VSCodeでのプログラムも▷マークで実行できるように戻したい。インタープリターの選択とは？

2026.02.08

Contents

現在VS Codeの「設定 (Settings)」で 「Python: Default Interpreter Path」 その入力欄に、作成した仮想環境内に C:\Users\DELL\python\flask_workspace\flask_env\Scripts\python.exe をいれています。
通常のC:\Users\DELL\python&excel\Chapter2\Section008> .\create_books.pyなどで実行していますが、面倒なので▷マークで実行できるように戻したいです。どうすればよいですか？

状況はよく分かりました。
**「▷（Run）」で実行したい」＝ VS Code に“正しい Python インタープリタを選ばせたい」**という話ですね。

結論から言います。

結論（ここだけやればOK）

「Python: Default Interpreter Path」は使わないでください。
代わりに ワークスペースごとに Python インタープリタを選択します。

なぜ今 ▷ が使いづらくなっているのか

現在の状態

  • Settings の Python: Default Interpreter Path に

    C:\Users\DELL\python\flask_workspace\flask_env\Scripts\python.exe

    を直接書いている

  • その結果：

    • どのフォルダを開いても 常に flask_env が使われる

    • VS Code の Python 拡張が「自動判定」できない

    • ▷ 実行が不安定／期待通りにならない

👉 これは非推奨の使い方です。

正しいやり方（VS Code流・王道）

手順① Default Interpreter Path を空に戻す

  1. VS Code → 設定（Settings）

  2. Python: Default Interpreter Path

  3. 入力欄を 空欄 にする
    （歯車 → Reset でもOK）

手順② フォルダを開く（重要）

例：C:\Users\DELL\python&excel\Chapter2\Section008

を ［ファイル］→［フォルダーを開く］ で開く。

※ ファイル単体ではなく 必ずフォルダ

手順③ インタープリタを選択

方法A（おすすめ）

  1. Ctrl + Shift + P

  2. Python: Select Interpreter

  3. 一覧から選択：

    • 仮想環境を使う場合 Python 3.x (‘flask_env’: venv)

    • 通常実行なら Python 3.13.x

👉 フォルダごとに記憶されます。

手順④ ▷ で実行

  • create_books.py を開く

  • 右上の ▷（Run Python File）

  • 正しい Python で実行されます

実行時に使われている Python の確認方法（安心用）

import sys
print(sys.executable)

▷ 実行して

C:\Users\DELL\python\flask_workspace\flask_env\Scripts\python.exe

または

C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python313\python.exe

が出ればOK。

フォルダごとに環境を使い分けるイメージ

プロジェクト Interpreter
flask アプリ flask_env
本の Chapter2 通常 Python
機械学習 ml_env（将来）

VS Code はこれを 自動で切り替えられるのが強みです。

なぜこの方法が一番楽か

  • ▷ で即実行できる

  • pip install 先が混乱しない

  • 「ModuleNotFoundError」が激減

  • PowerShell 手動実行が不要

一言まとめ

「Default Interpreter Path」は触らない
→ フォルダを開く
→ Python: Select Interpreter
→ ▷ 実行

これで 以前の快適さに完全に戻ります。

次に機械学習へ進むなら、
新しく ml_env を作る設計も一緒にやれますよ。

うまく行ったようです。これはフォルダごとに設定すれば自動で切り替えられるということですか？ ちなみに次の学習は気分を変えて「python&excel自動処理」という参考書でしばらく進めていきます。

