ハイパーモダンPython ―信頼性の高いワークフローを構築するモダンテクニック

8章Noxによる自動化

Pythonプロジェクトを保守するには、タスクを数多くこなす必要があります。特に、コードの品質チェックは重要です。

• テストでコードの欠陥率を下げる（「6章　pytestによるテスト」）
• カバレッジでテストされていない箇所を特定する（「7章　Coverage.pyによるカバレッジ測定」）
• リンタでコードの改善点を見つけ出す（「9章　Ruffとpre-commitによるリント」）
• コードフォーマッタでコードを読みやすくする（「9章　Ruffとpre-commitによるリント」）
• 型チェッカでコードの型を検証する（「10章　安全性とインスペクションのための型アノテーション」）

他にもまだあります。

• パッケージを作成して配布する（「3章　Pythonパッケージ」）
• プロジェクトの依存関係を管理する（「4章　依存関係の管理」）
• デプロイ（「5章　Poetryによるプロジェクト管理」の例5-7）
• プロジェクトのドキュメントを生成する

タスクの自動化には利点があります。コーディングに集中している間、その背後をチェックツールが守ります。開発から本番までのプロセスの品質をツールが保証します。ヒューマンエラーを排除して各プロセスをコード化することで、他の人がレビューや改善をできるようにします。

タスクの自動化を行うと、タスクの各ステップを何度でも繰り返せて、かつ何度でも同じ結果を再現できます。また、そのタスクは開発者のローカルマシンとCIサーバでそれぞれ同じように実行されます。そして、異なるPythonバージョン、オペレーティングシステム、プラットフォームで実行されます。 ...