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WindowsにシンプルなPython開発環境を構築する。

『モノづくり』 Python
Jupyter Visual Studio Code

私用のノートPC（Windows11）を新調したので、せっかくならシンプルにPython開発ができる環境を整えたいと思い、実際に構築しながら記事にまとめました。（本記事の動作環境は脚注1を参照。）

Pythonを勉強し始めた人だったり、改めてWindowsにPythonを導入したい人は、参考にしていただければと思います。

本記事を読んでできるようになること

  • WindowsでのPythonの編集
    • Visual Studio Codeのアプリ画面上で、Pythonスクリプトを編集できるようになる。
  • WindowsでのPythonの実行
    • Visual Studio Codeのアプリ画面上で、Pythonスクリプトを実行できるようになる。
      • Pythonファイルの一連のスクリプト実行
      • Jupyterファイルのセルごとのスクリプト実行
    • （必要な方のみ）Pyenvにより、実行するPythonのバージョンを切り替えられるようになる。

本記事に書いていないこと

  • Pythonプログラミングの方法
  • Visual Studio Codeの細かいカスタマイズ
  • MacやLinuxなどのWindows以外のOSのPython環境構築
筆者

文字ベースですが、スクショを記事末の脚注にまとめているので、必要に応じて参照ください！

目次

1. Pythonのインストール

シンプルな中でも、ケース①とケース②を用意したので、状況に応じて選択してください。

1.1. ケース①: 特定バージョンのPythonをローカルに直接インストール（最もシンプル！）

Python公式のWindows向けインストーラを使うことで、5分もあればインストールが完了します。今回私は試していないので、手順はPython.jpさん2の手順解説ページに説明を譲ります。

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Windows版Pythonのインストール – python.jp 以下の手順で、Pythonのインストールを行います。 Python公式サイトから、Pythonパッケージをダウンロードします ダウンロードしたパッケージをインストールします。 Power…

とりあえずPythonを勉強したいだけで、当面がっつり開発に携わる予定のない方は、ケース①で十分なので、「2. 開発支援ツールの導入」まで飛ばしてOKです。（ケース②で導入する「Pyenv」については、Python.jpさんでも「プログラミング初心者の方におすすめする理由はない」と記載しています。）

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1.2. ケース②: Pyenv上にインストール（簡単にバージョン切り替え！）

1.2.1. Pythonのバージョンを切り替えたい背景

ケース①で困るのは、Pythonのバージョンを切り替えたいときです。

Pythonを業務で使っていると、プロジェクトやお客様ごとにPythonバージョンが異なることがあります。こういった場合、午前中はPython3.8.10、午後はPython3.11.9で開発作業をしたい、ということが発生します。Pythonはバージョンごとに細かい仕様が異なるので、プロジェクトに合わせたバージョンで開発を進めることはMUSTです。

そこで、「Pyenv」というソフトウェアを初めに導入すれば、pyenv global 3.8.10と1行打ち込むことで、コマンドpythonで呼び出せるpythonのバージョンがPython3.8.10になります。同様にPython3.11.9を使えるようにしたいときは、その都度pyenv global 3.11.9と打ち込むことで、コマンドpythonで呼び出せるpythonのバージョンを切り替えられます。

1.2.2. Pyenvをインストール

Pyenvをインストールし、Pyenv上にPythonをインストールする手順を別記事にまとめましたので、こちら（↓）をご参照ください。

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WindowsにPyenvを導入する。（pyenv-win） Windows環境にPyenvを導入する手順を、実際に動作確認しながらまとめました。（本記事の動作環境は脚注1を参照。） Pyenvを導入すれば、Pythonのバージョンを簡単に切り…

2. Python開発支援ツールの導入

Python本体さえインストールできれば、頑張ればPython開発はできます。しかし、世の中には余分な頑張りを減らしてくれる支援ツールが存在するので、Python開発にMUSTと言えるものを2つ導入しておきます。

2.1. Visual Studio Code

Visual Studio Code（以下、VS Code）は「統合開発環境（IDE）」と呼ばれるプログラミング支援ツールです。IDEというと難しく聞こえますが、「なんか色々機能が備わったテキストエディタ」というものをかっこ良く言っているだけなので安心してください。（つまりWindows標準の「メモ帳」と本質は同じです。）

