手元ではもう概ね読了しています。ブログに書くのは一旦ここまでで終了しようかなと思っています… こうやって書き出すよりいろいろ作って実践していったほうが身につくのは早そうなので…。

モジュールのパッケージ

1. ライブラリパスの通ったディレクトリ下にディレクトリを作成
2. その下に Python モジュールとして読み込ませるクラスや関数を書いた .py ファイルを作成
3. ↑と同じ場所に __init__.py という名前の空のファイルを作成

ロードするときは、ディレクトリ名が package_dir で、その配下にある hoge.py ファイルに定義されたクラスや関数をすべてロードする場合、以下の通りとなる。

from package_dir import hoge

# MyHogeHoge クラスのコンストラクタを呼ぶ場合
x = hoge.MyHogeHoge('params', '...')

名前空間はディレクトリ名、ファイル名にがっつり依存するので、ファイル構成は結構気をつけたほうが良さそうです…。

defaultdict

Python の辞書は存在しないキーを指定して参照しようとするとエラーになるので、キーが存在しない可能性がある場合は in でテストするか get() メソッド (存在しない場合はデフォルト値が返される) を介する必要があります。これは存在しないキーを指定してもデフォルトでエラーにならない Perl の連想配列の実装に比べて利点だと思うのですが (この挙動のおかげでバグを作りこんでしまうことが Perl の場合は本当に多い)、 defaultdict() はこの悪しき Perl の連想配列に似た挙動がデフォルトである上に、一度参照してしまうとそのキーにデフォルト値が割り当てられてしまうという最悪な動きをする代物です。

こんなの使うことあるんでしょうか…(´･_･`)

組み込みの辞書よりもスクリプト然としたコードを書くのに向いているのかもしれませんが (本書に示されている独自カウンタのサンプルのような… それもその直後に Counter を用いたずっと簡潔な書き方を示すことでくつがえ)、その割には冒頭で割と覚えにくい名前のパッケージ名からロードしてあげないといけないのも使い勝手としてはいまいちです。

Counter

積集合、和集合が取れるのがいいですね。

OrderedDict

Perl では古の pseudo hash を思い出しました…(‘A`)

その他

いろいろあるみたいですが、必要に応じて探してくれば良いのかなと思います。

「入門Python3」は電子版を購入したのですが、 O’reilly の電子書籍は一度購入してしまえば O’reilly のサイトからいつでもどこでもダウンロードできます。閲覧規制が若干厳しい職場の環境でもダウンロードできたので何気に便利で快適です^^。

今回は 4章の 4.6節から。手元ではすでに 8章の途中ぐらいまで概ね読み終わっているのですが、今回は 4章までの内容について記述します。

内包表記

Python をして、もっともスクリプト言語らしい機能のひとつであるように思います。ザ・構文糖衣。

number_list = [n for n in range(0, 10)]

ちなみにこれ、Perl で書くとこうなります。

@number_list = (0..9)

他の LL を学べば学ぶほど、 Perl が如何にスクリプト然としているかがよく分かるという一例です…。

なお、 Python は range にしてもスライスにしても、終端値は含まれないことに注意する必要があります。

range 自体にも step が指定できますが、内包表記の後ろに if 文を入れることでデータに含める値の条件を指定することもできます。下は凡庸な例ですが、既存のリストから条件を指定して値を抽出したいケースは多々あります。

even_list = [num for num in range(0, 6) if num % 2 == 0]  # 0, 2, 4

C# の Linq みたいなことをやりたい場合はジェネレータ内包表記でいろいろとできそうです… (例が思いつかないですが

可変長引数

* で始まる仮引数は位置引数のタプル、** で始まる仮引数はキーワード引数の辞書になる、というもの。

python の性質として面白いなと思うのは、位置引数とキーワード引数がこの仕組みによって完全に分離しうるということ。キーワード引数として指定しないと有効にならないパラメータ、なんてのも書こうと思えば書けてしまえるわけです。実際使うかは別として。

ラムダ

lambda a, b: b - a

のような構文で書けるみたいです。 (ソートの比較条件を指定する場面ってあるのかしら…?)

