VS Codeを用いて、ローカル環境でDjangoを開発する場合の環境設定を説明します。設定ではAnacondaを利用した場合と利用しない場合の2通りの方法を紹介します。リモート環境だけではなく、ローカル環境でもVS Codeを活用しましょう。
０．VPSサーバーでDjangoを始めてみたシリーズ
この記事は「VPSサーバーでDjangoを始めてみたシリーズ」の記事です。一連の記事は、以下のリンク集を参照してください。
１．Anacondaを利用してVS Codeを使うメリット
Anacondaを利用してVS Codeを使う場合、Anaconda Navigatorを立ち上げてからVS Codeを起動するため、VS Codeの起動に時間がかかります。
しかし、Anaconda Navigatorから立ち上げるとターミナルが仮想環境に入った状態でVS Codeが起動するため、ターミナルで仮想環境に切り替える必要がありません。これは、特にDjangoでVS Codeを使う場合には便利な機能だと思います。
なぜなら、仮想環境でDjangoを利用する場合、仮想環境から「python manage.py runserver」を実行してWebサーバーを起動する必要があり、ターミナルで仮想環境に切り替える作業は必須だからです。
ただ、オールインワンのAnacondaの使用は好みが分かれるところだと思いますので、必要に応じて環境設定を行って下さい。
２．インストールのフォルダ構成
以下のようなフォルダ構成であると仮定します。
/Users
│
└user_name #ﾕｰｻﾞｰ名
│
└venvs #仮想環境を集めたﾃﾞｨﾚｸﾄﾘ
│
├py1 #仮想環境実行用ﾌｫﾙﾀﾞ-1
│ └.venv1 #仮想環境設定ﾌｧｲﾙ（仮想環境名）
└py2 #仮想環境実行用ﾌｫﾙﾀﾞ-2
└.venv2 #仮想環境設定ﾌｧｲﾙ（仮想環境名）３．Anacondaを利用しない方法
Anacondaを利用しない方法から説明します。
(1) セキュリティーポリシーの変更
Anacondaを利用しない場合には、PwerShellによってWindows10のセキュリティーポリシーを変更する必要があります。
Windowsのスタートメニューから Windows PwerShellを右クリックし管理者権限で開きます。そして、下記のコマンドを実行します。
Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser -Force詳しくは、以下で説明されています。
実行ポリシーについて（英語の記事）
(2) Pythonのインストール
Pythonのインストール方法は以下Python Japanで方法が紹介されています。
インストールを実行するとPythonのプログラムは以下のフォルダにインストールされます。Python39の「39」の部分はバージョンによって変わります。
C:\Users\user_name\AppData\Local\Programs\Python\Python39なお、複数のバージョンのPythonを同居させる場合にはPythonの実行ファイルへのPathは設定しません。
(3) 仮想環境の構築とDjangoのインストール
例として「py1」というフォルダに「.venv1」という仮想環境名の仮想環境を構築するものとします。
まず、コマンドプロンプトから仮想環境のフォルダに移動します。次に複数のPythonをインストールした場合は「python venv .venv1」ではなく「py -3.8 venv .venv1」により、Pythonのバージョンを指定します。ここで指定したバージョンのPythonが仮想環境で使用されます。
仮想環境への切り替えではLinuxでは「. .venb1/bin/activate」でしたが、windowsでは「.venv1\scripts\activate」となります。特に最初の「.」がないことに注意しましょう。
cd py1 #仮想環境のフォルダに移動
py -3.8 venv .venv1 #仮想環境の構築
.venv1\scripts\activate #仮想環境への切り替え仮想環境のインストール状況を確認し、pipをバージョンアップします。
python -V #Pythonのバージョン確認
pip list #インストールされたパッケージの確認
python -m pip install -U pip #pipのアップデートここでは、matplotlibとdjangoをインストールしてみます。matplotlibは、2020/10/26時点ではPython3.9.0にはインストールできなかったので、Python3.8.6を使用しました。
python -m pip install matplotlib #Matplotlibの
python -m pip install django #Djangoのインストール
pip list #インストールされたパッケージの確認インストールされたパッケージの内容です。
Package Version
--------------- ---------
asgiref 3.2.10
certifi 2020.6.20
cycler 0.10.0
Django 3.1.2
kiwisolver 1.2.0
matplotlib 3.3.2
numpy 1.19.2
Pillow 8.0.1
pip 20.2.4
pyparsing 2.4.7
python-dateutil 2.8.1
pytz 2020.1
setuptools 49.2.1
six 1.15.0
sqlparse 0.4.1
(4) VS Codeのインストール
「Visual Studio Codeのダウンロード」からインストールファイルをダウンロードし、VS Codeをインストールします。
(5) VS Codeの設定
