前提この間

環境構築になぜ重点を置くか• Google Colaboratory• Googleが提供するPython開発環境。JupyterNotebookでの開発• ローカルで構築する開発環境との比較• 良い点• 自前の開発環境を構築せずにサクッと利用・開発が出来る。• 高速処理（GPU、TPU）が一定額無料で使用できる。• 悪い点• 時間制限がある。放置するとセッションが切れてコードが消える。• データアップロードがオンライン経由• 上げにくいデータ（個人情報データ）は扱えない。（ローカルで匿名化してから・・・など）

環境構築になぜ重点を置くか• （あとあときっと）役に立つ可能性があるから• 今回紹介するVisualStudioCode（以下：VSCode）というモダンな開発環境をPythonを通じて知る・使うことができる• PythonがOS（Windows）でどうインストールされ管理されているか• （まぁまぁ）楽できるから• モダンな開発環境による生産性を高める機能を使って開発• コード補完による生産性工場、デバッグ機能（≠printデバッグ）• 山を登るために山の装備はあったほうが良いはず。Pythonを学ぶ上でも、Pythonの環境を整えておいた方が良い。

環境構築になぜ重点を置くか• 京都大学 Python演習 2020• https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/handle/2433/245698Pythonをインストールすると標準使用できる統合開発環境「IDLE」をベース

数理工向けPythonパッケージ Anacondahttps://www.anaconda.com/blog/sustaining-our-stewardship-of-the-open-source-data-science-community (accessed 2021/6/21)• 2020/4/30 有償版利用を進める内容が発表された。• 非商用利用者（学生、研究者、趣味）は使ってもよい。• 簡単な研究プロジェクト向けの場合は非商用の記載あり• PoCのことを言っている？• 過去の経験• pipとanacondaを組み合わせて環境がおかしくなった経験（再インストールで解決）

①Python.org から pythonの環境をダウンロードするhttps://www.python.org/※寄り道• 「Python version」はpythonの言語バージョン• バグフィックスは頻繁、機能追加が多い• 常に最新版を使うとよいわけではない、ライブラリがそのverに対応していない場合がある。• 今回のハンズオンでは「3.8」を使用「3.9」でもOK。混在してもOK。https://www.python.org/ (accessed 2021/8/5)

• 3.8.xの最新版を選べばよい。OSによって最新版が無い場合がある。その時は1つ前のVerを使用。• 今回は↓を使用（末尾は新しくてもよい）「python-3.8.10-amd64.exe」続①Python.org から pythonの環境をダウンロードするhttps://www.python.org/

②Pythonをインストールする1.ここのチェックを確認☑ Install ~ 全ユーザーが使えるか☑Add Python～PATHを通すかコマンドプロンプトでpythonを使う場合はPATHを通した方が良い（参考書向け）。PATHについては次ページで解説。複数バージョンのPythonをインストールした場合、直近のバージョンにパスが通ることになる（場合によっては注意）。2.インストールを実行確認が求められる「はい」を選択3.インストール完了

※参考情報「PATH」を通すの意味Add～のチェック無し（表示されない） Add～のチェック有り（表示される）コマンドプロンプトでpythonのバージョンを調べるコマンド（python --version）での違いC:¥Users¥[アカウント名]¥AppData¥Local¥Programs¥Python¥Python38←python.exeを実行ここへのパスが暗に設定されるかどうか※補足Add~チェックを外した場合は、>py –version（コマンド）>py -3.8 ○○ ※バージョン指定「py」でpythonのパスを通して実行可能「py」はpythonランチャー。インストールした最新のpythonへのパスを通すPythonは下記フォルダ内にある実行ファイルを実行している「Add～のチェック」を入れる＝環境変数の「Path」にPythonの実行ファイルがあるパスを設定する

続②PythonをインストールするPythonの動作を確認する1.コマンドプロンプトを開く※Windows PowerShellでもよい2.下記コマンドを入力し、Enter>python --version3.Pythonのバージョンが出力されればOK※既にPythonをインストールしている人によっては、その環境のver出なかった場合は、python再インストール「プログラムの追加と削除から」削除⇒

