Python

Pythonの仕組み

Pythonはどうやって動くのか

Pythonの歴史

参考URL

Pythonが最初にお目見えしたのは1991年、作者であるグイド＝ヴァンロッサムがソースコードを公開した0.9です。その後、3年の期間を経て、1994年1月にPython 1.0がリリースされました。基本的な型の概念やオブジェクト指向など、Pythonの基礎となる構文は、このバージョンですでに実装されています。

よく名前が聞かれるようになったのは2000年10月にPython 2がリリースされてからです。Unicode（1.5.1項）、ガベージコレクション（オブジェクトを解放するための仕組み）などが導入され、Google、Yahoo!、InstagramなどのサービスがPythonを採用したのも、この時期

Python利用用途

1. 機械学習を使った人工知能の開発 → Pythonがライブラリが充実しているため
2. 自動データ処理や分析などの業務効率化 → 自動データ処理に関しては別でもできる。分析はPythonが強いか
3. スクレイピングによるWEB上の画像データ・テキストデータの自動収集 → スクレイピングは結局WebDriverを使うためどれでもいい
4. WEBサービス・WEBアプリケーション制作 → 日本だとRubyやPHPが強い。わざわざPythonでやるのであればAIなどの活用がしたいなど
5. スマホアプリ（Android）制作 → できるのか、Kotlinが強いけど
6. デスクトップアプリ制作 → これはWindows？
7. 組み込みアプリケーション制作 → C++が強いはず

メルカリでの利用用途 機械学習を用いたマイクロサービスでは研究・実験段階で用いたPythonのライブラリをそのままプロダクションでも使用したいなどといった理由でPythonをメインの言語に採用することが増えています。使用したいライブラリにはデータの前処理パイプラインを記述するもの、自然言語処理や画像処理を行うもの、C++などで記述されたライブラリのPythonラッパー、場合によってはモデルのサービングを行うものなどが挙げられるかと思います。

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Python コードスタイル

参考URL

• Pythonインデント インデントはタブまたはスペースで行うが、スペース何文字分というルールは決まっていない。 コーディング規約では4つが推奨されている。

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Pythonのサードパーティ事情

一般的なプログラミング言語は、アプリを開発するための便利な道具と共に提供されている。 このような道具のことをライブラリと指す

Pythonをインストールするだけで、それこそファイルの読み書きからデータベース操作、ネットワーク通信、GUIアプリ開発など、さまざまな機能を即座に実現できるのです。

PyPl(Python Package Index)とは

サードパーティ製の拡張ライブラリに至っては、標準ライブラリの比ではありません。たとえばPythonには、サードパーティによる拡張ライブラリの集積場とも言うべきサービスとして、PyPI（Python Package Index）があります Pythonを導入すれば、これらを無償で利用できるわけです。

中でも、機械学習、ディープラーニング（深層学習）などの分野のライブラリが潤沢である点はPythonの強み

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Pythonのversion管理

asdfやpyenvがある

参考URL asdfが有名っぽい

pyenvがanyenvから使えるため、それを使用する またnodeのようにlocalでversion分けができる。

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Pythonの環境構築

Python自体がanacondaなど、構築自体がめんどくさい。そのためDocker構築がいいと言われている。 あとは仮想環境でやるとか言っていた気がする...。

Pythonのパッケージ管理ツールとは

pipが代表格 pipはPythonで書かれたパッケージソフトウェアをインストール・管理するためのパッケージ管理システム 多くのPythonパッケージは、Python Package Index上にある。

またパッケージには

• 公式が配布しているもの
• サードパーティが配布しているものがある。

サードパーティのパッケージはPyPIというサイトで配布されている。 PyPl

Pythonのライブラリ(pipについて)

Pythonのライブラリは主に以下の3種類となる。 site-packagesはJSでいうnode_moduleと一緒

• 標準ライブラリ
• site-packagesディレクトリ(pip installでインストール)
• ユーザ別site-packageディレクトリ(pip install --userでインストール)

