Brython

2016-06-26 / tau / コメントする

Brython利用の基本形

Brythonのライブラリを読み込む
brython()を実行させるよう指示する
scriptタグでPythonを指定する
script要素内にPythonのコードを記述する

Brythonのライブラリを読み込む

ライブラリはJavascriptファイル。head要素内でライブラリを指定して読み込ませるが、サーバ上にライブラリを配置しておく方法と、その都度Brythonのサイトから読み込む方法がある。

サーバ上にライブラリを置く場合

<head>
.....
<script src="brython.js"></script>
.....
</head>

<head>

.....

.....

</head>

サーバ上にライブラリを置かない場合

<head>
.....
<script src="http://brython.info/src/brython_dist.js"></script>
.....
</head>

<head>

.....

.....

</head>

brython()を実行させる

通常の事例では、body要素のonload属性で指示している。

<body onload="brython()">

1	<body onload="brython()">

scriptタグでPythonを指定する

<script type="text/python">

1	<script type="text/python">

コード例

Brythonのコード例。テクストボックスに名前を入力し、alertで表示。

ボタンのonclick属性でhello()関数を呼び出そうとするとundefinedエラーとなる。Brythonのサイトの事例ではdocオブジェクトのbindメソッドを用いており、これで動作した。

WordPressに移行してからスクリプトの使い方がわからないので、ここではコード例のみ。

<script type="text/python">

from browser import document as doc
from browser import alert

def hello():
  alert( "Hello " + doc["txt"].value + "\nバージョン　Python 3\n3 / 2 = " + str ( 3 / 2 ) )

doc["btn"].bind( "click", hello )

</script>

<P>Brythonテスト</p>
<input id="txt">
あなたの名前は？<input type="button" id="btn" value="click!">

from browser import document as doc

from browser import alert

def hello():

alert( "Hello " + doc["txt"].value + "\nバージョン　Python 3\n3 / 2 = " + str ( 3 / 2 ) )

doc["btn"].bind( "click", hello )

</script>

<P>Brythonテスト</p>

あなたの名前は？<input type="button" id="btn" value="click!">

console.log

Brythonでconsole.logを使うためには、browser.consoleパッケージを利用する。

from browser import console

def console_test():
  console.log( "Python3では整数同士の除算は浮動小数点になる" )
  console.log( "5 / 2 = " + str( 5 / 2 ) )

console_test()

from browser import console

def console_test():

console.log( "Python3では整数同士の除算は浮動小数点になる" )

console.log( "5 / 2 = " + str( 5 / 2 ) )

console_test()

Python3 – 処理時間の計測

2016-06-26 / tau / コメントする

time.time()関数は、呼び出した時点のエポックタイムを秒単位の浮動小数点型で返す。

import time
from browser import console

startTime = time.time()

for i in range( 1000000 ):
  i

console.log( time.time() - startTime )

# 実行結果
# 0.7800002098083496

import time

from browser import console

startTime = time.time()

for i in range( 1000000 ):

console.log( time.time() - startTime )

# 実行結果

# 0.7800002098083496

Python3 – スレッド

2016-06-26 / tau / コメントする

基本形

threading.Threadクラスで実行する関数と引数を指定し、start()メソッドで開始させる。

import threading

def func(name):
    for i in range(10):
        print(name + ':' + str(i))

ta = threading.Thread(target=func, args=('A'))
tb = threading.Thread(target=func, args=('B'))

ta.start()
tb.start()

# 実行結果
# A:0
# B:0
# A:1
# B:1
# B:2
# A:2
# B:3
# A:3
# B:4
# A:4
# B:5
# B:6
# A:5
# B:7
# B:8
# A:6
# B:9
# A:7
# A:8
# A:9

import threading

def func(name):

for i in range(10):

print(name + ':' + str(i))

ta = threading.Thread(target=func, args=('A'))

tb = threading.Thread(target=func, args=('B'))

ta.start()

tb.start()

