pdb — The Python Debugger
pdb — The Python Debugger¶ Source code: Lib/pdb.py The module pdb defines an interactive source code debugger for Python programs. It supports setting (conditional) breakpoints and single stepping at the source line level, inspection of stack frames, source code listing, and evaluation of arbitrary Python code in the context of any stack frame. It also supports post-mortem debugging and can be cal
Packaging Python Projects - Python Packaging User Guide
Packaging Python Projects# This tutorial walks you through how to package a simple Python project. It will show you how to add the necessary files and structure to create the package, how to build the package, and how to upload it to the Python Package Index (PyPI). Tip If you have trouble running the commands in this tutorial, please copy the command and its output, then open an issue on the pack
Python Packaging User Guide
Welcome to the Python Packaging User Guide, a collection of tutorials and references to help you distribute and install Python packages with modern tools. This guide is maintained on GitHub by the Python Packaging Authority. We happily accept contributions and feedback. 😊 Overview and Flow# Note Building your understanding of Python packaging is a journey. Patience and continuous improvement are
mypy 1.11.2 documentation
Welcome to mypy documentation!¶ Mypy is a static type checker for Python. Type checkers help ensure that you’re using variables and functions in your code correctly. With mypy, add type hints (PEP 484) to your Python programs, and mypy will warn you when you use those types incorrectly. Python is a dynamic language, so usually you’ll only see errors in your code when you attempt to run it. Mypy is
Welcome to Pydantic - Pydantic
Get Started Concepts API Documentation Architecture Examples Error Messages Integrations Blog Pydantic People Pydantic¶ Documentation for version: v2.9.2. Pydantic is the most widely used data validation library for Python. Fast and extensible, Pydantic plays nicely with your linters/IDE/brain. Define how data should be in pure, canonical Python 3.8+; validate it with Pydantic. Monitor Pydantic wi
Welcome to Cerberus — Cerberus is a lightweight and extensible data validation library for Python
CERBERUS, n. The watch-dog of Hades, whose duty it was to guard the entrance; everybody, sooner or later, had to go there, and nobody wanted to carry off the entrance. - Ambrose Bierce, The Devil’s Dictionary Cerberus provides powerful yet simple and lightweight data validation functionality out of the box and is designed to be easily extensible, allowing for custom validation. It has no dependenc
26.1. typing --- 型ヒントのサポート — Python 3.6.6 ドキュメント
Note The Python runtime does not enforce function and variable type annotations. They can be used by third party tools such as type checkers, IDEs, linters, etc. This module provides runtime support for type hints. Consider the function below: def surface_area_of_cube(edge_length: float) -> str: return f"The surface area of the cube is {6 * edge_length ** 2}." The function surface_area_of_cube tak
Pythonパッケージを公開するときに便利なツール/サービス
先日ja-timexというPythonパッケージを作成してPyPIに公開したのですが、開発に利用している便利なツールやサービスを紹介します。 Poetry Pythonのパッケージ管理/依存解決ツールとして広く利用されはじめているPoetryですが、パッケージとして公開するための機能も優れています。 具体的には、以下の3ステップでPyPIにリリースすることができます。 $ poetry config pypi-token.pypi $pypi-token # 最初だけ $ poetry build $ poetry publish 従来setup.pyに記載していたパッケージ公開用の各種メタ情報はpyproject.tomlに記載します。 また、PyPIのテスト環境へのリリースもサポートしています。PyPIの本番環境では同じバーション番号のファイルをリリースできないため、ちょっとでも不具合
PythonプロジェクトのドキュメントをSphinxで作成する - Qiita