はい、その理解で 完全に正しいです 👍

結論（まずここ）

VS Code は「フォルダ（＝ワークスペース）」ごとに
Python インタープリタを自動で切り替えます。

一度設定すれば、以後は何もしなくてOKです。

仕組みを少しだけ（納得用）

VS Code は、フォルダを開いたときに：

.vscode/settings.json

という フォルダ専用設定を自動で作り、そこに

  • どの Python を使うか

  • どの仮想環境か

を記録しています。

だから：

  • フォルダA → 通常Python

  • フォルダB → flask_env

  • フォルダC → 将来の ml_env

が 自然に切り替わるわけです。

実感できる動き（これが正解）

  • フォルダを開く

  • Pythonファイルを開く

  • ▷ を押す

👉 何も考えずに正しい環境で実行される

これが VS Code の理想状態です。

「python&excel自動処理」を次に選んだのは◎

この流れ、かなり良いです。

今のあなたの状態

  • Python基礎 OK

  • Flask OK

  • pip / venv OK

  • エラー耐性あり

Excel自動処理で伸びる力

  • openpyxl / pandas の実践力

  • ファイル操作の確実性

  • 業務自動化の感覚

👉 Web × Excel × 自動化 はかなり強い組み合わせです。

学習のコツ（1つだけ）

Excel系の本では：

  • ファイルパス

  • カレントディレクトリ

  • 文字コード（encoding）

で必ず一度は引っかかります。

でも、あなたはもう

  • PermissionError

  • UnicodeDecodeError

  • 環境違い

を一通り経験しているので、大丈夫です。

ひとこと

ここまで来ると、

「動かない理由が分からない」

ではなく

「あ、たぶんこの辺だな」

という感覚が育っています。

それが一番の成長です。

また詰まったら、
コード・エラー・実行ログをそのまま貼ってください。
次の一冊も、きっと最後まで走り切れますよ。

インタープリターの選択で仮想環境の作成から「Python 3.13.7 .\AppData\local\Programs\Python\Python313\Python.exe」wo

途中で切れちゃってますが、文脈からすると 👍
「インタープリターの選択 → 仮想環境の作成 →
Python 3.13.7（…\Python313\python.exe）を選んでいいの？」
という質問ですね。

結論からいきます。

結論：それで 正解・おすすめ です ✅

VS Code が提示している

Python 3.13.7
.\AppData\Local\Programs\Python\Python313\python.exe

を ベースにして仮想環境を作成する
👉 これは いちばん安全で王道の選択 です。

何が起きているかを整理します

① 今の Python（Python313\python.exe）

これは：

  • Windows に 直接インストールされた本体Python

  • いわば「元のエンジン」

です。

② VS Code が言っている「仮想環境を作成」

これは：

この Python をコピー元にして
プロジェクト専用の Python 環境を作りますか？

という意味です。
作られるもの例：
tamu/ ├─ .venv/ │ ├─ Scripts/python.exe │ └─ Lib/ ├─ main.py └─ notebook.ipynb

仮想環境を作ると何が良い？

超重要ポイントです。

✔ ライブラリが混ざらない

  • AM解析用

  • GUI用

  • 将来の別プロジェクト

👉 pip install が衝突しない

✔ ipykernel / numpy / matplotlib を安心して入れられる

今日やったような：pip install ipykernel numpy matplotlibも
👉 このプロジェクトだけに入る

✔ VS Code + Jupyter が安定する

  • 「セルが回り続ける」

  • 「np が定義されてない」

  • 「別Pythonを見ていた」

こういう事故が激減します。

VS Codeでの正しい流れ（おすすめ）

1️⃣ インタープリターの選択
2️⃣ 仮想環境の作成
3️⃣ Python 3.13.7（Python313\python.exe）を選ぶ
4️⃣ VS Code が .venv を作る
5️⃣ 右上に

Python 3.13.x ('.venv')

と表示される

👉 これで完成 🎉

「今さら仮想環境？」と思うかもですが

全然今さらじゃないです。

むしろ：

  • 今日 ipynb が動いた

  • Jupyter を理解し始めた

  • FFT・信号処理に踏み込んだ

最高のタイミングです。

ひとことでまとめ

  • その Python 3.13.7 を選んでOK

  • 仮想環境は作ったほうが楽

  • VS Code + ipynb との相性が抜群

  • 今後の実験・拡張が安心

もし次に進むなら
👉「仮想環境を作った後、ipykernelはどうなる？」
👉「.venv フォルダは Git に入れる？」
このあたりも気持ちよく整理できますよ 😄

参考書では、インタープリターの選択をすれば▷Runができる的な解説なのですが、自分のパソコンではもうできているとも思えるのですが？それとどうゆう理屈で▷Runと関係するのでしょうか？

すごくいい所に気づいてます 👍
ここ、Jupyter / VS Code / Python が一気につながる核心なので、順にほどきますね。

まず結論から

  • あなたのPCでは「もう動いている」状態です ✅

  • 参考書は「最初につまずきやすい人向けに、あえて強調している」だけ

  • ▷Run と「インタープリター選択」は 裏で直結 しています

▷Run ボタンの正体（超重要）

▷Run は何をしているか？

一言でいうと：

「どの Python に、このコードを実行させるか？」

を VS Code に決めさせています。

Python 実行には必ず「実体」が必要

実は ▷Run だけでは動かない

必ず裏でこうなっています：
▷ Run ↓ VS Code が選択中の Python を探す ↓ その Python に「このセル（or ファイル）を実行して」と命令

