Docker上で動くgunicorn + DjangoアプリケーションをVS Codeからリモートデバッグする - Qiita
はじめに Pythonを使ったWeb開発を始めるにあたり、まずは快適なデバッグ環境を整えようと考えました。Web上では、Docker gunicorn+Django VSCodeのすべての要素をカバーした情報がうまく見つからなかったので、備忘録として残します。 構成の概要 クライアント側 VS Codeに、Python extension for VS Codeをインストールして、ポート3000番経由で、サーバー側で起動しているデバッグサーバーにアクセスします。 サーバー側 ptvsd (Python Tools for Visual Studio debug server)を gunicorn から呼び出し、デバッグサーバーを立ち上げます。デバッグサーバーはポート3000番でクライアントの接続を待ち受けます。 各種バージョン Mac OS 10.14.6 Visual Studio Co
VSCode Remote WSLでPython開発環境構築 - Qiita
はじめに 最新版のVSCode InsidersでWSL上での開発が可能になったとのことなのでPythonで試してみました。 最初の一度だけ起動に少し時間がかかりますが、あとはストレスなく書けるのでとてもいい感じです。 https://code.visualstudio.com/docs/remote/wsl WSLインストール VSCode Insidersインストール pyenv/pipenvインストール VSCode Remote WSLを使ってみる の順でやっていきます。 通常のUbuntu環境下でのPython導入手順としても流用できるように書いているつもりですので、その場合はWSL関連の部分は読み飛ばしてください。 WSLインストール Microsoft公式に従って進めていきます。 https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/wsl/ins
Windowsユーザーに贈るLinux超入門(28) Visual Studio CodeとWSLでPython開発に挑戦してみよう
追実験してみよう 前々回、Visual Studio CodeとWSLでLinux向けアプリケーションの開発を行うというテーマを取り上げた。その時は「Take your Linux development experience in Windows to the next level with WSL and Visual Studio Code Remote」を引き合いに出し、いくつかのスクリーンショットを掲載しつつ、実施に動作している様子を紹介した。 しかし、あの内容は開発者であれば追実験できたと思うが、開発者以外では難しかったように思う。 マイクロソフトから類似の記事は随時公開されているのだが、2019年7月22日に公開された次の記事が追実験に適している。ボリュームもそこそこで、初めてセットアップして使ってみるにはいい内容だ。 An In Depth Tutorial on Linu
VS CodeによるPython開発環境のテンプレ - Qiita
0. はじめに sublime使いだった僕が（使い込んではいなかったけど）社内のPython開発環境を統一するためにVS Codeの色々を調べたので，そのまとめです． 以下ができるような開発環境の構築を目的としています． 複数人がローカルで開発する時に，環境を揃えたい． ローカルからリモートサーバーにアクセスして開発したい． プロジェクトごとに依存関係を整理したい． コーディングスタイルや型などのチェックを入れたい． Pythonの環境周りはPipenvで管理し，ローカルでdockerを立ち上げてその中で開発するためのテンプレです． 1. install Setting up Visual Studio Code 2. Extension 2.1. 必須 以下は必須． python Remote Development Remote SSH git lens 2.2. オプショナル その他
VS Code コーディング規約を快適に守る - Qiita
規約とツールでコードの品質を上げる コーディング規約をチームで共有するとコードの可読性が上がる。 たとえばPEP8はPython標準ライブラリ用のコーディング規約で 1行の文字数を79文字以下とするなどその内容は多岐にわたる。 コーディング規約は学習・運用コストがかかるためLinter・Formatterなどのツールを有効活用したい。 以下、Visual Studio Code（VS Code）用のお勧めの規約・ツールを導入する手順を示す。 概要 Linterツール flake8、Formatterツール autopep8、 docstring支援の拡張機能autoDocstringをインストールし、下の設定を行う。 前提としてMicrosoft公式の拡張機能Pythonは導入済みとする。 "files.autoSave": "afterDelay", "files.autoSaveDel
"変数"エクスプローラーも加わったPython in Visual Studio Code
