Windows で Python コードを記述するための最適な組み合わせです。

Windows で Python 開発を行うにはどうすればよいですか?マスターが使用しているようなプレーン テキスト エディターを使用する必要がありますか、それともより完全な IDE を使用する必要がありますか?組み込みのコマンド ライン ツールを使用する必要がありますか、それとも新しいターミナルをインストールする必要がありますか?この記事では、Python 開発を保護するために Microsoft によって公式に保守されている MS Terminal と VS Code を使用する方法を説明します。

Windows を使用する大きな利点の 1 つは、Windows には非常に多くのアプリケーションがあり、強力な GPU であっても空いた時間に他の「作業」を実行できることです。ただし、Linux や macOS とは異なり、Windows での開発は常に多くの課題に直面し、ファイル エンコード、環境制御、プロジェクトのコンパイルなど、開発プロセス中に常に魔法のような利点が得られます。

これらは初心者にとって特に顕著です。特定のライブラリをインストールするときにさまざまな依存関係エラーが発生したり、テキストを読み書きするときにさまざまなエンコード エラーが発生したりすることがあります。

では、Windows 上で Python 開発を行うにはどうすればよいでしょうか?達人にはそれぞれの解決策があると思いますが、この記事では、よりスムーズな Windows 開発エクスペリエンスを構築できることを願って、Microsoft が正式にリリースした Terminal と Visual Studio Code を紹介したいと思います。

Visual Studio Code は、プログラマーが使用できる最も優れたコード エディターの 1 つであり、オープン ソースで拡張可能かつ軽量で、すべてのプラットフォームのエディターで使用できます。これらの品質により、Microsoft の VS Code は人気があり、Python 開発に最適なプラットフォームとなっています。多くの読者は、PyCharm や Jupyter Notebook などの一般的な Python IDE に精通しているかもしれませんが、VS Code はあなたを失望させることはありません。

この記事では、次のような Microsoft Terminal と Visual Studio Code の機能について学習します。

Microsoft Terminal とは

• Microsoft Terminal はどのように機能するのですか?
## Visual Studio Code をインストールする
• # Python 拡張機能を検出してインストールする
• # 単純な Python アプリケーションを作成する
• # VS Code で既存の Python を実行およびデバッグする方法を学習する手順
• VS Code を Git および GitHub に接続し、コードを世界と共有しましょう
• # 読者は Python 開発を理解しており、その一部のバージョンがすでにシステム Python (Python など) にインストールされていることを前提としています。 2.7、Python 3.6/3.7、Anaconda など)。 VS Code はすべての主要なプラットフォームと互換性があるため、UI 要素が若干異なる場合があり、一部のコマンドの変更が必要になる場合があります。

新興の Microsoft ターミナル

Windows ターミナルは、今年 5 月の Build 開発者カンファレンスで Microsoft によって発表されたオープン ソース ターミナル アプリケーションです。 MS ターミナルは、コマンド プロンプトと PowerShell の長所をすべてサポートしており、基本的にコマンド ラインを Linux と統合でき、コマンド プロンプトの実行も問題ありません。

MS Terminal がオープンソース化されてから、GitHub 上のスターの数は急速に増加し、現在 50,000 を超えています。これだけでも、このプロジェクトが大きな注目を集めていることがわかりますが、コミュニティによるオープンソースの改良により、このツールは非常に役立つものになるはずです。

MS ターミナルのオープンソース アドレス: https://github.com/microsoft/terminal

• もちろん、MS ターミナルは現在利用可能なプログラムを直接ダウンロードしてインストールしましたが、コミュニティのエクスペリエンスも非常に優れています。したがって、Windows 上で Python 開発を行う場合、コマンド ライン ツールは MS ターミナルを使用でき、パッケージのインストール、環境制御、その他の問題の大部分を解決できます。

MS ターミナルの効果はどのようなものですか。

MS ターミナルの中核機能は複数のタブをサポートすることであり、各タブはコマンド ライン シェルまたはアプリケーション (コマンド プロンプトやアプリケーションなど) に接続できます。 Raspberry PiなどにSSHでアクセスします。次の図は、この種のマルチタブのサポートを示しています。

#さらに、機能に加えて、より重要なのは、私たちがよく使うのと同じように、外観です。 zsh を使用すると、より美しい外観が得られます。 同じコマンド ラインです。 zsh には現在 94,000 の GitHub コレクションがありますが、ReadMe ドキュメントには、zsh が macOS または Linux で使用するのが最適であると明確に記載されています。新しくリリースされた MS ターミナルは、インターフェイスとテキスト スタイルの点で以前よりもはるかに優れています。

