So erstellen Sie eine Python- und Jupyter-Ausführungsumgebung mit VSCode

Wir haben zusammengefasst, wie eine Python- und Jupyter-Ausführungsumgebung mit VS-Code erstellt wird. Ich benutze Anaconda.

Ich denke auch, dass viele Leute, die Daten mit Python analysieren, Jupyter Notebook oder Jupyter Lab über einen Browser verwenden. Für solche Personen wird auch VS Code empfohlen.

Dieser Artikel ist auch Teil des Artikels So erstellen Sie ein Python-Paket mit VS-Code (https://qiita.com/SolKul/items/9208163c79dc4002733c).

Wir gehen davon aus, dass Anaconda heruntergeladen wurde. (Installieren Sie VS Code separat, anstatt VS Code gleichzeitig zu installieren, wenn Sie Anaconda installieren.)

Außerdem kann die Bildschirmanzeige je nach Version der jeweiligen Software unterschiedlich sein. In diesem Fall überprüfen Sie dies bitte entsprechend.

Umgebung

Ich werde auch die Daten von Kaggles Titanic als Beispiel verwenden, aber Sie müssen sie nicht vorbereiten, da Sie eine Python-Ausführungsumgebung mit VS-Code erstellen können, auch wenn Sie nicht über die Daten verfügen.

VS Code Installation

Bitte installieren Sie VS Code. Grundsätzlich denke ich, dass Sie [Weiter] können, ohne an irgendetwas zu denken.

Weitere Informationen zu VS Code finden Sie in diesem Artikel. Wenn Sie Fragen haben oder verwirrt sind, können Sie diesen Artikel zuerst lesen, um sich ein Gesamtbild zu machen und die Probleme zu lösen. Verwendung von Visual Studio Code, grundlegender "Schlüssel"

Starten einer virtuellen Umgebung mit Anaconda

Anaconda Prompt gestartet,

conda create -n Name der bevorzugten Umgebung Python=Python-Version

Bitte starten Sie die virtuelle Umgebung mit.

Diesmal lautet der Umgebungsname "titanisch". Starten Sie dann die virtuelle Umgebung.

conda activate titanic

Installieren Sie hier die erforderlichen Module. Lassen Sie uns als Beispiel "Pandas" installieren.

conda install pandas

Versuchen Sie, Python-Code mit VS-Code auszuführen

Lassen Sie uns von hier aus Python mit VS-Code ausführen. Suchen Sie im Startmenü nach VS-Code, um VS-Code zu starten.

Als Fluss

• Installieren Sie die Python-Erweiterung --Schreibe ein Programm
• Bereiten Sie die Python-Ausführungsumgebung vor
• Führen Sie das Programm aus

Es wird der Fluss sein. Ich werde in der Reihenfolge erklären.

Installieren Sie die Python-Erweiterung

Wenn VS Code geöffnet wird, ① klicken Sie in der linken Seitenleiste auf Erweiterungen und suchen Sie nach p Python. Und ③ Installieren Sie die Pytho-Erweiterung von Microsoft.

Schreiben Sie ein Programm

Öffnen Sie den Ordner und schreiben Sie das eigentliche Programm.

Wählen Sie "Datei"> "Ordner öffnen" in der Menüleiste über VS Code und öffnen Sie den Ordner, in dem Sie das Programm erstellen möchten.

Erstellen Sie nach dem Öffnen des Ordners eine Test-Py-Datei.

Erstellen Sie ein geeignetes Programm. Ein Programm, das Trainingsdaten liest und anzeigt. Wenn keine Daten vorhanden sind

print('Hello')

Jedes geeignete Programm wie ist in Ordnung. Lassen Sie uns dieses Programm auf Python ausführen.

Bereiten Sie die Python-Ausführungsumgebung vor

Ändern Sie die Ausführungsumgebung in Eingabeaufforderung

Ändern Sie die Ausführungsumgebung (Terminal) im VS-Code in Eingabeaufforderung.

Wählen Sie dann "Terminal"> "Neues Terminal" aus der Menüleiste oben.

Dann öffnet sich am unteren Rand des Fensters ein Terminal.

Wählen Sie dann "Select Default Shell" aus dem Pulldown-Menü "1: bash" (Anzeigename kann unterschiedlich sein) oben rechts in diesem Terminal.

Anschließend können Sie den Terminaltyp wie in der Abbildung oben gezeigt von oben auswählen. Wählen Sie daher "Befehls-Proompt".

Dies wird geändert, da Python nicht ausgeführt werden kann, wenn Terminal noch Bash oder PowerShell ist. (Vielleicht nur für Windows)

Richten Sie den Python-Interpreter ein.

Legen Sie als Nächstes den Interpreter (Ausführungsumgebung) für die Ausführung von Python-Code fest.

① Drücken Sie "Strg" + "Umschalt" + "P", um die VS-Code-Befehlspalette zu öffnen und nach "Python Select" zu suchen. Wählen Sie dann Python Python Select Interpreter.

Wählen Sie dann die Umgebung des zuvor erstellten "bevorzugten Umgebungsnamens" aus. In diesem Fall ist es "titanic: conda".

Anschließend wird im Ordner wie oben gezeigt eine "json" -Datei mit dem Namen ".vscode> settings.json" erstellt. Die Datei enthält den Speicherort von "python.exe" für die angegebene Umgebung.

