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こんにちは．今回は，uv, ruff, devcontainer, Claude Code, Cursorなどのモダンなツールを使ったPythonの開発環境テンプレートを作成したので，その内容を紹介します． テンプレートは以下のリポジトリで公開しています． テンプレートの特徴・構成 本テンプレートは，シンプルで自由度の高いテンプレートを目指すため，あまり多くのツールを導入しないように心がけています．多くのツールを導入すると，学習コストも高くなるためです． uv: Rust製の高速なPythonの仮想環境・パッケージ管理ツール ruff: Rust製の高速なFormatter, Linter pytest: テストフレームワーク pre-commit: コミット前のFormat, Lintによるコード品質の担保 devcontainer: 統一された開発環境の提供 Docker, Docke
はじめに データソリューション事業部の宮澤です。 近年、多くの企業においてDXの推進とともにデータ活用が進んでいます。それに伴って機械学習モデルもPoCからさらに進んで、システムに組み込んで実運用へと進むケースが増えているように感じます。このことを踏まえると、これから必要になるのはデータを分析して示唆を得るスキルはもちろんですが、それに加えて機械学習モデルを社会実装するエンジニアリングスキルがより求められるのではないかと考えます。ここではそのスキルを「AIエンジニアリングスキル」と呼び、本シリーズの記事はデータサイエンティストがこのスキルを身につけるための学習過程をアウトプットしたものと位置付けます。したがって本記事の対象読者は「これからAIエンジニアリングスキルを身につけたい技術者」とします。 今回は「Pythonによる開発の基礎（プロジェクト管理・コード品質）」と題して、Pythonを
はじめに ども！前回「DevContainer と uv で構築する爆速 Python 開発環境」という記事を書いた龍ちゃんです。 この記事を社内で報告したところ、上司から「リンターとフォーマッターは何を使っているの？」という質問をいただきました。確かに、せっかくパッケージマネージャーに uv を採用しているなら、同じ Astral 社が開発している Ruff で統一した方が良いですよね！ ということで今回は、uv + Ruff で統一した Python 開発環境を構築してみました。さらに、ベースイメージも見直すことで、イメージサイズを 83%削減（1.63GB → 273MB）することに成功しています。 Streamlit を使ったデータ分析アプリをサンプルとして作成していますが、もちろん Streamlit 以外のプロジェクトでも利用可能です。リポジトリは公開しているので、必要な方はク
TL;DR Pythonの型チェッカーを一人で作っていたらそれが仕事になりました。 私は（大学院生として物理学を専攻する傍ら）以前よりプログラミング言語やその周辺ツールのデザイン・実装に興味があり、趣味で開発したプロジェクトをOSSで公開するなどしていました。 ErgはPython APIと互換性を持つトランスパイル型の静的型付け言語で、pylyzerはこれの型検査器を流用したPython向け型チェッカーです。 ありがたいことに両方とも結構反響を受けて、公開から数年経っても未だにissueなど報告をいただいております。これはもう少し大きな話にできるのではないかと考え、Ergの開発の方で2023年度の未踏IT人材発掘・育成事業に応募し、運よく採択され、スーパークリエータにまで認定していただきました。 これだけでもかなりの僥倖ですが、それだけではなく、今年の3月からcontract softw
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
福田（@JunyaFff）です。今月の「Python Monthly Topics」は、最近私が個人的に気になっている静的コード解析ツールRuffについて紹介します。 どんなプログラミング言語でも、静的コード解析ツール（リンター）やフォーマッターは非常に便利です。Pythonでコードを書く場合、皆さんはどんなツールを使っているでしょうか？Flake8やBlack、isortなどが人気で、世界中で多くのPythonエンジニアに利用されています。 Ruffは2022年8月にリリースされた比較的新しい、Pythonのリンター兼フォーマッターです。Ruffはリリースからまだ半年足らずしか経っておりませんが、多くの著名なライブラリで採用[1]され、毎日のようにアップデートされています。2023年3月時点でのRuffの使い方、そしてこれからの発展について、本記事で紹介します。 Ruffとは？ ここでは
はじめに この記事はサイバーエージェント26卒内定者 Advent Calendar 3日目の記事です。 昨今の生成AIブームも相まって、Pythonの需要はますます高まっています[1]。 幸いなことに、uv・Ruff・ty といった高速で便利なRust製ツールが充実してきたおかげで、Pythonの開発環境構築は以前よりも格段に容易になりました。 ここ数年はツールの進化が激しく、自分自身も試行錯誤を繰り返してきましたが、最近ようやく構成が安定してきました。 この記事では、自分が現在使っている Python開発環境の概要 や、その他のTipsをご紹介します。 詳細な使い方については、各ツールの公式ドキュメントを参照してください。 ディレクトリ構成 以下のようなsrc-layoutで作成したPythonプロジェクトを想定しています。 uvのコミュニティでsrc-layoutが推奨されている・開
