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新時代のPythonプロジェクト・パッケージ管理ツール「Rye」使ってみた

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はじめに

Pythonでアプリケーションやパッケージを開発する場合、これまでは仮想環境であるpyenvと、プロジェクト・パッケージ管理ツールのpoetryを組み合わせて開発することが多かったと思います。
それが、Ryeの登場によって、少し変化しそうです。今回は、Ryeを使って、プロジェクトの作成や依存パッケージのインストールなどを試してみたいと思います。

Ryeとは?

Ryeは、これらの仮想環境の管理と、プロジェクト・パッケージ管理の両方ができるツールです。Rustで書かれていて、Pythonに依存していません。
個人的に、Ryeを使った時の嬉しいポイントは「仮想環境の管理」と「プロジェクト管理」が統合されていることです。
pyenvとpoetryを組み合わせて使う場合には、poetryに対してpython環境を設定する必要があるのですが、特にPythonをアップデートする場合などにとても面倒です。
例えば、Python 3.12.2 -> 3.12.3にアップデートする場合、以下のようなコマンドを順番に実行する必要があり、とても手間です。

これが、ryeを使う場合には、以下のコマンドだけですみます。

これだけでもめちゃくちゃ良い感じですね!

その他に、ユニークな機能として、標準でRustによるPython拡張モジュールを作成できるオプションも用意されています。

ちなみに、RyeのオーナーであるAstral.shは、他にも「uv」というパッケージマネージャや、「Ruff」というリンター兼フォーマッタやという開発しています。
Ryeも、仮想環境の構築や、パッケージ管理には「uv」を使っています。
またデフォルトで rye lintrye fmt コマンドが使用可能で、実際にはRuffがlintやフォーマットをかけてくれます。
(Ruffは、現状flake8やblackの代替えにはなりますが、pylintの代替えに向けては実装中とのことです。)

Ryeを使ってみる

Ryeのセットアップ

まずは、Ryeを導入します。macOSの場合はbrewでインストールできます。

実際にプロジェクトを作ってみます。

初期状態では、以下のようなファイル構造となっています。

pyproject.toml.python-version といった、Pythonプロジェクトやpyenvでお馴染みのファイルが最初から入っています。実際、ryeでもこれらのファイルを使ってプロジェクトが構成されています。
ちなみに、セットアップした時点では、Python 3.12.3が指定されていました。

ここでsyncを実行することで、.venv内にPython仮想環境が構築されます。

実際のところは、仮想環境を構築するだけでなく、pyproject.tomlに記載された依存パッケージのインストールや、ロックファイルの生成も行われます。
ここまで構築できれば、 rye run で仮想環境内でのコマンドを実行することができます。( poetry run と同じ使い方ができます。)

仮想環境に入る

作られた仮想環境で、Pythonを実行してみます。まず、仮想環境に入るために以下のコマンドを実行します。

すると、以下のようにターミナルの左端にプロジェクト名が表示されるようになります。

この状態であれば、pythonを使うことができます。

依存パッケージの追加

fastapiを追加してみます。

開発用のパッケージは --dev オプションを使います。

ここまで実行すると、pyproject.tomlにパッケージが書き込まれますが、実際にインストールしてlockファイルに書き込むには rye sync する必要があります。

ちなみに、lockファイルは requirements.txt と同じフォーマットで出力されるため、プロダクションへのデプロイにDockerを使用する場合は、このロックファイルを使って pip install -r requirements.lock とするだけで依存パッケージをインストールできます。
また、開発用のパッケージは上記のロックファイルには含まれないため、開発用のパッケージがインストールされてしまうこともありません。( requirements-dev.lock という別のロックファイルが生成されます。)

この仕組みにより、Dockerビルドする際には、ロックファイルさえあれば、ryeを使うことなく依存パッケージをインストールすることができます。

VSCodeから使ってみる

VSCodeでこのプロジェクトを開いてみたところ、.venv内のpythonインタプリンタを自動的に認識し、依存パッケージも問題なく認識しました。
また、ターミナルも仮想環境に入った時と同じく、pythonや依存パッケージのコマンドへのパスが通っている状態でした。

FastAPIが使えるか確認するため、 src/sample_project/main.pyこちらのFastAPIのサンプルコードを貼り付けて、以下コマンドで実行してみます。

http://localhost:8000/ にアクセスすると、問題なくJSONレスポンスが返ってきました。もちろん、ホットリロードも問題なく動いていました。

さいごに

Ryeには、pyenvとpoetryを組み合わせていたときのような複雑さは無く、簡単に環境構築ができる上に、VSCodeでの開発も問題なくできそうでした。まだ実戦投入はしていませんが、どこかでRyeに切り替えていきたいなと思いました。

おすすめ書籍

エキスパートPythonプログラミング 改訂4版 (アスキードワンゴ) Effective Python 第2版 ―Pythonプログラムを改良する90項目 動かして学ぶ!Python FastAPI開発入門

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