pytest 使い方まとめ | DevelopersIO西田@大阪です pythonのテストフレームワークであるpytestの主だった使い方をまとめてみました 今回の記事で利用したバージョンは以下です Python: 3.6.5 pytest: 3.8.0 freezegun: 0.3.10 テスト対象 ファイルはtestから始まるファイルが対象になります
実践投入！pipenv！ - ばいばいバイオ
概要 新しいも面白いも楽しいも正義なんだよ— いちたる (@_kimoton) December 18, 2018 ということで、やっていきましょうpipenv 前回の以下の記事ではPipenvのインストールとPython3.7.1環境の作成を行いました。 今回はもうちょっと真面目にPipenvを使ってみます。 www.kimoton.com 何のためのpipenv 一言でいえば、pipenvは、pip と virtualenv を統合するためのツールです。 加えて、requirements.txtではできなかった、最小限の依存関係の宣言と直前にテストした依存関係の組み合わせを区別して管理できます。 公式では「人間のための Python 開発ワークフロー」なんて言っちゃってます。 今までは pip → pythonのライブラリ管理 virtualenv → 仮想環境の管理 という住み分けだ
これで決まり！最強自動コード整形ツール3選！ - ばいばいバイオ
いやいや何が決まり！だよ、全然決まらねーよっていうタイトルすみません。 キャッチーなタイトルをつける検証をしています。 きっかけ 自動コード整形ツール。弊社では全く導入されていない。 何故か。 知らないからだ。 vimプラグインと手作業での修正という現状だ。 これはどげんかせんといかん。 代表的なautopep8、yapf、blackについて、社内で布教したいので調べてみた。 着目すべきは、 コード整形の精度（ある程度のflake8準拠） 設定のしやすさ（+ あんま設定いじらなくて済むか） 勢い（githubスター数） 各ツールのテストにはautopep8が提示している以下のサンプルコードを使用した。 import math, sys; def example1(): ####This is a long comment. This should be wrapped to fit wit
[Python] コードの自動整形でインデントレベルを2に設定する - Qiita
本記事をお読みになる前に 掲題のとおり、本記事では Python のソースコードにおいてインデントレベル 2 で自動整形する設定について扱っております。 しかしながら、コメントにて @shiracamus 様からご指摘いただいたように、推奨されているインデントレベルは 4 であり、本記事の内容はそれから外れたものとなりますのでご注意ください。 既存ソースコードに合わせたり、プロジェクトの方針として 4 以外を設定する、といったケースにおいて本記事が参考になればと思います。 以下、ご指摘いただいた内容を転記いたします。 既存コードに合わせてインデントを2にするのはいいですが、そうでないならインデントは4が推奨ですね。 参考: PEP8: Pythonコーディングスタイルガイド コードのレイアウト インデント 1レベルインデントするごとに、スペースを4つ使いましょう。 @shiracamus
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Pythonメモ : yapfでソースコードの整形（フォーマット） - もた日記
yapf インストール 使い方 整形スタイル 整形スタイルの各項目 プラグイン yapf github.com yapfを使用するとPythonコードを整形（フォーマット）できるので試してみる。yapfはYet Another Python Formatterの略のようだ。 インストール pipでインストールできるので下記コマンドを実行。 $ pip install yapf ただし、yapfは頻繁に変更が加えられているということなので今回はGitHubのリポジトリをインストールしてみる。 $ pip install git+https://github.com/google/yapf ヘルプメッセージ $ yapf --version yapf 0.17.0 $ yapf --help usage: yapf [-h] [-v] [-d | -i] [-r | -l START-END]
Black: Python のソースコードを自動整形するツール
Python のコードを自動整形するツールでは、autopep8 と YAPF が有名です。 これらを使えば、コードのスタイルについて気を回さないでよくなり、生産性が上がります。 最近、2018 年に登場したばかりの Black が使われるのを見かけるようになりました。 Black は現時点ではベータ版なのが注意点ですが、十分に使えそうです。 ここではデフォルト設定の YAPF と比べつつ、Black についてまとめてみようと思います。 Black の特徴 自動整形ツールは基本的に pycodestyle などのチェッカーでエラーにならないように整形します。 しかし、Black はそれに縛られず、より細部に渡って PEP8 に準拠したスタイルに整形します。 YAPF は設定できる項目が多いのが特徴ですが、Black は一行あたりの文字数だけしか設定を変更できません。 できるだけスタイルを統
