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miniconda - VSCodeでPython環境を作る（Windows）

minicondaをインストールした後にVSCodeを入れるとGUIベースで環境構築できる。

minicondaの部分はanacondaでももちろんOKだが、ノートPCのときとか軽い方がいいときのため。

2021/3/21, 水野

minicondaのセットアップ

0. 参考リンク

1. install

  1. Minicondaの公式サイトからインストーラーをダウンロード
  2. 基本的にデフォルト設定でインストール（PATH設定も自動で行われる）

2. 環境構築

仮想環境を作っておく。anaconda promptを起動して以下を入力。

仮想環境構築

# 仮想環境構築
# test_envの箇所はなんでもいい、名前
conda create -n test_env

# 仮想環境activate
conda activate test_env

prompt画面のユーザー (左端) がbaseからtest_envになったら切り替わっている。この状態でパッケージのインストールなりを行う。

基本的な仮想環境の扱い方

# 仮想環境を切り替える
conda deactivate

# 仮想環境を削除する
conda remove -n test_env

# 仮想環境の一覧を確認する
conda info -e

3. パッケージのインストール

パッケージマネージャーとしてcondaとpipを混ぜると良くないようなので、分けて用意するといい。印象としては、

  • conda
    • パッケージの質がいい
    • 数が少ない
    • 複雑で互換性にうるさい
  • pip
    • パッケージの種類が豊富
    • 最近多い印象
    • シンプルで互換性がゆるい
    • その分見えない部分でエラーが起きている可能性があるが気づけない怖さがある

なんだかんだで最近水野はpipが多いです。

condaの場合

# まず入れたい環境をactivate
conda activate condaenv

# jupyterは必須
conda install jupyter

# xxxxパッケージをinstallしたい場合
conda install xxxx

pipの場合

# まず入れたい環境をactivate
conda activate pipenv

# jupyterは必須
conda install jupyter

# 最初にpipをインストールする
conda install pip

# 以降はいつものpip
pip install xxxx

4. パッケージの管理

minicondaの場合は更地なのでゼロベースでパッケージを準備する必要がある。全て片っ端から入れていくと面倒なので、使いまわしそうなベースの環境はyamlに吐き出させておくと再利用できて便利。他の人に共有すれば共有したyamlベースで環境を作成できる。もちろんyaml自体を自分で書き換えたり作成しても同じように読み込んで構築できて便利。本リポジトリにcondaにpip環境を作る際の最小パッケージを出力したyamlを置いておくので必要があれば使いましょう。

# 保存したい環境をactivate
conda activate pipenv

# 環境をyamlで保存する
# 名前はなんでもいい
# anaconda promptのcurrent directory (デフォではユーザー直下) に保存される
conda env export > pipenv.yaml

# 保存したyamlから環境構築したいとき
conda env create -n --file test_env.yaml

入れておいた方が良さそうなパッケージ一覧

できる限り依存関係が多いパッケージから入れていった方が楽。とりあえずpip版のみ、condaの場合は -c でチャンネル指定して conda-forge だとか特定のチャンネルから呼び出す必要があるものもあるから注意。

conda install pip
pip install pandas scikit-learn matplotlib seaborn pathlib tqdm

こういうのを書いていくのが面倒なので.yamlを活用しましょう。

VSCodeのセットアップ

1. install

  1. VSCode公式サイトからインストーラーをダウンロード
  2. ユーザー版（User Installer）を選択
  3. 基本的にデフォルト設定でインストール
    1. pathを自分で弄りたい場合には「PATHへの追加」のチェックを外す
  4. インストール後、PCを再起動

2. VSCodeでPython環境の構築

  1. VSCodeを開く
  2. View > Extensions から Python と Jupyter の拡張機能をインストール
    1. これらを入れれば一通りPythonでやりたいことができる
  3. Lintツールを導入（コードの自動整形）
    1. Lintによるコードの自動整形が売りの一つでもあるので、以下のようにcoding規約関連をanaconda promptでインストールしておく。
conda activate pipenv
pip install flake8 autopep8

3. anaconda promptをVSCodeのターミナルで使用する

上記ではanaconda promptを通常どおり呼び出して実行することを念頭に置いているが、VSCodeのsettingファイルを弄ればVSCodeのターミナル上からも実行できる。

設定方法

  1. ユーザー環境変数を開く
  2. Path に以下のディレクトリを追加
    • C:\Users\[ユーザー名]\miniconda3
      • python.exeがあるところ。デフォだとだいたいこの位置
    • C:\Users\[ユーザー名]\miniconda3\Scripts
      • 上記のScriptsディレクトリ。activateとかのbatファイルがある位置
  3. PC再起動

使用方法

以上をやることで以下のようにanaconda promptをVSCode上で起動できる

  • shift + ctrl + ` でターミナル呼び出し
  • いつもどおり conda xxx

TIPS

4. VSCodeの削除

削除したいときはCode, extensionsフォルダに注意、単にアプリと機能から削除するだけではキャッシュが残る。

  1. 本体を「アプリと機能」から普通に削除
  2. C:\Users\[ユーザー名]\AppData\Roaming にあるCodeフォルダを削除
  3. C:\Users\[ユーザー名] にある.VSCodeフォルダを削除

参考：VS Codeをアンインストールするには

基本的な使い方

基本的に shift + ctrl + p からスタートする。上記ショートカットで様々な機能への検索画面が出る。

1. 使用するフォルダを選ぶ

File > Open Folder で作業ディレクトリを選択

2. Python環境の選択

  1. Ctrl + Shift + P でコマンドパレットを開く
  2. Python: Select Interpreter を選択
  3. 使用する環境を指定

3. ipynbの作成

  1. Ctrl + Shift + P でコマンドパレットを開く
  2. Jupyter: Create New Blank Notebook を選択
  3. untitled.ipynb が作成される

4. ファイル検索

  • Ctrl + Shift + F でファイル検索
  • Ctrl + Shift + J で詳細検索

検索するときはResearchフォルダをオープンしてからやると全体を検索できる。