[GitHub Actions]actions/cache＆pipenv＆pytestの組み合わせを正常動作するまで検証＆修正した記録 ActionsのWorkflow上でpipenvのインストールと時短目的のキャッシュにactions/cacheを利用していましたが、ログを見たところ全く想定した通りの動作になっていませんでした。正常な指定になっていなかった点や、訂正後の状態を合わせてまとめました。 はじめに GitHub ActionsのWorkflowにて、pipenvを使いつつcache化させて効率よく動かす、ということをされている方は多いと思われます。私自身、担当プロジェクトにて効率よく動かしている、と思っていました。一応キャッシュはしていたものの、キャッシュを無視して毎回インストールするフローになっていたのは不覚の極みでした。 正常にキャッシュされているかどうかの見極めと、pip

- 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

動機 近頃pipenv のインストールがかなり遅いので poetry を試してみました。 一通り使ってみてわかったことをまとめます。Pipenvを使っているのでそことの比較も。 パッケージ関連のコマンド(build, publish...)に関してや、細かい機能に関しては記述しないので、公式 Docを参考にしてください。 Poetryについて Poetryは、Pythonのパッケージ管理ツールです。Pipenvと同様、依存関係を解決しパッケージのインストール、アンインストールを行ってくれ、 poetry.lockファイルによって、他のユーザーも適切なバージョン、依存関係でパッケージをインストールすることが出来ます。 仮想環境を利用でき、パッケージングも可能です。 環境 CentOS 7.6.1810 pyenv 1.2.14-8-g0e7cfc3b poetry 1.0.2 Python

この記事は Python Advent Calendar 2019 の 19 日目の記事です。 🐍 あらすじ Python のパッケージ管理。特にここ数年で新しいツールが多く出たこともあり、一体何を使うべきなのか、少し調べただけでは分からないと思います。本記事では、新しめの管理ツールを独断と偏見で比較します。著者は Poetry 信者なのでバイアスが掛かっているので悪しからず。 本記事で書いていること Pipenv、Poetry、Pyflow の違いと使い方 本記事で書いていないこと Pyenv、Venv、Virtualenv などの既存ツールの説明 著者の環境は以下の通り。 Ubuntu 18.04 Python 3.8.0 Pipenv 2018.11.26 Poetry 1.0.0 Pyflow 0.2.1 特に Poetry と Pyflow は開発途中なので、本記事の内容と違う

@ITの記事Microsoft、Pythonの静的型チェック機能を提供する「VS Code」プラグイン「Pyright」を公開によると、mypyなどよりも5倍以上も高速な型チェッカのVisual Source Codeのプラグインが先週から公開されているそうです。 GitHubのリポジトリもあります。 Pyrightをpipenv環境で利用する場合には環境設定ファイルに指定しないと、サードパーティーのライブラリのimportに問題があると表示するようです。環境設定ファイルは、デフォルトではプロジェクトのルート・ディレクトリにあるpyrightconfig.jsonです。 設定にはpipenv --venvの出力結果が必要です。たとえばpipenv --venvの出力が/home/user1/.virtualenvs/test1-4AdBOHeoの場合には、以下の通りです。

砲撃する自走砲（PzH2000自走榴弾砲）。自走砲は戦車によく似ていますが、戦車ではありません。＊本編とは関係ありません。 こんにちは、エムスリー基盤開発チーム小本です。 Pythonのパッケージ管理周りでは、 「setup.pyでrequirements.txtを読み込むのが普通なんですよね？」 「pipenv があれば venv はオワコンなんですね？」 「pyenvは要らないんですよね！？」 「Pythonは歴史が古い分、Rubyなどに比べてカオス」 みたいな混乱をよく目にします。 実際、複数のツールがあって（一見）複雑です。また「なぜこうした状況にあるのか」がドキュメント化されているわけでもありません。 なので、私なりに整理してみることにしました。 ※「追伸」を追加しました。この記事では汎用プログラミング言語としてPythonを使うケース（Webアプリとか、CLIツールとか、ライブ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 以前Pythonのパッケージ周りのベストプラクティスを理解する（2019年現在）を書きました。 この記事では「基本的には pipenvを使えばOK」と書きましたが、意図的に無視していた部分があります。 Poetryです。 Poetryは調べてみたのですが、各種日本語の記事（は一部の英語記事）はざっと読んだ限りでは、Poetryはどうにも了解できないことが多かったからです。そして、現時点ではPoetryよりPipenvの方が知名度が高そうだし、Pipenv自体は十分実用的なので「pipenvを使えばOK」としました。 とは言え、来年にはP

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Dockerとpipenvを使った環境構築についての記事はいくつか読んだのですが、PIpfile.lockを更新する運用について書かれている記事が少ない(見つけられなかった)ため、書いておきます。 TL;DR Dockerfile内では pipenv install --system --ignore-pipfile --deploy を使う。 Pipfile.lockは更新用にコンテナを作って、その中で更新し docker cp でホスト側に戻す。 pipenv install は現状時間がかかるので軽く使ってみたいときは pip install で試す。 あくまで自分が考えついたプラクティスなので「もっといい方法があるよ」「ウチではこうしてるよ」という意見があれば是非コメントくださいmm 課題 Dockerとpipenvを使った最も一般的な環境構築はDockerfile内で ADD P

