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
mypyの10年、pyrightの5年 tyの挑戦 - 型チェッカー進化論 -
型チェッカーの歴史と性能比較について少しだけ掘り下げます
Pythonの型チェッカについてまとめる - iimon TECH BLOG
はじめに そもそもPythonの型ヒントとは何か なぜ型チェッカが必要なのか mypy Pyre Pyright Pytype まとめ 参考文献 はじめに こんにちは！ 株式会社iimonでエンジニアをしている遠藤です。 以前「ロバストPython 型チェックを効果的に導入するための考え方」という記事を書かせていただきました。この時に知った「Pytype」というツールについて気になっていたので、今回は、型チェッカを自分なりにまとめてみることにしました。 ここでは、以下の型チェッカについて取り上げます。 mypy Pyre Pyright Pytype そもそもPythonの型ヒントとは何か Pythonの型ヒントは、変数、クラス属性、関数のパラメータや返り値がどのデータ型を期待するかを明確にするためのものです。 Pythonは動的型付け言語なので強制はされませんが、オプションで以下のように
Professional-grade mypy configuration
Type hints are an essential part of modern Python. Type hints are the enabler for clever IDEs, they document the code, and even reduce unit testing needs. Most importantly, type hints make the code more robust and maintainable which are the attributes that every serious project should aim for. At Wolt we have witnessed the benefits of type hints, for example, in a web backend project which has 100
mypy駆動リファクタリング - Qiita
はじめに Pythonは動的型付けのプログラミング言語です。そのため、実行時に型に関するチェックが実行されません。その結果、“動的型付けであるがゆえに問題がない処理”が存在してしまいます。それらは、ある時点で外部から観測される振る舞いに問題がなかったとしても、リリースを重ねていくうちにに不具合として顕在化する可能性があります。 そのような処理に対して、mypyによりコードにおけるリファクタリングをすると良い箇所を特定できます。mypyはPythonで静的型チェックを実行するツールです。 例えば、以下に該当するような、コードの検知が可能です。 型ヒントの不足 型の矛盾 つまり、mypyの出力に基づくリファクタリングでは以下の効果が期待されます。 処理の内容を型ヒントで補足することによる可読性の向上（潜在的な不具合を埋め込む可能性の解消） 型が矛盾している処理を修正することによる堅牢性の向上（
Python最新バージョン対応！より良い型ヒントの書き方 | gihyo.jp
寺田 学です。9月の「Python Monthly Topics」は、Python 3.5で導入され、多くの場面で活用されている型ヒント（Type Hints）について、より良い型ヒントの書き方を紹介します。 Pythonの型ヒントとは Pythonは動的型付け言語です。型を指定せずに変数宣言できますし、関数の引数や戻り値に型を宣言する必要はありません。 Python 3.5（2015年9月リリース）で型ヒントの仕組みが入りました。型の指定が不要なPythonですが、型ヒントを付けることで、「コードの可読性向上」、「IDEコード補完の充実」、「静的型チェックの実行」といった静的型付け言語のようなメリットを得ることができます。 Pythonの型ヒントは以下のように記述します。 name: str = "氏名" # 変数nameをstr型と宣言 def f(arg: int) -
pydanticで始める型安全なPython開発 - NIFTY engineering
2018年5月に中途でニフティに入社し、以来 @niftyメール の開発、運用を担当しております。具体的には、メールデータを保存するオンプレの分散オブジェクトストレージシステムの運用から、Webアプリケーションの開発〜運用まで幅広い業務に従事しています。 よく鍛えられた Mr.Children のファンでもあり、2022年5月10日はお休みをいただいて彼らのデビュー30周年をお祝いしに 30th Anivversary Tour が催される東京ドームへ赴いておりました。 （しかしながら厳選なる抽選の結果、チケットはご用意していただけず…。） さて、今回は直近の @niftyメール関連のサービス開発で利用した技術スタックの一部である、pydantic ついてお話したいと思います。 pydanticとは Python 製ライブラリで、Python の型アノテーションを用いてデータのバリデーショ
実践！！Python型入門(Type Hints) - Qiita
