🕌

Kiro を使用した Python 開発の方法

に公開
Python
AI コーディング
Kiro
tech

Kiro は Python プロジェクトに強力な AI アシスト開発機能を提供し、より効率的にコードの記述、デバッグ、メンテナンスを行うことができます。

前提条件

Kiro を使用して Python 開発を行う前に、以下がインストールされていることを確認してください：

  • Python：お使いのプラットフォーム用の最新バージョンをインストール（Python 3.8+ を推奨）
  • pip：Python パッケージインストーラー（Python と一緒に提供されます）
  • 仮想環境：依存関係管理のために venv、virtualenv、または conda を使用
  • Git：バージョン管理とコラボレーション用

拡張機能

Kiro は Open VSX からの拡張機能をサポートしており、Python 開発体験を向上させることができます。以下は有用な拡張機能です：

  • Python - Python 言語サポート、IntelliSense (Pylance)、デバッグ (Python Debugger)、コード検査、フォーマット、リファクタリング、ユニットテストなどの拡張機能アクセスポイントを提供。
  • PyLint - Python ファイルにコード検査サポートを提供。
  • Jupyter - Jupyter notebook サポート、Intellisense、デバッグなどの機能を備えたインタラクティブプログラミングと計算をサポート。
  • Python Debugger - Python デバッガー (debugpy) 拡張機能、Python アプリケーションにデバッグ機能を提供。
  • Rainbow CSV - CSV および TSV ファイルをハイライト表示し、SQL ライクなクエリを実行

Kiro でこれらの拡張機能をインストールするには、拡張機能パネルを使用して上記にリストされた拡張機能名を検索してください。

環境の使用

Kiro を使用すると、チャット機能を活用して新しいプロジェクトを設定したり、既存のプロジェクトを処理したりできます。

プロジェクト設定と構造

Kiro は Python プロジェクトの設定ファイルの設定と維持を支援し、Python のベストプラクティスに従ってプロジェクトを整理できます。

  • 設定ファイルの初期化：Kiro にプロジェクトに基づいてデフォルト設定ファイルを初期化するよう依頼。
  • プロジェクト構造の作成：Kiro に要件とベストプラクティスに基づいてプロジェクト構造を作成するよう依頼。

プロンプト例：

"開発依存関係を含む requirements.txt を設定"
"Django アプリケーション用の .env ファイルを設定"
"適切な __init__.py ファイルを含む Python パッケージ構造を設定"
"Blueprint を含む Flask プロジェクト構造を作成"
"notebook とモジュールを含むデータサイエンスプロジェクトを整理"
"pytest と black を含む FastAPI プロジェクト用の pyproject.toml を作成"

コード分析とリファクタリング

Kiro は Python コードを分析して問題を特定し、改善を提案できます：

  • コード品質分析：Kiro にコードをレビューして、潜在的なエラー、パフォーマンスの問題、または PEP 8 準拠を確認するよう依頼
  • リファクタリング支援：関数の抽出、変数の名前変更、またはコードのリファクタリングのヘルプを取得
  • 型ヒント：Kiro はコードの明確性を向上させ、エラーをキャッチするための型注釈を提案できます

プロンプト例：

"この関数の潜在的なエラーとパフォーマンスの問題を分析"
"PEP 8 スタイルガイドに従うようにこのコードをリファクタリング"
"この Python モジュールに型ヒントを追加"
"この同期コードを async/await を使用するように変換"

デバッグ支援

Python コードでエラーに遭遇した場合：

  • エラー説明：Kiro は Python のトレースバックとエラーメッセージを簡単な言葉で説明できます
  • 解決策の提案：一般的な Python エラーに対する実行可能な修正案を取得
  • ランタイムデバッグ：Kiro はデバッグ設定とブレークポイントの設定を支援できます

例：

"この Python エラーを説明：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'split'"
"500 エラーを返すこの Django ビューのデバッグを手伝って"
"なぜ私の pandas DataFrame 操作はこんなに遅いのですか？"

Steering

Steering により、Kiro にプロジェクト固有のコンテキストとガイドラインを提供できます。Kiro は改良可能な steering ファイルを生成できます：

  1. 製品概要 (product.md) - 製品情報、目的、主要機能を含む
  2. 技術スタック (tech.md) - 技術、フレームワーク、開発ガイドラインを詳述
  3. プロジェクト構造 (structure.md) - プロジェクトの整理方法に関する情報を提供

Python プロジェクトでは、より具体的なガイダンスを提供するために追加のカスタム steering ファイルを作成できます：

カスタム Steering ファイルの作成

以下の手順を使用してプロジェクトに新しい steering ドキュメントを追加します。

新しい steering ドキュメントの追加

  1. サイドバーの Kiro ビューに移動します。
  2. Agent Steering セクションで、+ ボタンを選択して新しい steering ファイルを作成します。
  3. 説明的なタイトルでファイル名を入力します。
  4. markdown 規約に従ってカスタム steering コンテンツを追加します。

カスタム steering ファイルは .kiro/steering/ ディレクトリに保存され、インタラクション中に Kiro によって自動的に認識されます。

コードスタイルと規約

例えば、プロジェクトのカスタム命名規約、ファイル構造、または実践を定義できます。チームのコーディング標準を定義するために python-conventions.md steering ファイルを作成します：