Pythonでエラーを無視した永久ループのやり方(危ないので注意)
エラーが出ても止まらないで欲しい 下の例はエラーが出ると処理が止まるやり方です ※Whileは× trueも×なので大文字小文字に気を付けましょう
venv: Python 仮想環境管理 - Qiita
venv について venv を使うと pip によるパッケージの導入状態をプロジェクトごとに独立させることができる． venv は virtualenv が Python 3.3 から標準機能として取り込まれたもの．別途ソフトウェアをインストールすることなく使用できるため，最も手軽に仮想環境を管理する方法の一つと言える． 2 系を偶に使うという程度なら 3 系は venv，2 系は virtualenv で管理すると同じように管理できるので良い． Since Python 3.3, a subset of it has been integrated into the standard library under the venv module. Virtualenv — virtualenv 16.6.1 documentation Python 3.x.x 下に組み込まれた機能なので
イベントレポート: LeanとDevOpsの科学[Accelerate] 出版記念イベント #devops - クリエーションライン株式会社
エグゼクティブ向けAI駆動開発実装体験ラウンドテーブル開催レポート！ AI駆動開発(AIDD)CLくん2026.05.12 1 生成AIと目標設定してみたら思いのほか良い体験だった話 AIChatGPT＆AIk-yamamoriKaizen2026.05.11 1 AIエージェント Harness設計 比較 AIj-liangLLM用語解説2026.05.01 4 Strandsで簡単な生成AIチャットボットを作ってみた #strands #ai #llm #gemini AIAWSd-higuchiGCPLLMPython2026.05.01 1 GitLab 18.11 製品アップデートニュース #GitLab #GitLabjp AIAI駆動開発(AIDD)DevOpsGitLab2026.04.30 1 Mirantis製品リリース＆サポート 最新情報（2026年4月）#Miran
![イベントレポート: LeanとDevOpsの科学[Accelerate] 出版記念イベント #devops - クリエーションライン株式会社](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/36bfc57358eeb48001b73f8277a6d876497d4b0b/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.creationline.com%2Ftech-blog%2Fcms_x3GWkuX%2Fwp-content%2Fuploads%2F2026%2F01%2Fscreenshot.png)
Pipenvを使ったPython開発まとめ - Qiita
はじめに 今年は複数人でいっしょにPythonを使って開発を行う機会があったのですが，そのときに導入したPipenvがいい感じでしたので一通りの基本操作についてまとめてみようと思います．個人での開発でも有効だと思いますが，複数人で開発するときに便利かなと感じたところも多かったので，そういう視点も入れながらまとめてみました． ※個人的にチームでの開発でよかった内容にをつけています． Pipenvとは Pythonで開発するときに，プロジェクト毎のパッケージ管理や仮想環境の構築を簡単に自動で行ってくれるツールです．Node.jsのnpmなんかを使ったことがあればイメージがわきやすいと思います． パッケージのインストールならpip，仮想環境の構築ならvirtualenv（venv）を使えば対応できますが，pipenvはそれらをまとめてより簡単に扱えるようサポートしてくれます．またnpm-scri
pipenvを使う。pyenv+venvもいいけど、いまどきな'pipenv' で環境構築に使って使い勝手を調べてみた. - それマグで！
目次 目次 python のパッケージ周りの進化（？） pipenv を一言でいうと すぐわかるpipenvの使い方。 pipenv についてはこれ読むとわかる。 requirements.txt venv （virtualenv） pyenv pipenvその２ pipenvを使ってみる。 pipenv 環境を作る pipenv インストール環境の初期化 venv 環境に入る venv 環境を使う２ パッケージのインストールとアンインストール 開発用パッケージのインストール npm run 的なアレ 手作業でpipenv は編集しなくていい。pipenv install プロジェクト内にvenv 環境を作りたいんだけど PIPENV_VENV_IN_PROJECTの注意（2019-08-21）追加 pipenv のシェル補完がしたい git clone した python プロジェクトを