こんにちは。ウォンテッドリーでデータサイエンティストとして働いている市村（@chimuichimu1）です。この記事は Wantedly Advent Calendar 2024 の22日目の記事です。 私は普段業務で推薦システムの開発に携わっており、プロダクトを継続的かつ効率的に改善していくため、コードの内部品質が重要だと感じています。内部品質が保たれていないコードベースでは、機能追加や改善のスピードが落ちるだけでなく、バグの温床にもなります。 こうした内部品質を担保する１つの手段として、静的解析ツールの利用が考えられます。この記事では近年注目されている Python の静的解析ツールの Ruff について紹介したうえで、特にその高速性に焦点を当て、それがどう実現されているかについて深堀りしたいと思います。 Ruff とはRuff は Python 用の静的解析ツールであり、ソースコード
Pythonユーザーが集まり、PythonやPythonに関連するソフトウェアについて情報交換が行われるカンファレンス「PyCon JP」。今年度は「あつまれPythonのピース」をテーマに、広島国際会議場（広島市）で、9月26日（金）〜28日（日）に開催されます。今回はPyCon JP 2025直前企画として、Pythonの技術記事を、主催メンバーが2回にわたってお送りします。まずは初めの一歩として、「2025年版 Python三種の神器」と言っても過言ではないuv、Ruff、Visual Studio Codeを用いた環境構築に挑戦します。快適にPythonを書く「コツ」を体験しましょう！ はじめに プログラミング言語であるPythonは、シンプルで読みやすい文法を持ち、初心者からプロフェッショナルまで幅広い層に支持されています。また、データサイエンスや機械学習、Web開発など多岐にわ
Docs | Playground An extremely fast Python linter and code formatter, written in Rust. Linting the CPython codebase from scratch. ⚡️ 10-100x faster than existing linters (like Flake8) and formatters (like Black) 🐍 Installable via pip 🛠️ pyproject.toml support 🤝 Python 3.13 compatibility ⚖️ Drop-in parity with Flake8, isort, and Black 📦 Built-in caching, to avoid re-analyzing unchanged files 🔧
記事の趣旨 今回は、Astral社のツールを使ったモダンな環境でdiscord botを作っていこうという趣旨の記事です。 ただ、メッセージを送るbotだと単純すぎるのでModalやViewを使ったより実践的なBotを作っていきます。 対象読者 一応、Python の書き方がわかれば読めるくらいの難易度ですがデコレーターや非同期処理はちょっと難しいかもしれないです。 Astral社とは Astral社は、uvやruff、tyなど次世代のPythonツールを作っている会社です。 この会社が作っているツールのおかげで、Pythonの開発体験がかなり良くなっています。今回のbot開発を通して、それを感じてもらえたら幸いです uvとは pythonのパッケージマネージャーで、Rustで書かれています。 10-100x faster than pip と公式で書いてある通り、爆速です。 まずはuvの
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要約: Flake8 + Black + isort はもうすべて Ruff だけで置き換えられる。 PythonのLinterとして、すでに Ruff を使われている方も多いと思います。Ruffは Rust で実装された高速なPython用Linterで、従来よく使われていた Flake8 に比べて数十倍短い時間で処理が終わるほか、Flake8の主要なプラグインの代替も初めから搭載されています（Lintルール一覧）。 その成功が約束されている（？）ためか、Ruff の知名度がまだ低いころから GitHub Actions公式のPythonチュートリアルは早々に Flake8 を Ruff に置き換えていました。 そして、2023年10月末にリリースされた v0.1.2 あたりから、ついにLintだけでなく、コードフォーマット（コード整形）の機能も正式に搭載されました。公式のブログ記事はこ
