Pythonを勉強しようと思ったことはこれまでに何度もあるのですが、仕事などで、ちょっとした処理を行うときなどは、つい使い慣れたRubyで書いてしまうので、なかなかPythonの技術が上達せずにここまできました。
2022年の目標としてPythonをしっかり学んでみようと思います。
以下は、『Python実践レシピ』を読みながら気になることをメモしたものです。
Chapter 1 Pythonの環境
仮想環境について、
１. 仮想環境の作成
python -m venv dir_name
２. 仮想環境の有効化
source dir_name/bin/activate
３. 仮想環境の無効化
deactivate
Chapter 2 コーディング規約
Pythonには、PEP 8というスタイルガイドがあり、Pythonの開発者の間ではPEP 8に従うことが一般的
Chapter 3 Pythonの言語仕様
with文
with文に渡すオブジェクトをコンテキストマネージャーという。with文が実行されると、
__enter__()メソッドの処理が実行される。withブロックが終了したあとに、__exit__()が実行される。
@contextlib.contextmanagerというデコレータを使用してジェネレータ関数を記述することで、コンテキストマネージャーを定義できる。
ジェネレーター
>>> def multiplier(): ... num = 1 ... while True: ... yield num ... num *= 2 ... >>> gen = multiplier() >>> dir(gen) # ジェネレーターオブジェクトの`__next__()`メソッドが呼び出される ['__class__', '__del__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__lt__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'close', 'gi_code', 'gi_frame', 'gi_running', 'gi_yieldfrom', 'send', 'throw'] >>> next(gen) 1 >>> next(gen) 2 >>> next(gen) 4
デフォルト値付引数でリストオブジェクトを使用するときの注意点
>>> def sample_func(a, b, c=[]): ... c.append(a + b) ... return c ... >>> sample_func(1, 2) [3] >>> sample_func(3, 4) [3, 7] >>> sample_func(5, 6) [3, 7, 11]
実行結果は、[3], [7], [11]となって欲しいのですが、原因は、デフォルト値のリストオブジェクトは関数作成時に一度だけ作成され、そのあともこのリストオブジェクトが再利用されるためだそうです。ちょっと直感と動作が違うような気がします。
解決策は、以下の通りです。
>>> def sample_func(a, b, c=None): ... if c is None: ... c = [] ... c.append(a + b) ... return c ... >>> sample_func(1, 2) [3] >>> sample_func(3, 4) [7] >>> sample_func(5, 6) [11]
ちなみに、Rubyだと以下のように動作します。
irb(main):005:1* def sample_func(a, b, c = []) irb(main):006:1* c.append(a + b) irb(main):007:1* c irb(main):008:0> end => :sample_func irb(main):009:0> sample_func(1, 2) => [3] irb(main):010:0> sample_func(3, 4) => [7] irb(main):011:0> sample_func(5, 6) => [11]
デコレーター
- デコレーター関数を作成し代入文を使用する例
def my_decorator(func): def wrap_function(): """wrap_functionのドキュメントです""" func() print(f'function: {func.__name__} called') return wrap_function def greeting(): """greetingのドキュメントです""" print('こんにちは') greeting = my_decorator(greeting) print(greeting.__name__) print(greeting.__doc__) greeting()
実行すると、
wrap_function wrap_functionのドキュメントです こんにちは function: greeting called
となり、もとの関数名やdocstringが失われる。
- 「@デコレーター名」構文を使用して置き換える
def my_decorator(func): def wrap_function(): """wrap_functionのドキュメントです""" func() print(f'function: {func.__name__} called') return wrap_function @my_decorator def greeting(): """greetingのドキュメントです""" print('こんにちは') print(greeting.__name__) print(greeting.__doc__) greeting()
この方法でも、デコレータ関数を作成し代入文を使用する例と同様の実行結果となる。
- functools.wrapsを使用する
from functools import wraps def my_decorator(func): @wraps(func) # この1文を足す def wrap_function(): """wrap_functionのドキュメントです""" func() print(f'function: {func.__name__} called') return wrap_function @my_decorator def greeting(): """greetingのドキュメントです""" print('こんにちは') print(greeting.__name__) print(greeting.__doc__) greeting()
実行すると、以下のようになり、名前やdocstringをもとのデコレート対象の関数のものに設定してくれる。通常、デコレーターを作成するときは、functools.wrapsを使用するとよい。
greeting greetingのドキュメントです こんにちは function: greeting called
Chapter 4 Pythonのクラス
- dataclass
from dataclasses import dataclass @dataclass class User: name: str age: int address: str user = User('mae', 20, 'Miyazaki') print(user)
Chapter 5 型ヒント
def say_hello(name: str) -> str: return f'Hello, {name}' print(say_hello('Python')) print(say_hello(0))
を実行すると、以下のようになり、実行することはできる。
Hello, Python Hello, 0
mypyによる静的型チェックを行うと、以下のように出力され、say_helloにintが渡されているとエラーが出力される。
type_hint_prac.py:5: error: Argument 1 to "say_hello" has incompatible type "int"; expected "str" Found 1 error in 1 file (checked 1 source file)
