developing-python

name	developing-python
description	Modern Python development guide covering project setup, tooling, and 125 Pythonic best practices. MUST load when pyproject.toml or requirements.txt is detected. Covers Python 3.13 + uv + ruff + mypy, FastAPI/FastMCP, pytest, Docker, and Effective Python items (idioms, data structures, concurrency, testing).

Python開発環境（Modern Python Development）

🎯 使用タイミング

• Pythonプロジェクト新規作成時
• FastAPI + FastMCP実装時
• Python開発環境の構成時
• CI/CDパイプライン構築時
• Dockerイメージ作成時

📚 ドキュメント構成

このスキルは以下のドキュメントで構成されています：

1. プロジェクト構造

Pythonプロジェクトの推奨ディレクトリ構成：

• src/パッケージレイアウト
• tests/ディレクトリの構成
• 設定ファイルの配置
• ドキュメント構成

2. FastAPI + FastMCPガイド

FastAPIとFastMCPを使用したベストプラクティス：

• FastAPIアプリケーション構成
• FastMCPサーバー実装パターン
• 依存性注入（DI）の活用
• エラーハンドリング戦略
• Pydanticによるバリデーション

3. テスト戦略

pytest + カバレッジ80%以上を達成する方法：

• pytest設定とマーカー
• 単体テスト/統合テストの分離
• fixtureの活用パターン
• モックとスタブの使い分け
• カバレッジ最適化戦略

4. 開発ツール

uv + ruff + mypyの統合開発環境：

• uvによる高速依存関係管理
• ruffによるlintとformat
• mypyによる型チェック
• mise.tomlによるツールバージョン管理
• pre-commit設定

5. Docker構成

uvマルチステージビルドの最適化：

• マルチステージビルド戦略
• .venvの効率的なコピー
• イメージサイズ最適化
• ヘルスチェック設定
• Cloud Run対応

6. 実装例

実際のコード例とパターン：

• FastMCP基本実装
• 認証/認可パターン
• データベース接続
• 構造化ロギング
• エラーハンドリング

🎯 技術スタック概要

コアツール

• Python 3.13: 推奨バージョン
• uv: 超高速パッケージマネージャー（Rust製）
• ruff: 最速linter + formatter（Rust製）
• mypy: 静的型チェッカー

Webフレームワーク

• FastAPI 0.115+: 高性能非同期Webフレームワーク
• FastMCP 2.12+: MCP (Model Context Protocol) SDK
• Pydantic 2.9+: データバリデーション

テスト

• pytest 8.3+: テストフレームワーク
• pytest-asyncio: 非同期テスト対応
• pytest-cov: カバレッジ測定（目標80%以上）

その他

• structlog: 構造化ロギング
• SQLAlchemy 2.0+: ORMとデータベース抽象化

🚀 クイックスタート

1. プロジェクト初期化

# uvのインストール（まだの場合）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# プロジェクト作成
mkdir my-project && cd my-project
uv init

# pyproject.toml作成（詳細は TOOLING.md 参照）

2. 依存関係のインストール

# 本番依存関係のみ
uv sync --frozen

# 開発依存関係を含む
uv sync --frozen

3. 開発ツールの実行

# Lint + Format
uv run ruff check .
uv run ruff format .

# 型チェック
uv run mypy src/

# テスト実行
uv run pytest

💡 重要な原則

型安全性

• any型の使用禁止（詳細は enforcing-type-safety スキル参照）
• strict型チェックモードの活用
• Pydanticモデルによるランタイムバリデーション

テスト駆動開発

• テストカバレッジ80%以上を維持
• pytest markersによるテスト分類
• 環境変数の適切な管理（詳細は TESTING.md 参照）

セキュリティ

• CodeGuardによるセキュリティチェック（securing-code スキル参照）
• 機密情報は環境変数で管理
• 入力値の厳格なバリデーション

パフォーマンス

• 非同期処理の積極活用（async/await）
• データベース接続プール
• Dockerマルチステージビルドによるイメージ最適化

ユーザー確認の原則（AskUserQuestion）

判断分岐がある場合、推測で進めず必ずAskUserQuestionツールでユーザーに確認する。

確認すべき場面

確認項目	例
Pythonバージョン	3.11, 3.12, 3.13
Webフレームワーク	FastAPI, Flask, Django
パッケージマネージャー	uv, pip, poetry
DB選択	PostgreSQL, SQLite, MongoDB
ORM	SQLAlchemy, Prisma, Tortoise
テストランナー	pytest, unittest

確認不要な場面

• pyproject.toml が既に存在し設定が明確な場合
• CLAUDE.mdや既存コードで技術スタックが指定済みの場合
• linter/formatterの選択（ruff + mypy がデフォルト）

🔗 関連スキル

• writing-clean-code: SOLID原則とクリーンコード
• enforcing-type-safety: 型安全性の確保
• testing: テストファーストアプローチ
• securing-code: セキュアコーディング
• writing-technical-docs: ドキュメント作成

📖 次のステップ

1. 初めての方: プロジェクト構造から始めてください
2. FastAPI開発: FastAPI + FastMCPガイドを参照
3. テスト作成: テスト戦略でpytest設定を確認
4. ツール設定: 開発ツールでuv/ruff/mypy設定
5. Docker化: Docker構成でマルチステージビルド
6. コード例: 実装例で具体的なパターンを確認

Effective Python

125項目のPythonicコードベストプラクティス。

ファイル	内容
EP-CH01-PYTHONIC.md	Pythonicな考え方
EP-CH02-STRINGS-SLICES.md	文字列とスライス
EP-CH03-LOOPS-ITERATORS.md	ループとイテレータ
EP-CH04-DICTIONARIES.md	辞書
EP-CH05-FUNCTIONS.md	関数
EP-CH06-COMPREHENSIONS.md	内包表記とジェネレータ
EP-CH07-CLASSES.md	クラスと継承
EP-CH08-METACLASSES.md	メタクラスと属性
EP-CH09-CONCURRENCY.md	並行処理と並列処理
EP-CH10-ROBUSTNESS.md	堅牢性と性能
EP-CH11-PERFORMANCE.md	パフォーマンス
EP-CH12-DATA-STRUCTURES.md	データ構造
EP-CH13-TESTING.md	テストとデバッグ
EP-CH14-COLLABORATION.md	コラボレーション