# 実行結果

# A:0

# B:0

# A:1

# B:1

# B:2

# A:2

# B:3

# A:3

# B:4

# A:4

# B:5

# B:6

# A:5

# B:7

# B:8

# A:6

# B:9

# A:7

# A:8

# A:9

同期

幾つかのスレッドの終了を待ってから後続のスレッドを実行させたい場合、join()メソッドで同期をとりたいスレッドの終了を待機する。

import threading

def func(name):
    for i in range(3):
        print(name + ':' + str(i))

t1a = threading.Thread(target=func, args=['t1a'])
t1b = threading.Thread(target=func, args=['t1b'])
t2 = threading.Thread(target=func, args=['t2'])

t1a.start()
t1b.start()
t1a.join()
t1b.join()
t2.start()

# 実行結果
# t1a:0
# t1b:0
# t1a:1
# t1b:1
# t1b:2
# t1a:2
# t2:0
# t2:1
# t2:2

import threading

def func(name):

for i in range(3):

print(name + ':' + str(i))

t1a = threading.Thread(target=func, args=['t1a'])

t1b = threading.Thread(target=func, args=['t1b'])

t2 = threading.Thread(target=func, args=['t2'])

t1a.start()

t1b.start()

t1a.join()

t1b.join()

t2.start()

# 実行結果

# t1a:0

# t1b:0

# t1a:1

# t1b:1

# t1b:2

# t1a:2

# t2:0

# t2:1

# t2:2

スレッドクラス

スレッドクラスを継承したカスタムクラスでの実装方法。

thread.Threadクラスを継承する
コンストラクタでThreadクラスのコンストラクタを呼び、必要なプロパティをセット
run()メソッドをオーバーライドし、処理内容を記述
カスタムクラスのインスタンスでstart()を実行

start()メソッドを実行すると、親のThreadクラスのstart()メソッドが呼び出され、そこでrun()メソッドが呼ばれ、カスタムクラスでオーバーライドしたrun()メソッドが実行される。run()メソッドを直接実行すると、シングルスレッドとして実行される。

class MyThread(threading.Thread):

    def __init__(self, name):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.name = name

    def run(self):
        for i in range(5):
            print(self.name + ':' + str(i))


ta = MyThread('A')
tb = MyThread('B')
ta.start()
tb.start()

# 実行結果
# A:0
# A:1
# A:2
# B:0
# A:3
# B:1
# B:2
# A:4
# B:3
# B:4

class MyThread(threading.Thread):

def __init__(self, name):

threading.Thread.__init__(self)

self.name = name

def run(self):

for i in range(5):

print(self.name + ':' + str(i))

ta = MyThread('A')

tb = MyThread('B')

ta.start()

tb.start()

# 実行結果

# A:0

# A:1

# A:2

# B:0

# A:3

# B:1

# B:2

# A:4

# B:3

# B:4

スレッドの停止

スレッド停止の機能は、thread.Threadクラスを継承したカスタムクラスで実装する。

import threading
import time


class MyThread(threading.Thread):

    def __init__(self):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.counter = 0
        self.is_running = True

    def run(self):
        while self.is_running:
            print(self.counter)
            self.counter += 1
            time.sleep(1)

    def stop(self):
        self.is_running = False


t =MyThread()
t.start()

time.sleep(5)
t.stop()

# 約5秒後にスレッドが停止

import threading

import time

class MyThread(threading.Thread):

def __init__(self):

threading.Thread.__init__(self)

self.counter = 0

self.is_running = True

def run(self):

while self.is_running:

print(self.counter)

self.counter += 1

time.sleep(1)

def stop(self):

self.is_running = False

t =MyThread()

t.start()

time.sleep(5)

t.stop()