Microsoftは米国時間2019年4月23日、Visual Studio Code用の拡張機能であるPythonを更新したことを、公式ブログで発表した。なお、翌日24日には簡易的な修正を加えたバージョン2019.4.1に更新している。Visual Studio Codeの拡張機能もしくは、Visual Studio Marketplaceから入手可能。 Pythonコード実行後の変数を可視化(公式ブログより抜粋) 84カ所の改良や修正が加わったバージョン2019.4.0では、Pythonの対話モード(Python Interactive Mode)使用時にコードを実行すると、データビューアーを通じてリストや配列、変数をウインドウ内に表示する機能を追加した。ただし、データビューアーを利用するにはpandas 0.20以降が必要となる。デバッガの設定プロセスを簡素化したのも変更点の1つ。「
マイクロソフト、「Visual Studio Code」の「Python」拡張機能をアップデート
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Microsoftは、絶大な人気を誇る「Python Extension for Visual Studio Code」のアップデート版をリリースした。 この更新されたPython拡張機能は、Microsoftの「Visual Studio Code（VS Code）」のマーケットプレースからダウンロード可能だ。 Python拡張機能は現在、オンラインストアから800万回以上インストールされている。合計ダウンロード数は4100万回だ。次いで人気の高い「ESLint」「C/C++」などの拡張機能は、ダウンロード数が2000万回にも満たない。 Pythonは、データサイエンティストや機械学習アプリケーションが頼りにする言語となったが、「Wi
Microsoft、Pythonの静的型チェック機能を提供する「VS Code」プラグイン「Pyright」を公開
Microsoftは2019年3月21日（米国時間）、Pythonの静的型チェック機能を提供する「Visual Studio Code」（VS Code）プラグイン「Pyright 1.0.0」をオープンソースのMITライセンスで公開した。同23日には多数のバグを修正した「Pyright 1.0.1」を公開している。 Pyrightは、「mypy」のような既存のPython型チェッカに存在する難点に対処する目的で開発された。特徴は次の通り。 高速処理 Microsoftによれば、Pyrightは、Pythonで書かれたmypyなどの型チェッカよりも5倍以上高速だという。Pyrightの想定用途は、大規模なPythonソースコードの型チェックだ。“ウォッチ”（監視）モードで動作し、ファイルの変更を検知すると、高速な差分更新を実行する。 Python環境に非依存 関連記事 機械学習関連で最も人
VSCodeでのPythonのデバッグと、Dockerコンテナ環境に接続してリモートデバッグする方法 - Qiita
経緯 この記事はPyCon JP 2017 Development Sprintsでの取り組みと、 その後の勉強会(Nagoya.Swift+ 9月度勉強会 - connpass)での取り組みをまとめたものです。 注記 下記の内容は2017年当時のものであり、現在ではよりよい方法があります。下記の内容に従って環境構築を行うのは、次の観点でおすすめできません。 pyenv が必要になるケースはかなり限定される一方、環境の構成に与える影響が大きいので導入には慎重になるべき Docker Container への接続を行った後のデバッグ手法については Remote Development でより容易に実現できる 例えば次に従うことで、Docker Container を開発環境として利用できます。 下記の内容は 2017 年当時の環境を知るための資料として残しますが、現在でもこの手順に従うことを
Python in Visual Studio Code – January 2019 Release - Python
We are pleased to announce that the January 2019 release of the Python Extension for Visual Studio Code is now available. You can download the Python extension from the Marketplace, or install it directly from the extension gallery in Visual Studio Code. You can learn more about Python support in Visual Studio Code in the documentation. In this release we have closed a total of 62 issues, includin
これでprintデバッグから卒業！VS CodeでPythonデバッグ入門 - karaage. [からあげ]