As a reminder: Ruff is an extremely fast Python linter, written in Rust. Ruff can be used to replace Flake8 (plus dozens of plugins), isort, pydocstyle, pyupgrade, and more, all while executing tens or hundreds of times faster than any individual tool. Ruff is used in production by tens of thousands of open source projects and major enterprises. In the last year, we've been working to expand Ruff'
Python開発者向けツールRuff/uvの開発チーム（Astral inc.）がPython向けの型チェッカーを新規開発しているので紹介いたします。この型チェッカーはコードネーム"Red-knot"と呼ばれており、まだリリース前ですが将来的にはRuffに組み込まれる予定であるようです。以下ではこのプロジェクトの概略を説明したいと思います。 特徴 既存の型チェッカー(e.g. mypy, pyright)の不満点である遅さを改善すべく、徹底的にパフォーマンスに気を配った設計となっています。pyrightもそこまで遅くはないのですが、さらに高速であることを目指すようです。 Red-knotはRuffと同様Rustを用いて実装されています。Ruffが使っている諸々のデータ構造を共有しているため、フォーマット、lint、静的解析が一気通貫で行えるようになります。JavaScriptツールチェイン
はじめに Pythonの開発環境をどう構築するかというのは皆さん悩んでいるのではないかと思います。 私もずっと悩んでいました。悩んでいたというより毎回試行錯誤しながら、それぞれのツールを試していました。 本当に多くの選択肢があり、どれを選べば良いのか難しい状態になっていると感じています。 私が使用してきた範囲だけでも下記のような選択肢がありました。 Pythonのバージョン管理: pyenv、asdf、mise パッケージ管理: pyenv、poetry、rye、uv フォーマッター: black + isort、Ruff 型チェック: 使わない、mypy リンター: pylint、flake8、Ruff タスクランナー: Makefile, taskipy、poethepoet、Task そんな中で、個人的にようやくこれだ！と思える組み合わせにたどり着くことができました。 この記事では、
RuffでPythonコードをLint・Format 会社で、同僚にPythonコードのLint（コードの静的解析）、Format（コード整形）にRuffが便利と教えてもらいました。 Pythonに関しては、ずっとLintにはFlake8を使って、VS Codeの拡張機能への組み込みとGitHub ActionsでPull Requestに対しての自動チェックを実施していました（詳細は、こちらの記事を参照ください）。 Ruffに関しては、Flake8からの乗り換えコストもあるので、わざわざ新たに覚えて使う必要はないかと思っていたのですが、調べて少し使ってみるとRuffに色々とメリットがあって、実際に使ってみて便利なことが体感できました。なので「新しいプロジェクトに関してはRuffを使っていくのがオススメ」とあっさり考えが変わりました。 ただ、Ruffを使う上で、プロジェクトで最初に私含めた
Ruff Docs | Playground An extremely fast Python linter and code formatter, written in Rust. Linting the CPython codebase from scratch. ⚡️ 10-100x faster than existing linters (like Flake8) and formatters (like Black) 🐍 Installable via pip 🛠️ pyproject.toml support 🤝 Python 3.13 compatibility ⚖️ Drop-in parity with Flake8, isort, and Black 📦 Built-in caching, to avoid re-analyzing unchanged fil
こんにちは、カケハシで Musubi 開発チームのバックエンドエンジニアをしている関です。 Musubi 開発では、 Python の Linter と Formatter に Flake8、isort、Black を使用しておりました。しかし Rust で書かれた Ruff という高性能なツールが出たということで、置き換えてみたら爆速になった（15倍以上速くなった）ので、Ruff について記事を書かせていただきます。 今回は Ruff を導入した経緯や実運用に至るまでの工程を紹介したいと思いますので、最後まで読んでいただけると嬉しいです。 Ruffとは Ruff は、2022年8月にリリースされた Rust 言語で書かれた Python の Linter 兼 Formatter です。数多くのフレームワークやライブラリで採用1されています。 Python での開発には複数のツールチェーン