Pythonが読み込むライブラリの場所を知りたい場合

$ python
Python 3.9.10 (main, Feb 24 2022, 22:46:36)
[Clang 13.0.0 (clang-1300.0.29.30)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import sys
>>> sys.path
['', '/Users/tanakanaohitoshi/.anyenv/envs/pyenv/versions/3.9.10/lib/python39.zip', '/Users/tanakanaohitoshi/.anyenv/envs/pyenv/versions/3.9.10/lib/python3.9', '/Users/tanakanaohitoshi/.anyenv/envs/pyenv/versions/3.9.10/lib/python3.9/lib-dynload', '/Users/tanakanaohitoshi/.anyenv/envs/pyenv/versions/3.9.10/lib/python3.9/site-packages']
>>>

site-packages ローカルインストール

ローカルライブラリ実行方法

site-package インストール確認 $ pip show flake8

グローバルインストール

$ pip install xxx # グローバルインストールされる
# /Library/Python/2.7/site-packages
# 全アカウント共通で使用する、所謂グローバルな場所にインストールされてしまう。

ローカルインストール

AWS Lambdaでpythonランタイムを選択した際に、lamdaに標準インストールされていないモジュールを追加インストールする場合もローカルインストールする事になるので、この辺は覚えておくと色々と便利そうです。lambdaの件は以前以下の記事を書いたので、合わせてご覧下さい。

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pythonの型付け

Pythonに型ヒントが入った。 VSCodeではPylanceという拡張機能で対応する(MicroSoft製)

導入

pythonの型付け歴史

参考URL

Python 3.7で採択されたPEP 561 Distributing and Packaging Type Information EP 561以前は主にtypeshedを通じて，標準ライブラリ・サードパーティーの型情報が配布されていました

各型について

型入門

3.8と3.9での書き方 listなどについてはPython3.8までと3.9で変わっている 従来のtypingを使う方法が非推奨になり、組み込み型を利用する方法が推奨になっています。

Python3.8の書き方

from typing import Dict, List, Tuple

val_e: Dict[str, int] = {'size': 12, 'age': 24}
val_f: List[str] = ['taro', 'jiro']
val_g: Tuple[str, int] = ('name', 12)

Python3.9の場合

val_e: dict[str, int] = {'size': 12, 'age': 24}
val_f: list[str] = ['taro', 'jiro']
val_g: tuple[str, int] = ('name', 12)

• 定数 Python3.8からFinalがデフォルトで使用できるようになってます。定数(再代入不可)を定義することで、再代入されないようにできる。

from typing import Final
TABLE_NAME: Final[str] = 'sample'

• 定数にはtupleを積極的に使う listとtupleは同じような機能があるので、ついついlistを使いがちですが、tupleの方がメリットが多い場合があるので紹介します。 listの場合、内部の情報を書き換えることが可能ですが、定数として定義するものは、内部の情報を書き換えられることを望まないことがほとんどです。そのような場合はtupleで定義すると内部情報が変更される心配がありません。

Python3.8の場合

from typing import Final, Tuple, List

# tupleなので変更不可
NAME_TUPLE: Final[Tuple[str, str]] = ('taro', 'jiro')

# listは変更可能
NAME_LIST: Final[List[str]] = ['taro', 'jiro']
NAME_LIST[0] = 'saburo'

Python3.9の場合

from typing import Final

# tupleなので変更不可
NAME_TUPLE: Final[tuple[str, str]] = ('taro', 'jiro')

# listは変更可能
NAME_LIST: Final[list[str]] = ['taro', 'jiro']
NAME_LIST[0] = 'saburo'

dataclasses

dataclass データを格納するためのクラスを簡単に定義できる機能 クラス定義にデコレータを１つ付けるだけで__init__や__str__などの特殊メソッドを自動生成してくれます。

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Pythonの環境変数

direnvでOS環境変数にぶち込めばいける

環境変数にアクセスするためには

import os
username: str=os.environ["USER_NAME"]