# 約5秒後にスレッドが停止

Python3 – 変数のスコープ

2016-06-26 / tau / コメントする

ブロックスコープはない

したがって、if文やfor文などの制御構文はスコープを持たない。制御文の外で定義された変数は制御文内で参照でき、制御文内での変更は変数に影響を与える。

a = 1

if True:
    print(a) # 1
    a += 1
    print(a) # 2

print(a) # 2

for i in [1]:
    print(a) # 2
    a += 1
    print(a) # 3

print(a) # 3

a = 1

if True:

print(a) # 1

a += 1

print(a) # 2

for i in [1]:

print(a) # 2

a += 1

print(a) # 3

関数のスコープ

関数内では変数はローカルスコープを持つ。

グローバル変数は関数内から直接には参照できないため、無定義で参照しようとするとエラーとなる
関数内でグローバル変数と同じ名前の変数を定義すると、ローカル変数として扱われる
ローカル変数の変更は、同名のグローバル変数に影響を与えない

g = 1

def func():
    # print(g)
    # UnboundLocalError: local variable 'g' referenced before assignment
    g = 2
    print(g) # 2 (when called later)

func() # 2
print(g) # 1

g = 1

def func():

# print(g)

# UnboundLocalError: local variable 'g' referenced before assignment

g = 2

print(g) # 2 (when called later)

func() # 2

print(g) # 1

クラスのスコープ

クラスはローカルのスコープを持つが、クラス変数とインスタンス変数でもスコープが異なる。

g = 1

class MyClass:
    print(' 1:',g)
    g = 10
    print(' 2:', g)

    def __init__(self):
        self.g = 100

print(' 3:', g)
print(' 4:', MyClass.g)

MyClass.g = 50
print(' 5:', MyClass.g)
print(' 6:', g)

g = 5
print(' 7:', g)
print(' 8:', MyClass.g)

instance = MyClass()
print(' 9:', instance.g)
print('10:', MyClass.g)
print('11:', g)


# 実行結果
#  1: 1   クラス変数はグローバル変数の値を引き継ぐ
#  2: 10  クラス変数の値を変更しても
#  3: 1   グローバル変数は影響を受けない
#  4: 10  クラス変数はクラススコープ
#  5: 50  クラス変数を外から変更しても
#  6: 1   グローバル変数は影響を受けない
#  7: 5   グローバル変数を変更しても
#  8: 50  クラス変数は影響を受けない
#  9: 100 インスタンス生成時にインスタンス変数を定義
# 10: 50  インスタンス変数はクラス変数とは別のスコープ
# 11: 5   グローバル変数とも別のスコープ

g = 1

class MyClass:

print(' 1:',g)

g = 10

print(' 2:', g)

def __init__(self):

self.g = 100

print(' 3:', g)

print(' 4:', MyClass.g)

MyClass.g = 50

print(' 5:', MyClass.g)

print(' 6:', g)

g = 5

print(' 7:', g)

print(' 8:', MyClass.g)

instance = MyClass()

print(' 9:', instance.g)

print('10:', MyClass.g)

print('11:', g)

# 実行結果

# 1: 1 クラス変数はグローバル変数の値を引き継ぐ

# 2: 10 クラス変数の値を変更しても

# 3: 1 グローバル変数は影響を受けない

# 4: 10 クラス変数はクラススコープ

# 5: 50 クラス変数を外から変更しても

# 6: 1 グローバル変数は影響を受けない

# 7: 5 グローバル変数を変更しても

# 8: 50 クラス変数は影響を受けない

# 9: 100 インスタンス生成時にインスタンス変数を定義

# 10: 50 インスタンス変数はクラス変数とは別のスコープ

# 11: 5 グローバル変数とも別のスコープ

global宣言

グローバル変数をglobal宣言することで、関数の中で参照・変更が可能となる。

g = 1

def func():
    global g
    print(g) # 1
    g += 1
    print(g) # 2

func()
print(g) # 2

g = 1

def func():

global g

print(g) # 1

g += 1

print(g) # 2

func()

print(g) # 2

Python3 – クラス

2016-06-26 / tau / コメントする

クラスの定義

標準形

クラス定義は、class [クラス名]:で始める
コンストラクタ名は__init__で決まっている(前後にアンダースコア2つ)
クラス変数(プロパティ)はコンストラクタで定義して明示

