Comment créer un environnement d'exécution Python et Jupyter avec VSCode

Nous avons résumé comment créer un environnement d'exécution Python et Jupyter avec VS Code. J'utilise Anaconda.

De plus, je pense que de nombreuses personnes qui analysent des données avec Python utilisent Jupyter notebook ou Jupyter Lab à partir d'un navigateur. VS Code est également recommandé pour ces personnes.

Cet article fait également partie de l'article Comment créer un package Python à l'aide du code VS (https://qiita.com/SolKul/items/9208163c79dc4002733c).

Nous procéderons en supposant qu'Anaconda a été téléchargé. (Installez VS Code séparément au lieu d'installer VS Code en même temps lors de l'installation d'Anaconda)

De plus, l'affichage de l'écran peut différer selon la version de chaque logiciel. Dans ce cas, veuillez vérifier en conséquence.

environnement

De plus, j'utiliserai les données du Titanic de Kaggle comme exemple, mais vous n'avez pas besoin de le préparer car vous pouvez créer un environnement d'exécution Python avec VS Code même si vous ne disposez pas des données.

Installation de VS Code

Veuillez installer VS Code. Fondamentalement, je pense que vous pouvez [Suivant] sans penser à rien.

Pour plus d'informations sur VS Code, consultez cet article. Si vous avez des questions ou êtes confus, lisez d'abord cet article pour avoir une vue d'ensemble et résoudre le problème. Comment utiliser Visual Studio Code, "clé" de base

Lancement d'un environnement virtuel avec Anaconda

Lancement d'Anaconda Prompt,

conda create -n Nom d'environnement préféré python=Version Python

Veuillez démarrer l'environnement virtuel avec.

Cette fois, le nom de l'environnement est «titanesque». Puis démarrez l'environnement virtuel.

conda activate titanic

Installez les modules requis à partir d'ici. Installons pandas comme exemple.

conda install pandas

Essayez d'exécuter du code Python avec VS Code

Exécutons Python avec VS Code à partir d'ici. Recherchez VS Code dans le menu Démarrer pour lancer VS Code.

Comme un flux --Installez l'extension Python --Écrire un programme --Préparer l'environnement d'exécution Python

• Exécutez le programme

Ce sera le flux. Je vais expliquer dans l'ordre.

Installer l'extension Python

Tout d'abord, lorsque VS Code s'ouvre, ① cliquez sur Extensions dans la barre latérale la plus à gauche et recherchez ② python. Et ③ Installez l'extension Pytho faite par Microsoft.

Ecrire un programme

Ouvrez le dossier et écrivez le programme actuel.

Sélectionnez File> ʻOpen Folder` dans la barre de menu au-dessus de VS Code et ouvrez le dossier dans lequel vous souhaitez créer le programme.

Après avoir ouvert le dossier, créez un fichier py de test.

Créez un programme adapté. Un programme qui lit et affiche les données d'entraînement. S'il n'y a pas de données

print('Hello')

Tout programme approprié tel que c'est bien. Lançons ce programme sur python.

Préparer l'environnement d'exécution Python

Changez l'environnement d'exécution en Invite de commandes

Changez l'environnement d'exécution (Terminal) dans VS Code en Invite de commandes.

Sélectionnez ensuite «Terminal»> «Nouveau terminal» dans la barre de menu ci-dessus.

Ensuite, un terminal s'ouvrira en bas de la fenêtre.

Sélectionnez ensuite "Select Default Shell" dans le menu déroulant "1: bash" (le nom d'affichage peut être différent) en haut à droite de ce terminal.

Ensuite, vous serez en mesure de sélectionner le type de terminal par le haut comme indiqué dans l'image ci-dessus, donc sélectionnez "Command Proompt".

Cela est modifié car Python ne peut pas être exécuté si Terminal est toujours bash ou PowerShell. (Peut-être uniquement pour Windows)

Configurez l'interpréteur Python.

Ensuite, définissez l'interpréteur (environnement d'exécution) pour exécuter le code Python.

① Appuyez sur Ctrl + Shift + P pour ouvrir la palette de commandes VS Code et recherchez ② python select. Sélectionnez ensuite ③ Python Select Interpreter.

Sélectionnez ensuite l'environnement du "nom d'environnement favori" créé précédemment. Dans ce cas, c'est "titanic: conda".

Ensuite, un fichier json appelé .vscode> setting.json sera créé dans le dossier comme indiqué ci-dessus. Le fichier contient l'emplacement de python.exe pour l'environnement spécifié.

** Le nom de l'environnement Anaconda n'apparaît pas dans l'interpréteur Python **

Cependant, même si vous opérez de la même manière, le nom d'environnement d'Anaconda peut ne pas apparaître dans l'interpréteur Python. Cela peut être le cas lorsque l'emplacement d'installation d'Anaconda est modifié par rapport à la valeur par défaut.