ジェネレータ

C# でいうところの IEnumerable みたいなもんですね。 yield キーワードは他の言語でもよく使われていてまぁまぁありふれた存在となりつつあります…。

デコレータ

可変長引数が最も活躍するやつです。 C# の Attribute みたいなもんですかね。

スコープと global 宣言

関数内で変数を使用する際、同じ名前の変数がすでにグローバル名前空間に存在するときの挙動が、最初に値を代入するのか、値を参照するのかで変わるという、実に気持ち悪い内容に困惑するなど。

グローバル変数にアクセスしたい場合は global 宣言を使え、はいいんですが、関数内で閉じたスコープで使いたい場合に特別な宣言が必要ないというのがどうにもしっくりこないですね。

例外

…については、 catch ではなく except であることと、 throw ではなく raise であること以外は普通だと思います。

複数の不等号を含む評価式が書ける

変数が取りうる値の範囲を調べる場合、その変数を and を挟んで 2回書く代わりに、複数の不等号を含む単一の評価式として書くことができる。

>>> x = 7
>>> 5 < x < 10
True
>>> x = 2
>>> 5 < x < 10
False
>>> y = 200
>>> 0 < x < 100 < y < 1000
True

こういう書き方できればいいのになぁと思うことは多々あったが、実際できる言語が存在するんですなぁ…。

ループブロックの else 節

ループブロックに else 節をつけると、 break 等による中断以外でループ終了する時に呼ばれるようです。

>>> numbers = []
>>> count = 0
>>> while count < 5:
...     val = input(str(count + 1) + "番目の整数を入力: ")
...     if val == 'q':
...             break
...     numbers.append(int(val))
...     count += 1
... else:
...     print(numbers, "の合計: ", sum(numbers))
... 
1番目の整数を入力: 1
2番目の整数を入力: 2
3番目の整数を入力: 3
4番目の整数を入力: 5
5番目の整数を入力: 7
[1, 2, 3, 5, 7] の合計:  18

使いどころはそれなりにあると思うのですが、これに else の名を冠するのは正直わかりにくい気もします…。

いろいろと便利な zip() 関数

複数のシーケンスを並列的に反復処理できる。

>>> pythonObj = 'tuple', 'list', 'dict', 'set'
>>> perlObj = 'list', 'list', 'hash', 'hash'
>>> cppObj = 'tuple', 'vector', 'unordered_map', 'unordered_set'
>>> mean = 'タプル', 'リスト (配列)', '辞書 (連想配列)', '集合'
>>> for py, pl, cpp, jp in zip(pythonObj, perlObj, cppObj, mean):
...     print('Python: ' + py + ', Perl: ' + pl + ', C++: ' + cpp + \
...     '\nこれは何? - ' + jp)
... 
Python: tuple, Perl: list, C++: tuple
これは何? - タプル
Python: list, Perl: list, C++: vector
これは何? - リスト (配列)
Python: dict, Perl: hash, C++: unordered_map
これは何? - 辞書 (連想配列)
Python: set, Perl: hash, C++: unordered_set
これは何? - 集合

また、2つのシーケンスを zip() したものを dict() に食わせることで、一方をキー、他方を値とする辞書が作れる。

>>> py2pl = dict(zip(pythonObj, perlObj))
>>> py2pl
{'tuple': 'list', 'set': 'hash', 'dict': 'hash', 'list': 'list'}

数列を作る range() 関数

リストのスライスが欲しいのではなく、数の並びそのものが欲しい場合は、 range() 関数を使えばいい。 Perl でいうところの範囲演算子 .. のようなもので、スライスと同様に step も指定できます。

>>> for x, y in zip(range(0, 3), range(3, 0, -1)):
...     print("x:", x, "/ y:", y)
... 
x: 0 / y: 3
x: 1 / y: 2
x: 2 / y: 1

range(x, y) で得られる数列の逆順が欲しい場合は、 range(y, x, -1) ではなく、 range(y-1, x-1, -1) とするか、または range(x, y)[::-1] とする必要があります。

>>> list(range(0, 3))
[0, 1, 2]
>>> list(range(3, 0, -1))
[3, 2, 1]
>>> list(range(2, -1, -1))
[2, 1, 0]
>>> range(0, 3)[::-1]
range(2, -1, -1)

range にスライスを指定するとリストではなく新たな range を生成するのは面白い特性ですね。

>>> range(0 ,100, 3)[10:20]
range(30, 60, 3)
>>> range(0 ,100, 3)[30:10:-5]
range(90, 30, -15)
>>> range(0 ,10, 3)[30:10:-5]
range(9, 9, -15)
>>> range(0 ,50, 3)[30:10:-5]
range(48, 30, -15)

…といった感じになるらしいです。

リストをコピーする方法が 3通りもある

意外と自由度高いな…。

>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a.copy()
>>> c = list(a)
>>> d = a[:]
>>> a[0] = 'hoge'
>>> a
['hoge', 2, 3]
>>> b
[1, 2, 3]
>>> c
[1, 2, 3]
>>> d
[1, 2, 3]

見た目だけなら d のやり方が一番好きだけど、パフォーマンス的にはどれが一番マシなんだろう…?

