Python

アウトプット強化月間2本目は、MongoDBのちょっとした操作に関する備忘録です。業務ではDocumentDBを使っているのですが、基本的にMongoDBと扱いは同じなのでMongoDBで説明していきます（個人で使うには無料枠があるという理由もあり）。

MKDocsでビルドした静的ファイルを、FastAPI の StaticFiles を使ってサーバ起動時に同時に展開

Windows上でPipenvを使用し、Pythonバージョンを指定して仮想環境を作成しようとしたとき、Python Launcher管理下にある指定Pythonバージョンを見つけられず、エラー「Warning: Python ○○ was not found on your system…」が出る問題の対策を紹介します。

久しぶりの投稿です（n回目）。 最近、Pythonで環境を作るときにDockerで環境を作るようにしており、そこで利用している設定についてメモ代わりに書いておこうと思います。今まではPipenvの仮想環境だけで対応していたのですが、ホストマシンの影響を受けることが少なくなく、Dockerを使うようにしています。

以前投稿した記事「FastAPI×Streamlitでアプリ開発（Getリクエスト）」で、FastAPIとStreamlitを利用し、Pythonのみでバックエンドとフロントエンドを分離したアプリを作成しました。

PythonでAPIを作成するときに使われるFastAPIですが、やはりアプリにしたいというところで、フロントエンドの部分を作るのに困っていました。手っ取り早く画面を作るには、そこまでフロントエンドの技術を持っていないので…。そんな時、StreamlitというPythonで簡単にアプリが作れるフレームワークがあることを知りました。

タイトルの通り、FastAPIで自動生成されるOpenAPIドキュメント（Swagger）内で、Pydanticで定義したクラスをDependsしたクエリパラメータに対して、情報（説明文）をつける方法について紹介します。 ※途中で触れますが、今回の解決方法はその場しのぎ的で奇麗な形ではありません

タイトルの通り、GitHub Actionsでpytestを実行し、テストが失敗（Failed）したときの挙動について確認してみました。

タイトルの通り、GitHub Actionsを用いてPythonのテスト自動化に取り組んでみました。テストについては、もちろんpytestを利用するのですが、今回はpythonパッケージの依存関係をpipenvで管理している場合を想定します。練習なので、最低限動作するレベルの内容であり、ベストプラクティスというわけではないのでご注意ください。

大学4年からPythonを触りだしましたが、その時から一貫してAnacondaでPythonの環境を作成していました。しかし、脱AnacondaしてPipenvに乗り換えたので、簡単にまとめようかと思います。

【2021年9月18日追記】 本記事ではcondaを用いて仮想環境を作成し、その内部でpipを使ってライブラリをインストールしています。しかし、2021年途中以降で脱Anacondaをしましたので、こちらの方法がおすすめというわけでもありません。 こんばんは、4月から始まった会社の研修も、Zoomによるリモート研修になってしまい、一日中パソコンとにらめっこしているRakuichiです。