本連載では、VSCodeにフォーカスし、基本的な使い方から拡張機能の活用、そして本格的な開発現場での利用を想定した高度な機能までを紹介していくことで、読者がVSCodeマスターになるお手伝いをします。第15回では、VS CodeをPython開発に使えるように環境を構築します。基本的な言語サポートに加え、AI開発、Webアプリ開発のための環境についても紹介します。 はじめに Microsoftの提供するVisual Studio Code（VSCode）は、2015年の最初のリリースから、今では開発用エディタの定番の座を占めるまでになりました。これには、無償で使えることも大きいですが、何よりエディタとしての使いやすさ、そしてさまざまな拡張機能によっていくらでも使い勝手を向上させたり、利用の領域を拡げられるということも大きいでしょう。 本連載では、このVSCodeにフォーカスし、基本的な使い

Windows版のPythonのインストール方法が大きく変わる　Python Install Managerが登場：Python最新情報キャッチアップ Python 3.14.0の正式リリースに合わせて、Windows版のPython処理系を大きく変化させるツールが登場した。Python Install Managerの概要とその基本的な使い方を見てみよう

最近、約10年前に自分が雑誌に書いたPythonのサンプルコードを別の媒体に流用する作業をしていたときのことだ。コードに少し違和感を覚えた。 そのコードでは「a=1」といったように、「=」の前後を詰めて書いていた。これが違和感の原因だった。通常は「a = 1」と半角スペースで間を空けて記述することが多い。代入演算子の「=」や算術演算子の「+」「-」などの前後に半角スペースを入れる。 そのサンプルコードで間を詰めていた理由は分かっていた。初心者向けの記事だったからだ。「a=1」を何の説明もなく「a = 1」と書くと、半角スペースに何か特別な意味があるのではないかと初心者が混乱する可能性があると考えたのだ。 実際には「a=1」と「a = 1」とで意味や動作に全く違いはない。後者は読みやすさのために間を空けているだけだ。コードの実行時には半角スペースは無視される。 とはいえ、このコードを流用する

ファイル操作って何となく難しいって思いませんか？　何かミスをするとファイルが壊れちゃうんじゃないか？　って思ったことありますよね。でも、大丈夫です。Pythonにはファイルを扱う方法がいろいろと用意されているんです。もちろん、失敗すればファイルが壊れることはありますが、そうはならないような方法もちゃんと用意されていますから。 例えば、C言語ライクなopen関数でファイルをオープンし、必要な処理をしてから、closeメソッドでファイルを閉じる方法。with文を使ってオープンしたファイルを必ず閉じるようにする方法（この方法ならファイルが壊れる恐れは格段に減るでしょう）。それから、pathlibモジュールのPathクラスが提供するread_text／read_bytes／write_text／write_bytesの各種メソッドを使う方法。Pythonに標準で付属の各種モジュールを使う方法。ch

バージョンについては2025年2月時点での数字です。UbuntuのシステムPythonの場合、同じリリースでもマイクロバージョン（X.Y.Zの「Z」の部分）についてはアップグレードされることがあります。 UbuntuではもともとPython 2を使っていました。その後、Python 3へと段階的に移行し、2017年10月にリリースされた17.10からデスクトップ版でもPython 2が標準ではインストールされなくなりました。それからもPython 2のパッケージ自体は存在したのですが、2024年4月の24.04までにPython 2関連パッケージはすべてインストールできないようになっています。 ちなみにリリースによっては、「⁠複数のバージョンのPython」を提供していることもあります。たとえばUbuntu 22.04 LTSのシステムPythonのバージョンは3.10.6ですが、「⁠py

福田（@JunyaFff）です。本連載Python Monthly Topicsで2024年3月に公開したRust製のPythonパッケージ管理ツール「uv」を使ってみよう で紹介した「uv」が、さらなる進化を遂げました。今回は、その新機能を紹介します。 はじめに Astral社が開発するRust製の高速なpipの代替ツール「uv」がパッケージマネージャーとして8月にアップデートされました。pipの代替ツールとしてだけでなく、Pythonプロジェクト、コマンドラインツール、単一ファイルスクリプトさらにPython自体を管理できるようになりました。uvは、pipやpipx、venv、poetryやpyenvのような機能を包括していると言え、そしてそのすべてが非常に高速に動作します。 本記事では、アップデートした「uv」の新機能を中心に紹介します。 基本的な使い方は Rust製のPythonパ

