Python

オブジェクト指向なスクリプト言語.Perlの1年後に生まれた.
インデントを構文解析に用いること(オフサイドルール)に特徴がある.
Perlと対照をなす規範として “There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.”(「何かを為すにはひとつの――できればたったひとつの――明快な方法があるべきだ」)を掲げている.
少し前は「海外でよく使われているスクリプト言語」的な紹介のされ方だった気がするが,近年では数値計算やデータ科学,機械学習向けのライブラリが多数Python向けに書かれたため,そちら方面の言語の印象が強い.

Python2系とPython3系との非互換性とそれにより生ずる問題も有名.
LinuxではOSの様々なスクリプトがpythonで書かれているために簡単にPython3に置き換えるわけにはいかないようである.
例えばUbuntuでは,後方互換性のため(Python3が標準インストールされるようになった今でも) python で呼ばれるのはPython2,python3 で呼ばれるのがPython3である.
このページでは,Ubuntu&Python3を前提としてpython3pip3を用いることにする.

インストール

普通はOSのリポジトリから入れる.
以前はバージョンを共存させられるpyenvでインストールする方法がよく紹介されていたが,最近では「Python標準のvenvで大抵は事足りるよ」という雰囲気.

ライブラリのインストール

ライブラリのインストールはpipというコマンドで行う.

たとえば

$ pip3 scipy seaborn jupyter

とでもするとデータ科学系で人気のライブラリがだいたい入る.

ファイル入出力

# ファイルを読み込んで1行ずつ処理
with open('in.txt') as f:
    for line in f:
        #lineは末尾の改行を含むので改行なしで出力
        print(line, end='')

# ファイルを読み込んで全体を文字列に格納
with open('in.txt') as f:
    str = f.read()
    print(str, end='')

# ファイルを読み込んで行ごとに分けてリストに格納
with open('in.txt') as f:
    lines = f.readlines()
    print(lines)

# ファイルに文字列を書き込み
# w のかわりに a にすると追記モード
# w のかわりに x にすると上書き禁止(ファイルが存在しないときのみ書き込む)
with open('out.txt', 'w') as f:
    f.write("hoge\n") # 改行は自動では入らない
    f.write("ふが\n")

JSON

import json する(標準ライブラリ).

import json

# Pythonのヒアドキュメントは二重引用符3つ
src = """
{
  "data": [{
    "type": "articles",
    "id": "1",
    "attributes": {
      "title": "JSON:API paints my bikeshed!",
      "body": "The shortest article. Ever."
    },
    "relationships": {
      "author": {
        "data": {"id": "42", "type": "people"}
      }
    }
  }],
  "included": [
    {
      "type": "people",
      "id": "42",
      "attributes": {
        "name": "John"
      }
    }
  ]
}
"""

# Pythonのオブジェクトにする
decoded = json.loads(src)
print(decoded)

# JSON形式でテキストにする
txt = json.dumps(decoded, sort_keys=True, indent=4)
print(txt)

SciPy, NumPy

Python/SciPy を参照.

IPython

Python/IPython を参照.

リンク

デコレータ

In [1]: def callby2(func):
   ...:     return func(2)
   ...:

In [2]: def squere(n):
   ...:     return n*n
   ...:

In [3]: squere(4)
Out[3]: 16

In [6]: callby2(squere)
Out[6]: 4

In [7]: @callby2
   ...: def cube(n):
   ...:     return n*n*n
   ...:

In [9]: cube
Out[9]: 8

ドキュメンテーション文字列

コメントは#だが、ドキュメントとなるような文字列(ドキュメンテーション文字列)は"""文字列"""のように書く習慣がある。

def func(a):
    """
    2倍して返す函数
    """
    return a*2

doctestといって、これをもとにテストを行う方法がある。

# dt.py
def func(a):
    """
    2倍して返す
    >>> [func(a) for a in [1, 2, 3, 4]]
    [2, 4, 6, 8]
    """
    return a*2
$ python3 -m doctest dt.py -v
Trying:
    [func(a) for a in [1, 2, 3, 4]]
Expecting:
    [2, 4, 6, 8]
ok
1 items had no tests:
    dt
1 items passed all tests:
   1 tests in dt.func
1 tests in 2 items.
1 passed and 0 failed.
Test passed.