** Der Name der Anaconda-Umgebung wird im Python-Interpreter nicht angezeigt **

Selbst wenn Sie auf die gleiche Weise arbeiten, wird der Umgebungsname von Anaconda möglicherweise nicht im Python-Interpreter angezeigt. Dies kann der Fall sein, wenn der Installationsort von Anaconda vom Standard geändert wird.

In diesem Fall lesen Sie bitte den folgenden Artikel und legen Sie die Umgebungsvariable PATH usw. fest.

Erstellen der Python-Debug-Umgebung von Anaconda mit VS-Code (Visual Studio-Code)

Außerdem kann VSCode den Python-Interpreter möglicherweise nicht auf Ihrem PC finden. Starten Sie daher VSCode neu, warten Sie einige Sekunden und wählen Sie dann erneut "Python Select Interpreter" aus.

Legen Sie die Ausführungseinstellungen für Python fest

(1) Wenn der Python-Code (in diesem Fall test.py) in VS Code geöffnet ist, wählen Sie (2) in der linken Seitenleiste Run aus und (3) wählen Sie create a launch.json file.

Wählen Sie "Python-Datei" in "Debug-Konfiguration".

Anschließend wird in dem oben gezeigten Ordner eine json-Datei mit dem Namen .vscode> launch.json erstellt. Diese Datei enthält Python-Ausführungseinstellungen.

Führen Sie das Programm aus

Wenn der Code, den Sie ausführen möchten (in diesem Fall test.py), geöffnet ist, können Sie den Code ausführen, indem Sie die Taste F5 drücken.

Ich denke jedoch, dass die erste Ausführung zu einem Fehler führen wird, wie in der obigen Abbildung gezeigt.

Klicken Sie in diesem Fall wie oben gezeigt auf die Schaltfläche mit dem roten Quadrat (Stopp) der Schaltfläche, die beim Ausführen angezeigt wird, und stoppen Sie die Ausführung.

Wenn Sie die Ausführung stoppen, können Sie sehen, dass die Umgebung zu Ihrer eigenen Umgebung wechselt (diesmal "titanisch"), wie in der obigen Abbildung gezeigt.

Wenn Sie in diesem Zustand die Taste "F5" erneut drücken, kann der Code wie in der obigen Abbildung gezeigt ausgeführt werden, und der Inhalt der Trainingsdaten wird ausgegeben.

Nachdem die Konfigurationsdatei erstellt wurde und die Konfiguration abgeschlossen ist, können Sie Python ausführen, indem Sie einfach die Taste "F5" in VS Code drücken.

Verwendung des Debuggens

Die Python-Ausführung von VS Code hat verschiedene Funktionen.

Schreiben Sie test.py neu, um die Form der Trainingsdaten wie oben gezeigt anzuzeigen. Drücken Sie dann die Taste "F9" in der 6. Zeile "print (train_shape)". Am linken Ende dieser Zeile sehen Sie einen roten Punkt. Dies wird als ** Haltepunkt ** bezeichnet. Und wenn Sie in diesem Zustand die Taste F5 drücken, um auszuführen,

Die Ausführung wird in Zeile 6 wie oben gezeigt angehalten, und die zu diesem Zeitpunkt deklarierte Variable (hier "train_shape") wird in der linken Seitenleiste angezeigt. Durch die Verwendung von Haltepunkten auf diese Weise denke ich, dass die Fehlerbehebung (= ** Debugging **) des Programms fortschreiten wird.

Es gibt verschiedene andere Funktionen. Lesen Sie daher die folgenden Artikel und lesen Sie sie durch.

VS Code erleichtert das Debuggen von Python-Code! !! (1/4)

Führen Sie Jupyter Notebook aus

Ich denke jedoch, dass Sie bei der Analyse von Daten häufig das Jupyter-Notizbuch verwenden, um die Visualisierung der Daten zu vereinfachen. In der Tat kann VS Code auch Jupyter ausführen!

conda install jupyter

Installieren Sie Jupyter zunächst mit Anaconda Prompt in Ihrer Umgebung (diesmal "titanic").

Drücken Sie dann in VSCode ①Ctrl + Shift + P, um die VSCode-Befehlspalette zu öffnen und ② Python Select Interpreter einzugeben. Wählen Sie dann "Python Select Interpreter", um den Jupyter Server zu starten

Wählen Sie dann wie zuvor die Umgebung unter "Name der bevorzugten Umgebung" (in diesem Fall "titanic: conda").

Erstellen Sie dann eine "ipynb" -Datei, um Jupyter auszuführen.

Stellen Sie beim Öffnen dieser "ipynb" -Datei sicher, dass der Umgebungsname oben rechts der angegebenen Umgebung entspricht. Wenn es einen anderen Umgebungsnamen hat, klicken Sie hier und geben Sie die Umgebung erneut an.

Sie können jetzt auch Jupyter ausführen.

Der Jupyter von VS Code ist jedoch instabil und funktioniert häufig nicht. Verwenden Sie in diesem Fall wie gewohnt Jupyter in Ihrem Browser.

Am Ende

Ich habe es schon lange erklärt, aber ehrlich gesagt denke ich, dass es wenig Sinn macht, VS-Code für die Datenanalyse zu verwenden, wenn es nur so ist.

Tatsächlich können Sie dasselbe mit Jupyter Notebook und dem Variableninspektor nbextensions tun.

In Kombination mit der unter Erstellen eines Python-Pakets mit VSCode beschriebenen Python-Verpackung ergeben sich verschiedene Vorteile. Vielen Dank auch für diesen Artikel.