VS Codeの拡張機能「japanese Language Pack for Visual Studio Code」と「python」をインストールします。
VS Codeのエクスプローラーより「フォルダを開く」から「C:\Users\user_name\venvs」を選択します。
「左下の歯車」→「設定」→検索欄に「python.pythonpath」を入力し、「Python:Python Path」を見つけ出し、ワークスペースの設定で以下のファイルを指定します。
C:\Users\user_name\venvs\py1\.venv1\Scripts\python.exe同様に、「左下の歯車」→「設定」→検索欄に「venv path」を入力し、「Python:Venv Path」を見つけ出し、ワークスペースの設定で以下のフォルダを指定します。
C:\Users\user_name\venvs\dj86\dj86v\Scripts(6) Pythonの実行
VS Codeの左側のエクスプローラーより、ファイルhello.pyを作り、以下のコードを作成します。
print(Hello! Hello!')「右上の緑の右三角印」や「F5」や「Ctrl+F5」によって実行できます。いずれも仮想環境で実行されます。
「F5」では、debugする言語の種類を問われますので、Pythonを選択します。
上のタブ「実行」→「構成を開く」を実行すると、次からはF5でもdebugする言語の種類を問われなくなります。
また、VS Codeの右下に「Linter pylint is not installed」と表示された場合はインストールします。
なお、ターミナルからpython hello.pyと実行する場合は、仮想環境に切り替わっていないので注意して下さい。
(7) Djangoの実行
VS Codeの右下のターミナルにより、django_appという名前のプロジェクトを作成し、webサーバーを起動します。
「右上の緑の右三角印」や「F5」や「Ctrl+F5」はPATHの設定により仮想環境を指定し、ターミナルはactivateコマンドによって仮想環境に切り替えます。それぞれ、仮想環境の指定が別なので注意してください。
cd py1 #仮想環境のフォルダに移動
py -3.8 venv .venv1 #仮想環境の構築
.venv1\scripts\activate #仮想環境への切り替え
django-admin startproject django_app #django_appという名前のプロジェクトを作成
cd django_app #フォnルダdjango_appに入る。
python manage.py runserver #Webサーバーの起動ブラウザより「http://localhost:8000/」、あるいは「http://127.0.0.1:8000/」にアクセスするとロケットの絵が表示されます。
なお、起動したwebサーバーを終了する場合には「Ctrl + C」とします。
４．Anacondaを利用した方法
次にAnacondaを利用した方法を紹介します。
(1) Anacondaのインストール
以下、Anacondaのインストール方法がPython.jpで紹介されています。
(2) Anacondaのアップデート
Windowsのスタートメニューより、「Anacond3」→「Anaconda Prompt」を起動し、以下のコマンドを実行します。
conda update conda #condaのアップデート
conda update anaconda #Anacondaのアップデート
conda update --all #anacondaのライブラリのアップデートなお、大きなアップデートがあったときには、以上のコマンドでは、うまくアップデートできないことがあるので、その場合はAnaconda自体をインストールしなおした方がよいです。
(3) Anaconda Navigatorによる仮想環境の構築
Windowsのスタートメニューより、「Anacond3」→「Anaconda Navigator」を起動します。
Anaconda Navigatorで仮想環境を構築するには、下図左側の①「Environments」を選択し、下側の②「Create」により仮想環境を作成します。すると、③に新しく仮想環境ができます。下の図は「myspace」という名前の仮想環境を作成した例です。
なお、「myspace」の表示の上の「base(root)」は仮想環境ではなく、元からあるベースとなる環境です。Anaconda Navigatorではこの画面から仮想環境にパッケージをインストールしたり、仮想環境のターミナルを起動したりできます。
(4) VS Codeのインストール
「Visual Studio Codeのダウンロード」からインストールファイルをダウンロードし、VS Codeをインストールします。
まだ、VS Codeは起動しません。起動している場合には終了してください。
(5) VS Codeを仮想環境で起動
Anaconda Navigatorを起動し、下図左側の①「Home」を選択します。次に上側のApplications onの右側②で起動する仮想環境を選択します。
最後に、VS Codeの下側③「Launch」をクリックするとVS Codeが起動します。この時、必要なVS Codeの拡張機能も自動でインストールされます。
なお、次回以降にVS Codeを起動するときも、Anaconda Navigatorから起動します。
(6) VS Codeの設定
VS Codeの拡張機能「japanese Language Pack for Visual Studio Code」をインストールします。
VS Codeのエクスプローラーより「フォルダを開く」から「C:\Users\user_name\venvs」を選択します。
ターミナルが表示されていないので、上部タブ「表示」より「ターミナル」を選択します。