Dans ce cas, reportez-vous à l'article suivant et définissez la variable d'environnement PATH, etc.

Création de l'environnement de débogage Python d'Anaconda avec VS Code (Visual Studio Code)

En outre, VSCode peut ne pas être en mesure de trouver l'interpréteur Python sur votre PC, essayez donc de redémarrer VSCode, attendez quelques secondes, puis sélectionnez à nouveau Python Select Interpreter.

Définir les paramètres d'exécution Python

(1) Avec le code python (test.py dans ce cas) ouvert dans VS Code, (2) sélectionnez Exécuter dans la barre latérale la plus à gauche, et (3) sélectionnez créer un fichier launch.json.

Sélectionnez Python File dans Debug Configuration.

Ensuite, un fichier json appelé .vscode> launch.json sera créé dans le dossier comme indiqué ci-dessus. Ce fichier contient les paramètres d'exécution Python.

Exécutez le programme

Avec le code que vous voulez exécuter (test.py dans ce cas) ouvert, vous pouvez exécuter le code en appuyant sur la touche F5.

Cependant, je pense que la première exécution entraînera une erreur comme le montre la figure ci-dessus.

Dans ce cas, cliquez sur le bouton carré rouge (Arrêter) du bouton comme indiqué ci-dessus qui apparaît lorsque vous l'exécutez et arrêtez l'exécution.

Lorsque vous arrêtez l'exécution, vous pouvez voir que l'environnement bascule vers votre propre environnement (titanic cette fois) comme illustré dans la figure ci-dessus.

Si vous appuyez à nouveau sur la touche F5 dans cet état, le code peut être exécuté comme indiqué dans la figure ci-dessus et le contenu des données d'entraînement est sorti.

Maintenant que le fichier de configuration a été créé et que la configuration est terminée, vous pouvez maintenant exécuter Python en appuyant simplement sur la touche F5 dans VS Code.

Utilisation du débogage

L'exécution Python de VS Code a diverses fonctions.

Réécrivez test.py pour afficher la forme des données d'entraînement comme indiqué ci-dessus. Appuyez ensuite sur la touche F9 sur la 6ème ligne qui est print (train_shape). Vous verrez un point rouge à l'extrémité gauche de cette ligne. C'est ce qu'on appelle un ** point d'arrêt **. Et si vous appuyez sur la touche F5 dans cet état pour exécuter,

L'exécution est interrompue sur la ligne 6 comme indiqué ci-dessus, et la variable déclarée à ce moment (ici train_shape) est affichée dans la barre latérale gauche. En utilisant les points d'arrêt de cette manière, je pense que la correction des bogues (= ** débogage **) du programme progressera.

Il existe diverses autres fonctions, veuillez donc lire les articles ci-dessous et les consulter.

VS Code facilite le débogage du code Python! !! (1/4)

Exécuter le bloc-notes Jupyter

Cependant, lors de l'analyse des données, je pense que vous utilisez souvent le Jupyter Notebook, ce qui facilite la visualisation des données. En fait, VS Code peut également exécuter Jupyter!

conda install jupyter

Tout d'abord, installez Jupyter dans votre environnement (titanic cette fois) avec Anaconda Prompt.

Appuyez ensuite sur ①Ctrl + Shift + P dans VSCode pour ouvrir la palette de commandes VSCode et entrez ② python select interpreter. Ensuite, sélectionnez ③ python select interpreter to start jupyter server

Puis, comme précédemment, sélectionnez l'environnement de "Nom d'environnement favori" (titanic: conda dans ce cas).

Créez ensuite un fichier ʻipynb` pour exécuter Jupyter.

Lorsque vous ouvrez ce fichier ʻipynb`, assurez-vous que le nom de l'environnement en haut à droite est l'environnement spécifié. S'il a un nom d'environnement différent, cliquez ici et spécifiez à nouveau l'environnement.

Vous pouvez maintenant exécuter Jupyter également.

Cependant, Jupyter de VS Code est instable et ne fonctionne souvent pas. Dans ce cas, utilisez Jupyter depuis votre navigateur comme d'habitude.

À la fin

Je l'ai expliqué pendant longtemps, mais honnêtement, je pense qu'il n'y a guère d'intérêt à utiliser VS Code pour l'analyse des données si ce n'est que cela.

En fait, vous pouvez faire de même avec Jupyter Notebook et l'inspecteur de variables nbextensions.

Lorsqu'il est combiné avec le package Python décrit dans Comment créer un package Python à l'aide de VSCode, divers avantages peuvent être constatés. Merci également pour cet article.