はじめに みなさん、PythonのType Hints使ってますか？ Pythonは動的型付き言語なので、明示的に型情報をつけずにコーディングできることがメリット、と感じされている方もいらっしゃるかもしれません。 その意見はもっともなのですが、型を明示的に指定することで、よりバグを発生させにくいコーディングができることも事実かと思います。 本記事ではPythonの型についての入門～中級の内容を扱います。 皆さんのPythonスキルアップの一助となれば幸いです。 注意事項 Pythonの静的型解析にはmypyというライブラリが必要ですが、mypyの使い方、インストール方法などについては解説しません。 ステップ1：基本的な変数の型[イミュータブル] 変数の型の書き方は下記の通りです。
Mypy と Pyright の解析手法と型情報の比較 | フューチャー技術ブログ
はじめにMypy や Pyright は Python の静的解析ツールとして有名ですが、これら2つに解析情報でどのような違いがあるのかわからなかったので、実験することにしました。Pyright は Mypy に比べて後発のプロジェクトですが、性能面で優れているなどとして徐々に注目を集めています。 https://github.com/python/mypy https://github.com/microsoft/pyright 解析以外での比較はこちらが参考になります。 https://qiita.com/simonritchie/items/7492d1c1a3c13b2f27aa#%E4%BA%8B%E5%89%8D%E3%81%AEpyright%E3%81%AE%E8%BF%BD%E5%8A%A0 実験概要Mypy、Pyright はともに reveal_type(expr)
その設定、pyproject.tomlに全部書けます - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに Gunosy Tech Lab - Media ML のsuchidaです。 最近はPythonの型アノテーションがないとあたふたする人生です。 こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2021の3日目の記事です。 前回の記事はid:skozawa さんの施策の優先順位付けのために分析Dayを実施しましたでした。 さて皆さん、Pythonを利用する際に静的解析ツールを利用していますか？これは、コードを綺麗に保ち、保守運用を行いやすくするために非常に重要なツールです。 本記事では、Pythonコードフォーマッターなどの静的解析ツールとその設定ファイルの管理方法について簡単に紹介します。 静的解析ツールの導入 チーム内では主に、アルゴリズムの開発・運用にPythonを利用しています。 また、コードを綺麗に保ち、保守運用を行いやすくするためにコードフォーマッターな
最強のPython型チェッカーmypy - MicroAd Developers Blog
はじめまして！今年マイクロアドに入社してサーバーサイドエンジニアとしてバッチ開発を担当している根本( id:realyutanemoto )といいます！ 今回は、マイクロアドのバッチ開発で利用している静的コード解析ツールのmypyについてのご紹介です。 はじめに バッチ開発で使っているリンター・フォーマッターなど yapf mypy flake8 最強の型チェッカーmypy mypyで型チェックしよう 最近のmypy オプションの追加 エラーコードの有効化/非有効化 特定のファイル/ディレクトリをビルドから除外 スタブパッケージの自動インストール 確認不要のスタブパッケージの自動インストール Pythonのサポート対象バージョンの変更 stdlibのモジュール以外に対してのスタブをmypyが提供しなくなる メソッドや変数の型範囲を狭めやすくなった type(x) を用いた型範囲の決定 Ty
mypyで静的型チェックを導入する - け日記
仕事で既存のコードへmypyの導入を試みる機会がありましたので、使い方とtipsの備忘録としてまとめます。 mypyとは インストール 型チェックの実行 Tips: 型チェック対象を限定する 設定 Tips: スタブが無いパッケージのエラーは無視させる コードの修正 Tips: Unionでの型エラー Tips: 特定箇所の型チェックエラーを無視したい まとめ mypyとは mypyはPythonで静的型チェックを行うライブラリです。型はtypingで定義します。 ドキュメント: https://mypy.readthedocs.io/en/stable/index.html GitHub: https://github.com/python/mypy PyPI: https://pypi.org/project/mypy/ インストール typingと異なり、標準ライブラリではないので、
Pythonに型アノテーションを自動で付与する
