オープンソースのPython開発環境 - TechRepublic

著者：Avi Chawla – データサイエンスの問題に直感的にアプローチし、解説することに強い情熱を注いでいます。Aviは、学術界と産業界の両方で、データサイエンスと機械学習の分野で6年以上のキャリアを積んでいます。

Python 開発にはさまざまな段階と、それらを管理するための同様に多くのツールが含まれます。

• 依存関係については、pip、Conda、Poetry などのツールが役立ちます。
• プロファイリングにはpsutilとScaleneが人気がありましたが、新たにリリースされたPerforatorは、パフォーマンスに影響を与えることなくCPUプロファイルを収集できる、より信頼性の高い本番環境対応の継続的なプロファイリングアプリを提供します。

このような人気のあるツールをいくつか次の図にまとめました。

目的は、開発者が Python 開発のさまざまな側面で使用できる重要なツールの構造化された概要を提供することです。

各カテゴリとそのトップツールを詳しく見てみましょう。

1. 依存関係とパッケージマネージャー

Python パッケージのインストールと依存関係を管理します。

• pip – ライブラリのインストールと管理に使用される、Python のデフォルトのパッケージ マネージャー。
• Conda – 複数のプログラミング言語をサポートするパッケージ、依存関係、および環境マネージャー。
• Poetry – パッケージの管理と公開を簡素化する依存関係管理ツール。

2. 監視とプロファイリング

パフォーマンスを最適化および分析します。

• psutil – リソースの使用状況を監視するためのシステムおよびプロセス ユーティリティを提供します。
• Perforator – 大規模データセンター向けに設計されたクラスター全体の継続的なプロファイリング ツール。
• Scalene – CPU、メモリ、GPU の使用状況を調べる高性能 Python プロファイラー。

3. 仮想環境

プロジェクトの分離を確保し、依存関係を効率的に管理します。

• pyenv – システム上の複数の Python バージョンを管理するのに役立ちます。
• virtualenv – 依存関係を効率的に管理するために、分離された Python 環境を作成します。
• pipenv – 依存関係の管理を改善するために、pip と virtualenv を組み合わせます。

4. リンターとスタイルチェッカー

コーディング標準を強制し、コードの品質を維持します。

• Pylint – エラーをチェックし、コーディング標準を適用します。
• Ruff – 高速な Python リンターおよびフォーマッタ。
• Flake8 – さまざまな linting ツールを 1 つのフレームワークに統合します。

5. 型チェッカー

Python コードベースでの型の正確性を確認します。

• mypy – Python の静的型チェッカー。
• Pyright – Microsoft が開発した高速型チェッカー。
• Typeguard – Python のランタイム型チェッカー。

6. ログ記録

アプリケーションの動作を監視し、問題を追跡します。

• リッチ – フォーマット、表、進行状況バーを備えた美しいコンソール出力を提供します。
• Loguru – Python 用の最新のログ記録フレームワーク。
• tqdm – ループ用のシンプルで高速なプログレスバー。

7. テスト

ソフトウェアの信頼性のテストを自動化します。

• pytest – Python で広く使用されているテスト フレームワーク。
• hypothesis – プロパティベースのテストライブラリ。
• Robot Framework – キーワード駆動型テスト フレームワーク。

8. デバッグ

コード内の問題を特定して修正します。

• PDB – 組み込みの Python デバッガー。
• Icecream – 変数と式を出力するデバッグ ツール。
• PySnooper – 関数実行の詳細を記録する軽量デバッグ ユーティリティ。

9. コードリファクタリング

コードを効率的に改善および再構築します。

• Jedi – Python 用の自動補完および静的解析ライブラリ。
• Sourcery – AI を活用したコード リファクタリング ツール。
• Vulture – Python プロジェクト内の未使用のコードを見つけます。

10. コードセキュリティ

セキュリティの脆弱性を検出し、軽減します。

• Bandit – Python コードの脆弱性を識別するためのセキュリティ リンター。
• 安全性 - Python 依存関係のセキュリティ脆弱性をチェックします。
• Detect-Secrets – ハードコードされた秘密のコードをスキャンします。

これらのツールは Python 開発者にとって非常に貴重であり、仮想環境や依存関係の管理からデバッグ、ログ記録、セキュリティまであらゆることに役立ちます。

これらをワークフローに組み込むことで、開発エクスペリエンスとコード品質が大幅に向上します。

次はあなたの番です: このランドスケープからどのツールを定期的に使用しますか?

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