Pythonに限らず多くのメジャーな言語をサポートしていて、単純なところでは「変数の色分け」から、「文法上おかしなところがないかチェック」してくれたり、「実際にプログラムを実行して結果を確認」までVS Code上で実現できます。プログラミングをするだけなら「メモ帳」上でもできますが、VS CodeのようなIDEを利用したほうが遙かに効率が良いです。

PythonのIDEとしてはVS Codeが最もメジャーで、困ったときにもFAQが探しやすいので、VS Codeをインストールしましょう。

2.1.1. Visual Studio Codeのインストール

  1. VS Codeの公式ホームページに行き、大きなアイコン「Download for Windows」をクリックします。
    https://code.visualstudio.com/
  2. 自動的にダウンロードされたVSCodeUserSetup-x64-xx.xx.xx.exeを実行します（ダウンロードフォルダにてダブルクリックするなど）。
  3. セットアップ画面が表示されるので、最初の画面で「同意する」「次へ」を選択します。
  4. インストール先は、特に好みがなければデフォルトのまま「次へ」を選択します。（会社の共有PCなどだと、個人領域にしかインストールできないとかがあるかもです。）
  5. スタートメニューフォルダーの指定は、特に好みがなければデフォルトのまま「次へ」を選択します。
  6. 追加タスクの選択は、特に好みがなければデフォルトのまま「次へ」を選択します。
  7. 確認画面が表示されるので、問題なければ「インストール」を選択します。
  8. インストールが完了すると「Visual Studio Codeセットアップウィザードの完了」の画面が表示されるので、「完了」を選択します。
  9. VS Codeが起動するので、上部メニューのうち「View」をクリックし、プルダウンメニューから「Command Pallete…」をクリックします。【画面スクショ3】
  10. 「コマンドパレット」という検索ボックスが選択状態になるので、Configure Display Languageと入力して検索し、「Configure Display Language」を選択します。
  11. 言語一覧が表示されるので「日本語 (ja)」を選択します。【画面スクショ4】
  12. ダウンロードとインストールが完了すると「Restart Visual Studio Code to switch to 日本語?」というポップアップウィンドウが表示されるので、「Restart」を選択します。
  13. VS Codeが再起動し、メニューなどの表示がすべて日本語になっていることを確認します。

2.1.2. Python開発支援機能のインストール

VS CodeはIDEの中でも構成が非常にシンプルなもので、動作や容量が比較的軽いアプリケーションです。そのため、利用者が目的に応じて、別途「拡張機能」を1つずつインストールする必要があります。Pythonの開発支援機能についても、デフォルトではVS Codeに入っていないので、拡張機能としてインストールします。

  1. 左のサイドメニューにある「田」のようなアイコンをクリックします。（カーソルを乗せると「拡張機能」と表示されます。）
  2. 検索ボックスが選択状態になるので、pythonと入力して検索します。【画面スクショ5】
  3. 「Microsoft」の青いバッジ（公式マーク）が表示されている「Python」という拡張機能が一覧に表示されるので、「インストール」をクリックします。
  4. しばらくするとPython開発支援機能のインストールが完了します。