Pythonをさわってみる• 「python」で対話モードの開始• REPL (Read-Eval-Print Loop)とも• ユーザーが入力したコードをpythonが解釈し、実行する。• インタープリタ言語の特徴• 「exit()」で対話モードの終了1.下記コマンドを入力し、Enter>python2. 1+1 と入力し、Enter>1+13. print(“Hello World”)と入力し、Enter>print(“Hello World”)4. exit() と入力し、Enter>exit()

Pythonをさわってみる対話モードで行うのは面倒なのでテキストエディタでコードを書いて実行する方法1.テキストエディタで下記コードのファイルを作成。デスクトップに適当な名前（半角英数）のフォルダを作成し「test.py」で保存print(“Hello World from Text”)2.コマンドプロンプトで「test.py」にあるフォルダに移動※フォルダを開いて、パスに「cmd」通して入力するとその場所でコマンドプロンプトが開く3.下記コマンドでテキストエディタのpythonコードを実行>python test.py※PATHを通していない場合>py test.py

Pythonをさわってみる• 対話モードで開発することはほぼない（と思われる）• 初学者向けの参考書はテキストエディタでの開発• ここがPATHを通しておいた方が良い理由• デバッグ、コード補間が無い⇒効率的ではない• IDE（Integrated Development Environment／統合開発環境）を用いた開発>python [pythonコードのファイル名]

VisualStudioCodeインストール

VisualStudioCode （VSCode）• PythonのIDEは多数ある。今回は「VisualStudioCode」を使う• 軽量なソースコードエディタ• マルチプラットフォームで動作（Windows、MAC、Linux）• 拡張機能で様々な開発言語に対応する• 詳しくは⇒https://code.visualstudio.com/docs/• 最も人気のある開発者環境ツール[1]• 拡張機能で下記が可能• VSCodeを使ったPython開発• インタラクティブなJupyterNotebookを使った開発[1]https://ja.wikipedia.org/wiki/Visual_Studio_Code (2021/8/5 accessd)

①VSCodeのインストーラをダウンロードするhttps://code.visualstudio.com/https://code.visualstudio.com/ (accessed 2021/8/5)• ページは遷移するが、同時にインストーラもダウンロードされる• 資料作成時は下記のバージョン「VSCodeUserSetup-x64-1.59.0」（タイミングによってはより新しいものも)

②VSCodeをインストールするデフォルトでOK説明では「Codeで開く」を追加

VSCodeを設定する• VSCodeは拡張性が高いエディタ• エディタ自体の拡張性も高い• 「拡張機能」で様々な開発言語に対応、補助機能を拡張• 拡張機能で下記をインストール• 言語パック日本語化のため• Python VSCodeでPythonを使うための拡張機能• Python extension pack Pythonを使いやすくする拡張機能• Python Indent インデントを分かりやすくする

③VSCodeでPythonで開発できるようにする初回起動時は英語日本語パックのインストールを行うポップアップでインストールを選択消えた場合は「ベルマーク」ポップアップが出ない場合は、Extension->Japanese Language Pack for Vsisual～をInsutallして、再起動

拡張機能を入れるこのアイコンをクリック必要な拡張機能を入力例に「python」インストールをクリック拡張機能によっては、VSCodeの再読み込み（再起動）が必要な場合がある。下記になればインストール完了。③VSCodeでPythonで開発できるようにする「Python」を入れる

同じように下記をインストールPython Extension PackPython Indent③VSCodeでPythonで開発できるようにする

④VSCode + PythonでHello World1.準備デスクトップに「testpython」というフォルダを作る※VSCodeではユーザーが任意に作成or指定した「フォルダ」にコードを保存する。※コードを新規作成して「フォルダ」に保存でもよい。2.「testpython」フォルダをVSCodeから開く※フォルダを右クリックして「Codeで開く」からでもよいフォルダ内に実行ファイル等が生成される場合がある。その場所から実行してよいかの確認

④VSCode + PythonでHello World3.新規ファイルを作成4.コードを入力し、保存↓を入力print("Hello World from VSCode")VSCodeの「エクスプローラー」で開いているフォルダが表示「エクスプローラ」上で「＋」マークをクリック※[ファイル]メニューの新規ファイルで空のファイルを作成し、保存すれば上と同じとなる作成したファイルをダブルクリックすると、該当ファイルが開くことができる（編集できる）カーソルを移動すると表示される

④VSCode + PythonでHello World5.VSCode上でtest.pyを実行[実行]から[デバッグなしで実行]をクリック（Ctrl+F5でも実行可能）6.ターミナル上で実行結果を確認