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Python Editor

VSCodeが使いやすいがどうだろうか PyCharmの統合IDEがある

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Python Lint(静的解析ツール)

flake8 flake8は、次のLint1を含んだラッパーツールです。

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Python Formatter(Pritterみたいなもの)

VSCodeでは、Python拡張を入れることで、Pythonのコードの編集(自動保管ができる) コードの自動フォーマットを行うには、フォーマッターを別途インストールしておく必用がある。

Formatterの種類としては

• autopep8
• yapf
• Black(最近人気): FacebookやDropbox、Mozillaなどでも導入されている。

Blacｋとは

Black は自分自身を The uncompromising code formatter と説明しています。 ようするに、「私が定義する設定に従いなさい」という意味で、ユーザーにほとんど設定の余地を残していません（行の長さ程度は設定できます）。 このようにすることで、チーム内でのフォーマット論争を防ぐ効果があります。 TypeScript (JavaScript) でよく使われている Prettier フォーマッターも同様の思想で作られており、ほとんど設定ができないようになっています（こちらは opinionated という単語を使っています）。

Black スタイル

• インデントは4 (PEP8通り)

• トップレベルのクラス定義や関数定義の間には2行の空白行を入れる（クラス内のメソッド間は1行）PEP 8通り。

• 1行あたり最大88文字まで

  • PEP 8は79文字と言っているが、それだと改行がたくさん入りすぎる傾向があるので、Blackでは1割増しの88文字にした。Raymond Hettingerの講演Beyond PEP 8でも90文字くらいがよいと指摘している。

• 文字列リテラルはダブルクォートで囲む（Issue #51などの議論を経てダブルクォートに落ち着いた。理由をまとめると以下のような感じ）

  • PEP 257でdocstringはダブルクォートで囲むべしとされており、それに合わせるのが一貫性があってよい。PEP 8ではdocstring以外の文字列リテラルにシングルクォートを使っているが、バラバラにする理由がない。
  • 空白文字列をシングルクォートで表現すると '' となって、フォントによっては判別しにくくなる。ダブルクォートであれば一目瞭然 ("")。
  • ダブルクォートの中でシングルクォートを使うことはよくあるが（例: "don't"）、その逆は少ない。
  • UKレイアウトやGermanレイアウトのキーボードでは、" の入力は苦じゃないよ。シングルクォートの方が入力しやすければ、それで入力しておいてBlackに " に変換させればよい。

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Python 自動補完(オートコンプリート)

VSCodeでは、Python拡張を入れることで、Pythonのコードの編集(自動保管ができる)

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Python ユニットテスト

参考URL

module	概要	特徴
doctest	docstringを使用した標準モジュール	docstringのみで簡単だが他モジュールの使用制限がある。
unittest	他言語と類似する標準モジュール	標準だが他言語と類似形式のためpythonらしくない（らしい）
pytest	サードパーティのテストモジュール	pythonらしくテストが記述できる。現在比較的人気らしい。

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Python コマンドラインオプション

Pythonの-mオプションが探しに行っている場所 -mオプション Pythonは-mオプションを付けてpythonを実行するとモジュールを実行してくれます。 このオプションは$PYHTONPATHで設定されているモジュールの配置場所や、 設定ファイルなどで設定されているsys.pathの場所にあるモジュールを実行できます。 ということでなんのこっちゃという感想もありますが、本来は見つけられないPATH場所を見つけてpipモジュールを実行してくれている。

$ python -m <module-name> モジュール名とは、○○○.pyの○○○の部分 モジュールの他に、パッケージも-mを付与して実行します。 パッケージとは複数のモジュールが集めてひとつにまとめたファイルのこと

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Python 各コーディング

命名規則

Python インポート周り徹底理解

参考URL

Pythonのライブラリは主に以下の3種類となる。

• 標準ライブラリ
• site-packagesディレクトリ(pip installでインストール)
• ユーザ別site-packageディレクトリ(pip install --userでインストール)

.pyファイルのインポート(同階層)