2.1.3. VS Code上でのPythonの実行

試しにPythonファイルを作成し、実行してみましょう。

  1. 上部メニューのうち「ファイル」をクリックし、プルダウンメニューから「新しいテキストファイル」をクリックします。【画面スクショ6】
  2. 「Untitled-1」というタブが表示されるので、上部メニューのうち「ファイル」をクリックし、プルダウンメニューから「保存」をクリックします。
  3. ファイルを保存するためのウィンドウが表示されるので、好きな場所に好きなファイル名.pyとして保存します。（拡張子「.py」をつけることで、VS CodeにPythonファイルと認識されます。）【画面スクショ7】
  4. VS Code上でファイルに書き込めるので、以下のPythonスクリプトを2行書き込みます。（※ここで色分けがされるので、正しく拡張機能が動作していることがわかります。）【画面スクショ8】
    import sys
    print(sys.version)
  5. 上部メニューのうち「ファイル」をクリックし、プルダウンメニューから「保存」をクリックして、ファイルを保存します。（Ctrl+sでも保存できます。）
  6. VS Codeの画面の右上にある「」ボタンをクリックします。自動的にウィンドウ下部に「ターミナル」の画面が開き、編集中のPythonファイル全体が実行されます。（「Windows PowerShell」がVS Code上で起動する。）【画面スクショ9】
  7. このPythonファイルの実行結果として、「1. Pythonのインストール」でインストールしたPythonのバージョン（sys.version）が「ターミナル」の画面上に表示されれば、正しくPythonスクリプトが実行できています（※以下は例）。
    3.11.9 (tags/v3.11.9:de54cf5, Apr 2 2024, 10:12:12) [MSC v.1938 64 bit (AMD64)]

2.2. Jupyter

Python初学者であれば、上記までがセッティングできれば十分かもしれません。Pythonに少し慣れてきて、開発のツールとして使いこなせる段階になってくると、ちょっとした「実験」をしたくなる機会が増えてきます。

  • このメソッドの戻り値の型は何か、type()メソッドで確認したい！
  • 頭の中では動くアルゴリズムだけど、実際に動くのか簡単に実装して確認してみたい！
  • このファイルに含まれる特定の文字列パターンの件数を試しにカウントしたい！

そんな「実験」にとても便利なツールが「Jupyter」です。多くの場合、Webブラウザアプリ（「Jupyter Notebook」や「Jupyter Lab」、「Google Colaboratory」など）として動作するツールですが、VS Code上でも利用できます。

Jupyterの主な特徴は以下です。

  • 1行ずつ実行して結果を確認できる。
    • 正常に動作するPythonファイルを丸ごと用意しなくて良い！
    • 実行経過（変数の中身など）を確認しながら丁寧に実験でき、バグ抑止になる！
  • 標準出力（実行したときの結果表示）も同じファイル内に保存される。
    • 実行ファイルがそのまま実験ログになる！

2.2.1. VS Code上でのJupyterの実行

  1. サイドメニューにある「田」のようなアイコンをクリックします。（カーソルを乗せると「拡張機能」と表示されます。）
  2. 検索ボックスが選択状態になるので、jupyterと入力して検索します。【画面スクショ10】
  3. 「Microsoft」の青いバッジが表示されている「Jupyter」という拡張機能が一覧に表示されるので、「インストール」をクリックします。
  4. しばらくするとJupyter拡張機能のインストールが完了します。
  5. 上部メニューのうち「ファイル」をクリックし、プルダウンメニューから「新しいテキストファイル」をクリックします。
  6. 「Untitled-1」というタブが表示されるので、上部メニューのうち「ファイル」をクリックし、プルダウンメニューから「保存」をクリックします。
  7. ファイルを保存するためのウィンドウが表示されるので、好きな場所に好きなファイル名.ipynbとして保存します。（拡張子「.ipynb」をつけることで、VS CodeにJupyterファイルと認識されます。）
  8. VS Code上でファイルに書き込めるので、以下のPythonスクリプトを1行書き込みます。（※このとき、Jupyterの「セル」が表示されるので、正しく拡張機能が動作していることがわかります。「セル」は、テキストボックス形式のコードエディタです。）【画面スクショ11】
    print('テストです。')
  9. 上部メニューのうち「ファイル」をクリックし、プルダウンメニューから「保存」をクリックして、ファイルを保存します。（Ctrl+sでも保存できます。）
  10. Jupyterのセルの左側にある「」ボタンをクリックします。
  11. 「カーネルの選択」メニューが表示された場合は「Python環境」などから選択します。（Pyenv上などに複数のPython環境が存在する場合に表示されます。）
  12. 場合によっては、以下のメッセージのポップアップウィンドウが表示されるので「許可」します。
    「パブリックネットワークとプライベートネットワークにこのアプリへのアクセスを許可しますか?」【画面スクショ12】
  13. 対象のPython環境での初回実行時は、以下のメッセージのポップアップウィンドウが表示されるので「インストール」します。
    「’Python x.xx.xx’でセルを実行するには、ipykernelパッケージが必要です。」
  14. 少し待機すると、対象のPython環境に「ipykernel」というパッケージ（および関連するパッケージ）がインストールされます。（※別のPython環境でJupyterを実行する際は、再度その環境にもパッケージをインストールする必要があります。）
  15. インストールが完了すると同時にJupyterファイルのセルが実行され、実行結果が以下のようにファイル上に表示されます。【画面スクショ13】
    テストです。
  16. 「」ボタンをクリックすることで、何度も実行し直しが可能です。（Shift+Enterでも実行できます。）
  17. 別のセルを下に作る場合は、Jupyterファイルのエディタ画面の左上の「コード」ボタンを押してください。【画面スクショ14】（※Jupyterは初心者でも感覚的に扱えるかと思いますが、詳しい使い方を知りたい場合はGoogleで検索してみてください。）

