python-template: Pythonプロジェクト用GitHubレポジトリテンプレート
B! 3 0 0 0 GitHubでのPythonのレポジトリ用のテンプレートの作成。 GitHub Template python-template GitHub Template テンプレートリポジトリを作成する - GitHub Docs GitHubのレポジトリのSettingsGeneralで 一番上にあるRepository nameの直下にあるTemplate repositoryのところに チェックを入れるとそのレポジトリはテンプレートとして使えるようになります。 レポジトリの中身は特に特別なものはなく、通常のレポジトリでもなんでも出来ます。 テンプレートにすると こんな感じのUse this templateなボタンが現れるので、そこから create a new repositoryを選ぶとそのテンプレートの中身を初期状態として 新しいレポジトリの作成ができます。 この
【2021】モダンなPython開発環境の紹介 - Qiita
📌 はじめに Pythonで開発を行うにあたり、リンタやフォーマッタ、パッケージマネージャ等のツールの選定は非常に重要な問題です。一方で歴史的な経緯もあり、沢山の選択肢から何を選ぶべきか情報がまとまっていないように感じました。この記事では2021年9月時点でモダンと言えるであろう開発環境を紹介します。基本的にはシェアが高いこと、著名なパッケージで使用されていることを主な選定理由としており、また特定のエディタに依存しないことを前提とします。 本記事で紹介する内容は一つのテンプレートに近く、必要に応じてカスタマイズするもよし、そのまま使ってもよし、として参考になればと思います。(CI/CDについてはPythonとは独立した問題なので触れません。またドキュメント生成はSphinxを推しますが、必須ではないので今回は割愛します。) 📄 要約 "モダン"な開発環境を箇条で列挙すると下記の通りです
Software Design連載 2021年8月号 Python製のレガシー＆大規模システムをどうリファクタリングするか - MonotaRO Tech Blog
Software Design連載開始 ※ (2021/09/02 08:55) 「Pythonを用いて開発を始めたのが2003年」を「Pythonを用いて開発を始めたのが2002年」に修正 こんにちは。金谷です。 このたび、モノタロウにおけるPython大規模開発に関する取り組みを、技術評論社様で発刊されている Software Design に連載させていただくことになりました。 モノタロウがPythonを用いて開発を始めたのが2002年。2021年の現在もPythonを用いた開発が続けられています。 事業の成長に伴い、関連するシステムやエンジニアの数も増え続けていくなかで、いかに安定的に価値を提供し続けられるのか。 モノタロウにおける取り組みを、開発や運用周りを通してご紹介していきます。 本記事の初出は、 Software Design2021年8月号「Pythonモダン化計画（第1
DockerとDocker ComposeでPythonの実行環境を作成する | ZUMA Lab
Docker と Docker Compose で Python 実行環境を作ります。 今回は docker コンテナ を build して python で簡単な Web スクレイピングをしてみたいと思います。 それでは作業手順です。 環境macOS Catalina 10.15.5(19F101)docker 20.10.0docker-compose 1.27.4構成最終的なディレクトリ構成は以下です。 $ tree . ├── Dockerfile ├── docker-compose.yml ├── requirements.txt └── src └── sample.py作業ディレクトリを作成するDockerfile や docker-compose.yml を作成する作業ディレクトリを作成します。 mkdir python-docker && cd python-docke
DockerでPython実行環境を作ってみる - Qiita
使っているパソコンを変えても、開発環境を揃えたい時はDockerを使うと便利。ということでDockerでPython環境を作って色々なところで使いまわせるようにします。Tokyo AEC Industry Dev Groupというミートアップグループで行う（行った）ハンズオンワークショップの内容となっています。こちらDockerを初めて使う初心者用の記事となります。 ワークショップ自体は録画してYoutubeにアップしてあります。そちらもよろしければどうぞ。 Dockerとは Dockerとはシステム開発や運用に最近よく使われるコンテナ技術を提供するサービスの一つです。コンテナとは、アプリケーションの実行に必要な環境をパッケージ化して、いつでもどこからでも実行するための仕組みです。自分のコンピュータの環境を汚すことなく、隔離された環境を作ってそこでプログラムを動かすことができるのでトライア
Docker+VSCodeを用いたPythonの開発環境構築
Docker+VSCodeを用いたPythonの開発環境構築 作成: 2020年11月19日 更新: 2022年02月10日 Docker Python 概要 Docker+VSCode(Remote Containers)を用いたPythonの環境構築方法をまとめる．自分用の備忘録． ↓GithubでTemplate Repository にしました．以下のPython環境を自分のリポジトリのfirst commitにできます． 更新の結果Template Repositoryの中身と記事の中身が違う可能性があります． bana118/python-container-template: Template of vscode remote development container with Python ↓Python以外の言語についても同様のTemplate Repositoryを作
VS CodeでDocker開発コンテナを便利に使おう - Qiita
