MacのVS CodeでPythonにClaude Codeを使う

VS CodeでPythonをセットアップし、手動でコードを書くことができるようになりました。次は、AIにコードの作成、改善、デバッグを手伝ってもらい、あなたは分析に集中しましょう。Claude CodeをVS Code内に住むコーディングパートナーと考えてください - やりたいことを説明すれば、同じウィンドウ内でコードを書いたり改善したりしてくれます。

主要な概念

Claude Code拡張機能 - Claude AIアシスタントを直接エディタに組み込み、インラインでコード編集を行うVS Code拡張機能
チャットパネル - VS Codeのサイドパネルで、Claudeとコードについて会話できます
インライン編集 - Claudeが提案するコード変更が、受け入れるか拒否できる差分としてファイル内に直接表示されます

必要なもの

VS CodeでPythonを書くチュートリアルを完了していること - VS CodeでPythonが動作していること
MacにClaude Codeをインストールチュートリアルを完了していること - Claude Code CLIがインストールされていること
有料のClaudeプラン（ProやMaxなど）またはAnthropic Consoleアカウント - 無料プランにはClaude Codeが含まれていません
20〜30分

ステップ1: VS Codeを開いてPythonプロジェクトを作成

Visual Studio Codeを開きます
メニューバーのFile（ファイル）をクリックし、Open Folder（フォルダーを開く）を選択します
書類（Documents）フォルダに移動します
ダイアログの下部にある新規フォルダ（New Folder）をクリックします
フォルダ名をclaude_python_testにします
開く（Open）をクリックして新しいフォルダを開きます
「Do you trust the authors?」と表示されたら、Yes, I trust the authors（はい、作成者を信頼します）をクリックします

ステップ2: Claude Code拡張機能をインストールしてサインイン

左サイドバーのExtensions（拡張機能）アイコン（4つの正方形のアイコン）をクリックします
検索ボックスにClaude Codeと入力します
AnthropicのClaude Code for VS Codeを見つけてInstall（インストール）をクリックします
インストール後、VS Codeウィンドウの右下隅（ステータスバー）にある✻ Claude CodeをクリックしてClaudeパネルを開きます
初回はサインイン画面が表示されます：Sign inをクリックし、ブラウザでアクセスを承認してから、VS Codeに戻ります
詳細な認証手順については、MacにClaude Codeをインストールガイド（ステップ3）を参照してください
サインインすると、パネルにLearn Claude Codeのチェックリストと、下部にプロンプト入力欄が表示されます

ステップ3: 最初のPythonスクリプトを手動で作成

メニューバーのFile > New File…（ファイル > 新しいファイル…）をクリックします
ウィンドウ上部に表示される一覧からPython Fileを選択します
File > Save（ファイル > 保存）をクリックしてファイルを保存し、iris_analysis.pyと名前を付けます
次のコードを入力します：

from sklearn import datasets
import pandas as pd

# Load iris dataset
iris = datasets.load_iris()
iris_df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
iris_df['species'] = iris.target_names[iris.target]

# Display structure
iris_df.info()
print("\nSummary statistics:")
print(iris_df.describe())

File > Saveをクリックしてファイルを保存します
VS CodeでPythonを書くのステップ5と同じように仮想環境を作成します：View > Command Palette（表示 > コマンドパレット）をクリックし、Python: Create Environmentと入力してVenvを選び、Pythonのバージョンを選択します
エクスプローラーに.venvフォルダが表示されるまで待ちます
ターミナルを開く：メニューバーのView（表示）をクリックし、Terminal（ターミナル）を選択します。プロンプトの先頭に(.venv)と表示されるはずです
このスクリプトに必要なパッケージをインストールします：
```
pip install scikit-learn pandas
```
ターミナルで次を実行：python iris_analysis.py
ターミナルにデータセットの構造と要約統計が表示されます

ステップ4: Claudeに散布図の追加を依頼

Claudeパネルを開きます（開いているファイルの右上にあるSparkアイコン、または右下隅の✻ Claude Code）
下部のチャットボックスに次のように入力します：

iris_analysis.pyに、sepal lengthとwidthの散布図を作成するコードを追加してください。種ごとに色分けして、seabornを使用してください。

Enterを押して送信します
Claudeがファイルを読み取って編集します - 新しいコードがiris_analysis.pyに表示されます
Claudeが差分を表示して許可を求めてきた場合は、変更を受け入れます
seaborn/matplotlibコードがファイルに表示されます
Claudeのコードが使うグラフ用パッケージをインストールします（ステップ3ではインストールしていません）。ターミナル（(.venv)が表示されている状態）で次を実行します：
```
pip install seaborn matplotlib
```