概要 最近、Pythonの静的コード解析ツールであるRuffの話題を目にするので、社内ツールにRuffを適用してみました。 その際にハマったことや、おすすめの設定/手順について記載します。 動作環境 ruff v0.255.0 Ruffとは？ 以下の記事が参考になります。 社内ツールにRuffを導入 社内ツールにRuffを導入しました。 Ruffを導入する前の状態 Ruffを導入する前は、以下のツールを利用していました。 フォーマッター black（ベースとあるフォーマッター） isort（import文のソート） autoflake（unused importを削除するため） リンター mypy（型チェック） flake8（簡易的な静的解析） pylint（詳しい静的解析） Ruffを導入した後の状態 Ruffを導入した後の設定ファイルです。 導入後のコミット（いろんな修正が混ざっていま
はじめに・概要 株式会社 Penetrator で業務委託でエンジニアをしている米谷(@yoneya_fastapi)です。 Penetrator では、衛星データを活用して不動産情報の自動取得を可能にするアプリ「WHERE（ウェアー）」を開発、提供しており、バックエンドの開発には Python(フレームワーク: FastAPI) を採用しています。 Python のプロジェクト管理は poetry, pyenv など複数のツールを組み合わせる必要があり煩雑な状況でしたが、uv の登場によりオールインワンで管理することが可能になりました。 また Linter、Formatter についても black, flake8, isort など複数のライブラリを組み合わせて使用することが一般的でしたが、すべてをオールインワン統合した Ruff で全てを管理できるようになりました。 これらは Rus
Time in milliseconds to lint and format popular repositories. Lower is better. A hand-written parser also opens the door to future optimizations and improvements, especially in error recovery. Read on for discussion of the major changes, or take a look at the changelog. A hand-written parser # Parsers form the foundational layer of any static analysis tool, transforming raw source code into Abstra
TL;DR: I’ve started a company, Astral, to continue building high-performance developer tools for the Python ecosystem — to keep building Ruff, and to build more Ruff-like things. We’ve raised $4m in seed funding led by Accel, with participation from Caffeinated Capital, Guillermo Rauch (Vercel), Solomon Hykes (Docker), David Cramer (Sentry), and others. I built Ruff to test a theory: that Python t
2025年度 人工知能応用特論Ⅰ： 機械学習・データサイエンスのための プログラミング 第6回: 読みやすいPythonコードの書き方 東京農工大学大学院先進学際科学府 山田宏樹 1 スケジュール 第1回：Gitの基礎 第2回：Git・GitHubの実践 第3回：Pythonの環境構築 第4回：Dev Containerによる開発環境の構築 第5回：Visual Studio Code (VS Code) を活用した開発 第6回：読みやすいPythonコードの書き方 第7回：pytestを使ったテスト駆動開発 第8回：機械学習のプロジェクトにおける実験管理 スケジュールはあくまで暫定的なものです 2 今回の授業の目標 Pythonコードの可読性を担保する方法を学ぶ プログラミングにおいてコードの可読性を担保するのは非常に重要です．「自分し かコードを読まないから適当でいいや」などと思っては
CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
Ruffはrust製の高速なPython用Linterです。 README上部に記載の通り既存のPython Linterに比べてはるかに高速であると謳っています。 PylintやFlake8, banditなどのlinterは拡張機能を入れなくてもVSCodeのsettings.jsonに記述すれば使用できるようになります。 訂正: Pylintなども拡張機能を入れる必要があるように変更になりました。 RuffをVSCodeと統合するには公式のVSCode拡張をインストールします。 またlint指摘だけではなく実行時に"--fix"オプションが指定されるとコードの自動修正まで行ってくれます。 lint指摘のハイライト 拡張機能を入れるだけでコード上のlint指摘箇所をハイライトしてくれます。 pythonコードを開くとruff check --no-fixコマンドが走りlintを実行して