SCOUTER開発者ブログ
2025-09-07 プログラミング初心者必見！おすすめのテキストエディタ８選を紹介 プログラミングをするうえで欠かすことができないツールの一つに、テキストエディタがあります。システム開発の現場では、専用のソフトやツールがあったりもしますが、まずはテキストエディタでコードを書く技術者が多いです。 そして、どのエンジニアも、大体お気に入りのテキストエディタを持っています。 今回は、そんなエンジニアに人気の、テキストディタをいくつか紹介していこうと思います。 テキストエディタとは テキ […] 2025-09-07 【エンジニアが語る】現場でのトラブル体験談 プログラマーになって10年ほどになりますが、これまでにいくつかの現場を経験しました。 社内で請負で仕事をすることも多いですが、現場でも社内でも、仕事をする上で経験することに変わりはありません。 今回は、そんな現場での体験談の中から、現場で
GitHub - jofpin/trape: People tracker on the Internet: OSINT analysis and research tool.
People tracker on the Internet: Learn to track the world, to avoid being traced. Trape is an OSINT analysis and research tool, which allows people to track and execute intelligent social engineering attacks in real time. It was created with the aim of teaching the world how large Internet companies could obtain confidential information such as the status of sessions of their websites or services a
読書メーターをスクレイピングして協調フィルタリングっぽいのを実装した - Qiita
この記事は、OIT Advent Calendar 2018の17日目の記事です． こんにちは こっそり歩くです．まいかた出て奈良なんとかで院生してます． twitter やったこと 読書メーターをスクレイピングして協調フィルタリングを使った推薦モデルを作った． モチベーション 恒川光太郎の作品が好きだけど，そろそろ全作読み終わるのでいい感じの本が探したい →Amazonの推薦が微妙だったので，とりあえず自分で作ってみようと思った スクレイピング 協調フィルタリングをするのにデータが欲しい →読書メーターからユーザごとの読んだ本を持ってくれば協調フィルタリングいけるか？ →スクレイピングしよう (→なんかスクレイピングってハッカーぽくてカッコイイ🤓（やったことないが）) 使ったもの beatifulsoup4 有名どころらしい． HTMLをパースしてくれたり，欲しいタグのみ取り出したりし
PySparkで協調フィルタリング - Qiita
ratingの名前の通り、「ユーザーがその商品にどれだけ評価値を付けたかどうか」が本来の使い方になりますが、上記の通り「商品を購入したかどうか」、または「ページにアクセスしたかどうか」といったデータでも実装は可能です。前者の場合は「ユーザーがその商品を購入するスコアはどのくらいか」、後者は「ユーザーがそのページにアクセスするどのくらいか」を予測するモデルになります。 学習データを加工する ユーザーIDや商品IDがint32の最大値（2,147,483,647）までしか扱えないため、それを超えるIDがある場合にIDを改めてナンバリングし直します。また整数値しか扱えないので、文字列含まれる場合も同様にナンバリングし直します。 IDが整数値かつint32の最大値を超えない場合は、この工程は飛ばしてください。 # !/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -
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GitHub - NullArray/Shogun: Shodan.io Command Line Interface
GitHub - wesleyraptor/streamingphish: Python-based utility that uses supervised machine learning to detect phishing domains from the Certificate Transparency log network.
certstream.py
Catching phishing before they catch you
GitHub - x0rz/phishing_catcher: Phishing catcher using Certstream
