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ブックマーク / qiita.com/ninomiyt (5)

  • Pythonで環境変数を読み込むときはpydanticを使うと便利 - Qiita

    アプリケーションを実装する際、環境変数の扱いって微妙に面倒ですよね? Pythonで実装する際、pydanticというライブラリを使うと、デフォルト値をセットしたり、int型にキャストしたり、 .env から値を読み込むなどの処理を簡単に実装することができます。今回の記事ではそれらのサンプルコードを紹介します。 ちなみに、pydanticは環境変数を読み込むだけのライブラリでは無く、型アノテーションを利用してクラスを定義できるライブラリで、他にも例えばjson形式のデータをクラスにキャスト・バリデーションすることができます。他の機能についてまとまって読みたい方は、次の記事を読んでください。 Pydantic 入門

    Pythonで環境変数を読み込むときはpydanticを使うと便利 - Qiita
  • Poetryとtoxを組み合わせてPythonのテストコードを動かす - Qiita

    この記事はLIFULL Advent Calendar その3の遅れてきた16日目の記事です。 今までPythonの開発にPipenvを使っていたのですが、こちらの記事「Poetryを使ったPythonパッケージ開発からPyPI公開まで」読んで、Poetryというツールが気になっていました。 Poetryの便利なところは、パッケージをビルドした際にこの設定がそのまま setup.py の console_scripts として記述される。ビルドする時にコマンドとして実行できるようにあらためてsetup.pyを書く必要がない。 そのテストも兼ねて、社内用のPythonライブラリをPipenvからPoetryに移行してみました。また、Rustを少し触っていて遊んでいた(コンパイルが通らずに泣いていた)ときに、開発ツールのcargoが洗練されていて羨ましかったのですが、それに使い勝手が近そうな印

    Poetryとtoxを組み合わせてPythonのテストコードを動かす - Qiita
  • pytestとpytest-mockでPythonのユニットテストを始めよう - Qiita

    LIFULL Advent Calendar 1日目の記事です。今年もよろしくお願いします。 世間一般の流れと同じく、株式会社LIFULLでも機械学習サービスを中心にPythonを採用することが多くなってきました。ただ、どうしても「リリースしてみないとそもそも機械学習モデルが妥当なのか分からない」ため、当に最低限のテストだけで運用を始めることも多く、そのせいで分析寄りのメンバーに必要以上に属人化して負担をかけてしまっているように思います。 今回は後輩や同僚のエンジニア or データサイエンティスト向けに、「pytestを使ってメンテナンス性よくPythonを使ってこうぜ!」って布教するための記事です。 今回の記事に使ったライブラリのバージョンはこちらです。もしバージョンが違う場合、挙動が違う場合があるので必要に応じて調べてください。 $ python -V Python 3.6.5 $

    pytestとpytest-mockでPythonのユニットテストを始めよう - Qiita
  • ワイが個人的に便利だと思っていてよく使っているPythonライブラリ(pip)たち - Qiita

    この記事はLIFULL その3 Advent Calendar 2018の7日目の記事とされている恐れがあります 謝罪 会社の後輩の記事をパクりました。 ワイが個人的に便利だと思っていてよく使っているJavaScriptモジュール(npm)たち ここから題 ここ1年の中で しまくったgithubリポジトリを年末調整すると同時に、 使っていて個人的に便利だなと思っているものを簡単に紹介しようと思います。 モジュール Poetry 仮想環境の管理から、ライブラリの公開までやってくれる便利な開発ツール 正直、これを紹介するためだけにこの記事を書きました BeProud Advent Calender 2018の『Poetryを使ったPythonパッケージ開発からPyPI公開まで』という記事も読んでください Pipenv 依存ライブラリの管理や仮想(venv)環境も作ってくれる便利なツール ただ

    ワイが個人的に便利だと思っていてよく使っているPythonライブラリ(pip)たち - Qiita
  • ちょっとしたツールを作るのに便利なPythonライブラリ - Qiita

    この記事は、LIFULL Advent Calendar 2017の2日目の記事です。 おはようございます。新UX開発部の二宮( @ninomiyt )です。 LIFULLではデータ解析や最適化の用途、もしくはAWS Lambda上の簡易ツール実装用途などでPythonがそれなりに普及してきました。数値計算寄りの(いわゆるデータサイエンティスト的な)メンバーも今はPythonを使うことが多く、コード量としては小規模なプロジェクトが多く、簡単なAPIやバッチ処理の実装までやってもらうこともあります。 そのレビューをやっていく中で、「これ使うともっと簡単に実装できるよね」っていうライブラリがいくつかまとまってきたので紹介します。 click コマンドラインパーサー用のライブラリで、デコレータを使って関数を簡単にCLI化できます。 標準ライブラリのargparseがありますが、clickではバリ

    ちょっとしたツールを作るのに便利なPythonライブラリ - Qiita
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