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は Zen Study プログラミングコース Advent Calendar 2024 の 4 日目の記事の予定でした。大遅刻ごめんなさい！ Python & VSCode & Notebook 環境を uv + Ruff を利用した上でいい感じに整える！ この記事では VSCode 上で Jupyter Notebook 環境を整えることを目指します！ ただ、解説込みの実践形式になっていて、手順を忘れたときの簡単に参照したい用途に向かなそうなので、後日手順のみ純粋に切り出した記事も出そうと思います。 要旨 この記事は以下の三段
はじめに データアナリティクス事業本部のkobayashiです。 Pythonコードでコード品質を上げるためはソースコードを整形するformatterのBlack、import文をソートするisort、ソースコードを解析してくれるLinterのflake8が定番の静的解析ツールかと思います。新規にPythonプロジェクトを始めるに当たりblack+isort+falke8と同等の機能を持つRuffを導入してみたのでその内容をまとめます。 astral-sh/ruff: An extremely fast Python linter and code formatter, written in Rust. Ruffとは Ruffとは、2022年にリリースされた比較的新しい静的解析ツールで、Rustで書かれています。同等の機能を持つ他のツールよりも高速に動作することが特徴です。さらに、一つのツ
Rules Ruff supports over 800 lint rules, many of which are inspired by popular tools like Flake8, isort, pyupgrade, and others. Regardless of the rule's origin, Ruff re-implements every rule in Rust as a first-party feature. By default, Ruff enables Flake8's F rules, along with a subset of the E rules, omitting any stylistic rules that overlap with the use of a formatter, like ruff format or Black
TL;DR: The Ruff formatter is an extremely fast Python formatter, written in Rust. It’s over 30x faster than Black and 100x faster than YAPF, formatting large-scale Python projects in milliseconds — all while achieving >99.9% Black compatibility. A little over a year ago, I made the first commit to Ruff, an extremely fast Python linter, written in Rust. Since then, Ruff has grown to millions of dow
May 2, 2023 This article was contributed by Koen Vervloesem Linters are tools that analyze a program's source code to detect various problems such as syntax errors, programming mistakes, style violations, and more. They are important for maintaining code quality and readability in a project, as well as for catching bugs early in the development cycle. Last year, a new Python linter appeared: Ruff.
概要 Python の Linter、Formatter は今まで black, flake8, isort など複数のライブラリを組み合わせて使用することが一般的でしたが、すべてをオールインワン統合した Ruff の登場により、状況が一変しました。 Ruff は Rust 製の高速な Linter、Formatter で、Python のコードをチェックする際には、もう Ruff 一択と言っても過言ではありません。 本記事では、基本的な Ruff の導入方法(pre-commit を使用)と、VSCODE での設定方法を紹介します。 リポジトリ 本記事の説明に使用しているサンプルの実装は、以下のリポジトリです。 想定読者 Python や Git の基本的な使い方を理解している方を想定しているため、基本的な用語説明は省略しています。 環境 エンジニアの利用率の高い macOS を前提とし
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