Pythonのプロジェクトでドキュメントを書く、といったらSphinx、というくらいSphinxはメジャーなツールになっています。そのため、ここではPythonのプロジェクトドキュメントをSphinxで作成する手順について解説します。 Sphinxのインストール Sphinxについては、日本ユーザー会のサイトで詳しく解説されています。当然、インストールの手順も記載されています。 Sphinx-Users.jp 上記の解説ではeasy_installを使用していますが、pip install Sphinxや、Anaconda/Minicondaを使っていればconda install Sphinxでも導入可能です。 ※2015/8/2現在、Sphinxが依存するBabelの最新版2.0ではPython3環境において不具合があります。これを回避するには、一旦pip uninstall babe
忙しい研究者のためのテストコードとドキュメントの書き方 - Qiita
はじめに 「研究用のプログラムにもテストコードやドキュメント書いたほうがいいよね。」 「分かっちゃいるけど、そんな面倒なことやってられないよ。」 という研究者あるあるを解決すべく、僕が普段実践している開発スタイルを紹介します。 この開発スタイルのすごいところは： テストやドキュメントを一切書かない場合と比べて 追加の工数がほぼゼロ。 普通にコーディングしているだけで、いつのまにかテストコードとドキュメントまでできあがっている。 実装、コメント、テスト、ドキュメントが自然に同期するので、保守しやすい。 Pythonを例に紹介しますが、コメント内にテストを書けるツールと、コメントからドキュメントを生成できるツールをもつ言語ならばどれにでも応用できるはずです。 この開発スタイルに至った背景 ソフトウェア開発において、テストコードやドキュメントを整備することでプログラムの品質が向上することは広く知
What’s New in Python
What’s New in Python¶ The “What’s New in Python” series of essays takes tours through the most important changes between major Python versions. They are a “must read” for anyone wishing to stay up-to-date after a new release. The “Changelog” is an HTML version of the file built from the contents of the Misc/NEWS.d directory tree, which contains all nontrivial changes to Python for the current vers
自分自身のポートフォリオを構築する
警告 この記事は古い為 easy_install の使用等、現在では非推奨の説明があります。インストール周りについては Windowsへのインストールの手順を参照してください。 これまでの説明で紹介してきたテンプレートは、あなたのソフトウェアのドキュメント作成に使用することができる基盤となります。ここからは、Pasterを使用して、自分自身のドキュメントのポートフォリオを構築するために、それ以外のテンプレートを追加するための方法を紹介していきます。 プロジェクト中に作成するドキュメントの量に関しては、必要最低限で、十分というのを心がけてください。追加されるそれぞれのドキュメントについても、対象となる読者を明確に定義し、実際のニーズを満たすようにします。実際に価値の増加に寄与しないドキュメントは書くべきではありません。 ドキュメントのランドスケープの構築¶ 前節で説明をしてきたドキュメントポ
Welcome to Fabric! — Fabric documentation
Welcome to Fabric!¶ Fabric is a high level Python (2.7, 3.4+) library designed to execute shell commands remotely over SSH, yielding useful Python objects in return. It builds on top of Invoke (subprocess command execution and command-line features) and Paramiko (SSH protocol implementation), extending their APIs to complement one another and provide additional functionality. To find out what’s ne
FastAPI で独自に定義した API エラーも仕様書に自動反映したかった話 - JX通信社エンジニアブログ
こんにちは、サーバーサイドエンジニアの @kimihiro_n です。 最近は FastAPI という Python の Web フレームワークが社内で密かなブームとなっています。 今回はその FastAPI を使ったエラー定義まわりの話をしたいと思います。 FastAPI とは FastAPI の概要については先日ちょうど社内勉強会用に資料を作ったのでこちらを見てもらえるのが早いです。 ざっくり言えばシンプルなインターフェースとドキュメント(OpenAPI)の自動生成が強力なフレームワークになります。 OpenAPI でドキュメント管理 今回注目したいのはドキュメントの自動生成のほうです。 開発チームでもドキュメントとAPIの実際の仕様が一致しない問題が時々発生していて、どうドキュメントを管理していくかが課題となっています。 KPTで振り返った結果、「人がドキュメントを書くからメンテが大
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[python] クラス図を自動生成する - Qiita![[python] クラス図を自動生成する - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/edc509848059354f523f908f79ef494262af6918/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCcHl0aG9uJTVEJTIwJUUzJTgyJUFGJUUzJTgzJUE5JUUzJTgyJUI5JUU1JTlCJUIzJUUzJTgyJTkyJUU4JTg3JUFBJUU1JThCJTk1JUU3JTk0JTlGJUU2JTg4JTkwJUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThCJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz00NzRiMmNjYWM4NDhmYzJjNGE1NTg5NDg4NDU5NWE3NQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBrZW5pY2hpLWhhbWFndWNoaSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MGZjYmM1ODA1NzQxZjQ3MDc1OWY3MGRhNWQzZWZhOTY%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D2266dc1d75bcb3835bf6036ced60a165)
How to capture stdout/stderr output — pytest documentation
http://tink.elliptium.net/2021/05/30/how_to_use_python_official_documentation.html
Azure Functions の Python 開発者向けリファレンス
Python developer reference for Azure Functions
Creating Responses — requests-mock 1.10.1.dev10 documentation