ドキュメントは、対象ユーザーが製品の効果的な使用方法を理解するのに役立つ重要なリソースです。高品質のドキュメントは、製品が解決する核心的な問題を伝えるだけでなく、ユーザーが望む結果をシームレスに達成できるようにします。
オープンソースのライブラリとパッケージにも同じことが当てはまります。これらのツールをプロジェクトにうまく統合する方法を開発者に案内するには、明確でアクセスしやすいドキュメントが不可欠です。
近年、文書化に対する Docs-as-Code (DaC) アプローチが非常に人気を得ています。この方法では、開発者がコードに使用するのと同じツールとプロセスを使用して、ドキュメントをソフトウェア開発ライフサイクルの基本的な部分として扱います。
この方法は、製品とともに進化する、一貫性があり、バージョン管理され、保守しやすいドキュメントを促進するため、広く受け入れられています。
Docs-as-code とは何ですか?
簡単に言うと、DaC は、コードに対して行うのと同じようにドキュメントの処理と保守を行うメソッドです。
一般的なソフトウェア開発ライフサイクルには、次の 7 つの段階が含まれます。
- 計画
- 要件の収集と分析
- デザイン
- コーディングと実装
- コードのテスト
- コードのデプロイメント
- コードのメンテナンス
したがって、DaC は、ドキュメントが同じ段階を確実に通過する新しいアプローチです。これにより、ドキュメントのバージョンが管理され、ソフトウェアの変更に応じて最新の状態に保たれます。
DaC を使用しない展開
DaC による展開
このガイドでは DaC の理論的側面については詳しく説明していないかもしれませんが、DaC の背後にある概念を詳しく説明している Docs-as-code の初心者ガイドの記事を参照してください。
プロジェクト概要
このガイドには、Python を使用した DaC の実践的な実装が含まれています。 Mintlify を使用してオープンソース Python ライブラリを文書化する方法を学びます。
Mintlify は静的サイト ジェネレーターであり、公開ドキュメントに使用されるドキュメント サイトです。開発者ドキュメント、API ドキュメントなど、さまざまなドキュメントのニーズに合わせて維持および使用するのが簡単です。また、DaC 方法論ともうまく機能します。
このチュートリアルは、Python ライブラリを構築してデプロイする方法に関する既存のチュートリアルの続編です。 DaC 手法を使用して、Python ライブラリが開発した参照チュートリアルを文書化する方法を学びます。
続行する前に、前のチュートリアルを完了することをお勧めします。ただし、このチュートリアルで使用する既存のプロジェクトがある場合は、続行できます。
プロジェクトの要件
Git と GitHub の基本的な知識、Github リポジトリの作成方法、コードを GitHub にプッシュする方法が必要です。このチュートリアルには次のツールも必要です:
- Mintlify アカウント: ドキュメントを作成するには、アクティブな Mintlify アカウントが必要です (手順はガイドに記載されています)。
- Node.js: Mintlify をインストールしてドキュメントをローカルで編集するには、Node.js バージョン 18 以降が必要です。
Mintlify ドキュメントのセットアップ
Mintlify を使用してドキュメントをセットアップするには、以下の手順に従います。
1. Mintlify
でアカウントを作成する2. Mintlify アカウントをセットアップします:
確認リンクがメールに送信されます。このリンクにより、以下のページにリダイレクトされます:
3. Github でサインイン:
最初のステップでは、Github アカウントでサインインする必要があります。
4.ドキュメント用の GitHub リポジトリ (リポジトリ) を作成します:
次のステップでは、Github アカウントに Mintlify アプリをインストールして認証する必要があります。これにより、Mintlify がドキュメントのリポジトリを自動的に作成できるようになります
5.ドキュメント リポジトリにアクセスします:
前の手順では、ドキュメント用の新しいドキュメント リポジトリを作成します。 GitHub リポジトリで新しいドキュメント リポジトリを確認してください
プロジェクトにドキュメントを追加する
次のステップは、ドキュメント リポジトリのクローンをローカル環境に作成し、それを開発者ツール、オープンソース パッケージなどの既存のプロジェクトに追加することです。前のチュートリアルをすでに完了している場合、プロジェクトは ExchangeLibrary になります。
以下の手順に従って、ドキュメントをプロジェクトに追加します。
1.ターミナルを開き、以下のコマンドを使用してドキュメント リポジトリのクローンを作成します:
git clone https://github.com/<your github username>/docs </your>
2.クローン作成された docs フォルダーをプロジェクトにコピーします。