Python 規約

命名規約
- 変数と関数には snake_case を使用
- クラスには PascalCase を使用
- 定数には UPPER_SNAKE_CASE を使用
- 目的を説明する説明的な名前を使用

コードスタイル
- PEP 8 ガイドラインに従う
- コードフォーマットに Black を使用
- 最大行長は 88 文字
- すべてのパブリック関数に型ヒントを使用

ファイル構造
- 大きなクラスは1ファイル1クラス
- モジュール内で関連する関数をグループ化
- パッケージ組織に __init__.py ファイルを使用
- tests/ ディレクトリでテストを分離

ドキュメント
- すべてのパブリック関数とクラスにドキュメント文字列を使用
- Google または NumPy ドキュメント文字列スタイルに従う
- ドキュメント文字列に型情報を含める

フレームワーク固有のガイドライン

Django プロジェクトの場合、django-patterns.md steering ファイルを作成します：

Django 開発ガイドライン

モデル設計
- 説明的なモデル名を使用
- すべてのモデルに __str__ メソッドを追加
- 複雑なクエリにはモデルマネージャーを使用
- Django フィールド命名規約に従う

ビュー構造
- 複雑なロジックにはクラスベースビューを使用
- 単純な操作には関数ベースビューを使用
- ビジネスロジックはモデルまたはサービスに保持
- 適切な HTTP ステータスコードを使用

テンプレート組織
- テンプレート継承を効果的に使用
- インクルードとタグを使用してテンプレートを DRY に保つ
- 意味のあるテンプレート名を使用
- アプリケーションごとにテンプレートを整理

パフォーマンスベストプラクティス
- クエリに select_related と prefetch_related を使用
- 頻繁にクエリされるフィールドにデータベースインデックスを実装
- 高価な操作にキャッシュを使用
- 開発中にデータベースクエリをプロファイル

データサイエンスプロジェクトの場合、data-science-patterns.md steering ファイルを作成します：

データサイエンス開発ガイドライン

Notebook 組織
- 明確なセクションタイトルと markdown セルを使用
- notebook を単一の分析に集中させる
- 再利用可能なコードを Python モジュールにエクスポート
- データソースのドキュメントを含める

データ処理
- パイプラインの早期にデータ品質を検証
- 一貫した列命名規約を使用
- データ変換を明確に記録
- 欠損値を明示的に処理

モデル開発
- モデル評価に交差検証を使用
- 明確なバージョン管理で実験を追跡
- モデルの仮定と制限を記録
- 適切な train/validation/test 分割を実装

コード組織
- データ処理、モデリング、可視化を分離
- パラメータに設定ファイルを使用
- 長時間実行プロセスにログを実装
- 再現可能な環境に requirements ファイルを使用

これらの steering ファイルは、Kiro がチームの特定の規約とベストプラクティスに従うコードを生成するのに役立ちます。

Agent Hooks

Kiro の Agent Hooks は一般的な Python 開発タスクを自動化できます：

  1. Kiro パネルの Agent Hooks セクションに移動
  2. + ボタンをクリックして新しい hook を作成
  3. 自然言語で hook ワークフローを定義

以下は hook の例です：

テスト生成 Hook

Python ファイルを保存時に自動的にテストを生成：

"新しい Python モジュールを保存するときに pytest テストを生成する hook を作成"

依存関係更新 Hook

依存関係を最新に保つ：

"古い pip パッケージをチェックして更新を提案する hook を作成"

コード検査 Hook

Python ファイルを保存するとき：
1. ファイルで flake8 または pylint を実行
2. スタイルまたは品質の問題を報告
3. 一般的な問題の修正を提案
4. ドキュメント文字列が欠けている場合は更新

仮想環境 Hook

requirements.txt または pyproject.toml を変更するとき：
1. 仮想環境がアクティブかどうかをチェック
2. 依存関係を自動的にインストールまたは更新
3. 依存関係の競合を報告
4. 必要に応じて requirements-dev.txt を更新

#docs を使用したドキュメントへのアクセス

Kiro は #docs 参照システムを通じて Python と人気のフレームワークドキュメントへの組み込みアクセスを提供します。これにより、関連するドキュメントを Kiro との会話に素早く取り込むことができます。チャットで #docs と入力し、利用可能なドキュメントソースから選択するだけです。例：

  • #Python - Python 言語ドキュメント
  • #Pytorch - PyTorch フレームワークドキュメント
  • #PySide6 - GUI 作成用の Python ライブラリ

使用例：

"#Python コンテキストマネージャーを効果的に使用する方法は？"
"#Pytorch カスタムオペレーターを追加する方法は？"
"#PySide6 ボタンを追加する最良の方法は？"

特定のドキュメント URL を参照するために #URL を使用することもできます：

"#URL https://docs.python.org/3/library/asyncio.html"

問題のデバッグ

問題に遭遇した場合、Kiro は診断と修正を支援できます：

  1. インラインチャット：
    • Cmd/Ctrl + I を入力してインラインチャットを開きます。
    • 自然言語で Kiro にコードのデバッグを依頼します。
  2. チャットに追加：
    • Cmd/Ctrl + L を入力して現在のファイルをチャットに追加します。
    • 自然言語で Kiro にコードのデバッグを依頼します。
  3. クイック修正：
    • エラーまたは警告にホバーし、Quick fix と Ask Kiro を選択します。
    • Kiro は自動的にコードをチャットに追加してデバッグを開始します。

リソース

Kiro for Python Development

Discussion