2021/10 追記 Pyannotate はメンテナが居なくなったため更新が途絶えました。またより表現多く typing を反映できるため、これからは Monkeytype を推奨します。 この記事は何か Python Advent Calendar 2020の 2 日目の記事です(元々 13 日目でしたが、2 日目の参加者が取りやめたので横入りしました)。「Python コードに自動で型を付与し、その型をテストで静的チェックして、保守性を高める方法」をご紹介する趣旨の記事です。 書いた理由 今回紹介するメインツールの pyannotate について、日本語で紹介している記事がほとんどなく、かつ古い情報が多かった為です(python3 サポートがない時代かつ、pytest との連携ができなかった時代)。「Python において型はいるのか？」という議論はしません。 今回紹介するツールは以
Python: Queue に型を付ける - Qiita
皆さん、普段 Python でコードを書くときはちゃんと型を書いてますよね? まだ型の書き方を知らない場合は Software Design 2020年 5月号の『Python でも型チェックしよう』を読むといいと思いますよ (宣伝)。 レビューのお手伝いをした『Python でも型チェックしよう』(by @t2y)が掲載されているSDが発売されました。型ヒントを使ってみたい方におすすめです。また、3.8で導入された Protocolなども紹介されており、すでに使っている方にもお勧め！ / Software Design 2020年5月号 https://t.co/JL5GgO0mcq — tk0miya (@tk0miya) April 18, 2020 私はコードに型をつけ始めておおよそ 3年ぐらいになるのですが、いまでは型がないと落ち着かなくなっています。 コード規模がある程度大きく
Pythonにおける型ヒント入門 - MyEnigma
Advanced Python Development: Using Powerful Language Features in Real-World Applications 目次 目次 はじめに Pythonの型ヒント 型アノテーションの書き方 静的型チェッカー mypy インストール方法 ターミナル上での使い方 mypy.iniの作り方 PyCharm PyCharmでの型入力 PyCharmでの型チェック CI上でチェックする 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに Pythonは動的言語で、 型を指定する必要は無いのですが、 それが原因で、意図しない入力が関数が入力されたりして、 バグの温床になりがちです。 そこで、Python3.5あたりから、 型ヒント(型アノテーション)という機能が追加されました。 docs.python.org これにより、変数や、関数
Python Types Intro - FastAPI
Python Types Intro¶ Python has support for optional "type hints" (also called "type annotations"). These "type hints" or annotations are a special syntax that allow declaring the type of a variable. By declaring types for your variables, editors and tools can give you better support. This is just a quick tutorial / refresher about Python type hints. It covers only the minimum necessary to use them
mypyでProtocolを使ってmix-inを利用したクラスに型をつける - podhmo's diary
たまには、他の人の役に立つ記事も書こうということで書いてみる。 例えば、以下のようなmix-inを使ったコードがあるとする。トリビアルな例で特に必要になりそうなコードではないけれど、まぁ説明のためのコードなので許してほしい。 EnumerableMixinはmap()を提供していて、このmap()や他のメソッド(定義されていないけれど)は、each()に依存するというmix-in。そしてListはeach()を実装するクラス。何の変哲もないmix-inのコード。 class EnumerableMixin: def map(self, fn): return [fn(x) for x in self.each()] class List(EnumerableMixin): def __init__(self, xs): self.xs = xs def each(self): return
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - pfnet/pysen: Python linting made easy. Also a casual yet honorific way to address individuals who have entered an organization prior to you.
Python 3.9 時代の型安全な Pythonの極め方 / Mastering Type Safety in Python 3.9 Era
GitHub - realpython/pytest-mypy: Mypy static type checker plugin for Pytest