※参考 VSCodeの設定VSCode自体の設定（フォントサイズ、フォントを変える等）[ファイル]->[ユーザー設定]->[設定]から行う※「settings.json」という設定ファイルを直接編集してもよい・VSCodeの設定（お好みで）インデンドガイドフォーマット制御文字を表示フルパス表示Window Title → ${activeEditorLong}Color Themeテーマを変えられる直近の開いていたファイルなどrestoreWindowsマウスホイールでズームを有効editor.mouseWheelZoom表示言語Configure・タブをスペースにしないDetect intation false ※これが有効だときかないinsertSpaces false・VSCodeの設定ファイルsettings.jsonhttps://qiita.com/y-w/items/614843b259c04bb91495

Pythonとライブラリ• Pythonを使った開発• 様々なライブラリ（パッケージ）と組み合わせて開発を行う• 開発スピードが早いため、ある時に公開されたコードが動かないことがある。• 使用するPython ver、ライブラリ verが異なることで起こる。依存関係と呼ぶ。Python 3.7ライブラリA 1.2ライブラリB 2.0Python 3.8ライブラリA 1.4ライブラリB 2.0開発環境：動くこちらの環境：動かない理由はいろいろ・新Pythonの言語仕様に合わせAPIのIFが変更。・古いIFなので消した。・IFを理由なく変更。

Pythonとライブラリ• Pythonの実行ファイルはどこ？ライブラリはどこ？• Pythonの実行ファイル（python.exe)C:Users[ID]AppDataLocalProgramsPython• Python38 ->Python3.8.x系• Python39 ->Python3.9.x系• ライブラリC:Users[ID]AppDataLocalProgramsPython[Python Ver]Libsite-packages• Pythonのバージョン毎にライブラリは異なって管理※参考下記でインストールされているPythonを表示>py --list-paths「※」がついているものがpyで呼び出されているpython

Pythonとライブラリ• Python/ライブラリのバージョン違いを回避する• 使用するPython、ライブラリを使うたびにインストール…はしない。• 「仮想環境」を使用する• Pythonの仮想環境• CPUをエミュレーションする仮想ではない。Pythonの実行ファイルとライブラリを物理的に分離（コピーする）• 公式チュートリアルではvenvが紹介。今回はpipenv（vnenvを含む）• https://docs.python.org/ja/3.8/tutorial/venv.html

仮想環境ワークフォルダATest.pyAppdata以下のpythonで実行ユーザー環境のpython環境Python 3.8(Appdata）ワークフォルダBTest.pyワークフォルダCTest.pyPython 3.8./.venv以下pipenvで仮想環境をワークフォルダ内に作成仮想環境（.venvフォルダ内）内のPythonで実行Python 3.8仮想環境使用する場合は、環境の切り替え等を行う必要がある。仮想環境のpythonで実行

※参考 Pythonとライブラリ• 異なるPython verの使い分け• コマンドプロンプトではpyコマンドで使い分け• >py 最新• >py -3.8 ver指定• VSCodeの場合はUIで仮想環境、Python verの切り替えができる

※参考仮想環境• Pythonの仮想環境の記事• 2019年の記事• https://qiita.com/KRiver1/items/c1788e616b77a9bad4dd• Pipenv をやめて venv を使いだした話• https://blog.uedder.com/2020_python_develop_envirionment.html• 移り変わりが激しい• 今回はVSCode+pipenvの話• 今後別環境にうつるかも・・・

①pipenvのインストールと設定（これは1度だけ）1.下記コマンドを入力コマンドプロンプト上で下記を入力>pip install pipenv※pipはパッケージのインストールコマンド※python実行環境にpipenvがインストールされたことになる。2.Pipenvの設定仮想環境を「.venv」にに作成する設定を有効化>setx PIPENV_VENV_IN_PROJECT true※ログインしているユーザー環境変数に設定「setx」コマンドで永続化「set」コマンドの場合、一時的に有効

②pipenvで仮想環境構築想定：デスクトップに「pythonmydev」フォルダを作り、この中に仮想環境構築する。このフォルダ内にVSCodeでpythonコードの開発を行う。1.コマンドプロンプトで「pythonmydev」フォルダに移動する2.pipenvで仮想環境構築Pipenvで仮想環境構築>pipenv install※バージョン指定も可能>pipenv --python 3 ※3.x最新>pipenv --python 3.8コマンドプロンプトで>cd フォルダをドラックアンドドロップすると楽

