Pythonプロジェクトでflat layoutではなくsrc layoutが推奨される理由を理解する - 肉球でキーボード
本文中コード github.com flat layoutとsrc layoutについて Pythonプロジェクトのディレクトリ構成について調べてたところ、flat layoutとsrc layoutという2種類のディレクトリ構成が存在することを知りました。 src レイアウト対フラットレイアウト - Python Packaging User Guide flat layout flat layoutはパッケージフォルダをプロジェクトのルート直下に配置するスタイルです。 flat layoutの有名なpythonプロジェクトだと、 pytorch, django, tensorflow があります。 . ├── README.md ├── pyproject.toml └── my_package/ ├── __init__.py └── module.py src layout 一方、
開発用適当ツールは Rust で作るのもオススメ
開発用適当ツールは Go で作るのがオススメ！？ 先日、開発用適当ツールはGoで作るのがオススメ という記事を拝見しました。 まだ読んでないよという方はぜひ読んでみてください！ とても良い記事でした😌✨ Go 言語も CLI ツールの実装に向いているということも分かりました。 そして、Go 言語の魅力も伝わってきました...！！ まとめると以下のような点がメリットとして挙げられていると思います。 go run で簡単に実行できる シングルバイナリにクロスコンパイルできる go.mod / go.sum が依存性管理を楽にしてくれる 動作速度も申し分なし たしかに開発用適当ツールの作成というユースケースは Go は魅力的な選択肢だと思います！ 開発用適当ツールは Rust で作るのもオススメ 前置き 最初に大事なことを言っておきます。 タイトルにもあるように、Rust も であって GO
uvとRye - methaneのブログ
先週にRuffを開発しているAstralがuvを発表しました。 astral.sh uvは現在のところはvenv, pip, pip-toolsの基本的な機能を提供していますが、将来は"Cargo for Python"になることを目標にしています。 一見すると乱立しているPythonのパッケージ管理ツールにもう一つ加わったように見えますが、Ryeの開発者のArminとuvの開発チームは連携していて、同時に次のような発表をしています。 uv: Python packaging in Rust Rye Grows With UV | Armin Ronacher's Thoughts and Writings Ryeはもともとより良いパッケージツールがどうあるべきかの実証のために作られていて、中身は既存のツールのツギハギだった Ryeがpip-toolsやvirtualenvの代わりにuvを
Pythonのパッケージングと配布の全体像
EDIT: このブログと似た内容の話をPyCon APAC2023にてお話ししました。 こちらの登壇資料も合わせてご覧いただけると幸いです こんにちはWantedlyの樋口です。 Pythonのパッケージングと配布は歴史が長く、多くのツール(ex. conda, pip, pipenv, poetry, rye...)が開発されてきました。これらの多様性はPythonが多くの人に使われ、継続的に改善されたゆえの賜物ですが、同時にこれらの理解を難しくしている要因にもなっていると感じます。 そこで本記事では、Pythonのパッケージングと配布の全体像を紹介します。パッケージングと配布が何か、なぜ重要なのか、そしてそれぞれのツールが何を解決しようとしているのかについて説明します。以下のような疑問を解決できることを想定しています。 パッケージングと配布の仕組みがなぜあるのか 多数あるツールが何を解
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
pipとpipenvとpoetryの技術的・歴史的背景とその展望 - Stimulator
- はじめに - Pythonのパッケージ管理ツールは、長らく乱世にあると言える。 特にpip、pipenv、poetryというツールの登場シーン前後では、多くの変革がもたらされた。 本記事は、Pythonパッケージ管理ツールであるpip、pipenv、poetryの3つに着目し、それぞれのツールに対してフラットな背景、技術的な説明を示しながら、所属企業内にてpoetry移行大臣として1年活動した上での経験、移行の意図について綴り、今後のPythonパッケージ管理の展望について妄想するものである。 注意：本記事はPythonパッケージ管理のベストプラクティスを主張する記事ではありません。背景を理解し自らの開発環境や状態に応じて適切に技術選定できるソフトウェアエンジニアこそ良いソフトウェアエンジニアであると筆者は考えています。 重要なポイントのみ把握したい場合は、各章の最後のまとめを読んで頂
Building and Distributing Packages with Setuptools - setuptools 80.3.1.post20250504 documentation
Building and Distributing Packages with Setuptools¶ Setuptools is a collection of enhancements to the Python distutils that allow developers to more easily build and distribute Python packages, especially ones that have dependencies on other packages. Packages built and distributed using setuptools look to the user like ordinary Python packages based on the distutils. Feature Highlights: Create Py
機械学習なdockerfileを書くときに気をつけとくと良いこと - nykergoto’s blog
みなさん機械学習系の環境構築はどうやってますか? 僕は最近は Docker を使った管理を行っています。 特に師匠も居なかったので、ぐぐったり人のイメージを見たり手探りで docker をつかいつかいしている中で、最初からやっとけばよかったなーということがいくつかあるのでメモとして残しておきます。 大きく2つです。 キャッシュは消す テストを書く キャッシュは消す ライブラリをいろいろと install すると大抵の場合ダウンロードしたファイルを保存されている場合が多いです。何かのタイミングで再びそのライブラリをインストールする際にはダウンロードしたファイルを使って、素早くインストールすることができます (この仕組みがキャッシュです)。 キャッシュがあると容量が重くなるという欠点があります。重たいイメージは pull に単に時間がかかりますから、システムとしてデプロイする時にトラフィックが
AppleがmacOS 10.15 Catalina後のmacOSでPythonやRuby、Perlを同梱しない事について、Homebrewが対応を表明。