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def show(self):
        print("name: " + self.name.ljust(10, ' ')
            + "  age: " + str(self.age))

luice = Person("Luice", 28)
john = Person("John", 30)
luice.show()
john.show()

# name: Luice       age: 28
# name: John        age: 30

class Person:

def __init__(self, name, age):

self.name = name

self.age = age

def show(self):

print("name: " + self.name.ljust(10, ' ')

+ " age: " + str(self.age))

luice = Person("Luice", 28)

john = Person("John", 30)

luice.show()

john.show()

# name: Luice age: 28

# name: John age: 30

関数定義と同じく、クラスからオブジェクトを生成するときは、クラスを定義した後でなければならない。

instance = MyClass() # NameError: name 'MyClass' is not defined

class MyClass:
    pass

instance = MyClass() # NameError: name 'MyClass' is not defined

class MyClass:

pass

プロパティ

クラス変数(クラス・プロパティ)

クラス定義の直下で定義された変数はクラス変数となり、全てのインスタンスを通じて同じ値が参照される。一般的には[クラス名].[クラス変数名]で用いる。

class Person:
    company = 'ABC corp.'

john = Person()
john.name = 'John'

luice = Person()
luice.name = 'luice'

print(john.name)
print(luice.name)

print(john.company)
print(luice.company)
print(Person.company)

# John
# luice
# ABC corp.
# ABC corp.
# ABC corp.

class Person:

company = 'ABC corp.'

john = Person()

john.name = 'John'

luice = Person()

luice.name = 'luice'

print(john.name)

print(luice.name)

print(john.company)

print(luice.company)

print(Person.company)

# John

# luice

# ABC corp.

インスタンス変数(インスタンス・プロパティ)

インスタンス変数は、コンストラクタで定義して明示する。

class Person:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

john = Person("John")
luice = Person("Luice")

print(john.name)
print(luice.name)

# John
# Luice

class Person:

def __init__(self, name):

self.name = name

john = Person("John")

luice = Person("Luice")

print(john.name)

print(luice.name)

# John

# Luice

インスタンス生成後にプロパティを定義することもできるが、あるインスタンスで定義したプロパティはそのクラスの他のインスタンスにはいきわたらない。

class Person:
    pass

john = Person()
luice = Person()
philip = Person()

john.name = "John"
luice.name = "Luice"

george = Person()

print(john.name)    # John
print(luice.name)   # Luice
#print(philip.name) # AttributeError
#print(george.name) # AttributeError

class Person:

pass

john = Person()

luice = Person()

philip = Person()

john.name = "John"

luice.name = "Luice"

george = Person()

print(john.name) # John

print(luice.name) # Luice

#print(philip.name) # AttributeError

#print(george.name) # AttributeError

なお上記のpass文は、空のクラスのための構文。クラスの構文上は何か内容が必要なため、プレースホルダとしてpass文を置いている。passはPythonの予約語で、何も行わない。

インスタンス変数はpublic

Pythonのインスタンス変数は全てpublicアクセス可能。これを隠蔽するのに、以下の方法がある。

クラス変数の先頭にアンダースコアを1つ付ける(_)
- この方法は「作法」であり、普通に変数名を指定してアクセスが可能
クラス変数の先頭にアンダースコアを2つ付ける(__)
- この方法はPythonでアクセスが拒否される

class Person:
    def __init__(self, name, age, nation):
        self.name = name
        self._age = age
        self.__nation = nation

john = Person("John", 30, "US")
print(john.name)
print(john._age)
print(john.__nation)

# John
# 30
# AttributeError: 'Person' object has no attribute '__nation'

class Person:

def __init__(self, name, age, nation):

self.name = name

self._age = age

self.__nation = nation

john = Person("John", 30, "US")

print(john.name)

print(john._age)

print(john.__nation)