背景の透明度やテキストの強調表示をカスタマイズでき、絵文字などの記号も定義できます。以下は基本的な表示ですが、必要に応じてインターフェイス全体を調整できます。

プロジェクト全体はまだ活発に開発中であり、多くの機能が改善および追加されています。ただし、Microsoft によって公式に維持されているオープンソース プロジェクトであるため、少なくともコマンド ライン部分では開発プロセス中のさまざまなエラーを軽減できると確信しています。

VS Codeのインストールと設定

開発に欠かせないコマンドラインツールを紹介しましたが、ここからはPython開発をサポートする中核ツールであるVS Codeについて説明していきます。以下では、初期インストールと環境管理からコードの作成、テスト、公開まで、VS Code をエレガントに使用する方法を紹介します。

Visual Studio Code はどのプラットフォームにもインストールできます。公式 Web サイトでは、Windows、Mac、Linux 向けの完全なインストール手順が提供されており、新機能やバグ修正でエディターが毎月更新されます。すべてのインストール コンテンツは、Visual Studio Code Web サイトで見つけることができます。

# さらに、名前が似ていることを除けば、Visual Studio Code (略して VS Code) は次のように似ています。より大きな Windows ベースの Visual Studio には、他に共通点がほとんどありません。

Visual Studio Code は複数の言語をネイティブにサポートしており、追加コンポーネントをサポートする豊富なエコシステムを備えた拡張モデルを備えています。 VS Code は毎月更新され、Microsoft Python ブログで更新情報を知ることができます。すべてのユーザーが Microsoft の VS Code Github リポジトリのクローンを作成し、独自のコードを提供できます。

VS Code UI は詳細に文書化されているため、ここでは説明しません:

Python 拡張機能

前述したように、VS Code は、十分に文書化された拡張モデルを通じて複数のプログラミング言語での開発をサポートします。 Python 拡張機能を使用すると、ユーザーは次の機能を備えた Visual Studio Code で Python を開発できます。

• Python 3.4 以降と Python 2.7 バージョンの両方をサポート
• IntelliSense コードを使用して完了完了
• Linting
• デバッグサポート
• コードスニペットのサポート
• 単体テストのサポート
• conda と仮想環境の自動使用
• Jupyter 環境と Jupyter ノートブックでのコード編集

Visual Studio Code 拡張機能には、プログラミング機能だけではありません。

#キーマップを使用すると、Atom、Sublime Text、Emacs、Vim、PyCharm、またはその他の環境にすでに慣れているユーザーがより簡単に使い始めることができます。
• テーマは、明るい色、暗い色、またはよりカラフルなコードを好みに応じて UI をカスタマイズします。
• 言語パックは、ローカライズされたエクスペリエンスを提供します。

その他の便利な拡張機能と設定は次のとおりです:

GitLens は、責任のないコメントやリポジトリなど、多くの便利な Git 機能を編集ウィンドウで直接提供します。 。
• 自動保存はメニューから「ファイル」→「自動保存」を選択することで簡単に実行できます。デフォルトの遅延は 1000 ミリ秒で、再構成できます。
• 設定同期を使用すると、ユーザーは GitHub を使用してさまざまなデバイス間で VS Code 設定を同期できます。これにより、ユーザーが別のコンピューターで作業している場合でも、実行環境の一貫性を保つことができます。
• Docker を使用すると、ユーザーは Dockerfile と docker-compose.yml の作成、プロジェクトのパッケージ化とデプロイ、さらにはプロジェクトに適切な Docker ファイルの生成を支援して、Docker を迅速かつ簡単に操作できるようになります。

もちろん、VS Code を使用するときに他の拡張機能が役立つ場合もあります。コメントで発見や設定を共有してください。

アクティビティ バーの「拡張機能」アイコンをクリックして、新しい拡張機能とテーマにアクセスしてインストールします。ユーザーはキーワードを入力して拡張機能を検索し、さまざまな方法で検索結果を並べ替えて、拡張機能をすばやく簡単にインストールできます。この記事では、アクティビティ バーの [拡張機能] 項目に「python」と入力し、[インストール] をクリックして Python 拡張機能をインストールします。

ユーザーは、次のディレクトリで上記の拡張機能のいずれかを見つけてインストールできます。同じ方法 。

Visual Studio Code 構成ファイル

Visual Studio Code は、ユーザーおよびワークスペースの設定を通じて高度に構成可能であることに言及する価値があります。

ユーザー設定はすべての Visual Studio Code インスタンスにわたってグローバルですが、ワークスペース設定は特定のフォルダーまたはプロジェクト ワークスペースに対してローカルです。ワークスペース設定は VS Code に大きな柔軟性をもたらし、この記事全体で説明します。ワークスペース設定は、.vscode という名前のプロジェクト ワークスペースのローカル フォルダーに .json ファイルとして保存されます。

新しい Python プログラムを開始する

新しい Python プログラムを使用して、Visual Studio Code での Python 開発を試してみましょう。 VS Code で、Ctrl N を入力して新しいファイルを開きます。 (メニューから [ファイル] - [新規] を選択することもできます。)

どのように実行しても、次のような VS Code ウィンドウが表示されるはずです。

新しいファイルを開いた後、コードを入力できます。

Python コードを入力してください

テストとして、既知の数より小さい数 (すべて素数) を見つけることができるエラトステネスのふるいを簡単にコーディングできます。開いた新しいタブに次のコードを入力します:

待って、何が起こっているのですか? Visual Studio Code では、キーワードの強調表示や自動書式設定など、本当に役立つ機能がまったく実行されないのはなぜですか?それは何を提供するのでしょうか?

