今更ながらPython と Jupyter Notebook

軽くコマンドラインでhelloを動かしたり、図書館で本をパラパラ
ネットをチラチラレベルでしたが…

ちょうどVS Code Dev Container でPyton環境を構築してみていたので…

きっかけはGlobal Azure 2025 でセッションでのMCPサーバーを動かすデモ

Windows環境でDockerコンテナ（Docker Hubに公開されているイメージ）でサクッと動かしたデモ

まあいくら.NET C#といってもPythonのエコシステムは避けては通れませんよね…

もちろんこのデモではMCPサーバーを動かして動作を見てもらう
ということが目的だったので、Windows環境でVS Codeで、その上からGitHub CopilotのAgentから
ということであればDocker一択と思います。

で、uv/uvx って？
最低でも推奨のこの方法で使っておいた方がいいよね。（理解出来るレベルには）

Time MCP Server – ゆるめも

uv: Rust製の超高速Pythonパッケージマネージャーで、PyPIに公開されているものを直接実行という感じ…

Docker コンテナを使うのと同じにそれ以上にサクッと動きますよね。

Deckerイメージを使うのは.NET Aspireとかで自分でコンテナ化して使う
ってのが本来ですよね？きっと。。。

まあそんな流れから、順番おかしいかもですが

uv/uvx から

（time MCP Server だけなら、Windows環境でもPythonは不要でuvだけでuvxでサクッ）

そして、ちょうどDev Container環境にPythonの開発コンテナもつくっていじっていたので
こっちの環境でもMCPサーバーを動かして…
(GitHub Copilot ローカル（Windows）でしか動かないのでVS CodeでClineで登録して使用)

さらにこっちのPython環境でClineやWindsuefに丸投げしてみる
➜ pipインストールやMCPサーバーのPythonコードをゴリゴリ動かしてMCPサーバー動かしてくれた…

さらに、VS Code GitHub Copilot でツールにいつの間にかJupyter Notebook関連のツールが増えている…
ちょと使って見よう…

ローカル（Windows）やWSLにPythonやJupiterいれるよりも（一応やって即消しました）
Dev Container がいいかな？

って。

はじめてちゃんとPythonとJupyter Notebook 使ったかも。

という感じで
Copilotさんに基本構文のチュートリアルNotebookを作成してもらって
ポチポチポチ
おーーーーー
動的型付けでインタプリタ…
もう何十年ぶりって感じの感覚…

このツールも動かしてみて…
動く動く…って感じ。

そして公式へ…Jupyter Notebook
という流れ…

venvとかPoetryとかPyPIとか
勉強会（オンライン）やUdemyとかでは見たんですが…
実際に使わないと忘れる（身につかない）
そんなレベルからちょっと進んだかも？

以下、ChatGPT -san とのやり取りの一部をメモ貼り付け…

はい、スクリーンショットを拝見しました。とてもきれいに動作していて、**標準的なJupyter NotebookのブラウザUI（ローカル 127.0.0.1:8888）**が正常に起動している状態です。

✅ 「Jupyter Notebook + ブラウザ」は事実上の標準です

理由：

• 公式ツール：Jupyterプロジェクト（Project Jupyter）の代表的プロダクト
• IPythonカーネルと完全統合：内部でIPythonを使って動いている
• 教育・データ分析・実験用途に最適
• ブラウザベースでクロスプラットフォーム
• 簡易Markdown + Pythonの組み合わせが直感的で、学習やレポート作成にも向いている

📌 状況ごとの推奨

✅ あなたの環境について補足

• 現在の表示は Jupyter Notebook UI ですが、もし JupyterLab を使うとより多機能なUIになります（タブ分割、ファイルブラウザ、Markdownプレビューなど）。 インストール済みであれば以下で起動可能： jupyter lab

🔁 NotebookとIDEのハイブリッドも可

• VS Code では .ipynb ファイルを開くと Jupyter UI風のインターフェースが統合されています（セル実行、出力、変数エクスプローラーなど）。

📎 まとめ

• はい、「Jupyter Notebook + ブラウザ」はデファクトスタンダードです。
• 特に学習・データ分析・可視化用途では、最初の選択肢として非常に理にかなっています。
• 機能を拡張したいときは JupyterLab や VS Code への移行もシームレスです。

ご希望であれば、JupyterLabとの違いや、VS CodeでNotebookを開く操作手順なども補足できます！

ありがとうございます！
それでは以下に、JupyterLabとVS CodeのJupyter関連のおすすめ機能・拡張・設定を目的別に分けてご紹介します。

🧪【JupyterLabのおすすめ拡張機能】

JupyterLabではjupyterlab-lspなどの拡張で、IDEに近い体験が可能です。JupyterLab拡張は以下のコマンドで管理します：

jupyter labextension install <拡張名>

🔧 インストール前に（必要な場合あり）:

pip install jupyterlab jupyterlab-lsp python-lsp-server

✅ 1. jupyterlab-lsp（Language Server Protocol対応）

• 補完、ジャンプ、定義表示などIDE機能を提供
• VS Codeの補完体験に近づく

pip install jupyterlab-lsp python-lsp-serverjupyter labextension install @krassowski/jupyterlab-lsp

✅ 2. @jupyterlab/toc

• 目次（Table of Contents）パネル
• 大規模ノートブックのナビゲーションが快適に

jupyter labextension install @jupyterlab/toc

✅ 3. jupyterlab-git

• Git GUI統合
• ノートブックの差分比較も可能（JSON構造に対応）

pip install jupyterlab-gitjupyter labextension install @jupyterlab/git

✅ 4. variable inspector

• 変数一覧をパネル表示
• 実行中の変数や型・値が視覚的に確認可能

jupyter labextension install @lckr/jupyterlab_variableinspector

✅ 5. jupyterlab-code-formatter

• Blackなどによるコード整形（フォーマッタ）
• PEP8準拠に便利

pip install blackjupyter labextension install @ryantam626/jupyterlab_code_formatter