# John

# 30

# AttributeError: 'Person' object has no attribute '__nation'

ただし(2)の方法でも実はアクセスが可能。アンダースコア2つを前置した変数は、_クラス名__変数名に変換されるため、この変数名を使ってアクセスできる。

class Person:
    def __init__(self, name, age, nation):
        self.name = name
        self._age = age
        self.__nation = nation

john = Person("John", 30, "US")
print(john.name)
print(john._age)
print(john._Person__nation)

# John
# 30
# US

class Person:

def __init__(self, name, age, nation):

self.name = name

self._age = age

self.__nation = nation

john = Person("John", 30, "US")

print(john.name)

print(john._age)

print(john._Person__nation)

# John

# 30

# US

メソッド

コンストラクタ

コンストラクタの名前は__init__で決まっている
少なくとも先頭に1つの、自己参照用の引数が必要
- この引数の変数名は任意だが、Pythonの慣習でselfを用いることになっている

class MyClass:
    def __init__(self, p1, p2):
        self.property1 = p1
        self.property2 = p2

instance = MyClass(10, 20)

class MyClass:

def __init__(self, p1, p2):

self.property1 = p1

self.property2 = p2

instance = MyClass(10, 20)

インスタンスメソッド

コンストラクタと同じく、インスタンスメソッドは最低1つの引数を持ち、第1引数はインスタンス自身への参照が渡される。

この引数の変数名は任意だが、Pythonの慣習でselfを用いることになっている。

class Person:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def introduce(self):
        print('My name is ' + self.name)

    def cheer(me, greeting):
        print(greeting + ", I'm " + me.name)

person = Person('Luice')
person.introduce()
person.cheer("Hi")

# My name is Luice
# Hi, I'm Luice

class Person:

def __init__(self, name):

self.name = name

def introduce(self):

print('My name is ' + self.name)

def cheer(me, greeting):

print(greeting + ", I'm " + me.name)

person = Person('Luice')

person.introduce()

person.cheer("Hi")

# My name is Luice

# Hi, I'm Luice

クラスの継承

継承

基本的なクラスの継承方法は以下の手順による。

子クラスのclass宣言で親クラスを指定
子クラスのコンストラクタで親クラスのコンストラクタを呼ぶ
必要に応じて追加のプロパティを定義

class ParentClass:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

class ChildClass(ParentClass):
    def __init__(self, name, age):
        ParentClass.__init__(self, name)
        self.age = age

person = ParentClass('John')
print(person.name)

person = ChildClass('Luice', 35)
print(person.name + ', ' + str(person.age) + 'years old')

# 実行結果
# John
# Luice, 35years old

class ParentClass:

def __init__(self, name):

self.name = name

class ChildClass(ParentClass):

def __init__(self, name, age):

ParentClass.__init__(self, name)

self.age = age

person = ParentClass('John')

print(person.name)

person = ChildClass('Luice', 35)

print(person.name + ', ' + str(person.age) + 'years old')

# 実行結果

# John

# Luice, 35years old

オーバーライド

子クラスで親クラスのメソッドをオーバーライドできる。

class ParentClass:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def print_me(self):
        print('My name is ' + self.name)


class ChildClass(ParentClass):
    def __init__(self, name, age):
        ParentClass.__init__(self, name)
        self.age = age

    def print_me(self):
        print('I am ' + self.name + ', ' + str(self.age) + 'years old')

person = ParentClass('John')
person.print_me()

person = ChildClass('Luice', 35)
person.print_me()

# 実行結果
# My name is John
# I am Luice, 35years old

class ParentClass:

def __init__(self, name):

self.name = name

def print_me(self):

print('My name is ' + self.name)

class ChildClass(ParentClass):

def __init__(self, name, age):

ParentClass.__init__(self, name)

self.age = age

def print_me(self):

print('I am ' + self.name + ', ' + str(self.age) + 'years old')

person = ParentClass('John')

person.print_me()

person = ChildClass('Luice', 35)

person.print_me()

