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
Jupyter (deprecated) - Visual Studio Marketplace
Deprecated This extension is no longer being maintained and all of its functionality has been (or will be) placed into the Microsoft Jupyter extension. Please download the Microsoft Jupyter Extension instead. Feel free to submit new issues or feature requests on the Microsoft Jupyter Extension. Jupyter An extension with rich support for Jupyter Quick Start Install the extension When using Python,
VS CodeとFlask-SQLAlchemyでデータベース操作
VS CodeとFlask-SQLAlchemyでデータベース操作：Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング（1/2 ページ） Flask用のSQLAlchemy拡張機能「Flask-SQLAlchemy」の使い方を概観し、ToDoリストをデータベースに保存してみよう。 連載「Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング」 前回は簡単なToDoリストアプリを作りながら、Flaskを利用したWebアプリ開発で使用するいろいろな事項（Flaskが提供する各種メソッドやオブジェクト、Jinja2テンプレート、静的ファイルの扱いなど）を見た。今回はFlask-SQLAlchemyを利用して、このToDoリストアプリにデータベースを組み込んでみよう。 ただし、その前に「最小限のFlask-SQLAlchemyアプリ」を作り、それを使って、データ
VS CodeとFlaskで作成するToDoリストアプリ
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用のWebアプリ開発フレームワーク「Flask」を利用して、簡単なアプリを作成しながら、Flaskの基礎、VS CodeでFlaskを使用する際の基本を見た。今回は、ToDoリストを入力、表示する（簡単な）Webアプリを作りながら、以下の事項について見ていこう。 フォームからの値の取得方法や@app.routeデコレータのmethodsキーワード引数 Jinja2テンプレートの構文（{% if %}、{% for %}など） Flaskでの静的ファイル（スタイルシートなど）の利用方法 VS CodeでのFlaskアプリのデバッグ実行 なお、本稿ではvenvモジュールを利用して、仮想環境「myenv」を作成し、その環境にFlaskを
VS CodeとFlaskによるWebアプリ開発「最初の一歩」
VS CodeとFlaskによるWebアプリ開発「最初の一歩」：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」 FlaskはPythonでWebアプリを開発するための「マイクロ」フレームワークだ。今回から数回に分け、Visual Studio Code（以下、VS Code）とこのFlaskを利用して、Webアプリを開発するための基本を見ていこう。なお、本稿ではWindows版のVS CodeとPython 3.6.5を使用する（macOSでも動作を確認した）。 Flaskとは FlaskはWebアプリを開発するための「マイクロ」フレームワークだ。ここで「マイクロ」とは単なる「小規模なフレームワーク」ではなく、「コア機能はシンプル」で「拡張性がある」ことを意味している。
あると便利？ VS Codeで使えるPython関連の拡張機能
連載「Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング」 今回はVisual Studio Code（以下、VS Code）用の拡張機能を幾つか紹介していこう。読者のお役に立てば幸いだ。今回はWindows版のVS Code 1.24.1で動作を確認している。 今回紹介するのは以下の拡張機能だ。興味のあるものがあれば、以下のリンクからジャンプしても構わない。なお、MagicPython拡張機能は紹介ページで「インストールしないことが推奨されている」ことに注意されたい（本稿でもオススメという意味ではなく、インストールしている人がいれば、「それは不要である」ことをお知らせする目的で紹介している）。
VS CodeからJupyter Notebookを使ってみよう
VS CodeからJupyter Notebookを使ってみよう：Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング（1/3 ページ） Python人気を支えるツールの1つ「Jupyter Notebook」。VS Codeからこれを使ってみよう。Jupyter拡張機能が提供する機能も一覧する。 連載目次 前回はVisual Studio Code（以下、VS Code）でPythonコードをデバッグする上での基本を見た。今回はVS CodeからJupyter Notebookを使ってみよう。なお、本稿ではWindows版VS Code（64ビット）のバージョン1.24およびJupyter拡張機能のバージョン1.1.3で動作を確認している（macOS版でもある程度の確認は行っている）。 VS CodeでJupyter Notebookを使うために必要なもの Jupyte
VS CodeでPythonプログラムを快適コーディング！
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するために必要となるPython拡張機能のインストールを中心に話をした。今回は、これを利用して、実際にPythonコードを記述、実行する方法を見ていこう。 なお、本稿ではWindows版のVS Code（64ビット版）を使用し、venvモジュールを用いて作成した仮想環境を使用している。 ファイル操作はここで：［エクスプローラー］ビュー 前回も簡単に述べたが、VS Codeでは「フォルダを開いて、そこに含まれるファイルをエディタと呼ばれる領域（タブ）で編集する」のが基本だ（単一ファイルを開いて、編集することも可能ではある）。ここではvscpython_02フォルダを開いている。開いたフォルダに含まれるファイル群はサイドバーと呼ばれる