追記：VS Codeの入門書をZennでリリースしました ブログで扱ったVS Code関連の記事をまとめて、無料の電子書籍としてZennというプラットフォームでリリースしました。よければ、こちらも参考にしてみてください。 printデバッグから卒業したい！ プログラムを書いて問題があったとき必要なのがデバッグですね。私はいつも問題が起こったとき、問題ありそうなところで print(ほにゃらら)として、気になるものを一つずつ中身を確認していました。 デバッガという言葉は知っていて、何度か試したことはあるのですが、いちいちコマンドを打つのが大変で、次にデバッグが必要なときは既にデバッガの使い方を忘れてしまい、結局また1からprintデバッグをするという体たらくでした。 しかし、いい加減もうちょっとレベルアップしないといけないと思い立ったのと、VS Codeというエディタを使いこなすと結構楽にデ
![これでprintデバッグから卒業！VS CodeでPythonデバッグ入門 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1ed6b58ebb7d8c25407240ff3efdf7fb3778bf87/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Ffc84405d6253f70fd49563cf202fabb346a23a7a%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1300%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20190210%252F20190210135909.png)
Python 3.7とVisual Studio Codeで型チェックが捗る内作Pythonアプリケーション開発環境の構築 - Qiita
PySpa統合思念体です。 Pythonの開発環境の最新の環境の構築に挑戦してみたら、いろいろ型チェックとかできるようになって面白かったのですが、まとまった情報がなかったのでまとめてみます。基本的にはmacOSでやっているけど、Python本体のインストール以外には使用しているツール類はOS依存のものは使っていないため、パスや環境変数の設定を読み替えれば他の環境でも使えると思います。もし他の環境で注意すべきポイントがあったらお気軽に編集リクエストください。 本エントリーは @aodag と @moriyoshi 、 @knqyf263 の情報提供により完成しました。ありがとうございました。 タイトルの意味 タイトルは本文の想定状況を過不足なく状況をお伝えするために色々制約を加えています。「内作アプリケーション」と書いているのは、配布しているツールとかでなければ、特定のバージョン1つを選択し
Black: Python のソースコードを自動整形するツール
Python のコードを自動整形するツールでは、autopep8 と YAPF が有名です。 これらを使えば、コードのスタイルについて気を回さないでよくなり、生産性が上がります。 最近、2018 年に登場したばかりの Black が使われるのを見かけるようになりました。 Black は現時点ではベータ版なのが注意点ですが、十分に使えそうです。 ここではデフォルト設定の YAPF と比べつつ、Black についてまとめてみようと思います。 Black の特徴 自動整形ツールは基本的に pycodestyle などのチェッカーでエラーにならないように整形します。 しかし、Black はそれに縛られず、より細部に渡って PEP8 に準拠したスタイルに整形します。 YAPF は設定できる項目が多いのが特徴ですが、Black は一行あたりの文字数だけしか設定を変更できません。 できるだけスタイルを統
VSCodeのPython拡張機能が便利になったらしいので試してみた - Qiita
VSCodeのPython拡張機能が更新されたと発表され、Jupyter Notebookの扱いが便利になったようなので確認してみました。 要約 VSCode上でPythonコード(拡張子.py)を#%%の区切り単位で実行できる 実行結果はコードと合わせてJupyter Notebook形式(拡張子.ipynb)で出力できる 逆に既に作成されたJupyter Notebook形式のファイルを#%%で区切られたPythonコードに変換することもできる つまりVSCodeのみでJupyter Notebookの新規作成や既存ファイルの編集を完結させられる 環境 OS : Windows10 (10.0.17134) Visual Studio Code : 1.28.2 VSCodeのPython拡張機能 : 2018.10.1 python : 3.6.6 jupyter : 1.0.0 j
Microsoft、Visual Studio CodeにPython向けAIアシスト機能追加
MicrosoftのVisual Studioエンジニアリングチームは7月24日(米国時間)、「Visual Studio IntelliCode expands AI-assisted coding to Python in Visual Studio Code｜The Visual Studio Blog」において、Visual Studio CodeのIntelliCodeにPython向けAIアシスト機能を追加したと発表した。同機能により、Pythonコードのコーディング中に表示される補完候補が機械学習のアルゴリズムによりコンテキストに沿ったものになるとしている。 Visual Studio Code、IntelliCode補完機能使用例その1 - 資料: Microsoft Visual Studio Code、IntelliCode補完機能使用例その2 - 資料: Micros