この時点で既にターミナルは仮想環境に切り替わった状態になっていますが、「ターミナル」と「緑三角、F5、Ctrl+F5」によるPythonの実行は仮想環境の指定が別なので設定によりPathを指定します。
なお、Windowsのユーザー名が「user_name」、仮想環境名が「py1」であるとします。以下、インストールの時に「All Users(requires admin privleges)」「Jast Me(recommended)」のどちらを選択したかによってPathの設定が異なります。
インストールの時にJast Meを指定した場合のPath
「左下の歯車」→「設定」→検索欄に「python.pythonpath」を入力し、「Python:Python Path」を見つけ出し、ワークスペースの設定で以下のファイルを指定します。
# base(root)で起動する場合。
C:\Users\user_name\anaconda3# 仮想環境py1で起動する場合
C:\Users\user_name\anaconda3\envs\py1\python.exe同様に、「左下の歯車」→「設定」→検索欄に「venv path」を入力し、「Python:Venv Path」を見つけ出し、ワークスペースの設定で以下のフォルダを指定します。
# base(root)で起動する場合。
C:\Users\user_name\anaconda3\Scripts# 仮想環境py1で起動する場合
C:\Users\user_name\anaconda3\envs\py1\Scriptsインストールの時にAll Usersを指定した場合のPath
「左下の歯車」→「設定」→検索欄に「python.pythonpath」を入力し、「Python:Python Path」を見つけ出し、ワークスペースの設定で以下のファイルを指定します。
# base(root)で起動する場合。
C:\ProgramData\Anaconda3\python.exe# 仮想環境py1で起動する場合
C:\Users\user_name\.conda\envs\py1\python.exe同様に、「左下の歯車」→「設定」→検索欄に「venv path」を入力し、「Python:Venv Path」を見つけ出し、ワークスペースの設定で以下のフォルダを指定します。
# base(root)で起動する場合。
C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts# 仮想環境py1で起動する場合
C:\Users\user_name\.conda\envs\py1\Scripts(6) Pythonの実行
VS Codeの左側のエクスプローラーより、ファイルhello.pyを作り、以下のコードを作成します。
print(Hello! Hello!')「右上の緑の右三角印」や「F5」や「Ctrl+F5」によって実行できます。いずれもpathを指定した仮想環境で実行されます。
「F5」では、debugする言語の種類を問われますので、Pythonを選択します。
上のタブ「実行」→「構成を開く」を実行すると、次からはF5でもdebugする言語の種類を問われなくなります。
また、VS Codeの右下に「Linter pylint is not installed」と表示された場合はインストールします。
なお、ターミナルからpython hello.pyと実行する場合は、仮想環境に切り替わっていないので注意して下さい。
(7) Djangoの実行
django_appという名前のプロジェクトを作成し、webサーバーを起動します。Anaconda NavigatorからVS Codeを起動した場合は、ターミナルで仮想環境に切り替える必要はありません。
cd py1 #仮想環境のフォルダに移動
django-admin startproject django_app #django_appという名前のプロジェクトを作成
cd django_app #フォnルダdjango_appに入る。
python manage.py runserver #Webサーバーの起動ブラウザより「http://localhost:8000/」、あるいは「http://127.0.0.1:8000/」にアクセスするとロケットの絵が表示されます。
なお、起動したwebサーバーを終了する場合には「Ctrl + C」とします。
私が実際にレンタルしたVPSサーバー
私が実際にレンタルしたVPSサーバーはConoHa VPSです。私は1GBのプランを申し込みました。VPSサーバーは一般のレンタルサーバーと異なりOSやアプリケーションを自由に設定できるので、Pythonで計算した結果をサイトに表示することもできます。
なお、ConoHa VPSの特長として、サーバーのディスクイメージを丸ごとバックアップできるイメージ保存機能を無料で使用することができます。コードを変更して元に戻せなくなった場合にも安心です。
また、ConoHa VPSは途中でプランをスケールアップできるだけでなく、スケールダウンすることもできます。つまり、2Gプランを1Gプランに変更することができます。ただし、512MBプランだけはスケールアップ・ダウン機能が使用できないので注意してください。
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以下、私が光回線を導入した時の記事一覧です。
(1) 2020年「光回線は値段で選ぶ」では後悔する ←宅内工事の状況も説明しています。
(2) NURO光の開通までWiFiルーターを格安レンタルできる
(3) NURO光の屋外工事の状況をご紹介。その日に開通！
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(5) ネット上のNURO光紹介特典は個人情報がもれないの？