ちなみに辞書のコピーは 3.4.12 節では copy() メソッドによる方法しか示されていなかったが、少なくとも dict() コンストラクタを使う方法は同様にイケるっぽい。

Python ではリストとタプルは別物である

Perl で慣れてるのでこういう表現になります。

Perl では値をカンマで区切ったものは何でもリストになります。 Python では値をカンマで区切ったものはタプルとなり、要素の追加・削除・変更ができません。

局面に応じて値の並びをミュータブルに扱いたいかイミュータブルに扱いたいかを選べるようになっているのは良いことだと思います。そうなっていることで不便を感じることも多分無いと思います。 Perl のリストの仕組みに不便を感じたことはありませんが。

強いて言えば値 1個だけのタプルの書き方がちょっとキモイですね…。

>>> (1)
1
>>> 1,
(1,)

Perl みたいに丸かっこで括ったらリスト、じゃないやタプルとして扱われる、でも良かった気もしますが…

ただ、C++ や C# などでライブラリに存在するタプルオブジェクトなんかに比べれば、これが本来タプルに求められるべき使い勝手なんだろうな、という気はします…(´・ω・`)。

dict コンストラクタ

2要素のタプルのタプルからでも生成できるみたいだけど、引数にタプルのリテラルを指定する場合はカッコをいっぱい挟まないといけない模様…(´・ω・`)

>>> dict(1, 2, 3, 4, 5, 6)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: dict expected at most 1 arguments, got 6
>>> dict((1, 2), (3, 4), (5, 6))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: dict expected at most 1 arguments, got 3
>>> dict(((1, 2), (3, 4), (5, 6)))
{1: 2, 3: 4, 5: 6}

dict コンストラクタに指定できる引数の数が 1つだけなので、まぁ当然っちゃ当然ですが… 素直に { 〜 } 使えってことですね。

dict_keys はそのまま sorted に渡せる

辞書の keys() メソッドは dict_keys オブジェクトを返す。リストとして扱うには list() コンストラクタに渡す必要があるが、ソートしたキーの一覧が必要な場合はそのまま sorted() 関数に渡せばいいっぽい。

>>> da = { 'hoge': 'foo', 'fuga': 'bar', 'piyo': 'baz', 'piyopiyo': 'qux' }
>>> da.keys()
dict_keys(['hoge', 'piyo', 'piyopiyo', 'fuga'])
>>> list(da.keys())
['hoge', 'piyo', 'piyopiyo', 'fuga']
>>> sorted(da.keys())
['fuga', 'hoge', 'piyo', 'piyopiyo']

辞書のキーの集合を得るなら keys() メソッドの呼び出しも不要

これは 3.5.2 節に記載の通り。集合は for ループで回すこともできるので、普通の用途ならそもそもリストにする必要はないってことだやね。

>>> da = {'hoge': 'foo', 'fuga': 'bar', 'piyo': 'baz', 'piyopiyo': 'qux'}
>>> set(da)
{'hoge', 'piyopiyo', 'fuga', 'piyo'}
>>> for a in set(da):
...     print(a)
... 
hoge
piyopiyo
fuga
piyo

本当に for ループで回すだけなら keys() が返す dict_keys でもイケるようですが。

>>> for a in da.keys():
...     print(a)
... 
hoge
piyo
piyopiyo
fuga

集合の使い勝手はむしろ集合同士の比較演算にあるようです。 (3.5.4 節)

辞書はキーにタプルが使える

タプルとそれ以外との混在も可能っぽい。

>>> da = {'foo': 1, 'bar': 2, ('foo', 'bar'): 3, 'baz': 4, ('foo', 'baz'): 5}
>>> da
{'bar': 2, 'baz': 4, ('foo', 'bar'): 3, 'foo': 1, ('foo', 'baz'): 5}
>>> da['foo', 'bar']
3