3.コードエディタでプロジェクトを開きます。
プロジェクト ファイルの構造は次のようになります。
ドキュメントをローカルでプレビューする
Mintlify を使用すると、ドキュメントを公開する前にローカルでプレビューできます。以下の手順に従って設定してください:
1.ターミナルでプロジェクトを開きます
2.以下のコマンドを実行して Mintlify をグローバルにインストールします:
git clone https://github.com/<your github username>/docs </your>
3.プロジェクト内の docs フォルダーに切り替えます:
npm i -g mintlify
4.以下のコマンドを使用して mintlify サーバーを起動します:
cd docs
ターミナルに次のようなメッセージが表示されるはずです:
URL を開いてドキュメントをローカルでプレビューします。ドキュメントのコンテンツは、Mintlify スターター ドキュメント テンプレートになります。これは、ドキュメントの編集を開始すると変わります。
ドキュメントを書く
Mintlify ドキュメントは mint.json ファイルによって強化されています。このファイルには、ドキュメントの配色、ページネーション、ナビゲーション設定が含まれています。これはプロジェクトの docs フォルダーにあります。
また、Mintlify のドキュメント ファイルは .mdx で書かれています。これは、特殊なタグと記号を使用できる点を除けば、markdown(.md) とほぼ同様です。
このセクションでは、mint.json ファイルのドキュメント設定を編集する方法と、ドキュメントにテキストや特別なコンポーネントを追加する方法を学習します。
ドキュメント設定の編集
mint.json ファイルは、ドキュメントの配色、ページネーション、ナビゲーション設定などで構成される JSON オブジェクトです。以下は、利用可能な設定とその意味のリストです:
1.配色と外観:
このセクションは、ドキュメントの外観を美しくし、改善するために使用されます。これは、ドキュメントのロゴ (ライト モードとダーク モードの両方)、ファビコン、タイトル、配色を変更するために使用されます。以下に示すように、$schema キーから color キーまで始まります。
mintlify dev
2.ナビゲーション リンクと CTA ボタン:
このセクションは、ドキュメント ページの上部にナビゲーション リンクとボタンを設定するために使用されます。以下はナビゲーション リンクとボタンの例です:
以下のコードは、Mintlify ドキュメントのナビゲーション リンクと CTA ボタンを設定します。
"$schema": "https://mintlify.com/schema.json", "name": "<your-documentation-title>", "logo": { "dark": "<logo-for-dark-mode>", "light": "<logo-for-light-mode>" }, "favicon": "<link-to-a-favicon>", "colors": { "primary": "#0D9373", "light": "#07C983", "dark": "#0D9373", "anchors": { "from": "#0D9373", "to": "#07C983" } }, </link-to-a-favicon></logo-for-light-mode></logo-for-dark-mode></your-documentation-title>
3.タブとアンカー:
タブとアンカーを使用して、ドキュメント内にそれぞれ水平セクションと垂直セクションを設定できます。以下はタブの例です:
以下はアンカーの例です:
これらのコンポーネントの設定は、タブとアンカー キーによって処理されます。
4.ナビゲーション設定:
このセクションは、ドキュメント内のページをグループ化するのに役立ちます。これは、グループ キーと、グループのページが順番に追加されるページ配列で構成される配列です。以下は追加方法の例です:
git clone https://github.com/<your github username>/docs </your>
上記の設定は以下の画像に変換されます:
ページ (紹介など) は、プロジェクトの docs フォルダー内の .mdx ファイルです。
5.ネストされたナビゲーション:
ネストされたナビゲーションは、ドキュメント内にサブセクションを作成するためによく使用されます。以下はネストされたナビゲーションの例です:
以下は、Mintlify でネストされたナビゲーションを設定するサンプル コードです:
npm i -g mintlify
上記のコードは、セクション/グループを別のセクション内にネストします。アイコン キーは、Web ページ上に表示されるときにセクション タイトルをアイコンで美しく表示します。
6.フッター設定:
footerSocials キーは、ドキュメントに関連するソーシャル メディア アカウントを追加するために使用されます。以下は例です:
コンテンツの追加方法
Mintlify ドキュメントでは、ドキュメントにコンテンツを追加する方法について説明します。ドキュメントをチェックして、ドキュメントにさまざまなコンテンツを追加する方法を学ぶことをお勧めします。
独自のドキュメントを構成する方法についてのインスピレーションを得るために、このサンプル ドキュメントを確認してください。
ドキュメント作成のヒント
以下は、明確でユーザーフレンドリーなドキュメントを作成するのに役立ついくつかのヒントです:
- できるだけ直接的に: 価値を付加しない無関係な情報は避けてください。ドキュメントは、次のプロジェクトでパッケージやツールを使用したい開発者を対象としているため、これを達成するために必要なもののみを示します。
2.ツールの説明または概要を追加します:
ツールの使用方法の詳細に入る前に、ツールが何であるか、そしてそれが解決する問題について簡単に説明します。これは最初のページにあるはずです。
3.十分なコードサンプルを追加します:
これは、不要なエラーを発生させずにツールを使用する方法を理解するのに役立ちます。インストール、認証、応答サンプル、メソッド引数などのコード サンプルは非常に重要です。
4.エラーと例外:
これはユーザーのデバッグに役立ちます。ユーザーがツールを使用するときに発生する可能性のあるエラーの種類を説明するページを追加します。これのコードサンプルも示します。
プロジェクトを Github にプッシュする
以下の手順に従って、プロジェクトを Github にプッシュします。
1.プロジェクトで git bash ターミナルを開き、以下のコマンドを使用して docs フォルダーに切り替えます:
git clone https://github.com/<your github username>/docs </your>
2.以下のコマンドを使用して、このフォルダーから git を削除します:
npm i -g mintlify
このコマンドは、プロジェクト全体を Github にプッシュする場合の問題を回避するために、docs フォルダーから .git を削除します。
3.プロジェクトを GitHub にプッシュします。
ドキュメントを展開する
以下の手順に従って、Mintlify にドキュメントを展開します。
1. Mintlify ダッシュボードにログインします
2. [設定] タブをクリックします
3. Mintlify Github リポジトリをプロジェクトのリポジトリに変更します
4.モノリポジトリ スイッチをアクティブにします。これは、docs フォルダーが単一リポジトリ内の別のプロジェクト内に存在することを意味します。
5.表示される新しいフィールドに、mint.json ファイルへのパスとして **docs を入力します。**
6.保存ボタンをクリックして変更を保存します。
ドキュメントには、ダッシュボードの概要タブに表示されるリンクからアクセスできます
プロジェクトの更新
プロジェクトに変更を加える可能性が高く、再デプロイが必要になる場合もあります。
プロジェクトで更新を行った後は、その変更を Github にプッシュしてください。 Mintlify は新しい変更を自動的に取得し、ドキュメントをすぐに更新します。
結論
このチュートリアルでは、docs-as-code アプローチを使用して Python ライブラリのドキュメントを構築する方法を学習しました。
Docs-as-code は、プロジェクトでのコラボレーションと継続的統合を促進します。オープンソースに関して言えば、docs-as-code を使用すると、最新の適切なドキュメントを維持しながら、プロジェクトでシームレスに共同作業できます。
SDK やプログラミング ライブラリを持たないさまざまな REST API があります。興味のあるものを選択し、同様のものを作成してください。
構築を続けます ??!
よくある質問
ドキュメントをテストするにはどうすればよいですか?
この機能は、複数の寄稿者がいる大規模なプロジェクトでよく使用されます。ドキュメントのテストは、プロジェクトにプル リクエストが行われると自動的に実行されます。テストが成功すると、変更がマージされます。詳細については、Swimm が自動ドキュメント テストを提供する方法についてのこのガイドをお読みください。
このプロジェクトを他のプログラミング言語で複製できますか?
はい、できます。このガイドの手順に従って、希望の言語で同様の結果を得ることができます。
Mintlify 以外のドキュメント サイトはありますか?
はい、他にも使用できるドキュメント サイトがあります。それらには、Gitbook、Readme、Docusaurus などが含まれます。
以上がDocs-as-code の実行: Python ライブラリの文書化。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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