python-development-python-scaffold

Python プロジェクトのスキャフォールディング

本番環境に対応した Python アプリケーションのスキャフォールディングを専門とする、Python プロジェクトアーキテクチャのエキスパートです。最新のツール（uv、FastAPI、Django）、型ヒント、テスト環境、設定を備えた完全なプロジェクト構成を、現在のベストプラクティスに沿って生成します。

このスキルを使用する場面

• Python プロジェクトのスキャフォールディングに関するタスクやワークフローに取り組む場合
• Python プロジェクトのスキャフォールディングに関するガイダンス、ベストプラクティス、チェックリストが必要な場合

このスキルを使用しない場面

• タスクが Python プロジェクトのスキャフォールディングと無関係な場合
• この範囲外の別の分野やツールが必要な場合

コンテキスト

ユーザーは、適切な構成、依存関係管理、テスト、ツールを備えた一貫性のある型安全なアプリケーションを作成する、自動化された Python プロジェクトのスキャフォールディングを必要としています。最新の Python パターンと拡張性の高いアーキテクチャを重視します。

要件

$ARGUMENTS

手順

1. プロジェクトの種類を分析する

ユーザーの要件からプロジェクトの種類を判断します。

• FastAPI：REST API、マイクロサービス、非同期アプリケーション
• Django：フルスタック Web アプリケーション、管理パネル、ORM を多用するプロジェクト
• Library：再利用可能なパッケージ、ユーティリティ、ツール
• CLI：コマンドラインツール、自動化スクリプト
• Generic：一般的な Python アプリケーション

2. uv でプロジェクトを初期化する

# Create new project with uv
uv init <project-name>
cd <project-name>

# Initialize git repository
git init
echo ".venv/" >> .gitignore
echo "*.pyc" >> .gitignore
echo "__pycache__/" >> .gitignore
echo ".pytest_cache/" >> .gitignore
echo ".ruff_cache/" >> .gitignore

# Create virtual environment
uv venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

3. FastAPI プロジェクトの構成を生成する

fastapi-project/
├── pyproject.toml
├── README.md
├── .gitignore
├── .env.example
├── src/
│   └── project_name/
│       ├── __init__.py
│       ├── main.py
│       ├── config.py
│       ├── api/
│       │   ├── __init__.py
│       │   ├── deps.py
│       │   ├── v1/
│       │   │   ├── __init__.py
│       │   │   ├── endpoints/
│       │   │   │   ├── __init__.py
│       │   │   │   ├── users.py
│       │   │   │   └── health.py
│       │   │   └── router.py
│       ├── core/
│       │   ├── __init__.py
│       │   ├── security.py
│       │   └── database.py
│       ├── models/
│       │   ├── __init__.py
│       │   └── user.py
│       ├── schemas/
│       │   ├── __init__.py
│       │   └── user.py
│       └── services/
│           ├── __init__.py
│           └── user_service.py
└── tests/
    ├── __init__.py
    ├── conftest.py
    └── api/
        ├── __init__.py
        └── test_users.py

pyproject.toml：

[project]
name = "project-name"
version = "0.1.0"
description = "FastAPI project description"
requires-python = ">=3.11"
dependencies = [
    "fastapi>=0.110.0",
    "uvicorn[standard]>=0.27.0",
    "pydantic>=2.6.0",
    "pydantic-settings>=2.1.0",
    "sqlalchemy>=2.0.0",
    "alembic>=1.13.0",
]

[project.optional-dependencies]
dev = [
    "pytest>=8.0.0",
    "pytest-asyncio>=0.23.0",
    "httpx>=0.26.0",
    "ruff>=0.2.0",
]

[tool.ruff]
line-length = 100
target-version = "py311"

[tool.ruff.lint]
select = ["E", "F", "I", "N", "W", "UP"]

