| 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：
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
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
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
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
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
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
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
mkdir my-project && cd my-project
uv init
2. 依存関係のインストール
uv sync --frozen
uv sync --frozen
3. 開発ツールの実行
uv run ruff check .
uv run ruff format .
uv run mypy src/
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
📖 次のステップ
- 初めての方: プロジェクト構造から始めてください
- FastAPI開発: FastAPI + FastMCPガイドを参照
- テスト作成: テスト戦略でpytest設定を確認
- ツール設定: 開発ツールでuv/ruff/mypy設定
- Docker化: Docker構成でマルチステージビルド
- 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。
