uv + Ruff + mypyで構築する超軽量Python開発環境 – イメージサイズ削減・型安全性確保を実現
はじめにども！前回「DevContainer と uv で構築する爆速 Python 開発環境」という記事を書いた龍ちゃんです。 この記事を社内で報告したところ、上司から「リンターとフォーマッターは何を使っているの？」という質問をいただきました。確かに、せっかくパッケージマネージャーに uv を採用しているなら、同じ Astral 社が開発している Ruff で統一した方が良いですよね！ ということで今回は、uv + Ruff で統一した Python 開発環境を構築してみました。さらに、ベースイメージも見直すことで、イメージサイズを 83%削減（1.63GB → 273MB）することに成功しています。 Streamlit を使ったデータ分析アプリをサンプルとして作成していますが、もちろん Streamlit 以外のプロジェクトでも利用可能です。リポジトリは公開しているので、必要な方はクロ
Poetryでprojectを作ったらとりあえず入れておくdev packages - seri::diary
2024年10月更新 ruff を使いましょう．以下の内容は全部忘れてください． Deprecated いつも忘れるのでメモ poetry add --group dev flake8 isort black flake8-bugbear flake8-docstrings mypy setup.cfg はこんな感じに [flake8] max-line-length = 88 convention = google [mypy] ignore_missing_imports = true show_error_codes = true [isort] include_trailing_comma = true line_length = 88 multi_line_output = 3
Machine Learning | Google for Developers
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Google's fast-paced, practical introduction to machine learning, featuring a series of animated videos, interactive visualizations, and hands-on practice exercises. Since 2018, millions of people worldwide have relied on Machine Learning Crash Course to learn how machine learning works, and how mac
Pythonローカル開発環境構築テンプレート【Flask/Django/Jupyter with Docker + VSCode】 - Qiita
概要 ローカル環境を構築することには、それなりのコストを伴います。もちろんここで多少苦労したほうがよいという意見はすごく分かります。が、それで気持ちが削がれてしまうのももったいないと思う次第です。 そこで、Flask/Django/JupyterNotebook向けの Python開発環境構築を3コマンドで完了 させられるようなテンプレートを作成しました。(cdを除く) 前提条件 MacOSであること gitおよびmakeコマンドが有効であること(デフォルトで有効なはず) ※condaがインストールされている場合は、pipとのバッティングが発生し中途で失敗する可能性があります。 ローカル構築イメージ Dockerコンテナ上でアプリを動かすことになります。よく分かっていなくても、Dockerコンテナを使って開発していると言うことができます。 bind mountによってホストPCからコンテナ
pythonの環境構築戦争にイラストで終止符をどうやら打てない - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Pythonの環境構築は僕にとって、戦争でした。 如何せんツールが多すぎます。 インターネットで調べるとざっと挙げるだけで 元から入っているpython3 元から入っているpython3 + venv pyenv pyenv + pyenv-virtualenv pyenv + venv anaconda docker + python docker + anaconda ... 以上のような組み合わせが山程出てきます。 よく最近のゲームのキャラメイキングの 「組み合わせは無限大！」を思い出します。 この記事では、それぞれの環
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Web系言語の浅い技術情報メモ - Qiita
ツール [Editor] Atom (Awesome Atom) [Git] gibo (.gitignore 自動生成ツール) [Git] tig (CLIクライアント) [Git] hub (CLIクライアント) [Git] GitHub Desktop (GUIクライアント) [静的解析(SQL)] SQLint (Ruby製) [静的解析(シェルスクリプト)] ShellCheck (Haskell製) [静的解析(テキスト校正)] RedPen [静的解析(テキスト校正)] textlint Online REPL (Read-eval-print loop) Online-REPs-and-REPLs repl.it - Online REPL, Compiler & IDE Vagrant (Discover Vagrant Boxes, awesome-vagrant) [
2019年に向けてPythonのモダンな開発環境について考える - 朝日ネット 技術者ブログ