DBMS でも 2つのカラムが PK になる場合とかありうるので、データ構造が無駄に複雑にならなくて済む場合もあってよさそう。

list コンストラクタに文字列を渡すと一文字ずつに分解してリスト化する

>>> list('cat')
['c', 'a', 't']

率直に言って気持ち悪いですね(´・ω・`)

タプルも同じですか。

>>> tuple('cat')
('c', 'a', 't')

素直に [〜] とか (〜) とか使えって話ですね。

[0] はいくつでも重ねられる

リストのリストをいじっていて気づいたのですが、

>>> arr = [['foo', 'bar', 'baz'], ['hoge', 'fuga', 'piyo'], [1, 2, 3]]
>>> arr[0]
['foo', 'bar', 'baz']
>>> arr[0][0]
'foo'
>>> arr[0][0][0]
'f'

ここまではわかるのですが、

>>> arr[0][0][0][0]
'f'

あ、これできちゃうんだ、と。

確かに、文字列のオフセット位置を指定して抽出した文字も型としては同じ str 型なので当然と言えば当然なのですが、なんだかもにょる…(´・ω・`)

リストから同値の要素を除去する remove() メソッドの挙動

リストの先頭から検索して最初に hit した要素を削除する。 hit するものがないとエラーになる。

>>> arr = ['foo', 'bar', 'baz', 'bar', 'qux', 'quux']
>>> arr
['foo', 'bar', 'baz', 'bar', 'qux', 'quux']
>>> arr.remove('bar')
>>> arr
['foo', 'baz', 'bar', 'qux', 'quux']
>>> arr.remove('bar')
>>> arr
['foo', 'baz', 'qux', 'quux']
>>> arr.remove('bar')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: list.remove(x): x not in list

…使いみちあるの? これ(´・ω・`)

index() メソッドも hit しないとエラーになる。先に in 演算子でテストしておかないとダメってことやね。

>>> arr = ['foo', 'bar', 'baz', 'bar', 'qux', 'quux']
>>> arr.index('bar')
1
>>> arr.remove('bar')
>>> arr
['foo', 'baz', 'bar', 'qux', 'quux']
>>> arr.index('bar')
2
>>> arr.remove('bar')
>>> arr
['foo', 'baz', 'qux', 'quux']
>>> arr.index('bar')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: 'bar' is not in list

== 演算子でリストの内容を比較できちゃう?

join() メソッドに関するサンプルを試していて思ったのですが…

>>> arr = ['foo', 'bar', 'baz']
>>> sep = ':'
>>> joined = sep.join(arr)
>>> joined
'foo:bar:baz'
>>> separated = joined.split(sep)
>>> separated
['foo', 'bar', 'baz']
>>> separated == arr
True

ものすごく当たり前のことのように配列同士で比較が行われていてすげぇーってなりました…。

>>> arr1 = ['foo', 'bar', 'baz']
>>> arr2 = ['foo', 'bar', 'baz']
>>> arr1 == arr2
True
>>> arr1 = [['foo', 'bar', 'baz'], ['hoge', 'fuga', 'piyo']]
>>> arr2 = [['foo', 'bar', 'baz'], ['hoge', 'fuga', 'piyo']]
>>> arr1 == arr2
True
>>> arr3 = [['foo', 'bar', 'baz'], ['hoge', 'fuga', 'poyo']] #ちょこっと違う
>>> arr1 == arr3
False

階層深くしてもちゃんと比較してくれてますね…。

履修した中で気づいたことなどをちらほらとメモってみることにします。

/ は浮動小数点数の演算になる

演算子の左右が整数であっても、評価結果は必ず浮動小数点数になる。

整数の割り算を行いたい場合は // を使用する。

>>> 9 / 4
2.25
>>> 9 // 4
2

整数型はサイズの制限がない

Python3 では long 型が廃止され、 int 型は際限なく大きい値を取り扱えるようになっている。オーバーフロー例外は起こりえない。

面白いけど、 DBMS で取り扱われる整数だってサイズ制限はあるし、そこまでメリットあるのかなぁ…? 効率面との兼ね合いとかもどう折り合いをつけているんだろう? (ソースコード嫁>ヲレ)

スライスはステップも指定できる

begin:end:step、という構文。

文字列に対してもスライスを適用することができて、文字列を逆さにしたい場合はステップを -1 にしてやればいい。

>>> alpha = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
>>> alpha[::-1]
'zyxwvutsrqponmlkjihgfedcba'