答えは、VS Code は処理しているファイルの種類がわからないということです。バッファーは Untitled-1 と呼ばれ、ウィンドウの右下隅を見るとプレーン テキストが表示されます。

Python 拡張機能をアクティブにするには、ファイルを sieve.py として保存します (メニューから [ファイル]-[保存] を選択するか、コマンド パレットから [ファイル]-[ファイルを保存] を選択するか、単に Ctrl S を使用します)。 VS Code は .py 拡張子を認識し、ファイルを Python コードに正しく変換します。

これで、ウィンドウの表示は次のようになります:

これはかなり良くなりました。 VS Code はファイルを Python コードに自動的に再フォーマットします。これは、左下隅の言語モードをチェックすることで確認できます。

複数の Python がインストールされている場合 (Python 2.7、Python 3.x、Anaconda など)、言語モード インジケーターをクリックするか、コマンド パネルから Python: Select Interpreter を選択することで、VS Code の要求を変更できます。 . 使用される Python インタープリター。デフォルトでは、VS Code は pep8 形式の使用をサポートしていますが、black または yapf を選択することもできます。

これで、残りの Sieve コードを追加できます。 IntelliSense を確認するには、このコードをカット アンド ペーストせずに直接入力すると、次のような内容が表示されるはずです。

コードを入力すると、VS Code は if の下の行を表示します。ステートメントは自動的かつ適切にインデントされ、右括弧が追加され、内容のヒントが表示されます。

Python コードの実行

コードが完成したので、実行できます。エディターでこれを実行する必要はありません。Visual Studio Code はこのプログラムをエディターで直接実行できます。ファイルを保存し (Ctrl S)、エディタ ウィンドウを右クリックして [ターミナルで Python ファイルを実行] を選択します。

ターミナル ペインが画面の下部に表示されます。ウィンドウを開き、コード出力を表示します。

既存の Python プロジェクトの編集

エラトステネスのふるいの例では、Python ファイルを作成しました。これは例としては優れていますが、多くの場合、より大規模なプロジェクトを作成し、それを長期間にわたって開発する必要があります。一般的な新しいプロジェクトのワークフローは次のようになります。

• プロジェクトを保持するフォルダーを作成します (新しい GitHub プロジェクトが含まれる場合があります)
• 新しいフォルダーに変更します
• コマンド コード filename.py を使用して、初期 Python コードを作成します。

Visual Studio Code を Python プロジェクト (単一の Python ファイルではなく) で使用すると、より多くの機能が開かれ、VS Code が真に発揮されるようになります。より大きなプロジェクトでそれがどのように機能するかを見てみましょう。

エドガー・ダイクストラのディスパッチング・フィールド・アルゴリズムの変形を使用して、中置記法で書かれた方程式を解析する計算機プログラムを作成するとします。

Visual Studio Code のプロジェクト中心の性質を説明するために、まず、方程式評価ライブラリとして Python で発送ヤード アルゴリズムを再作成します。対応する GitHub アドレス: https://github.com/JFincher42/PyEval。

ローカル フォルダーが作成されたら、VS Code でフォルダー全体をすぐに開くことができます。フォルダーとベース ファイルはすでに作成しているため、推奨される方法 (上記のとおり) では次の修正が行われます:

• cd /path/to/project
• code .

この方法で開くと、VS Code は認識した virtualenv、pipenv、または conda 環境を理解して使用します。最初に仮想環境を起動する必要さえありません。ユーザー インターフェイス (UI) で、メニューの [ファイル]、[フォルダを開く]、キーボードの Ctrl K、Ctrl O を使用するか、コマンド パネルの [ファイル]、[フォルダを開く] を使用してフォルダを開くことができます。

次は、作成された方程式 eval ライブラリ プロジェクトです:

Visual Studio Code がフォルダーを開くと、最後に開いたファイルも再度開きます (これ設定可能です）。リストされている任意のファイルを開いて、編集、実行、デバッグできます。左側のアクティビティ バーのエクスプローラー ビューには、フォルダー内のすべてのファイルが表示され、現在のタブ セットに保存されていないファイルの数が表示されます。