はじめに ローカル環境で開発し、Linux環境にデプロイしてテストするのが面倒 Dockerを使っていい感じに開発環境を作りたい しかし色々設定や構築が面倒 そんな方のためにDockerコンテナを用いた開発環境をVS Codeから便利に構築、運用できる拡張機能「Remote-Containers」の使い方のご紹介です。 この拡張機能の素晴らしさ VS Codeの拡張機能「Remote-Containers」はコンテナ内でVS Codeを立ち上げ、ホストマシンのVS Codeと通信させることであたかもローカル環境で開発しているような操作感でコンテナ内開発が行えるというものです。 詳しい構成は公式ドキュメントに図があります。 (https://code.visualstudio.com/assets/docs/remote/containers/) また、複数の開発環境をVS Code上から管
Visual Studio Codeから「Hello Python」してみよう
その特徴としては軽快な動作、コード補完（IntelliSense）／構文チェック／デバッガーといったプログラマーの日々の作業を助けてくれる豊富な機能、WindowsやmacOSなどさまざまなプラットフォームで利用可能なこと、ソースコード管理システムとの統合、カスタマイズ性の高さ、豊富な拡張機能などが挙げられるでしょう。何より無償で利用できることから、2015年に発表された後、あっという間に開発者向けのテキストエディタとして大きな人気を獲得することになりました。 例えば、JetBrainsが行った「Python Developers Survey 2020」ではPython開発者ではVS CodeとPyCharmがテキストエディタとして人気を二分する状況となっていますし、「Stack Overflow Developer Survey 2019」では開発者の約半数が使用しているエディタとなっ
私が考えるLambda開発環境のベストプラクティス
概要 （この記事のアイコン、Lambdaっぽいの頑張って探した..！） 2020年にLambdaにコンテナイメージがサポートされて以来、Lambda開発をしたことがなかった。 AWS Lambda の新機能 – コンテナイメージのサポート 以前Lambdaを開発しているときは、適用するときにzip化が面倒だなとか、ローカルとクラウド上での動きが違うのでバグりやすいなとか、そのバグが適用しないと分からないので開発に時間がかかるなとか、色々と不便があったのを覚えている。 先日、画像圧縮処理で久々にLambdaを触り、その際コンテナイメージを使った快適なLambda開発環境を考えたので紹介する。言語はPythonだが他の言語でも同じ構成で大丈夫なはず。 結論 ディレクトリ構造
Python 3.10 の開発（お掃除）に参加しよう - methaneのブログ
訂正 昔から deprecate されているのにずっと生き残ってるヤツたちはクセモノのぞろいで、全然初心者向けではありませんでした。 代わりに、Docディレクトリを deprecated-removed:: で grep して、 3.10 で削除する予定になっているものを削除する方がずっと楽なので、そちらに挑戦してみてください。削除する手順は下の記事のままで大丈夫です。 Python 3.9 がベータに入り、masterブランチはPython 3.10の開発に入りました。 はっきりとした区分はないものの、Python 2.7との互換性のために長くdeprecated状態を維持していたメソッドの削除に踏み切るバージョンになりそうです。そこでこんなIssueを作ってみました。 Issue 41165: [Python 3.10] Remove APIs deprecated since Pyt
AWS Lambda（Python） の開発環境・テスト・デプロイ・CI 考察 | DevelopersIO
作るもの ヒーローを管理する Lambda Function を書きます。ヒーロー情報は DynamoDB の ヒーローテーブルに格納するものとします。リポジトリは以下。 * Python Lambda SAM + SAM Local Project コーディング作業 すべてはコードを書くところから始めます。いきなりプロジェクトルートにファイルを置いて書き始めるのも良いですが、後々テストやデプロイも行うことになるので少し整理してみます。以下のようにしました。 . ├── buildspec.yml ├── deploy.sh ├── docker-compose.yml ├── environments │ ├── common.sh │ └── sam-local.json ├── integration_test.sh ├── requirements.txt ├── src
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
2018年のPythonプロジェクトのはじめかた - Qiita
4/30 公開 5/1 増補改訂: 大幅加筆しました。 この記事では、2018年以降に実現可能になったモダンなPythonプロジェクトのはじめかたを整理して紹介します。 PythonにもPipenvという公式推奨の高機能なパッケージマネージャーが登場し、さらに2018年に入ってからの機能向上で、npmやyarnのような開発体験が得られるようになってきました。 私はここしばらくはフロントエンドやNode.jsに携わっていて、npmやyarnに慣れきっていたせいか、pipenv導入以前はvirtualenvやpipを組み合わせた開発が面倒で仕方なかったですが、Pipenv導入によって一変しました。 これからはPythonのプロジェクトがよりクリーンかつ簡単にはじめられるようになり、開発体験も向上するでしょう。 それでは、まずはPythonのインストールからです。 Pythonのインストール P
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WSL2とDockerとVSCodeのRemote Containersで最高の開発環境をつくる｜はやぶさの技術ノート
【2020年新人研修資料】ナウでヤングなPython開発入門
Pythonでの開発を効率的に進めるためのツール設定