Pythonでゆるく始める静的型検査 - Qiita
TypeScriptを一年程楽しく書いていたのですが、１ヶ月程前から業務でPython3を触ることになりました。 Pythonは簡潔にかけて楽しいものの、他の人から引き継いだ箇所もあり、開発していて型がないのが辛くなってきました。 一番つらいのはコードリーディングしていて、この関数は何を返すのか？ とか、この変数は何が入ってるのか、とかひと目見て分からないこと。……ドキュメントとしての型が無いことです。 無いなら導入しようということで、型アノテーションとmypyを導入することにしました。 いきなりガチガチに型を導入しても逆に辛くなるので、型のない状態から無理せず型を導入していく方法を取り、結構うまく導入できたので、今回はその時の手順や得られた知見、Tipsを紹介しようと思います。 環境 今回はpipenvの環境でテストしていますが、mypyに付いてはpip等でも特に変わらないと思います。
Robust(頑強)なPythonコードの書き方
以下の書籍を通じて学んだRobustなPythonコードについてまとめる GitHub 1. まとめ Robustnessの必要性 If your software is “good enough,” why add even more complexity? To answer that, consider how often that piece of software will be iterated upon. Delivering software value is typically not a static exercise; it’s rare that a system provides value and is never modified again. Software is ever-evolving by its very nature. The codebase
null安全でない言語は、もはやレガシー言語だ - Qiita
これらは、表中の「リプレース対象言語」に挙げたように、多くのメジャー言語に対する代替手段でもあります。 Java の代わりには Kotlin や Ceylon が、 JavaScript には TypeScript や Flow が、 Objective-C には Swift が、そして PHP には Hack があります。 Python は自身に null 安全 を取り込みました。 Crystal は直接 Ruby と連携して使えるわけではありませんが、 Ruby 風の null 安全 な言語です。 Rust は C++ の代替を目指して開発され、 Firefox の一部で C++ のコードを置き換えるのに使われています [^100] 。 null が引き起こしてきた数々の問題を考えると、僕は、 null 安全 は GC （やその他の安全なメモリ管理手法）に匹敵するプログラミング言語の進
2021年版Pythonの型ヒントの書き方 (for Python 3.9) | フューチャー技術ブログ
Pythonに型ヒントが入ってからしばらく経ちます。型ヒントの立ち位置も、なんでもできるアノテーションとして導入されましたが、型ヒント以外の用途はあまり育たず、型ヒントが中心になり、PEPや仕様もそれに合わせて変化したり、より書きやすいように機能が追加されてきました。 本エントリーでは、Python 3.9時点での最新情報を元に、現在サポート中のPythonバージョン（3.6以上）との互換性の情報も織り交ぜながら、最新の型ヒントの書き方を紹介します。 本エントリーの執筆には、Pythonの型の有識者の@moriyoshi、@aodag、@tk0miya にアドバイスをもらいました。ありがとうございます。 環境構築Visual Studio CodeVisual Studio Codeの場合は、事前にどのインタプリタを利用するかを設定しておきます。その環境にインストールします。venvを使う
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Djangoでのプロジェクトだって型ヒントを運用出来る！