ソースコードがなくても「.exeをデバッグ」、Visual Studioの利用法をMicrosoftが紹介:標準機能で実行可能 Microsoftは、「Visual Studio」で任意の実行可能ファイルをプロジェクトとして開き、デバッグやプロファイリングを実行する機能を公式ブログで紹介した。
プログラムの実行内容を記録して再現する「タイムトラベルデバッグ」(Time Travel Debugging)機能、マイクロソフトがVisual Studioにプレビューで提供開始 モダンな開発ツールの多くには、デバッグ支援機能としてプログラムのステップ実行機能やブレークポイントの設定機能があります。これらを利用することにより、任意の時点でのプログラムの振る舞いや変数の内容などを確認できます。 しかしこのデバッグ支援機能は、あくまで開発中のプログラムを対象としたものであり、本番環境にデプロイしたあと、実行中に発生したバグについて調べることはできません。 そこでマイクロソフトは、本番環境で実行中のプログラムの動作内容を記録し、その記録を基にプログラムの動作をVisual Studioで再現することにより、バグが発生する過程を詳細に確認できる機能「Time Travel Debugging」機
Windows 環境のエディタが Notepad のみという尖りきった環境だったので、Visual Studio Code を入れてみることにしました。 インストール Setting up Visual Studio Code に従いインストールします。 今回は Windows 10 へ導入したので、インストーラーを落としてポチポチするだけでした。メッチャ簡単。 Github Gist を利用した設定共有 Github Gist を利用し、設定の同期を行う拡張機能を導入します。 Settings Sync Github の Personal Access Token も必要なので、作成します。 Steps To Get the Github Key - Settings Sync 準備が整ったら Gist への初回設定アップロードを行います。 Shift + Alt + U を押し、Git
本特集の第1回「Visual Studio Codeの使い方、基本の『キ』」ではVisual Studio Code(以下、VS Code)の基本的な使い方を紹介しているが、今回はVS CodeからGitを使う方法について見てみることにしよう。なお、本稿はVS Code 1.23をベースとしている。また、基本的にはWindows版/64ビットのVS Codeで動作を確認している(macOS版でもざっくりとした確認はしている)。 VS CodeでGitを活用する:[ソース管理]ビュー VS Codeは標準の状態でGitソース管理マネジャー(Git SCM)拡張機能を含んでいる。ただし、事前にGitをインストールしていることが前提となる。インストールしていない場合には、次の画面のようなメッセージが表示されるので、Gitのインストール/設定を行っておこう。
この記事 is 何? 最近、生産性について考え直す機会があり、自分の開発環境周りの棚卸しや見直しをしている時にVSCode(Visual Studio Code)に興味を持ちました。(今更) 実際に使ってみたらとてもいい感じだったので、そのままVSCodeに移行してしまいました。この記事はVSCode移行の際に感じたことのまとめになります。 VSCode入門(インストール方法や、基本的な使い方)的な話はありませんので、そちらは公式ドキュメントご参考ください。 https://code.visualstudio.com/ エディタ難民やエディタの移行を検討している人の参考になれば幸いです。 (念のため書いておきますが、VSCodeやMicrosoftの回し者ではありません。) エディタの乗り換えは本当に必要か まず初めに、「エディタの乗り換えは本当に必要か?」というところからスタートします。
連載「Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング」 前回はVisual Studio Code(以下、VS Code)でPythonコードを記述する上での基本を見た。今回はVS Code+Python拡張機能がサポートしているデバッグ機能について見ていこう。 フィボナッチ数 ここではフィボナッチ数を計算する関数を定義して、それをデバッグしていくことにしよう。なお、本稿ではフィボナッチ数を以下のようなものとする。 例えば、「F2=F1+F0=1+0=1」「F3=F2+F1=(F1+F0)+F1=1+0+1=2」となる(Webページを検索しているとF0=1とする記述も多くあるが、ここではF0=0としている)。このようにして得られる数列を「フィボナッチ数列」と呼ぶ。最初の数個を列挙すると「0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, ……」のようになる。