本日Dockerを使用していて、 ユーザーディレクトリをマウントしたまま夢の $ rm -rf / を試しに行いましたところ。 ユーザーディレクトリ以下がすべて消えたkimotonです。 これまでWSL + wsl-terminal + bashを使っていたのですが、そろそろモダンな環境への憧れが止まらなくなってしまいました。 ユーザーディレクトリ消したついでにここは環境を丸っと変えてしまおうと思ったわけです。 前提条件 WSLの有効化 Ubuntuのインストール は済んでいるものとします。 Hyperのダウンロード github.com ここからexeファイルがダウンロードできます。 インストールが済むと、C:\Users\{ユーザーディレクトリ}以下に.hyper.jsが作成されます。これがHyperの設定ファイルです。 Hyperの素晴らしいところは設定ファイルがこの1つで済むところ

概要 新しいも面白いも楽しいも正義なんだよ— いちたる (@_kimoton) December 18, 2018 ということで、やっていきましょうpipenv 前回の以下の記事ではPipenvのインストールとPython3.7.1環境の作成を行いました。 今回はもうちょっと真面目にPipenvを使ってみます。 www.kimoton.com 何のためのpipenv 一言でいえば、pipenvは、pip と virtualenv を統合するためのツールです。 加えて、requirements.txtではできなかった、最小限の依存関係の宣言と直前にテストした依存関係の組み合わせを区別して管理できます。 公式では「人間のための Python 開発ワークフロー」なんて言っちゃってます。 今までは pip → pythonのライブラリ管理 virtualenv → 仮想環境の管理 という住み分けだ

はじめに 今年は複数人でいっしょにPythonを使って開発を行う機会があったのですが，そのときに導入したPipenvがいい感じでしたので一通りの基本操作についてまとめてみようと思います．個人での開発でも有効だと思いますが，複数人で開発するときに便利かなと感じたところも多かったので，そういう視点も入れながらまとめてみました． ※個人的にチームでの開発でよかった内容にをつけています． Pipenvとは Pythonで開発するときに，プロジェクト毎のパッケージ管理や仮想環境の構築を簡単に自動で行ってくれるツールです．Node.jsのnpmなんかを使ったことがあればイメージがわきやすいと思います． パッケージのインストールならpip，仮想環境の構築ならvirtualenv（venv）を使えば対応できますが，pipenvはそれらをまとめてより簡単に扱えるようサポートしてくれます．またnpm-scri

目次 目次 python のパッケージ周りの進化（？） pipenv を一言でいうと すぐわかるpipenvの使い方。 pipenv についてはこれ読むとわかる。 requirements.txt venv （virtualenv） pyenv pipenvその２ pipenvを使ってみる。 pipenv 環境を作る pipenv インストール環境の初期化 venv 環境に入る venv 環境を使う２ パッケージのインストールとアンインストール 開発用パッケージのインストール npm run 的なアレ 手作業でpipenv は編集しなくていい。pipenv install プロジェクト内にvenv 環境を作りたいんだけど PIPENV_VENV_IN_PROJECTの注意（2019-08-21）追加 pipenv のシェル補完がしたい git clone した python プロジェクトを

はじめに 開発部の tasaki です。 6 月の記事（「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」）では setuptools, pip, venv を使ったパッケージングのフローについて考えました。 techblog.asahi-net.co.jp 今回はモダンな開発用ツールチェーンを持つ他の言語（具体的には JavaScript (Node.js), Go, Rust あたりを意識）と似たような開発フローを Python において構築するにはどうすればよいかということを考えていきます。 はじめに 対象バージョン 備考 TL;DR （結論） pip と virtualenv の統合 (Pipenv) 概要 使い方 インストール Pipenv プロジェクトの新規作成 setup.py との併用 静的な型の検査 (mypy) 概要 設定例 使い方 Lintin

この記事は Python その2 Advent Calendar 2018 - Qiita の1日目です。 responderとは GitHub - kennethreitz/responder: a familiar HTTP Service Framework for Python 2018年10月に公開された イケてるPython WebFramework です。 requestsやpipenvなどの開発者である Kenneth Reitz が(おそらく)今年のHacktoberfest 2018 - DigitalOcean 用に開発したものだと思われます。 GitHubのタグを見ると(Topic: hacktoberfest2018 · GitHub )、hacktoberfestで2位 今年10月に公開されたのに関わらず既にStarが2000以上付いており、かなり勢いがあります

はじめに 現在（2018-11-20）pipenvがPythonの仮想環境管理ツールとして公式推薦されていますが、SpacemacsのPython Layerはpipenvで行う仮想環境管理はまだ一部対応していないようです。なんとかSpacemacsのPython Layerとpipenvを一緒に使えるように設定できましたのでやり方を共有します。 前提条件 pipenvがインストールされています。 pipenvの使い方を覚えています。 まだ覚えていない方はこちらをご参照ください。 Spacemacsの基本、Layerの使い方を覚えています。 pipenvの使い方は変わらないです pipenvは通常の使い方で大丈夫です。 初期設定ですと仮想環境は~/.local/share/virtualenvs/の下に作成されますがそのままにしてください。 シンボリックリンクを作ります

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

最近、Pythonでコードを書く機会が増えてきました。 インデント強制 標準ライブラリで出来ることが多い Python3からは仮想環境であるvenvが標準で利用できる などの理由で主に使っています。 ただ、Webアプリケーションなどでライブラリが必要な場面に遭遇すると、easy_installやpipなどのツールを利用してパッケージを取得することがあります。 今回はこのパッケージマネージャについてです。 他言語のパッケージマネージャとの比較 メジャーな言語には、たいてい強力なパッケージ管理ツールがあります。 以下は有名ですね。 composer(PHP) RubyGems(Ruby) cpan(Perl) npm、yarn(JavaScript) Maven(Java) NuGet(C#) 依存関係の解決だけでなく、設定ファイルを書くことで開発・本番での場合分けや マルチプラットフォームで