Visual Studio Codeの設定「虎の巻」：Python編
前回までは、Visual Studio Code（以下、VS Code）のIDEの全般的な設定方法や、ワークベンチやエディタの配色、構文ハイライトのカスタマイズについて見てきた。今回はVS CodeでPythonプログラミングを行う上で必須となるPython拡張機能と、その使い方と設定項目などについて取り上げる。 なお、ここではWindows版のVS Code 1.22.2と、Python.orgからインストールしたPython 3.6.5で動作を確認している（macOS版のVS Codeでも一応の確認はした）。 Python拡張機能 VS CodeでPythonを使ってコードを書こうという場合、Microsoft自身が提供しているPython拡張機能をインストールするのがお勧めだ。この拡張機能をインストールせずに、Pythonファイルを作成すると、VS Codeのウィンドウ右下にPyth
プログラミング初心者でもできるブラウザ自動操作 - Qiita
プログラミング初心者の最大のハードルは環境構築だと思います。 今回はなるべく環境構築が少なく済み、 かつ意味不明な記述が少ない言語を選びました。 ですが結局長くなってしまいました。 今回はクロームを自動で動かします。 今回ダウンロードするもの （よくあるプログラムの初心者本に書いてそうな、どでかいソフトはインストールしません） エディタ Visual Studio Code(以下VSCode) 言語 Python ブラウザ自動操作に必要なツール的なもの chromedriver.exe（selenium） とりあえず文字を出す VSCodeのインストール まずVisual Studio Codeというエディタをダウンロードをします。 （IDE（eclipseやnetbeans,VisualStudioみたいな超高機能なエディタ）みたいに項目多すぎて初心者が投げ出したくならなくて使いやすいエ
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
VisualStudioCodeを用いてのデバッグ | Luigi Advent Calendar 2016 #02 | DevelopersIO
はじめに 好物はインフラとフロントエンドのかじわらゆたかです。 このエントリは『Luigi Advent Calendar 2016』2日目の内容となります。 今回は開発環境を構築していきたいと思います。 先日1日目はHello Worldタスクを作ってみた でした。 前回、導入したLuigiの環境ですが、開発を進めていくうちにステップ実行したい・変数の値を確認したいといったケースがあると思います。 必要となる前に事前にそういった点を押さえておきたいと思います。 Visual Studio Code(VSCODE)を用いたLuigiのデバッグ 今回のデバッグ対象としては以下のコードを対象としました。 runの中でフィボナッチ数列を1~1000まで出力すると行った内容です。 HelloWorldTask.py import luigi import FibonacciNumber class
WindowsでPythonの環境構築 - レンガ積みのブログ
おすすめの環境 Anaconda + Visual Studio Code で開発するのがおすすめ 自分の環境は OS：Windows10 Python:Python 3.5.1 :: Anaconda 4.0.0 (64bit) エディタ:Visual Studio Code version 1.3.0 Anaconda Python+主要なPythonライブラリのセットを簡単にインストールできるようにしたもの 初心者がPythonを個別に入れるのはおすすめしない、絶対にAnacondaを使うべき Visual Studio Code ver1.3.0からは自信をもってほかの人にお勧めできるものになったコードエディタ windows以外のOSでも全く同様に動くというのも素晴らしい Anacondaのインストール 1,Anacondaのダウンロード ここからwindows版をダウンロード（
Visual Studio CodeでPythonの開発環境構築を構築してみた。 | DevelopersIO
はじめに 好物はインフラとフロントエンドのかじわらゆたかです。 Pythonを開発するケースが出てきたので、O/S問わずに使えるVisual Studio Codeで環境を構築してみました。 目標としては、IntelliSenseが動くこと、Code Formatができること、Lintが動くこと、 pyenv環境のPythonが指定できること、Debugができること、 この辺りを調べてみたいと思います。 環境 OS : OSX El Capitan (10.11.4) Visual Studio Code : 1.5.2 Python : pyenv pyenv-virtualを用いてのバージョン切り替えを実施 参考: pyenv 利用のまとめ - Qiita 導入方法 導入の手順としては、以下のような流れになります。 PythonのVisual Studio Code拡張を導入する。 P
Visual Studio Code で Pythonをデバッグできるようにするまでの手順 - 兄のブログ
2016 - 05 - 25 Visual Studio Code で Pythonをデバッグできるようにするまでの手順 Python 概要 Visual Studio Code(以下VSCode)で Python を書いて デバッグ までするための手順 もちろん 公式サイト と 拡張機能のサイト を読めばできるが、少し手間取ってしまったので忘れないように記述する。 環境及びバージョン OS : Windows 10 Home 64bit VScode : ver. 1.1.1 VScodeのExtensionの Python : ver. 0.3.9 Python : ver. 3.5.1 作業 1.ダウンロード・インストール まずは VScode と Python をそれぞれダウンロード、インストールする。 Python に関してはインストール時に選択すれば自動でパスも当ててく
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Mac + Windows + VisualStudio CodeでPythonの開発環境を整える（Mac版） - Qiita