コマンドライン引数

コマンドライン引数の解析を行いたいときは標準ライブラリの argparse モジュールを用いると楽。

# 例: 2項演算する電卓っぽいプログラム

import argparse

# パーサのインスタンスを作成
parser = argparse.ArgumentParser()

# 順序によって定まる必須引数を追加
# typeは指定しないと文字列になる
parser.add_argument("lhs", type=int, help="第一引数")
parser.add_argument("rhs", type=int, help="第二引数")

# オプションを追加
# デフォルト値を指定できる
parser.add_argument("-m", "--calc-method", help="計算方法", default='add')

# オプションの有無を真偽値で取得したい場合は action に 'store_true' を指定する
parser.add_argument('--reverse', action='store_true', help="引数を逆順にする")

# args にコマンドライン引数の内容を格納する
args = parser.parse_args()

# argsのインスタンス変数のようにして参照できる
lhs = args.lhs
rhs = args.rhs

if args.reverse:
    (lhs, rhs) = (rhs, lhs)

# 引数名・オプション名にハイフンが入る場合はアンダーバーに変換される
method = args.calc_method

if method == 'add':
    print(lhs+rhs)
elif method == 'sub':
    print(lhs-rhs)
elif method == 'mult':
    print(lhs*rhs)
elif method == 'div':
    print(lhs/rhs)
else:
    print("未知の演算が指定されました")

以上のように書くと、次のようにヘルプを生成してくれる:

$ python3 ap.py -h
usage: ap.py [-h] [-m CALC_METHOD] [--reverse] lhs rhs

positional arguments:
  lhs                   第一引数
  rhs                   第二引数

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -m CALC_METHOD, --calc-method CALC_METHOD
                        計算方法
  --reverse             引数を逆順にする

半無限ループ

C++のfor(int i=0; ; ++i){ if(hoge) break; } みたいなことをするには、イテレータ機能を使う。
この例に相当するものは itertools.count() として標準ライブラリにある(もう少し複雑なものを作るにはクラスを書く必要がある)。

import itertools
for i in itertools.count():
    print(i)
    if i >= 100:
        break

函数のメモ化

「同じ引数であれば必ず同じ値を返し、かつ副作用を起こさない」(=参照透過性のある)函数は、functools.lru_cache()というデコレータを着けるだけで自動的にメモ化できる。

import functools

@functools.lru_cache(maxsize=None)
def fibo(n):
    if n==0:
        return 0
    elif n==1:
        return 1
    else:
        return fibo(n-2)+fibo(n-1)

venv

仮想環境をつくるやつ。
Pythonの処理系自体は共有し、ライブラリのみを独立して管理することができる(処理系自体を独立して管理したい場合はpyenvなどを使えばできる)。
Python3.3以降で標準添付。下記のコマンドはPython3.5以降のもの。

環境をつくる

$ python3 -m venv [環境名]

カレントディレクトリ以下[環境名]にディレクトリが作られ、そこに各種ファイルが入ることになる。
プロジェクトのディレクトリに作ってしまうのが楽?(gitignoreなどを忘れないように)

環境の有効化

$ source [環境の場所]/bin/activate

これはLinuxでbashまたはzshを使う場合。
それ以外の場合は公式ドキュメントを参照のこと。

環境の無効化

$ deactivate

モジュールとパッケージ

モジュール

例えばfibo.pyの機能をmain.pyから使いたければ、同じディレクトリに置いて次のようにすればよい。

fibo.py(使われる側):

def fib(n):    # フィボナッチ数列をnまで出力
    a, b = 0, 1
    while a < n:
        print(a, end=' ')
        a, b = b, a+b
    print()

main.py(使う側):

import fibo
fobo.fib(10)

Pythonによるライブラリ参照機能(モジュール)は極めて素朴。importされた側のスクリプトは普通に上から順に実行される。
函数やクラスの定義だけでなく何かしらの処理を書いていた場合はそれも実行されるので注意。

if __name__ == '__main__':
    print("python hoge.py として呼ばれた")

のように書くことで、importされたときは呼ばれず、python hoge.pyのように直接呼ばれたときのみ実行される。定型文。

パッケージ

複数のモジュールをまとめるための仕組み。


最終更新: 2020-07-15 04:04:49 +0900

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