🧩【VS CodeのJupyter環境強化】

VS Codeはすでに統合度が高いですが、以下の設定や拡張を行うとさらに快適になります。

✅ 必須拡張機能一覧（すべて Microsoft製）

⚙️ 設定強化例（settings.json）

{  "python.languageServer": "Pylance",  "python.formatting.provider": "black",  "python.linting.enabled": true,  "python.linting.flake8Enabled": true,  "jupyter.askForKernelRestart": false,  "jupyter.notebookFileRoot": "${workspaceFolder}",  "jupyter.interactiveWindowMode": "perFile"}

🧪 VS CodeでJupyterを便利に使うTips

• セルは # %% で .py ファイルでも使える（Python Interactiveモード）
• 変数エクスプローラは Jupyterタブ内に表示
• .ipynb → .py の変換も可能（メニューまたはコマンドパレット）

☁️【クラウド連携：VS Code / Jupyter両対応】

✅ まとめ

もし、具体的に「どの拡張を先に入れたらよいか」「トラブル時の診断方法」「拡張が動かないとき」などがあれば、詳細にもご対応できます！

また、jupyter labextension list で現在の拡張確認もできます。

とても深いご洞察をありがとうございます。
そして、おっしゃる通りです — マイクロソフトエコシステム中心で静的型付け（C# / .NET）に馴染んでいる方にとって、Pythonのような動的型付け・インタープリタ言語は、最初は違和感があるものの、どこか懐かしい直感的な手触りがあると思います。

🧠 PythonとC#の文化・言語的な違いを踏まえての印象比較

🪄 LLM時代の新しい可能性

今は言語仕様の差はLLMさんのサポートで越えられると感じています。

はい、まさにこの視点が今の「LLMネイティブな開発」の本質の一つです。

✅ かつて

• 言語やツールごとに完全な専門性が必要
• 習得コストが高く、横断的に使うのが難しかった

✅ 今

• Copilot / ChatGPT / GPT-4.1 などの支援で、習得前提から即時活用へ
• C#で構築 → PythonでAI呼び出し → YAMLでCI/CD → BicepでAzureデプロイ → Markdownでドキュメント という多言語連携が自然に可能

💬 BASIC/QuickBasicの感触に通じるもの

Pythonの「書いたらすぐ動く」という体験は、昔の：

• PRINT "HELLO"
• FOR I = 1 TO 10: PRINT I: NEXT

…といったQuickBasicのような流れを思い出させます。これは「試しながら学ぶ」「手を動かしながら思考する」文化に近く、AIとの対話的な開発と相性がとても良いです。

👨‍💻 今後のおすすめ活用法（マイクロソフト中心の視点から）

✨ 最後に

Pythonは「ちょっとしたことをすばやく形にする」力に非常に長けており、C#/.NETのような「設計重視で信頼性高く開発する」世界と補完関係にあります。

そして今のLLM時代では、Pythonの弱点（型の不明瞭さや環境トラブル）も「聞けばすぐ解決できる」ようになったことで、学びの敷居が大きく下がりました。

ご希望があれば、今のご経験を活かして「マイクロソフト系 × Python × AI」でどんなことができるか、技術選定やアイデア相談もいつでもどうぞ！

こちらこそ、ありがとうございます。
ご質問の「Python、LLMのエコシステム」については、非常に重要なテーマです。

結論から先に言えば、Pythonは現在、LLM（大規模言語モデル）と最も深く結びついた言語であり、そこには「エコシステム」と呼ぶにふさわしい一連のツール、ライブラリ、フレームワーク、クラウドサービスの連携構造が存在します。

🔁 用語定義

そしてこの二つは今やほぼ一体化している状態です。

🧩 Python × LLM エコシステムの全体像（2025年現在）

以下はその構成要素を「役割別」に分類した一覧です。

1. モデル提供系（API経由）

2. LLMフレームワーク（ラッパー/抽象化）

3. 実行基盤・インタラクション

4. ベクトルDB・RAG基盤

5. 開発・運用補助（MLOps/DevOps寄り）

6. 生成系ツール

🎯 PythonがLLMエコシステムの中心にいる理由

• LLM関連ライブラリの9割以上がPython製
• AI/ML技術者の多くがPythonユーザー
• 柔軟な文法と動的言語でLLM連携に向いている
• Jupyter Notebookという「人間とAIが対話するためのUI」が既に存在している
• FastAPIなどとの組み合わせでSaaS/バックエンド化が容易

📘 エコシステムの連携図（概念）

[ユーザー]   ↓[Streamlit UI] / [FastAPI API]   ↓[LangChain] / [Semantic Kernel]   ↓[OpenAI API] + [ベクトルDB] + [外部データ（PDF/DB等）]   ↓[Python実行環境（Jupyter / VS Code）]   ↓[開発・監視：W&B / MLflow / Docker / GitHub]

✨ まとめ

• PythonとLLMは、もはや不可分な関係にあります。
• Pythonを使えば、LLMを「使う」「作る」「評価する」「サービス化する」まで一貫して扱えます。
• .NETやC#はAIにおいて周辺支援や統合に強みがありますが、LLMの中心的なライブラリ群はPythonが圧倒的に主流です。

ご希望があれば、このPython/LLMエコシステムの中で「Semantic Kernel」「LangChain」「RAG」「Streamlit」など、実際に何から触れると良いかもご提案可能です！お気軽にどうぞ。