2018年4月に、拙著『プログラマのためのDocker教科書 第2版』を刊行しました。2015年の初版では、初めてDockerを利用される読者の皆さんに向けてDockerコンテナを使ったWebアプリケーションのビルド手順や、Dockerfile/Dockerコマンドのリファレンスを中心に説明したのですが、第2版では後半にKubernetesによるDockerコンテナのデプロイ手順についての説明を加えています。 本書をもとに実際に手を動かしながら読み進めていただくには、DockerfileやKubernetesのマニュフェストファイルの編集やコマンド実行が必要になります。 本書ではそのための具体的なKubernetesの実行環境としてGoogle Cloud Platformを中心に解説しました。ですが、コンテナはアプリケーションの可搬性が高く、ほかのクラウドやオンプレミス環境でも動かすこと
なお、本稿の内容は基本的に、Windows版のVS Code(64ビット版)で動作確認し、必要に応じてmacOS版でも確認をしている。 VS CodeでPythonする理由 PythonをサポートするエディタやIDE(統合開発環境)は数多く存在する。例えば、JetBrainsのPyCharmは優れたIDEであり、恐らく、VS CodeでできることはPyCharmでもできるだろう。それでもなお、VS Codeを使う理由とは何だろう。筆者もちょっと考えてみた。 VS Codeは無償で使える、軽量なエディタである(上に挙げたPyCharmにも無償で利用できるCommunityエディションはあるし、オープンソースプロダクトとして無償で利用できるエディタも数多いが) Python拡張機能をインストールすることで、IntelliSenseを利用したコード補完が可能になる 同じくPython拡張機能によ
Visual Studio 2017(以降、「VS 2017」と表記)は、マイクロソフトが提供する開発ツールだ。この開発ツールを使えば、素早く簡単にさまざまなプログラムを作成できる。実際にその開発を体験すれば、VS 2017による開発の「容易さ」と「速さ」にビックリすることだろう(ちなみに、この「簡単さ」と「速さ」のことを、プログラミングの世界では「開発生産性」と呼ぶ)。 本連載では、プログラミング経験がほとんどない読者を対象として、VS 2017を使った開発のイロハを解説する。そのため、できるだけプログラミングの基礎から解説することを心掛けている。VS 2017は未経験でも、プログラミングの経験があるという読者の方々にとっては、説明が冗長な部分があると思われるが、ご了承いただきたい。VS 2017プログラミングの最初の取っ掛かりとして、企業の新人プログラマーや、.NETプログラミングをゼ
新登場したVisual Studio Communityとは? その狙いやメリットについて概説する。また、「どういった人が使えるのか」という規約上の条件と、規約違反しないための注意点を紹介する。
マイクロソフトが発表した「Visual Studio Live Share」は、無料のVSCodeを含むVisual Studioファミリー製品のあいだで、リアルタイムにコードの編集やデバッグなどを共有できる新機能だ。 マイクロソフトは11月16日(現地時間)、ニューヨークでオンラインイベント「Microsoft Connect(); 2017」を開催しました。 基調講演で同社は、統合開発環境のVisual StudioやコードエディタのVisual Studio Code(以下、VSCode)などで、リアルタイムにコードの編集作業やブレークポイントの設定、ステップ動作などのデバッグ作業などを共有し、共同で作業できる新機能「Visual Studio Live Share」を発表しました。 デモ:Visual StudioからVSCodeへ接続 以下は「Visual Studio Live
Python 環境は、その中で Python コードを実行するコンテキストであり、グローバル環境、仮想環境、および conda 環境が含まれます。 1 つの環境は、インタープリター、ライブラリ (通常は Python 標準ライブラリ)、およびインストールされているパッケージのセットで構成されます。 これらのコンポーネントがすべて合わさって、有効な言語の構造と構文、アクセスできるオペレーティング システム機能、使用できるパッケージが決まります。 Windows 上の Visual Studio では、この記事で説明するように、[Python 環境] ウィンドウで環境を管理し、新しいプロジェクトの既定値として 1 つの環境を選択します。 環境の他の側面については、以下の記事を参照してください。 特定のプロジェクトに対して、既定ではなく、特定の環境を選択することができます。 Python プロジ
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