pypiにパッケージを登録して、setup.pyの「scripts」と「console_scripts」の違いを比較してみた - カイワレの大冒険 Second
みなさま、Pythonのパッケージ化はしたことありますでしょうか？最近以下のような記事を書きましたが、ツールを作ったものの、それを配布しようとなると、Pythonのパッケージ化に関して分からないことがあり、pypiにパッケージを登録して試してみました。 Python製コマンドラインツールのディレクトリ構成について。その考察 setup.pyには何を書くべきか これらの記事を書いたときの自分の考えは以下のとおりです。 「pip install -e .」してコマンドにパス通すの、微妙すぎる setup.pyで、scriptsなりconsole_scriptsを使えば、コマンドが/usr/bin配下にインストールされパスを通すことができるので、どちらかでやったほうがいい 前者であればmain関数を用意せずとも、ファイル名を書くだけなので、そのほうが楽だと思える コマンドにパスを通すという観点で
Python製コマンドラインツールのディレクトリ構成について。その考察。 - カイワレの大冒険 Second
はじめに 去年ぐらいからPython製のコマンドラインのツールをいくつか作っていて、構成もだいぶ固まってきたので、まとめてみる。規模としては1ファイルでは終わらないぐらいで、関数の数も数十になってユーティリティを作ったり、クラスをいくつか作らないと、保守がしにくいような規模のものを想定しています。工数としては1日では終わらないけど、2週間はかからない程度の規模を想定。 構成 ということで、まず構成をさらしてみます。 こんな感じ。 SAMPLE_PROJECTレポジトリがあったとして、その具体的な構成が以下。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 . ├── README.md ├── RELEASE.md ├── TODO ├── bin │ ├── command1 │ ├── comm
2012.05版 Python開発のお気に入り構成（ポロリもあるよ） - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界の情弱です。最近は色々とPythonの開発環境も変化してきていて、ようやくPython2.xとPython3.xを行き来しながら開発する体制が整ってきたという印象を受けています。ここしばらくは色々と試していたのですが、ようやく鉄板っぽい方法にたどり着いたのでメモしておきます。 なお、後半はPythonに限らない内容なので、他のLLを使っていても使えそうかなと思っています。この環境を設定すると何ができるのかというと、以下のことすべてが、無料で、自鯖を立てることなく行えます。 開発環境の整理（virtualenv） ローカルでの複数環境のテスト容易化（tox+pytest） CIによるテスト（Travis-CI） ドキュメントの自動ビルドおよびドキュメントの公開（ReadTheDocs） 概要 とりあえず全体像を先に共有しておきます。ちょっとでかいですがご了
Python と型ヒント (Type Hints) - forest book
先日、Python の静的型チェッカーとして mypy を紹介しました。 mypy で静的型付け Python プログラミング - forest book 私には難しくてまとめきれないため、Guido が参照している漸進的型付け (Gradual Typing) も含め、また別の機会に、、、。 とか言っているうちに1ヶ月ほど経ってしまいました。 そうこうしているうちに PEP のドラフトも出てきたので区切りとしてまとめておきます。一通り調べたことを基にして書いていますが、私の誤解や勘違いもあるでしょうから怪しいところがあったら調べ直してみてください。もちろんツッコミも大歓迎です。 型ヒント (Type Hints) を導入するという提案 PEP 483 - The Theory of Type Hints | Python.org PEP 484 - Type Hints | Python
Filesystem structure of a Python project
Do: name the directory something related to your project. For example, if your project is named “Twisted”, name the top-level directory for its source files Twisted. When you do releases, you should include a version number suffix: Twisted-2.5. create a directory Twisted/bin and put your executables there, if you have any. Don’t give them a .py extension, even if they are Python source files. Don’
Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門
Scientific Computing Tools For Python — Numpy NumPy は Pythonプログラミング言語の拡張モジュールであり、大規模な多次元配列や行列のサポート、これらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供する。(via Wikipedia) これまで知識があいまいだったNumPyについて、もう一度おさらいしたいと思います。NumPyはSciPyと併せて科学技術計算でよく利用されています。また、高速に行列演算ができるのでOpenCV(コンピュータビジョンライブラリ)でもNumPyを利用したPythonインタフェースが提供されるようになりました。 OpenCVのPythonバインディングについては去年のエントリーでも取り上げていますので参考までに。 * さくらVPSにOpenCVをインストールしてPythonから使う [2017/04/2
PythonのWebフレームワーク６種をかんたんに紹介 - モジログ
１月に「Pythonを始めるなら、１ファイルの軽量Webフレームワーク「Bottle」がおすすめ」というのを書いたところ、なかなか反響が大きかった。そこで今回は、私がいくらか使ったことがあるPythonのWebフレームワーク６種について、かんたんに紹介するというのをやってみたい。コメントは、私のごく主観的な印象に基づいている。 Bottle（ボトル） http://bottlepy.org/ 「bottle.py」という１ファイルだけでできている。環境構築が不要なので、Python入門に最適。１ファイルに全部入っているので、組み込むのも容易だし、依存リスクもないので、実用にもいいと思う。これだけシンプルなのは、生存戦略としても強い。 CherryPy（チェリーパイ） http://cherrypy.org/ Bottleより大きいが、外部依存がないので、これも環境構築不要で、Python入
Python製デプロイツール Fabricを初めて使う際に役立つTips
by @dekokun on 2013/04/07 19:30 Tagged as: Python, Fabric, デプロイツール. 2013/04/09 追記 意外と反響があるようなので、Tips追加しました。 2013/05/10 追記 並列実行について調べたのでついでに追記 「次のプロダクトはシンプルなデプロイツールだと噂のCinnamonでも使ってみるかー」と言っていたら、「Cinnamonは使ってるユーザ数が少なそうだし同様のことが行えるFabricのほうがいいんじゃないですかね。」というツッコミをいただき、今回はPerlのプロジェクトでもないためFabricを使用することにしました。 初めて触るFabric、やはり初学者にはいろいろとよくわからない部分があったため、はまって解決したことや便利なTipsなどをつらつらと列挙していきます。 なお、以下情報はPython2.7及びF
Fabric デプロイツールのPythonicな書き方 - Ian Lewis
Fabric は指定したコマンドを各ホストで実行する実行モデルです。この場合は特にホストの指定がなかったので、全部ローカルで、一回実行することになります。 これは結構つまんないので、本当の例を見ましょう。これは最近、仕事で作ったコマンドです。 nginx サーバーでメンテ画面を出すようなコマンドです。 各ロードバランサーで実行します。 from fabric.api import run, cd, abort, require, sudo, env from fabric.decorators import runs_once, roles from fabric.contrib.console import confirm ... @roles('loadbalancers') def start_maintenance(): """ メンテナンス画面に切り替える """ _produc
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Pythonのモジュールインポートのしくみ — PythonMatrixJp