②仮想環境に入り、ライブラリをインストール3.Pipenv shellコマンドで仮想環境内に入る>pipenv shell※実行されるpythonのコマンドは「.venv」内の仮想環境で実行されることになる4.Numpyをインストール>pipenv install numpy※pipenvで行う場合は「pipenv」で行う方が良いpipfileにパッケージ情報が書き込まれるため。下記でもよい。>pip install numpy(続)2.フォルダ内にファイルとフォルダが作成される.venvの中にpython実行環境が構築＝仮想環境、pipfileはpipenvのパッケージ管理ファイル

続②仮想環境に入り、ライブラリをインストール5.インストールしたパッケージを確認（スキップ可能）>pip listによる確認↓6.shellから抜ける>exit仮想環境（/.vnenv）（参考）Appdata以下のpythonこれが仮想環境による分離

③仮想環境とVSCodeの連携1.pipenvで構築した仮想環境があるフォルダをVSCodeから開く2.適当なpythonのコードを実行すると、構築した仮想環境で実行される自動で選択されている

VSCodeとPython仮想環境• VSCodeとpipenvで構築した仮想環境を紹介• インタプリタ選択で構築した仮想環境無しでも実行可能インタープリタの選択で使用するPythonを指定できる/Appdata ./.venvpythonインストール下の環境を使用pipenvで分離した環境を使用選ぶことができる.venvがあれば自動選択

VSCode無しで実行• pipenvで構築した環境で実行（下記2つ）• ①仮想環境に入って実行• >pipenv shell• 仮想環境に入った後は、「>python ○○.py」で実行• ②仮想環境を使って実行（「.venv」があるフォルダに移動）• >pipenv run [コマンド]• 例：python実行環境の確認。「＊」がある環境が実行している環境

注意事項• pipenvによる仮想環境• フォルダ名、パスは移動しないほうが良い• フォルダ情報が絶対パスで書かれている。下記コマンドでパスの情報が見れる。• >pipenv –venv

JupyterNotebookを使う• データサイエンス向けの開発環境[1]• VSCode上でも開発可能[1] https://jupyter.org/ (accessed 2021/8/5)

①JupyterNotebookを使う環境を設定1. JupyterNotebook形式のファイルを作成する・コマンドパレット（Ctrl+Shit+Pを同時に押す）で「Create New Blank Notebook」・新規ファイル作成で拡張子を「.ipynb」2.「IPykernel」のインストールセル内で適当な計算を行い実行すると下記メッセージが表示される。途中でファイアウォールの警告がある。許可を押す。

②JupyterNotebookを使う1.セルにコードを入力する2.Ctrl＋F5でセルの実行を行う※セル毎に実行、すべて実行が出来る③JupyterNotebookの設定結果の出力結果をスクロール下を追加"jupyter.experiments.optOutFrom": ["NativeNotebookEditor"],下記を削除"workbench.editorAssociations": [{"viewType": "jupyter.notebook.ipynb","filenamePattern": "*.ipynb"}],好みはあるが下記を設定すると見やすいかもしれないJupyterNotebookが使用するPythonの環境↑赤破線枠JupyterNotebookはPythonの環境に接続して実行する（サーバーとクライアントの関係）VSCodeでJupyterを使うときセル内でexit()するとカーネルが終了されるので注意終了した上で実行すると「Direct kernel connection broken」と表示される。

pipenv パッケージ管理コマンド一覧パッケージのインストール>pipenv install [package]パッケージのアンインストール>pipenv uninstall [package]パッケージの更新>pipenv updatepipfile.lockの更新>pipenv lockpipのrequirement.txtからインストール>pipenv install -r ./requirements.txtpipenvからrequirement.txtの生成>pipenv lock -r環境構築するときに開発環境だけで使うパッケージ、本犯環境で使うパッケージを区分け可能>pipenv install --dev>pipenv install

pipenv 仮想環境の削除仮想環境に入って仮想環境の削除>pipenv shell>pipenv --rm仮想環境の削除>pipenv --clean「.venv」フォルダを強引に削除してもよさそう

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