はじめに 開発部の tasaki です。 6 月の記事（「Pythonのパッケージングのベストプラクティスについて考える2018」）では setuptools, pip, venv を使ったパッケージングのフローについて考えました。 techblog.asahi-net.co.jp 今回はモダンな開発用ツールチェーンを持つ他の言語（具体的には JavaScript (Node.js), Go, Rust あたりを意識）と似たような開発フローを Python において構築するにはどうすればよいかということを考えていきます。 はじめに 対象バージョン 備考 TL;DR （結論） pip と virtualenv の統合 (Pipenv) 概要 使い方 インストール Pipenv プロジェクトの新規作成 setup.py との併用 静的な型の検査 (mypy) 概要 設定例 使い方 Lintin
Python 開発者は -W default オプションを使おう - Qiita
Python はデフォルトで多くの警告を表示しません。これはPython開発者ではないエンドユーザーが警告を見た時に混乱するのを防ぐためです。 デフォルトで ignore される Warning は次のとおりです。 (ref: https://docs.python.org/3/library/warnings.html#default-warning-filters) DeprecationWarning PendingDeprecationWarning ImportWarning BytesWarning ResourceWarning これらの warning を Python 開発者が表示しないと、せっかく使っているライブラリが長期間 Deprecation 期間を設けていてもその Warning に気づかないとかいう事が起きます。 また、 warning システムは同じ場所から
Pythonでの環境構築はどうすべきですか？ - Python学習チャンネル by PyQ
こんにちは。PyQ開発チームの清原 id:hirokiky です。 今日も PyQ のメールサポートで何度かいただいた質問の紹介をします。 質問 Pythonのインストール方法としてpyenv + virtualenvでの環境構築が検索上位にきますが、 pyenvは使うべきなのでしょうか？ venvが主流なようですがどうするのが良いでしょうか？ 回答 Pythonの環境構築に関して回答させていただきます。 ご指摘の通りPythonの環境構築の方法はいくつかございます。 それぞれ利用者によってユースケースが違うため、なかなかベストプラクティスと 一概にお答えするのは難しいですが、参考になりそうな情報をお伝えさせていただきます。 ymotongpoo.hatenablog.com qiita.com ymotongpoo.hatenablog.com qiita.com qiita.com 上
pythonanywhereを試してみた - stMind
Python Programming in your Browser: PythonAnywhere フリープランのアカウントを作成して試してみました。 pythonやipythonを使ったり、フリーだと500MBまでのスペースがあるので、pythonファイルを置いてbashで実行したり出来る。Dropboxと連携することも出来るみたいだけど、試してはない。 ipythonの画面。（文字が小さいな・・・） numpyやscipyなど普通に使うことが出来るけれど、matplotlibを使うときに一つだけ注意。 matplotlibを使ってグラフを作るときにはshow()で表示は出来ず、一度savefig('graph.png')としてファイルに保存してから、http://www.pythonanywhere.com/user/your-username/files/home/your-use
Python で Selenium WebDriver を使ったブラウザテストをする方法 - akiyoko blog
ブラウザテストツールの代表格と言えば「Selenium」ですが、実は、6年前にも一度調査したことがあったのです。しかしながらその当時は結局、業務で採用されることはありませんでした。 現在の「Selenium2」は、「WebDriver」というツールが統合されるなど、当時の「Selenium1」から大きく進化をしているわけですが、それでもツールの利用方法などは6年前からあまり変わっていないようです。 Selenium導入にあたって最初につまずくのは、やり方が何通りかあって「結局どれがいいの？」と迷ってしまうことかな？と思います。使い方としては大きく3通りあると思うのですが、それを簡単にまとめたのが↓の表です。（「○○向け」というのは個人的な印象です。） 概要 テストの書き方 実行ブラウザ Selenium IDE Selenium-RC Selenium WebDriver 初心者向け GU
Python でPassbookファイルを作成する
最近、iPhoneのiOS 6でPassbookという機能が出ました。Passbookはイベントのチケットや、飛行機や船の搭乗券や、クーポンや、ポイントカードを管理出来る地味に便利なアプリ。 僕は興味があって、Pythonでどう作るかを調べてみたので、ここで共有しようと思っている。Passbookはパスの更新の仕組みもありますが、とりあえず、パスを作るとところまで説明しようと。まずは、Appleの日本語ドキュメントの「Passbook プログラミングガイド」をざっと見たほうがいいかもしれない。 基礎の仕組み的に、Passbookはサーバーからダウンロードしたzipファイル。パスの内容はpass.jsonというJSONファイルの中に入っている。中身のファイル毎にsha1ハッシュを取って、manifest.jsonというファイルに書いている。そして、manifest.jsonの中身の署名を作成
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