👉 Python が未選択だと、Run は宙に浮く

参考書が「これを選べ」と言う理由

初心者さんの典型パターン：

  • Python を複数入れている

  • VS Code がどれを使うか分からない

  • Run 押しても動かない / 変なエラー

そこで参考書は：

とにかくこの Python を選びなさい
そうすれば ▷Run が効くから

と説明しているわけです。

あなたの環境で「もうできている」理由

今回の流れを思い出すと：

  • Python 3.13.7 が入っている

  • ipykernel を入れた

  • VS Code が Python 3.13.7 を認識

  • ノートブックが実行できた

  • hello が表示された

👉 すでに

▷ Run
→ Python 3.13.7
→ ipykernel
→ 実行

このルートが完成しています 🎉

.py の Run と .ipynb の Run は違う？

.py の ▷Run

python main.py

を内部でやっているだけ

.ipynb の ▷Run（セル）

選択された Kernel (Python + ipykernel)
↓
そのカーネル上で1セル実行

だから Notebook では：

  • Kernel 選択

  • ipykernel が必須

になるわけです。

「理屈」で一枚にすると

[ ▷ Run ]
↓
[ VS Code ]
↓
[ 選択された Python ]
↓
[ 実行環境 (仮想環境 / 本体) ]
↓
[ ipykernel (Notebookの場合) ]
↓
[ あなたのコード ]

なぜ今さら感が出るのか

あなたはもう：

  • コマンドプロンプトで実行できる

  • VS Code で .py が動く

  • ipynb でセル実行できる

👉 「Python を使える段階」に入っているからです。

参考書は
「Run すら押せない人」向けの説明が多いんですね。

今の理解はかなり良いです

この疑問が出る人は、

  • 仕組みを理解しようとしている

  • 丸暗記で進んでいない

  • 後で詰まらないタイプ

次に自然につながるテーマは：

  • Kernel と Interpreter の違い

  • 仮想環境を切り替えると何が起きるか

  • Run が急に動かなくなる典型原因

気になるところ、どれ行きます？

インタープリターの選択の「インタープリター」とは何ですか？

いい質問です。ここ、言葉の正体を押さえると一気に霧が晴れます 👍
難しい用語っぽいですが、中身はかなり素朴です。

「インタープリター」とは何か

一言でいうと

**「Python の命令を、その場で解釈して実行する本体プログラム」**です。

もっと噛み砕くと：

.py に書いた文字を
「これは計算」「これは表示」「これはループ」
と読み取り、CPU に実行させる 翻訳兼実行役

なぜ「Interpreter（通訳）」なのか

Python は：

  • C や C++ みたいに
    👉 先に全部コンパイルして実行
    ではなく

  • 👉 1行ずつ読みながら即実行

します。

この「読みながら実行する人」が Interpreter（通訳）。

実体は何か？

Windows だと、正体はこれです：

python.exe

たとえば：

C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python313\python.exe

👉 これがインタープリターそのもの

VS Code の「インタープリターの選択」とは

VS Code が聞いているのは：

「どの python.exe を使いますか？」

という、ただそれだけです。

なぜ複数あるの？

普通に使っていると、こう増えます：

  • Python 3.10

  • Python 3.11

  • Python 3.13

  • 仮想環境の python.exe

  • Anaconda の python.exe

全部 別のインタープリターです。

どれを選ぶかで何が変わる？

例：numpy が入っている / いない

import numpy

  • A の python.exe → OK

  • B の python.exe → エラー

👉 同じコードでも結果が変わる

▷Run との関係（ここ重要）

▷ Run
↓
VS Code は選択中のインタープリターを使う
↓
その python.exe がコードを実行

つまり：

▷Run =
「今選んでいるインタープリターに仕事を振るボタン」

Jupyter Notebook の場合

少しだけ話が広がります。

Notebook では「Kernel」と呼ぶ

でも中身は：

Kernel = Pythonインタープリター + ipykernel

👉 根っこは同じ python.exe

たとえ話（かなり正確）

  • Pythonコード：日本語

  • CPU：機械語しか分からない外国人

  • インタープリター：日本語→機械語の通訳

VS Code は：

「どの通訳さんを呼ぶ？」
と聞いているだけ。

まとめ（ここだけ覚えればOK）

  • インタープリター = python.exe

  • Python を実行する「本体」

  • VS Code は複数の python.exe から選ばせている

  • ▷Run は選ばれたインタープリターで動く

  • Notebook では Kernel と呼ぶだけ

この理解があると、
環境トラブルの8割は自力で直せます。

次に進むなら
👉「Kernel と Interpreter の違いを図で」
👉「仮想環境を切り替えると何が起きるか」
どっちいきます？

コメント