VS Code（Visual Studio Code）エディタを便利に使うための拡張機能 - karaage. [からあげ]
追記：VS Codeの入門書をZennでリリースしました ブログで扱ったVS Code関連の記事をまとめて、無料の電子書籍としてZennというプラットフォームでリリースしました。よければ、こちらも参考にしてみてください。 VS CodeにVimから乗り換えようと思った 普段、プログラムを書くためのエディタは3年くらい前からVimを使っています。 軽量ですし、大体どんなマシン（OS）でも入れられるので、プラグインとか色々入れて機能拡張していました。ただ、デバッグとか色々辛くなってきたので、IDEのエディタもまた使ってみようかなと思い、最近評判の良いVS Code（Visual Studio Code）に手を出しはじめてみました。 この記事では、VS Codeに入れている拡張機能を自分のメモがわりに書いておきます。 なお、VS Code自体のインストール方法は割愛します。以下公式サイト参照下さ
![VS Code（Visual Studio Code）エディタを便利に使うための拡張機能 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4b419b5961db4e103e5825e57b949c82eebe7233/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Fb360504e9ff56eb5057a843c8b62ff5f40393063%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1300%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20180929%252F20180929115011.png)
VS CodeとPythonとDockerでWeb APIをコンテナ化！ (1/3)：Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング - ＠IT
VS CodeとPythonとDockerでWeb APIをコンテナ化！：Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング（1/3 ページ） 連載「Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング」 前回は、Flaskアプリの構成方法について見た。今回は、ToDoリストを扱うWeb APIをDockerコンテナに展開するまでを見ていこう。最後に、コンテナで実行されるコードをリモートデバッグする方法も簡単に見る。ただし、Dockerについての解説はここでは割愛する。Dockerの概要を知りたいという方は「超入門Docker」などを参照されたい。また、本稿の内容はWindows版のVisual Studio Code 1.26.1（以下、VS Code）、Python 3.6.5の仮装環境（myenv）、Docker for Windows 18.0
VS CodeとPythonで作るFlaskアプリの構成を一巡り
連載「Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング」 前回は、データベースに保存されたデータをWeb APIを介してクライアントに返送する方法を幾つか示した。今回は、Flaskアプリの構成方法について見ていこう（タイトルとは裏腹にVisual Studio Codeの話題はほとんど出てこない）。 Flaskアプリの構成方法 Webアプリに限らず、アプリには構成（configuration）が必要になる。開発環境でデバッグ実行をしているのか、プロダクション環境で実行をしているのかなど、その実行環境によって、アプリの振る舞いを変更する必要があるからだ。 Flaskアプリでは、幾つかの方法でその構成を行える。一番簡単なのは、本連載で既に見てきたものだ。以下に例を示す（「VS CodeとFlask-SQLAlchemyでデータベース操作 」の「最小限のアプリ」より）。 f
【初心者必見！】Visual Studio Codeの使い方を分かりやすく解説！ | 侍エンジニア塾ブログ | プログラミング入門者向け学習情報サイト
今回は、2015年にリリースされたVisual Studio Codeを紹介します！ Visual Studio Codeは、マイクロソフトによって開発されているソースコードエディタです。 この記事は、Visual Studio Codeを試してみたいけれど、設定が面倒そうで後回しにしていたあなたのための記事になっています。 マイクロソフトが開発しているからWindowsでしか動かないと思っていませんか？ ここでは、主にWindowsでの画面を使って説明していますが、Windowsのほかに、Mac OS、Linux上でも動作する優れたエディタです。 記事で説明されている手順のとおりに操作すれば、主に以下の事柄を体験しながら理解できます。 Visual Studio Codeのインストール方法を知りたい Python,PHP,Java,C#の開発環境として使用するための設定方法を知りたい M
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