はじめに 普段はJavaScriptを主に開発を進めているのでPythonで開発を進めると様々な問題に悩まされます。 その中でもパッケージの管理については個人的に不自由をすごく感じています。Pythonのバージョンを設定するpyenv, プロジェクトごとのパッケージを管理するために仮想環境の構築、さらにパッケージのバージョンを設定するためのrequirements.txtと開発までのハードルが高すぎます。 良い方法がないかと調べていく中で全てを解決できそうなRyeというツールを見つけましたので導入方法をメモ程度に記事にしました。 導入環境はAWSのSageMaker上です。 ライブラリ管理簡単にできるようになったのでLinterとCode Formatterも追加してみました。 Ryeとは RyeはPythonのWebアプリケーションフレームワークFlaskの開発者が作ったPythonパッ

私たち製造ビジネステクノロジー部では、製造業に関するエンドユーザや事業会社さんに対して、システムやサービスを事業会社さんと一緒に作成・運用しています。そんな製造業において、PLCなどのデータをエクセルにまとめるためにPythonでエクセルファイルを作成することになりそうなので、どのような方法で実現できるのかを軽く調べて試してみました。本記事ではOpenPyXLを利用します。軽く試すだけですが、実現できることはたくさんあります。公式ドキュメントをご確認ください。 openpyxl - A Python library to read/write Excel 2010 xlsx/xlsm files — openpyxl 3.1.3 documentation おすすめの方 Pythonでエクセルファイルを作成したい方 OpenPyXLの雰囲気を知りたい方 openpyxlをインストールする

手元のWindowsにPythonの実行環境を用意したいけれども、余計なアプリやライブラリをインストールしたくないという場面は以外とある。そこで、WSLとAlpineを使って最小のPython実行環境を構築してみよう。 WSLにAlpineをインストールしてPythonのプログラムを実行したところ Windowsではいろいろな環境でPythonを動かせる Windows上でPythonを動かそうと思った場合、いろいろな選択肢が存在する。 まず、Python公式(https://www.python.org/)が用意しているインストーラーを使う方法がある。インストーラーをダウンロードして、インストーラーの指示に従うだけなので初心者に優しい方法だ。多くのPython指南書もこの方法が楽なので推している。 また、公式以外にも、Anacondaが提供しているパッケージ(こちら)を使う方法もある。こ

CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。

Excelは万能なので、商品金額をいくつか足し算したいだけでもExcelを起動することがあるだろう。しかし、業務でよく足し算するのなら専用ツールを作ってしまうと便利だ。本稿では、計算処理をしてメールに貼り付けするという一連の処理を自動化するツールを作ってみましょう。 専用の税込み金額計算ツール 汎用ツールと専用ツールを使い分けよう Excelのような汎用表計算ツールに習熟しておけば、あらゆる計算処理をExcelだけで処理できる。世界中のオフィスでExcelが活躍しているのは、その高い汎用性と豊富な機能によるところが大きいだろう。 これに対して、簡単な専用ツールを自作するならば、汎用ツールを工夫して使うよりも、何倍も効率が良く、素早くタスクを完成させることができる。専用ツールは、特定のタスクに特化させるため、操作性がよく画面もシンプルで使い勝手の良いものとなる。 それで、今回は、入力した商品

ここを更新しました（公開日：2024年4月11日、更新日：2024年12月2日） 2024年12月2日最新のColab環境で、記事内の全てのコードが正常に動作することを検証しました。 前回は、機械学習の基礎と、主要なPythonライブラリの概要を説明しました。 今回は、Pythonを使った機械学習プログラミングの基本的な流れを、実際にコードを書きながら体験的に学んでいきましょう。具体的には、データの読み込みと加工から、グラフによる可視化、統計的な数値計算、そして簡単な機械学習モデルの構築まで、基本的な一連の流れを体験できます（図1）。

連載目次 本シリーズと本連載について 本シリーズ「Pythonデータ処理入門」は、Pythonの基礎をマスターした人を対象に以下のような、Pythonを使ってデータを処理しようというときに便利に使えるツールやライブラリ、フレームワークの使い方の基礎を説明するものです。 Pythonだけを覚えれば何でもできるわけではない、というのはハードルが高く感じられるかもしれません。それでもプログラミング言語に関する基礎が身に付いたら、後は各種のツールを使いながら、言語とツールに対する理解を少しずつ、しっかりと深めていくことで自分がやれることも増えていきます。そのお手伝いをできたらいいな、というのが本シリーズの目的とするところです。 なお、本連載では以下のバージョンを使用しています。 Python 3.12 pandas 2.2.1 pandasとは pandasはデータ分析やデータ操作を高速かつ柔軟に

Pythonの基礎知識を確認できる四択の穴埋め式クイズを20問出題する。利用するライブラリはPython標準のものだけ。どれだけ解けるだろうか。

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