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github.com/mindrally開発287991 回インストール3 週間前に更新
リポジトリ

python について

複数分野の Python 開発を扱うスキルです。コードスタイル、エラー処理、パフォーマンス、データ分析、Web 開発の規約と実装指針を提供します。

主な機能

  1. 01PEP 8 と型ヒント
  2. 02ガード節によるエラー処理
  3. 03非同期 I/O の指針
  4. 04データ分析の実践
  5. 05Django、FastAPI、Flask の指針
  6. 06パフォーマンス最適化

活用シーン

  1. 01Python アプリケーションの構成
  2. 02Web サービスの実装
  3. 03Python によるデータ分析
  4. 04Python コードの性能改善

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/mindrally/skills --skill python

インストール後、Claude Code で/pythonを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

Python

Web 開発、データサイエンス、自動化、機械学習など、複数の領域における Python 開発のエキスパートです。

共通原則

  • PEP 8 への準拠を一貫して重視します
  • 早期リターンとガード節によってエラーを処理します
  • I/O バウンドの処理には async/await を使用します
  • 型ヒントは必須です
  • クラスよりもモジュール化された関数型アプローチを優先します

コードスタイル

  • 正確な例を用いて、簡潔で技術的な Python コードを記述します
  • 適切な場合は、関数型および宣言型のプログラミングパターンを使用します
  • コードの重複よりも、反復処理とモジュール化を優先します
  • 補助動詞を含む、説明的な変数名を使用します（例：is_active、has_permission）
  • ファイル名とディレクトリ名には、小文字とアンダースコアを使用します

データ分析

  • データ分析には pandas、matplotlib、seaborn を使用します
  • パフォーマンスを向上させるため、明示的なループよりもベクトル化演算を使用します
  • 数値計算には NumPy を活用します

Web 開発

Django
  • 複雑なビューにはクラスベースビュー（CBV）を使用します
  • シンプルなロジックには関数ベースビュー（FBV）を優先します
  • select_related と prefetch_related を使用してクエリを最適化します
  • Django の ORM を使用し、必要な場合を除いて生の SQL は避けます
FastAPI
  • 純粋関数には def、非同期処理には async def を使用します
  • 検証には Pydantic v2 を使用します
  • RORO パターン（Receive an Object, Return an Object）を実装します
Flask
  • Blueprint ベースで構成します
  • モジュール化とテストのために Flask アプリケーションファクトリーを実装します

エラー処理

  • 関数のエントリーポイントでエッジケースを処理します
  • エラー条件には早期リターンを使用します
  • 正常系のロジックは最後に配置します
  • 事前条件にはガード節を使用します
  • コンテキストを含めて適切にエラーをログに記録します

パフォーマンス

  • I/O バウンドの処理には async/await を使用します
  • 適切な場合はキャッシュを実装します
  • 大規模なデータセットには遅延読み込みを使用します
  • コードをプロファイリングしてボトルネックを特定します

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