【2025年版】Python開発「3種の神器」：uv、Ruff、VS Codeで快適環境を構築しよう
Pythonユーザーが集まり、PythonやPythonに関連するソフトウェアについて情報交換が行われるカンファレンス「PyCon JP」。今年度は「あつまれPythonのピース」をテーマに、広島国際会議場（広島市）で、9月26日（金）〜28日（日）に開催されます。今回はPyCon JP 2025直前企画として、Pythonの技術記事を、主催メンバーが2回にわたってお送りします。まずは初めの一歩として、「2025年版 Python三種の神器」と言っても過言ではないuv、Ruff、Visual Studio Codeを用いた環境構築に挑戦します。快適にPythonを書く「コツ」を体験しましょう！ はじめに プログラミング言語であるPythonは、シンプルで読みやすい文法を持ち、初心者からプロフェッショナルまで幅広い層に支持されています。また、データサイエンスや機械学習、Web開発など多岐にわ
Anthropicで利用されているモダンなPython開発のベストプラクティス
はじめに Anthropic といえば、最近はコード生成ツールが大きな話題になっていますよね。 ＡＩ企業アンスロピック、今年の売上高30億ドルに急増へ 売上高を牽引しているのはコード生成機能です。グーグルの親会社であるアルファベット（[GOOGL.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/GOOGL.O)）や、アマゾン・ドット・コム（[AMZN.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/AMZN.O)）が支援しているアンスロピックは、コンピュータープログラミングに特化した AI として知られています。 このコード生成機能を活用する際に使用するのが、CLI コマンドの claude です。このツールの完成度は非常に高く、最近ではコード生成時に積極的に利用するエンジニアも増えてきています。 この cla
2024年のPythonプログラミング - Uzabase for Engineers
ソーシャル経済メディア「NewsPicks」で推薦や検索などのアルゴリズム開発をしている北内です。Pythonは頻繁に新機能や便利なライブラリが登場し、ベストプラクティスの変化が激しい言語です。そこで、2024年2月時点で利用頻度の高そうな新機能、ライブラリ、ツールなどを紹介したいと思います。 この記事では広く浅く紹介することに重点を置き、各トピックについては概要のみを紹介します。詳細な使用方法に関しては各公式サイト等での確認をおすすめします。なお、本記事ではOSとしてmacOSを前提としています。 環境構築 Pythonの環境構築はpyenvとPoetryの組み合わせがもっとも標準的でしょう。 以下の手順でpyenvとPythonをインストールできます。 brew install pyenv # Bashの場合 echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.ba
【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
Dockerでデータ分析環境を手軽に作る方法 - 天色グラフィティ
何かデータ分析を行わなければいけないとき、手軽に分析環境を用意したいというニーズがあります。 Jupyter Notebook上でnumpy、pandas、matplotlib、scikit-learnあたりが使えれば十分でしょうか。XGBoostやLightGBMといったライブラリも使えるようにしておきたいという人もいるかと思います。 一方、ローカルにいろいろなライブラリをインストールしていくと、次第に環境が汚れていってライブラリの衝突などが起こりやすくなってしまいます。 KaggleにはKernelという計算環境があり、そこには主要な機械学習ライブラリが予めインストールされています。データ分析をやっていく上で不自由はありません。今回はDockerとdocker-composeを使ってKaggle Kernelを手元に再現し、ポータブルな分析環境として使う方法を紹介します。 データ分析界
AWS Lambda（Python） の開発環境・テスト・デプロイ・CI 考察 | DevelopersIO
サーバーレス開発部では、AWS Lambda の Lambda Function をひんぱんに開発します。Lambda Function はその特性上、アプリケーションサーバーを持たず、Function として登録すればすぐに動かせます。また、接続するAWSサービスは多岐に渡り、プログラムから接続するためのSDKも用意されています。 Lambda Function の開発で感じる課題 開発を続ける中でいくつか課題を感じました。最初に思ったのは どこで開発すればいいんだ ということです。AWSのコンソールにいくと、 Lambda Function のためのエディタが埋め込まれており、そこで直接開発することもできます。便利！と思ったのですが、オンラインエディタはショートカットキーの制限などもあり、性に合いませんでした。また、複数の関数を作る場合の共通化や、複数メンバーで開発する場合のバージョン
Patterns for Research in Machine Learning | Ali Eslami
18 Jul 2012 Here I list a handful of code patterns that I wish I was more aware of when I started my PhD. Each on its own may seem pointless, but collectively they go a long way towards making the typical research workflow more efficient. And an efficient workflow makes it just that little bit easier to ask the research questions that matter. My guess is that these patterns will not only be useful
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Pythonでの開発を効率的に進めるためのツール設定
[Pycon Kyushu 2019] Pythonでの開発を効率的に進めるためのツール設定![[Pycon Kyushu 2019] Pythonでの開発を効率的に進めるためのツール設定](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/150dcd9526d363713bb2961f988d5de70515cbc7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F781a2cfacc7e4cdf8da4ec7cb8452e43%2Fslide_0.jpg%3F12600091)
GitHub - kobinpy/wsgicli: Command Line Interface for developing WSGI application.