ステップ5: 更新したコードを実行

ターミナルで次を実行：python iris_analysis.py
散布図ウィンドウが表示されます
種（setosa、versicolor、virginica）ごとに色分けされた点が表示されます
プロットウィンドウを閉じて続けます

ステップ6: Claudeにグラフの改善を依頼

Claudeチャットパネルに次のように入力します：

タイトルを削除してください。種ごとにマーカーの形状を変更してください。whitegridスタイルに変更してください。

Enterを押します
Claudeがコードを更新します
求められた場合は、変更を受け入れます
更新されたコードを再度実行：ターミナルでpython iris_analysis.py
グラフが種ごとに異なるマーカー形状、タイトルなし、whitegridスタイルで表示されます
プロットウィンドウを閉じて続けます

ステップ7: ClaudeにPCA分析を依頼

Claudeチャットパネルに次のように入力します：

数値変数に対してPCAを実行し、最初の2つの主成分を使用してサンプルをプロットするコードを追加してください。

Enterを押します
ClaudeがPCAコードをスクリプトに追加します
求められた場合は、変更を受け入れます
コードを実行：ターミナルでpython iris_analysis.py
種ごとに色分けされた、PC1とPC2に投影されたサンプルを示すPCAプロットが表示されます（ステップ6の散布図ウィンドウが先に開いた場合は、それを閉じると次にPCAプロットが表示されます）
完了したらプロットウィンドウを閉じます

ステップ8: Claudeにレビューとコメント追加を依頼

Claudeチャットパネルに次のように入力します：

スクリプト全体の正確性をレビューしてください。必要に応じてコメントを追加してください。

Enterを押します
Claudeがコードをレビューし、各セクションを説明するコメントを追加します
求められた場合は、変更を受け入れます
スクリプトにデータ読み込み、可視化、PCA分析を説明する明確なコメントが追加されます

次のステップ

ClaudeにJupyter notebookの作成を依頼：「これをJupyter notebookに変換してください」
Claudeを使ってエラーをデバッグ：「このコードがエラーXを出します。修正してもらえますか？」
統計検定を要求：「setosaとversicolorの間でsepal lengthを比較するt検定を追加してください」
Claudeにコードの最適化を依頼：「numpyのベクトル化を使ってこのコードをより効率的にしてください」
馴染みのない関数について助けを得る：「pandas.groupbyが何をするのか説明してください」

トラブルシューティング

Claude拡張機能が表示されない - インストール後にVS Codeを再起動してください。View > Extensions（表示 > 拡張機能）をクリックしてインストールされていることを確認してください。
「Cannot read Python file」エラー - ファイルが.py拡張子で保存されていることを確認してください。Claudeが読み取れるのは保存済みのファイルだけです。
認証失敗 - 有料のClaudeプランまたはAnthropic Consoleアカウントが有効であることを確認してください。認証のトラブルシューティングについてはMacにClaude Codeをインストールを参照してください。
パッケージが見つからないエラーまたはcommand not found: python - ターミナルに(.venv)が表示されていることを確認し（表示されていない場合は、ターミナルを閉じてView > Terminalで新しいターミナルを開きます）、必要なパッケージをインストールしてください：pip install seaborn matplotlib scikit-learn pandas。コードを実行する前にインストールが完了するまで待ってください。
コード変更が適用されない - Claudeが許可を求めてきた場合は、変更を受け入れたことを確認してください。それでもうまくいかない場合は、Claudeが提案したコードを手動でコピーしてみてください。
プロットが表示されない - ディスプレイがあることを確認してください。一部のシステムでは、最後にplt.show()を追加するか、Jupyterで%matplotlib inlineを使用する必要がある場合があります。

ワークフローの概要

Claude Code拡張機能はチャットパネルとインライン差分を備えたAIアシスタントをVS Codeに直接提供します
反復的な改善 - 基本的なコードから始め、Claudeに改善を依頼し、すぐにテストし、さらに改良します
コンテキスト認識 - ClaudeはPythonファイルを読み取り、プロジェクト構造を理解します
インライン編集 - 提案された変更は、別のチャット応答ではなく、実際のファイルに差分として表示されます
フローを維持 - ブラウザとエディタを切り替える必要はありません - すべてVS Code内で行われます

作成者: Steven Ge 2025年12月11日