Python開発環境構築手順（VSCode, Docker, Poetry, isort, black, flake8, pytest） - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
Google ColabとVSCodeを用いた分析環境運用方法 〜kaggle Tipsを添えて〜 - ギークなエンジニアを目指す男
こんにちは。takapy（@takapy0210）です。 本エントリは下記イベントでLTした内容の元に、補足事項やコードスニペットなどをまとめたものになります。 kaggle-friends.connpass.com ちなみに今回LTしようと思ったきっかけは以下のような出来事からだったので、みなさんのTipsなども教えていただけると嬉しいです！ 情報出回ってる感あるけど、colab pro × vscode ssh のオレオレ運用方法を晒すことにより、もっと良い方法のフィードバックもらえるのではドリブンでLTするのはありなのかもしれない・・・？— takapy | たかぱい (@takapy0210) 2021年8月1日 LT資料 当日みなさんから頂いたコメント 環境構築手順 ngrokアカウント作成と認証キーの取得 ColabにGoogleドライブを接続、ngrok、sshサーバー起動
転職黙示録(6) Poetryで作ったFastAPIアプリをVSCode Debuggerでデバッグする - Qiita
Visual Studio Code(VSCode)によるPoetryプロジェクトのデバッグ モチベーション 方向性も定まらないのでWebフレームワークが何しているのか理解しようとFastAPIのソースでも読むかと思ったのだがpoetryの仮想環境がVSCodeで認識されなかった. poetry shellで仮想環境を有効にする 基本は公式のDebuggingにあるようにuvicornをモジュールとして追加してトップレベルのコードとして実行する. 問題はpoetryが作る仮想環境をどうやってVSCodeに認識させるかである. VSCodeはpyenvからインストールしたインタプリタについては勝手に認識してくれる. 適当なPythonファイルを開くとステータス・バーの左端に現在のインタプリタが表示される. ここをクリックするとインタプリタの選択肢が表示される. pyenvと最後についているの
Poetryが作成した仮想環境をVSCodeに認識させる方法
前書き Zennでのはじめての投稿になります。よろしくお願いいたします。 Poetryでは何らかのパッケージをインストールする前に仮想環境が自動的に作成されるが、VSCodeがその仮想環境を見つけてくれないので、手動で認識させてあげなければいけません。 毎回忘れてググッている気がするので、今回はその方法をメモとして残していきたいと思います。 どうやるか Poetryで作成した仮想環境をVSCodeに認識させる方法は私の知る限りだと以下の3パターンがあります。 poetry shellで仮想環境に切り替えてからVSCodeを開く .vscode/setting.jsonにpoetryによって自動生成された仮想環境のパスを入力する プロジェクト直下で仮想環境を作成するようにPoetryの設定を変更する(個人的におすすめ) 以降で一つずつ具体的なやり方を記載していきます。 poetry shel
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] 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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