Pythonでの開発・CI/CDの私的ベストプラクティス2022
はじめに 2021年、Pythonで複数の暗号系ライブラリを開発してPyPIで公開してきました。その過程で、setuptools、flit、poetryと、幾つかのパッケージ管理をわたり歩き、GitHub上でのCI/CDも色々試す中で私的なべスプラが定まってきたので、2022年初に備忘録としてまとめておきます。 具体的には、pyenv、poetry、pre-commit、tox、GitHub Actions を活用し、低コストで（＝なるべく自動で）、高品質のプロダクトをPyPIにデプロイする方法・設定を共有します。個別のツールの記事はよく目にするのですが、開発ライフサイクル全体をカバーする記事がなかなか無かったので。 開発環境の整備 - pyenvで複数のPythonバージョンでの開発環境を整備 パッケージ管理 - poetry/pyproject.tomlでの一元的なパッケージ管理 静的
Pythonメモ : bulletでインタラクティブなコマンドラインツールを簡単に作成 - もた日記
bullet インストール 使い方 オブジェクト 色変更 bullet github.com bulletを使うとPythonでコマンドラインツールを開発するときに図のようなインタラクティブプロンプトを簡単に作成できる。 インストール pipコマンドでインストールできる。 $ pip install bullet 使い方 基本的な使い方は以下のとおり（このページにサンプルプログラムがある）。 Bulletオブジェクトを使うと単一選択のプロンプトを作成できる。 from bullet import Bullet cli = Bullet( prompt = "Please choose a fruit: ", choices = ["apple", "banana", "orange", "watermelon", "strawberry"] ) result = cli.launch()
【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
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
anyenv から asdf に移行した - a.out
背景 これまで、 Ruby や Python のバージョンを切り替えるために anyenv を使っていた。 しかし anyenv ではいくつか困っていたことがあり、以前から気になっていた asdf というツールに移行することにした。 anyenv で困っていたこと tfenv のような例外に対応できない rbenv などと違って tfenv には init コマンドがない。そのため anyenv init 実行時にエラーが出てしまう anyenv で tfenv をインストールすることはできるが、この点が考慮されていないので自分でなんとかする必要がある anyenvでtfenvを使うときのエラーを抑止する - Qiita tfenv に限らず、今後こういった例外が他にも出てくるかもしれない init スクリプトが遅い 各 env の init コマンドを実行していくので、それなりに時間がか
PyTorchチュートリアル（日本語訳版）
[1] 本サイトでは、「PyTorch 公式チュートリアル（英語版 version 1.8.0）」を日本語に翻訳してお届けします。 [2] 公式チュートリアルは、①解説ページ、②解説ページと同じ内容のGoogle Colaboratoryファイル、の2つから構成されています。 両者は基本的には同じ内容です。本サイトでは 「Google Colaboratoryファイル」で、チュートリアルの日本語訳を用意しております(未完成分は順次公開いたします)。 [3] 本サイトのチュートリアルの閲覧および実行は、Google Colaboratory環境を前提とします。 （本サイトのライセンスはこちらとなります） [4] 本サイトに掲載している、日本語チュートリアルをまとめて配置したGitHubはこちらとなります。 [0] 目次（table of contents） 日本語解説へ [1] テンソル（T
poetryを利用した動的なバージョン管理とGitHub ActionsによるPyPIへのrelease - Stimulator
はじめに この記事を読んで出来る事 poetryによる外部モジュールバージョン管理 poetry-dynamic-versioningによる動的なバージョン付与 GitHub Actionsを利用したPython周りの基本的なCI/CD設定 GitHubのReleaseタグ付与をTriggerとしたPyPIへのアップロード 今後私がPythonで何かライブラリ作ろうと思ったらこれを実施するぞというメモです はじめに poetryによるモジュールバージョン管理 PyPIへのアップロード GitHab Actionsを用いたCI/CD その他GitHubでやること 参考 poetryによるモジュールバージョン管理 バージョンをGitHubのタグで管理したい事の方が多いはず。 setup.pyを利用する場合は、一般的にsetuptools_scmを使うが、poetryはsetup.pyのようにb
僕にそのコピペを直せというのか(2021年4月版) - Qiita
ソースコードをコピーアンドペーストで作成したコードクローンの方が信頼性がいいという言説もないことはないですが、多くの場合、コードクローンの存在は我々を土壇場で苦しめることが多いです。 担当者が逃げた、ソースコードを、夜遅くまで修正してリリースしたあとに、実は「コピペで作っているから別の所も全部なおしてテストしてね」とか言われて、作業をやり直すのは、とてもとても悲しいものです。 殆ど同じソースコードを間違い探しのように微妙に変更して、修正していくのは屈辱の極みです。 土壇場において、このような罰ゲームを避けるために、コピペの頻度というものは常時監視しておき、異常な頻度の場合はただちに是正すべきです。 ここでは、コピペの検出を行うツールについて説明します。 PMD-CPD PMDはJavaで実装されたJavaのソースコードの潜在的問題を検出するツールです。 http://pmd.sourcef
コマンドラインでの選択的インターフェイスについて考える - Qiita
# https://gist.github.com/mitukiii/4234173 import sys, commands from percol.command import SelectorCommand from percol.key import SPECIAL_KEYS from percol.finder import FinderMultiQueryMigemo, FinderMultiQueryRegex ## prompt # Case Insensitive / Match Method に応じてプロンプトに表示 def dynamic_prompt(): prompt = ur"" if percol.model.finder.__class__ == FinderMultiQueryMigemo: prompt += "[Migemo]" elif percol
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GitHub - google/budoux
なぜ多くの若いフリーランスは、C#やJavaのような優れた言語ではなく、Pythonのような信頼性が低い言語を使いたがるのでしょう？
GitHub - se2p/pynguin: The PYthoN General UnIt Test geNerator is a test-generation tool for Python
GNU Makeの使い方 / How to use GNU Make
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curlを捨ててhttpieを使おう - Qiita