拡張子「.ipynb」は、「IPython Notebook」の略と思われます。「IPython」について筆者はあまり詳しくないですが、Jupyterの派生元のツールのようです。元々IPythonの一機能として登場した「Notebook」をJupyterが受け継いだ名残で、拡張子が「.ipynb」のままのようです。

まとめ

本記事では、Python本体、およびPython開発支援ツール（VS Code・Jupyter）のインストール方法について紹介しました。個人的には、以下のように場面に応じてPythonファイル・Jupyterファイルを使い分けて開発を進めるのが好みです。

  • 本番用スクリプトを書きたい！ Pythonファイル（.py）
  • 実験したい！ Jupyterファイル（.ipynb）
    • 数行のスクリプトの動作確認・仕様確認
    • 本番用スクリプトを書く前の下書き
    • データ分析をして過程をレポートとして保存
筆者

ここまで読んでいただき、ありがとうございました！

つづけて、VS CodeにPythonのリンター・フォーマッターを設定して、読みやすいスクリプトを書けるようになる方法についても、ぜひこちらの記事（↓）をご参照ください！

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脚注

  1. 本記事の動作確認環境
    ・Windows 11 Home 23H2
    ・pyenv-win 3.1.1
    ・Python 3.11.9
    ・Visual Studio Code 1.89.1 ↩︎
  2. “プログラミング言語 Python 総合情報サイト – python.jp”, https://www.python.jp/index.html. ↩︎
  3. （画面スクショ）コマンドパレットの起動
    ↩︎
  4. （画面スクショ）言語設定メニューでの言語選択
    ↩︎
  5. （画面スクショ）Python開発支援機能の検索画面
    ↩︎
  6. （画面スクショ）VS Codeで新しいファイルを作成
    ↩︎
  7. （画面スクショ）新しいPythonファイルの作成
    ↩︎
  8. （画面スクショ）PythonスクリプトをPythonファイルに書き込む
    ↩︎
  9. （画面スクショ）Pythonスクリプトの実行
    ↩︎
  10. （画面スクショ）Jupyter拡張機能の検索画面
    ↩︎
  11. （画面スクショ）PythonスクリプトをJupyterファイルに書き込む
    ↩︎
  12. （画面スクショ）初回Jupyter実行時に出る可能性のある警告ポップアップ
    ↩︎
  13. （画面スクショ）Pythonスクリプトの実行（Jupyter上）
    ↩︎
  14. （画面スクショ）Jupyterセルの追加
    ↩︎
『モノづくり』 Python
Jupyter Visual Studio Code

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筆者

ユーマン
在籍: 大手SIer企業
職務: Python歴6年の開発職 / 異動でインフラ入門中
大学: ロボ設計/PV制作 ＠NHKロボコン優勝サークル
大学院: 学会発表にて2度優秀賞 ＠AI研究
目標: ふと思いついたモノを何でもつくれちゃう人
好き: Python / Excel / 定時退社 / カフェ作業 / 自己分析 / 友達と遊ぶこと / ホラー映画 / 平成アニメ / お散歩・登山 / スキー / ミスチル / 笑顔がステキな方
このブログについて

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