概要

VS Codeを軸に複数技術スタックの開発環境を一冊で整備する

想定読者

VS Codeを使い始め、Python・Webフロントエンド・Django・機械学習まで一通り実践したい入門〜中級者

こんな人には向い���いない

• VS Code の基本操作は既に習得済みで特定言語を深く掘り下げたい読者には、網羅範囲が広い分、個別技術の掘り下げが不足に感じる可能性がある
• Django や機械学習をすでに業務レベルで扱っている経験者には各章が入門域にとどまるため、既知情報の比率が高くなる

この本で身につくこと

• 自分の技術スタックに合わせた VS Code 拡張機能を選定・設定し、快適な開発環境を構築できる
• HTML/CSS/JavaScript によるフロントエンド開発を VS Code 上で完結するワークフローを身につけられる
• Python 仮想環境・Pylint・デバッガを整備し、Django を使った Web アプリ開発の基礎的な流れを理解できる
• VS Code の GUI から Git/GitHub を操作し、ブランチ・コミット・プッシュを実行できる
• Jupyter Notebook を VS Code 上で起動し、機械学習の基礎的な実験環境を動かせる

ハイライト(外部からの言及)

テキストエディターでありながら機能を拡張することで各言語に対応したコンパイラーやデバッガーを搭載することができます。しかも自分が使う言語に合わせた拡張が可能で、機能を追加しても軽快に動作します。 — 出典

本書がカバーする VS Code の本質的な強み——拡張性と軽量性の両立——が最も端的に示されている箇所

章立て

第1章 Visual Studio Codeの導入

OS 別インストール手順。既に導入済みの読者はスキップ可

第2章 VSCodeの基本操作

キーバインド・インテリセンス・デバッガ UI など後続全章の前提。ほぼ全読者に通読を推奨

第3章 HTML/CSS/JavaScriptによるフロントエンド開発

Webフロントエンド目的の読者はここを起点に読み進められる

第4章 VSCodeでPythonプログラミング

仮想環境・Pylint・デバッガ設定まで。Chapter 7 の Jupyter 利用前に必須

第5章 Djangoを用いたWebアプリ開発

Chapter 4 の Python 環境構築完了後に進む構成

第6章 VSCodeからGit、GitHubを使う

他章と独立性が高く、バージョン管理に不安がある段階で先読みすると後続演習がスムーズになる

第7章 Jupyter Notebookを用いた機械学習

Chapter 4 の Python 環境が前提。機械学習の入門実験フローに特化

学習のヒント

• 全 7 章の通読より、自分が使う技術(Python のみ・Webフロントエンドのみ等)に関連する章を優先するピックアップ読みが効率的
• Chapter 2(基本操作)は後続すべての前提となるため、どの技術スタックを目的にする読者も先に通読しておくことを推奨する
• Chapter 6(Git/GitHub)は他章と独立性が高く、バージョン管理に不安がある段階で先読みしておくと後続の演習作業でつまずきにくい
• Chapter 7(機械学習)は Python 実行環境の整備が前提。Chapter 4 完了後に進む順序を守るとエラー対処の手戻りが少ない

前提知識

• PC へのソフトウェアインストールおよびファイル・フォルダ操作の基礎的な知識
• 各言語(Python・JavaScript・Django)の文法は本書の解説範囲外のため、言語入門書を別途用意しておくと各章の演習がスムーズになる

次に読む本

独学プログラマー

VS Code 環境構築後に Python 基礎をより体系的に固めたい読者の定番補完書

Django公式チュートリアル(djangoproject.com)

Chapter 5 のDjango入門を終えた後、公式チュートリアルで実践的なアプリ構築フローを確認するのが最短ルート

Pythonではじめる機械学習

Chapter 7 で Jupyter 環境を整備したあと、scikit-learn ベースの機械学習手法を体系的に学ぶ次の一冊