2010/9/29(Wed.) t2y

2.1 リスト内包表記

2.2 イテレータとジェネレータ ジェネレータ、コルーチン、ジェネレータ式

itertools モジュール

2.3 デコレータ 引数チェック、キャッシュ、プロキシ、その他

2.4 with と contextlib contextlib モジュール

2.5 まとめ

P. 62 ～

P. 64 ～

P. 76 ～

P. 88 ～

P. 93 ～

使ってみたくなるツール類が

たくさんあります

第2章には

P.61

リスト内包表記

>>> [i for i in range(0,3)]

[0, 1, 2]

Python の内包表記はなぜ速い？

append 属性の取り出し

関数の呼び出し

バイトコード命令数の削減

使えるなら使った方が良い

P.62 訳注

01

enumerate() 関数に感激！

ループ処理でインデックスやカウンタを使用したいときに便利

Pythonic な構文とは何か？

小さなコードパターンに対して、もっとも効率的なイディオムを使用した構文 The Zen of Python 解題 – 前編

The Zen of Python 解題 – 後編

02

P.63 コード

イテレータ(iterator)

繰り返し要素を返すオブジェクトのこと

2つのメソッドを実装したオブジェクト

next() メソッド(Python3 では __next__)

__iter__ メソッド

itertool 関数(ライブラリリファレンス)

- 英単語のおさらいiterate: 繰り返す、反復するiterable: 繰り返し可能な(モノ)iteration: イテレーションiterative: 反復のiterant: 反復する

P.64 -65

wikipedia:ジェネレータ(generator)

特殊なサブルーチン

関数に似ているが、イテレータのように振る舞う

エキPy: ジェネレータ

ジェネレータは yield 文を使用して、

関数を一時停止させ、途中の結果を生成する

-英単語のおさらいgenerate: 生む、発生させるyield: 産出する、生み出す

03

P.65 下段

ジェネレータの用途

イテレータを作成する

巨大なデータ(ファイルやテキスト)を扱い易い

プログレスバー等で途中経過を利用できる

無限に続く特性を持つアルゴリズムを扱う

ソケットやストリームを扱うネットワークを介した処理

フィボナッチ数列のような数値計算

“ループ処理やシーケンスを返す関数を

実装するときには、まずジェネレータの利用を検討すべきです”

04/05

Python Enhancement Proposal

(Python 拡張提案)

Python に変更を加えるための提案書

PEP1: PEP の目的とガイドライン

PEP3138: Python3000 の文字列表現

石本さんの発表資料

P.66 Note

ジェネレータの新メソッド

send: ジェネレータへ値を渡す

throw: ジェネレータへ例外を送る

close: ジェネレータに GeneratorExit を発生させる

Online Python Tutor

３つのメソッドを使用して

コルーチンを実装する PEP342: 拡張ジェネレータによるコルーチン

P.68-69

P.69-71

06

ジェネレータ式(genexp)

>>> (i for i in range(0,3))

<generator object <genexpr> at 0x94b907c>

“yield を使用したシンプルなルー

プや、イテレータのように動作するリスト内包表記は、積極的にジェネレータ式に置き換えるべきです”

P.72 真ん中