【Rye + uv + Ruff】Docker で VS Code の Dev Container 上に快適な Python 環境を構築する
0. はじめに 株式会社ディー・エヌ・エーに入社し，MLOps エンジニアをやっている @a5chin です． 本記事では，図 1 の様に VS Code の Dev Container 上に爆速で快適な Python 環境を構築することを目指します． 図 1: Dev Container 上で開発をすると Ruff による自動フォーマット[1]と pre-commit が走る 本記事の内容は全て上記リポジトリで簡単に試すことができるので，ぜひ clone して試して頂けたらと思います↑ Dockerfile 内で，Rye, uv, そして Ruff をインストールする手順を記述することで開発環境を標準化し，異なる環境間での一貫性を担保することができます． 0.1. 事前準備 本記事で作成したリポジトリを動かすためには，Docker Desktop と VS Code のダウンロード，VS
Pythonで開発するならKiteを導入して爆速開発 - Qiita
Kiteとは？ Kite integrates with your IDE and uses machine learning to give you useful code completions for Python. AIがPythonのコード補完やってくれる便利なツール。ドキュメントもすぐ見れる。 Atom、VSCode、Vim、NeoViｍ、PyCharmなど主要なエディタ・IDEで簡単に導入ができる。 導入手順 1. 公式サイトからアプリをダウンロードしてインストール 2. Kiteアプリを立ち上げてアカウントを登録する 3. 設定から使ってるエディタ・IDEに対応したものをインストール 実際の動作 Vim(MacVim) + Kiteでやってみました。Kite以外に他のPython用のVimプラグインは入れてないです。 Register as a new user and u
Pythonのパッケージングのベストプラクティスについて考える2018 - 朝日ネット 技術者ブログ
はじめに 開発部の tasaki です。Python 3.7 のリリースが今月末に行われるということで、あらためて 2018 年現在の Python のパッケージ構成におけるベストプラクティスについて検討してみたいと思います。 対象読者 この記事は、 書き捨ての Python スクリプトなら書けるが、ちゃんとしたパッケージの作り方がよく分からない 公式リファレンスのモジュールの章を読んだが、結局具体的にどういう構成にすればよいのか分からない setuptools.setup 関数の大量の引数のどれを使えばよいのか分からない というような人を対象としています。 対象バージョン 処理系とツールチェーンのバージョンは、 Python 3.4 （2014/03/16 リリース）以降 pip 8.1.2 以降 setuptools 19.2 以降 を対象とします。 EPEL の python34,
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