AppleがmacOS 10.15 Catalina後のmacOSでPythonやRuby、Perlを同梱しない事について、Homebrewが対応を表明しています。詳細は以下から。 Appleは現地時間2019年06月03日、開発者向けに2019年秋にリリースを予定している「macOS 10.15 Catalina」のBeta版を公開し、このCatalinaにはレガシーなソフトウェアとの互換性を持たせるため2020年にEOL(End of Life)となるPython v2.7.xなどの古いスクリプト言語を同梱していると発表しましたが、加えて将来のmacOS (10.16?)ではスクリプト言語のランタイム自体をデフォルトで同梱しないと発表しました。 Scripting language runtimes such as Python, Ruby, and Perl are included
フロントエンドの開発環境に Docker は不要(少なくともMacでは) - mizchi's blog
追記: 前提部分 開発環境を docker-compose で抽象することが最近のベストプラクティスだとされているが、フロントエンドをコンテナに突っ込むと無視できないIOボトルネックが発生する。 とくにwebpackのファイル監視からのビルドで発生する高頻度のIO処理を捌くために、フロントエンドだけはホスト環境に移したほうがいい、という主張。 これについて speakerdeck.com 自分の意見 Web開発者の主要な開発環境である Docker for Mac は I/O がとにかく遅い (3x~5x) data volume の driver やら cache を工夫しても遅い npm install/webpack は 基本的に I/O ヘヴィー とくに大規模開発時の watch => build がクリティカル webpack.conifg の entry で自分が関与する部分以
Red Hat Enterprise Linux 8 のPython事情 - 赤帽エンジニアブログ
Red Hatの森若です。 今回はRHEL8でのPythonがどのようにパッケージされているかを見ていきます。 Red Hat Enterprise Linux 8には"python"コマンドがない!? Red Hat Enterprise Linux 8 はインストール直後のデフォルト状態では "python" コマンドが存在しません。(ほとんどの場合"python3"コマンドはあります。) pythonコマンドがない……!? RHELは各種のシステムツールがPythonで実装されており、RHELであれば "python"コマンドが利用できるという状況が続いてきました。RHEL 8では少し様子が違うようです。詳しくみていきましょう。 3つのPython処理系 RHEL 8 Betaでは、Pythonの処理系は3種類存在します。 platform-python: RHELに同梱の各種システ
Pipenv: promises a lot, delivers very little
Pipenv is a Python packaging tool that does one thing reasonably well — application dependency management. However, it is also plagued by issues, limitations and a break-neck development process. In the past, Pipenv’s promotional material was highly misleading as to its purpose and backers. In this post, I will explore the problems with Pipenv. Was it really recommended by Python.org? Can everyone
Poetry: Python の依存関係管理とパッケージングを支援するツール
Python には依存関係を管理するツールがたくさんあります。 Python も歴史あるプログラミング言語なので仕方ないですが、情報が多すぎて特に初心者は混乱してしまいます。 結局の所、pip、virtualenv (venv) を使えば十分な場合が多いので、まずはこれらの使い方を学習しましょう。 近頃は Pipenv という依存関係管理ツールが登場して人気です。 日本語でも Pipenv の情報をよく見かけるようになりました。 さらに、最近になって Poetry という依存関係管理とパッケージングを支援するツールが登場しました。 意外と Poetry に関する日本語の情報がないようなので、簡単に紹介してみようと思います。 各ツールの機能をまとめた表 が公開されていたので参考にしてください。 Pipenv 2017 年 1 月に Pipenv というツールが登場しました。 Pipenv に
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
pip install --upgrade pip (10.0.0) 後の奇妙な挙動について - 雑記
TL;DR pipを10.0.0に更新した後に ~$ pip Traceback (most recent call last): File "/usr/bin/pip", line 9, in <module> from pip import main ImportError: cannot import name main というエラーが出た場合の対処方法をこちらにまとめた。 こちらの記事で言及したが、pipの挙動がちょっとおかしい。少し調べてみたところ原因がわかったので共有する。一応概要も載せておく。 概要 debian9でaptでpipを導入したあとに pip install --upgrade pip を行った場合、pipが使えなくなる。具体的には ~$ pip Traceback (most recent call last): File "/usr/bin/pip", lin
Anaconda で Python 環境をインストールする - Qiita
Python やそのパッケージをインストールする方法はいくつかありますが、ここでは Anaconda を使ってインストールする方法を紹介します。 私の周りでは Anaconda で環境構築をすることと Python コミュニティ標準の方法をとることの是非についての議論をよく見かけます。自分の目的にあったものを選択すれば良いと思いますが、初心者にとってどちらが目的に叶うものかを判断するのは難しいことかもしれません。 以下にディストリビューターとして Anaconda (Continuum Analytics 社) が提供している価値について私見をまとめました。 Anaconda は Environment Isolation Tool (環境分離ツール) ではない 一方で Python コミュニティ公式のバイナリーディストリビューションを提供するツールである wheel も充実してきました。
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Pythonのパッケージ管理の中級者の壁を超える stapy#98
Configuring setuptools using pyproject.toml files - setuptools 78.1.0.post20250325 documentation
GitHub - pypa/pipx: Install and Run Python Applications in Isolated Environments
easy_install が消えた - methaneのブログ