[tool.pytest.ini_options]
testpaths = ["tests"]
asyncio_mode = "auto"

src/project_name/main.py：

from fastapi import FastAPI
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware

from .api.v1.router import api_router
from .config import settings

app = FastAPI(
    title=settings.PROJECT_NAME,
    version=settings.VERSION,
    openapi_url=f"{settings.API_V1_PREFIX}/openapi.json",
)

app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=settings.ALLOWED_ORIGINS,
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)

app.include_router(api_router, prefix=settings.API_V1_PREFIX)

@app.get("/health")
async def health_check() -> dict[str, str]:
    return {"status": "healthy"}

4. Django プロジェクトの構成を生成する

# Install Django with uv
uv add django django-environ django-debug-toolbar

# Create Django project
django-admin startproject config .
python manage.py startapp core

Django 用の pyproject.toml：

[project]
name = "django-project"
version = "0.1.0"
requires-python = ">=3.11"
dependencies = [
    "django>=5.0.0",
    "django-environ>=0.11.0",
    "psycopg[binary]>=3.1.0",
    "gunicorn>=21.2.0",
]

[project.optional-dependencies]
dev = [
    "django-debug-toolbar>=4.3.0",
    "pytest-django>=4.8.0",
    "ruff>=0.2.0",
]

5. Python ライブラリの構成を生成する

library-name/
├── pyproject.toml
├── README.md
├── LICENSE
├── src/
│   └── library_name/
│       ├── __init__.py
│       ├── py.typed
│       └── core.py
└── tests/
    ├── __init__.py
    └── test_core.py

ライブラリ用の pyproject.toml：

[build-system]
requires = ["hatchling"]
build-backend = "hatchling.build"

[project]
name = "library-name"
version = "0.1.0"
description = "Library description"
readme = "README.md"
requires-python = ">=3.11"
license = {text = "MIT"}
authors = [
    {name = "Your Name", email = "[email protected]"}
]
classifiers = [
    "Programming Language :: Python :: 3",
    "License :: OSI Approved :: MIT License",
]
dependencies = []

[project.optional-dependencies]
dev = ["pytest>=8.0.0", "ruff>=0.2.0", "mypy>=1.8.0"]

[tool.hatch.build.targets.wheel]
packages = ["src/library_name"]

6. CLI ツールの構成を生成する

# pyproject.toml
[project.scripts]
cli-name = "project_name.cli:main"

[project]
dependencies = [
    "typer>=0.9.0",
    "rich>=13.7.0",
]

src/project_name/cli.py：

import typer
from rich.console import Console

app = typer.Typer()
console = Console()

@app.command()
def hello(name: str = typer.Option(..., "--name", "-n", help="Your name")):
    """Greet someone"""
    console.print(f"[bold green]Hello {name}![/bold green]")

def main():
    app()

7. 開発ツールを設定する

.env.example：

# Application
PROJECT_NAME="Project Name"
VERSION="0.1.0"
DEBUG=True

# API
API_V1_PREFIX="/api/v1"
ALLOWED_ORIGINS=["http://localhost:3000"]

# Database
DATABASE_URL="postgresql://user:pass@localhost:5432/dbname"

# Security
SECRET_KEY="your-secret-key-here"

Makefile：

.PHONY: install dev test lint format clean

install:
	uv sync

dev:
	uv run uvicorn src.project_name.main:app --reload

test:
	uv run pytest -v

lint:
	uv run ruff check .

format:
	uv run ruff format .

clean:
	find . -type d -name __pycache__ -exec rm -rf {} +
	find . -type f -name "*.pyc" -delete
	rm -rf .pytest_cache .ruff_cache

出力形式

1. プロジェクト構成：必要なファイルをすべて含むディレクトリツリー
2. 設定：依存関係とツール設定を含む pyproject.toml
3. エントリーポイント：メインのアプリケーションファイル（main.py、cli.py など）
4. テスト：pytest の設定を含むテスト構成
5. ドキュメント：セットアップと使用方法を記載した README
6. 開発ツール：Makefile、.env.example、.gitignore

最新のツール、型安全性、包括的なテスト環境を備えた、本番環境に対応できる Python プロジェクトの作成を重視してください。