概要

ローカル環境を構築することには、それなりのコストを伴います。もちろんここで多少苦労したほうがよいという意見はすごく分かります。が、それで気持ちが削がれてしまうのももったいないと思う次第です。
そこで、Flask/Django/JupyterNotebook向けの Python開発環境構築を3コマンドで完了 させられるようなテンプレートを作成しました。(cdを除く)

前提条件

MacOSであること
gitおよびmakeコマンドが有効であること(デフォルトで有効なはず)

※condaがインストールされている場合は、pipとのバッティングが発生し中途で失敗する可能性があります。

ローカル構築イメージ

Dockerコンテナ上でアプリを動かすことになります。よく分かっていなくても、Dockerコンテナを使って開発していると言うことができます。

bind mountによってホストPCからコンテナへのディレクトリ提供を行っています。これにより、ホストPC側で編集したファイルの内容をコンテナ側で読み込むことを実現しています。
ホストPCからのアクセスについては、ポートフォワーディングを採用しています。プロジェクトによってコンテナ側の接続ポートは変更していますが、フォワードするホスト側のポートはすべて8000番に統一しました。

構築手順

1. テンプレートをダウンロード

git cloneによるダウンロード方法を記載します。

Terminal

git clone git@github.com:mintak21/local-py-dev-template.git

2. テンプレートを開発用ディレクトリへ展開

展開先ディレクトリを指定して、プロジェクトの展開を行います。
作成したプロジェクトに応じて、makeコマンドを使い分けます。

Terminal

cd local-py-dev-template
# jupyterプロジェクトを作成する場合
make create_jupyter_pj
# flaskプロジェクトを作成する場合
make create_flask_pj
# djangoプロジェクトを作成する場合
make create_django_pj

指定可能な引数

引数名	概要	省略時値
TARGET_DIR	展開先ディレクトリ(存在しない場合は作成)	~/workspace/project
DJANGO_PJ_NAME	djangoの場合に指定可能。Djangoテンプレートのプロジェクト名	mysite

引数を指定したコマンド例

Terminal

# １つ上の階層のflask_dirディレクトリにflaskプロジェクトを展開
make create_flask_pj TARGET_DIR=../flask_dir
# ~/workspaceディレクトリにdjangoプロジェクトを展開、djangoプロジェクト名はblogとする
make create_django_pj TARGET_DIR=~/workspace DJANGO_PJ_NAME=blog

3. コンテナ起動

2にて展開したディレクトリへ移動し、Dockerイメージ、コンテナを作成、起動を行います。

Terminal

cd ${TARGET_DIR}
make run

4. 接続

いずれのコンテナもホストPCの8000番ポートでのポートフォワーディングを行なっているので、以下にアクセスすることができれば接続ができ、記載している内容が表示されていれば設定完了です。

アクセス先：　http://localhost:8000/

プロジェクト	期待結果
Jupyter	Jupyterホーム画面で、`HelloPython.ipynb`ファイルが見えている
Flask	`Hello Flask!`と表示されている
Django	ロケットが出ている

5. コンテナ停止(Shutdown)

Foregroundで実行しているため、ターミナル上のプロセスを停止することでコンテナが停止します。

ターミナルでCtrl + C

おまけ. Visual-Studio-Codeセットアップ

ここまでで、起動と接続が出来たので、これ以降は開発を進めていくことになります。
開発エディタにはVimやpytorchなどもありますが、ここではVisual-Studio-Codeを用いて開発を進められるようにしています。
導入は１コマンドで完了します。

Terminal

make setup_vscode # local-py-dev-templateディレクトリで実行

設定概略

単にVisual-Studio-Codeをインストールするだけではなく、静的解析やpytestなどの設定、必要&有用な拡張機能の導入も同時に行うようにしています。

brew caskによるVisual-Studio-Codeのインストール
パッケージ導入(pip)

静的解析：flake8
import整列：isort
フォーマッタ：autopep8
typeチェック：mypy
テスト：pytest

拡張機能導入(code --install-extension)

Microsoft-Python : Python拡張ツール(必須)
Bracket Pair Colorizer : 対応するかぎかっこが色で見やすくなる
Whitespace+ : タブと空白を可視化
Docker : vscodeでDockerが扱える
vscode-icons : アイコンを見やすくする
autoDocString : DocString作成補助

Others

ローカル側もpipenvなどの仮想環境を利用すべきかもしれませんが、自分の知るpythonicな諸先輩方はピュアPythonを使っていることが多かったため、これに倣い仮想環境は導入していません。

Reference

Githubリポジトリ