コード テストのサポート

VS コードは、unittest、pytest、または Nose フレームワークで記述された既存の Python テストを自動的に認識できますが、これらのフレームワークが現在の環境にインストールされている場合に限ります。著者は、unittest フレームワークで方程式 eval ライブラリの単体テストを作成しました。これは、この例で使用できます。

プロジェクト内の任意の Python ファイルに対して既存の単体テストを実行するには、右クリックして [現在の単体テスト ファイルを実行] を選択します。テスト フレームワーク、プロジェクト内のテストを検索する場所、およびテストに使用するファイル名パターンを指定するように求められます。

これらはすべて、ワークスペース設定としてローカルの .vscode/settings.json ファイルに保存され、変更できます。この方程式プロジェクトでは、unittest、現在のフォルダー、およびパターン *_test.py を選択できます。

テスト フレームワークが設定され、テストが表示されたら、ステータス バーの [テストの実行] をクリックし、コマンド パネルからオプションを選択してすべてのテストを実行できます。

#VS Code でテスト ファイルを開き、ステータス バーの [テストの実行] をクリックして、[単体テスト メソッドの実行] および実行するその他の特定のテストを選択することで、個別のテストを実行することもできます。これにより、個々のテストの失敗を簡単に解決し、失敗したテストを再実行できるようになり、時間を大幅に節約できます。テスト結果は、[Python テスト ログ] の下の [出力] ペインに表示されます。

デバッグ サポート

VS Code がコード エディターである場合でも、VS Code で Python を直接デバッグできます。 VS Code は、優れたコード デバッガーに匹敵する多くの機能を備えています。検査

これらの関数は、アクティビティ バーの [デバッグ] ビューで確認できます。
• デバッガーは、組み込みの Python アプリケーションを制御できます。端末または外部端末インスタンスで実行されます。すでに実行中の Python インスタンスに接続でき、Django や Flask アプリケーションをデバッグすることもできます。
• 単一の Python ファイル内のコードをデバッグするのは、F5 キーを押してデバッガーを起動するのと同じくらい簡単です。 F10 と F11 を押すとそれぞれ関数をスキップして入力でき、Shift F5 を押すとデバッガーを終了できます。 F9 キーを押すか、エディタ ウィンドウのリフト マージンをクリックしてブレークポイントを設定します。

Django や Flask アプリケーションなど、より複雑なプロジェクトのデバッグを開始する前に、まずデバッグ構成をセットアップして選択する必要があります。デバッグ構成のセットアップは比較的簡単です。 [デバッグ] ビューで、[構成] ドロップダウンを選択し、[構成と Python の追加] を選択します。フォルダーの下にデバッグ構成ファイルを作成します。これにより、ユーザーは特定の Python 構成を設定し、Django や Flask などのアプリケーション固有の設定をデバッグできるようになります。

リモート デバッグを実行して、Jinja および Django テンプレートをデバッグすることもできます。エディターで launch.json ファイルを閉じ、[構成] ドロップダウン リストからアプリケーションの正しい構成を選択します。

Git 統合

VS Code には、ソース コード管理のサポートが組み込まれているだけでなく、Git と GitHub もサポートされています。 VS Code に他の SCM のサポートをインストールし、並べて使用することができます。ユーザーはソース管理ビューからソース管理にアクセスできます:

プロジェクト フォルダーに .git フォルダーが含まれている場合、VS Code はすべての Git / GitHub 機能を自動的に有効にします。多くのタスクを実行できます。

• ファイルを Git にコミットする
• リモート リポジトリへの変更のプッシュおよびリモート リポジトリからの変更のプル
• チェックアウト既存または新しいブランチとタグの作成
• マージ競合の表示と解決
• 差分の表示

これらの機能はすべて、VS Code UI から直接利用できます:

VS Code は、エディターの外部で行われた変更も認識し、正しく動作します。

VS Code で最近の変更をコミットするのは非常に簡単です。変更されたファイルはソース管理ビューに表示され、M のマークが付けられますが、追跡されていない新しいファイルには U のマークが付けられます。ファイルの上にカーソルを置き、プラス記号 ( ) をクリックして変更をステージングします。ビューの上部にコミット メッセージを追加し、チェックマークをクリックして変更をコミットします。

VS Code でローカル コミットを GitHub にプッシュすることもできます。 「ソース管理」ビュー・メニューから「同期」を選択するか、分岐インジケーターの隣のステータス・バーで「変更の同期」をクリックします。

つまり、著者の意見では、Visual Studio Code は最もクールな汎用エディターの 1 つであり、Python 開発の最適な候補ツールです。ぜひ、Python 開発で Visual Studio Code エディターを使用してみてください。きっと失望されることはないと思います。

以上がWindows で Python コードを記述するための最適な組み合わせです。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。