クラスも関数も同時にimport可能

. ├── lib_a.py └── main.py

from lib_a import Student, add

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Python ファイル操作

基礎知識

基礎の流れ

1. ファイルを開いて
2. ファイル操作を行い
3. ファイルと閉じる

# ファイルを新規作成
file = open("test.txt", "w",encoding='utf-8')
# writeメソッドを利用しファイルに文字を書き込む
file.write("Hello Python!")
# ファイルを閉じる
file.close()

with構文

with構文とは、ファイル操作処理のコードを短縮して記述するための構文

with文はファイル操作を行うopen関数を簡易的にかけるようにするだけではなく例外処理やファイルのcloseを自動的にしてくれたりと結構便利な機能を持ち合わせている

withを使った場合(↑の基礎との対比)

with open("test.txt", "w",encoding='utf-8') as file:
    file.write("Hello Python！")

withのメリット

1. ソースコードをすっきりさせる
2. ファイルの閉じ忘れを防止(close漏れの防止) ファイルの閉じ忘れにはデメリットが存在します。開けるファイル数には限りがあることや、開いたままのファイルが思わぬエラーを引き起こしてしまうためです。 ※閉じ忘れたからと言って、ファイルが壊れたりすることはありません。閉じ忘れてもPythonが自動的にファイルを閉じてくれる仕組み自体は備わっています。
3. ブロックが生成されるため可読性が向上する

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　変数

参考URL

変数(クラス変数) public staticみたいなもの

クラス変数は、クラスに依存している変数です。インスタンスからでも、クラスからでもどちらからでも呼び出し可能で、インスタンスが異なっても同じ値を取得できます。

変数(インスタンス変数)

インスタンス変数は、インスタンスに依存している変数です。インスタンスを複数作成すればそれぞれ異なる値をもつ

このようにクラス変数とインスタンス変数が同じ変数名だった場合、インスタンス変数が優先されます。

ちなみにpythonではprivateな変数、変更不可な変数は存在しないようです。 ただ、privateに関しては、「_」で始まる変数、メソッドはプライベートだという慣習はあるみたいです。 普通に呼び出すことは可能なので個人の努力が必要ですが。。。

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コンストラクタ

class TestClass2:
    val = []
    def __init__(self):
        print("init:" + str(self.val))
        # 初期化
        self.val.append(1)
        self.val.append(2)
        self.val.append(3)

デストラクタ

コンストラクタとは反対にインスタンスをPythonが削除するときに動作するメソッド インスタンス削除時に実行される

class TestClass4:
    val = []
    def __del__(self):
        # デストラクタ
        print("del:デストラクタ")

testClass4 = TestClass4()
del testClass4
# > del:デストラクタ

オーバーロード

ythonではオーバーロード（引数違いのメソッドを定義する）はできない様子

インターフェース

参考URL

Python 3.6の時点でPythonには言語機能としてのインターフェースは存在しない。 具体的にいうと、「継承先に特定のインターフェースの実装を強制できるような仕組み」がPythonにはない。

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Python path検索

検索順は以下

1. ビルトインモジュールにあるか探す
2. sys.pathに格納されているディレクトリにあるか探す

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requirement.txt(慣例でファイル名はこれ)

参考URL

Pythonのパッケージ（ライブラリ）をpipで管理している場合、設定ファイルrequirements.txtを使って指定のパッケージを指定のバージョンで一括インストールできる。

pipの一括インストールオプション: -r requirements.txt 設定ファイルrequirements.txtの書き方 現在の環境の設定ファイルを書き出し: pip freeze

$ pip install -r requirements.txt

• version指定 バージョン指定を省略すると最新版がインストールされる。

• その環境のpipモジュールを以降する

$ pip freeze > requirements.txt このrequirements.txtを別の環境にコピーして一括インストールする。 $ pip install -r requirements.txt

3点ドット(...) Pythonの組み込み定数Ellipsis

Ellipsisと...は同じellipsisオブジェクト。

Ellipsisオブジェクトについて