tox aims to automate and standardize testing in Python. It is part of a larger vision of easing the packaging, testing and release process of Python software (alongside pytest and devpi). tox is a generic virtual environment management and test command line tool you can use for: checking your package builds and installs correctly under different environments (such as different Python implementatio
Unverified details These details have not been verified by PyPI Project links Changelog Documentation Issue Tracker Sources Meta License Expression: MIT SPDX License Expression Author: Marc Schlaich Maintainer: Ionel Cristian Mărieș Tags cover , coverage , distributed , parallel , py.test , pytest Requires: Python >=3.9 Provides-Extra: testing Classifiers Development Status 5 - Production/Stable F
pytest: helps you write better programs¶ The pytest framework makes it easy to write small, readable tests, and can scale to support complex functional testing for applications and libraries. pytest requires: Python 3.7+ or PyPy3. PyPI package name: pytest A quick example¶ # content of test_sample.py def inc(x): return x + 1 def test_answer(): assert inc(3) == 5 $ pytest ==========================
注意 この内容はすでに古くなっています。 pipの使い方 (2014/1バージョン) を参照してください。 pipとは、Pythonにおけるパッケージ管理システムです。easy_installというツールもあるのですが、pipはこのeasy_installを置き換えるものとして開発されています。rubyのgem、perlのcpan的な位置づけです。 同じパッケージ管理ツールとしてsetuptools置き換えのdistributeというものもあるのですが、こちらはsetuptools全体を置き換えるものとして開発されており、pipはsetuptoolsの一部であるeasy_installを置き換える形です。 なお、現在のpipのバージョンは0.8.2で、このエントリはこのバージョンを使っています。 なにかおかしい点があれば、ご指摘ください。 > 識者の方々 pipのinstall まずはea
Claude Code GitHub Actionsを使っていて、自分は以下のような2種類のタスクを依頼することが多い。 実装計画を立ててもらう 実装をしてもらう Claude Codeであれば実装計画はOpusを使って、実装タスクはSonnetを使うみたいな使い分けが簡単にできるのにClaude Code GitHub Actionsではデフォルトだとそれができなかったのでちょっとやってみた。 具体的には、以下のようなclaude.ymlのWorkflowファイルを追加して、GitHub Issueなどのコメントで @claude このタスクの実装計画を Opus で立てて とコメント内にopus, sonnet, haiku のキーワードを含めることで指定したモデルでClaudeが動くようになる。 やっていることは単純で、メッセージ内にopusなどのキーワードをgrepで引っ掛けてmo
CrunchyFrog -- A cross-platform SQL client. =========================================== CrunchyFrog is a cross-platform SQL client for a variety of database systems. Running CrunchyFrog ------------------- You can run CrunchyFrog from this directory without installing: ./crunchyfrog The next thing is to define some datasources by opening the Datasource manager (Edit > Data Source Manager). See htt
趣味プログラマです、こんにちわ。一応生きてます。 さて、Pythonista各位におかれましてはmoratoriumをエンジョイされていますでしょうか。そろそろライブラリも著名なものはPython3に対応してきましたし、そろそろ本格的にPython3、となっているころ合いですね。というか、Python3に対応してないとちょっと恥ずかしくなってきましたね。 とはいえ、Python2は根強く残るでしょう。というわけでPython2とPython3両方で動くコードを書きましょう。テストも書くのは当たり前ですし、せっかくなのでCIもしましょう。 と私も最近思ったので快適に開発を進めるための環境についてメモです。 github : 言わずもがなですね。 travis : githubと連携してCIできるサービス。P言語にも対応していて、最近アツいです。 tox : 複数のPython処理系でvirt
誰から教えてもらったのか忘れたけど、ファイルの変更を監視して何か処理を行ったりできるwatchdogというPythonモジュールを試してみたら良い感じだった。 http://pypi.python.org/pypi/watchdog インストール PyPIに登録されているのでeasy_installでインストールできる。 > easy_install watchdog watchmedoコマンドの使い方 watchdogをインストールするとwatchmedoというコマンドが使える。 watchmedoコマンドは、ファイルの変更があった際にコマンドを実行したりすることができる。試した環境はWindowsXP。 例えばカレントディレクトリ以下の拡張子がrstのファイルの変更があった場合に、Sphinxのmake htmlを実行するならこんな感じ。 > watchmedo shell-comma
前から常々思っていることだが、何かについて勉強する一番効率的な方法はそれを誰かに教えること。人に教えようとすると、それなりに準備をしなければならないし、自分の頭の中を整理しなければならない。また教える過程でするどい質問をされたり間違いを指摘されて、さらに勉強を強いられることもある。 私がこの手の「入門編エントリー」を書くのは、ほとんどの場合「自分自身の理解をより深めたい」ことが一番の目的であるが、ブログの場合、教室などと違って「その道の達人」みたいな人たちがツッコミを入れてくれるケースもしばしばあるので、そのメリットは何倍にもなる。 先日のクロージャに関するエントリーなどは良い例で、「そんな用途にはmemoizeというデコレータが便利」などの指摘がいただけだけであれを書いた価値があるというもの。 そこで、今日はPythonのデコレータに関して。デコレータがPythonという言語に導入された
「Nginxをダウンタイム・ゼロで入れ替える方法」で書いたように、/usr/local/nginx/ のNginxを version 1.0.13 に更新しました。これとは別に、catyというユーザーアカウントのホームディレクトリ内にNginxをインストールして、Nginx+uWSGIとCatyの実験をしようとしています。 Nginx+uWSGIは、Catyに限らず一般的なWSGIアプリケーションを稼働させる良い環境を提供します。簡単に紹介しましょう。 内容: WSGIとuWSGI なぜ Nginx+uWSGI にしたのか uWSGIについて少し インストール とりあえず動かしてみる ソレナリに動かしてみる プロセスの制御など WSGIとuWSGI WSGI(Web Server Gateway Interface)*1は、Pythonで書かれたWebアプリケーションとアプリケーションサー
最近、Mockライブラリ http://www.voidspace.org.uk/python/mock/ を使ってみたのでメモ。 このライブラリは、その性質上、動的にメソッドや属性を作成するケースが多く、普通のPythonライブラリのようにイントロスペクションに頼って使い方を調べるのは難しい。本気で使うならまじめにドキュメントを読み込む必要がある。 関数の置き換え テスト中に呼び出される関数をMockで置き換える例。ここでは、関数 myapp.utils.func1() を置き換える。 from mock import Mock import myapp.utils # myapp.utils.func1 を、常に100を返す関数に置き換える myapp.utils.func1 = Mock(return_value=100) 戻り値が定数でない場合は、Mock()にside_effec
a side-by-side reference sheet sheet one: version | grammar and execution | variables and expressions | arithmetic and logic | strings | regexes | dates and time | arrays | dictionaries | functions | execution control | exceptions | threads sheet two: streams | asynchronous events | files | file formats | directories | processes and environment | option parsing | libraries and namespaces | objects
Mac OS X 10.6.3 で Skype4Py を使いたいんだけど、Segmentation fault が発生する。 と思ったら、ドンピシャな方が。 Skype4Pyがsegmentation fault する - mfumiの日記 なるほど、python を 32bit アプリケーションとして起動してやればいいのか。 ただ自分は Mac デフォルトの Python は使わずに、Macports で複数バージョンの Python を入れて、virtualenv で必要な環境をその都度作ったり、切り替えてる。 $ port installed | grep python python24 @2.4.6_4+darwin+darwin_10+macosx (active) python25 @2.5.4_9+darwin+darwin_10+macosx (active) python
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