# 実行結果

# My name is John

# I am Luice, 35years old

親クラスのメソッドの呼び出し

子クラスでオーバーライドしたメソッドでも、親クラスの名前を指定して、親のメソッドを呼び出せる。

class ParentClass:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def print_me(self):
        print('My name is ' + self.name)


class ChildClass(ParentClass):
    def __init__(self, name, age):
        ParentClass.__init__(self, name)
        self.age = age

    def print_me(self):
        ParentClass.print_me(self)
        print(str(self.age) + 'years old')


person = ChildClass('Luice', 35)
person.print_me()

# 実行結果
# My name is Luice
# 35years old

class ParentClass:

def __init__(self, name):

self.name = name

def print_me(self):

print('My name is ' + self.name)

class ChildClass(ParentClass):

def __init__(self, name, age):

ParentClass.__init__(self, name)

self.age = age

def print_me(self):

ParentClass.print_me(self)

print(str(self.age) + 'years old')

person = ChildClass('Luice', 35)

person.print_me()

# 実行結果

# My name is Luice

# 35years old

※super()メソッドを用いるべきか。

Python3 – lambda式

2016-06-26 / tau / コメントする

概要

ラムダ式(lambda式)は、無名の小さな関数を定義する。

print((lambda x, y: x + y)(2, 3)) # 5

1	print((lambda x, y: x + y)(2, 3)) # 5

lambda式の用法

lambda式は式として扱われるため、以下のような用い方が可能。

リストの内包表記

lst = [(lambda x: x*2), (lambda x: x*3), (lambda x: x*4)]
for func in lst:
  print(func(2))

# 実行結果
# 4
# 6
# 8

lst = [(lambda x: x*2), (lambda x: x*3), (lambda x: x*4)]

for func in lst:

print(func(2))

# 実行結果

# 4

# 6

# 8

Python3 – 関数

2016-06-26 / tau / コメントする

基本形

関数の定義は”def”で始める
関数名と引数の後にコロン”:”を置く
関数の内容にはインデントを入れて書く

def add(a, b):
  print(a + b)

add(2, 3) # 5

def add(a, b):

print(a + b)

add(2, 3) # 5

呼び出しと定義

関数の呼び出しは関数定義の後でなければならない。

add(2, 3)

def add(a, b):
    print(a + b)

# NameError: name 'add' is not defined

add(2, 3)

def add(a, b):

print(a + b)

# NameError: name 'add' is not defined

ただし、関数定義においては、後で定義される関数をそれより前の関数定義で記述することはできる。

def parent_func():
    child_func()

def child_func():
    print('hello')

parent_func()

def parent_func():

child_func()

def child_func():

print('hello')

parent_func()

戻り値

戻り値がある場合はreturn文で返す。

def add(a, b):
  return a + b

print( add(2, 3) ) # 5

def add(a, b):

return a + b

print( add(2, 3) ) # 5

複数の戻り値

複数の戻り値を返すことができる。

def multi(a, b):
  return a + b, a * 3

print(multi(2, 3)) # (5, 6)

sum, mul = multi( 2, 3 )
print(sum, mul) # 5 6

def multi(a, b):

return a + b, a * 3

print(multi(2, 3)) # (5, 6)

sum, mul = multi( 2, 3 )

print(sum, mul) # 5 6

引数

通常の引数

通常の引数に対しては、呼び出し時にその個数分の値を指定する。個数が多すぎても少なすぎてもTypeErrorとなる。

デフォルト値付きの引数

引数を省略した場合のデフォルト値を指定できる(キーワード付き引数)。

def func(x, y=2, z=3):
    print(x + y +z)


func(1)       # 6 (1 + 2 + 3)
func(1, 4)    # 8 (1 + 4 + 3)
func(1, 4, 5) # 10 (1 + 4 + 5)

def func(x, y=2, z=3):

print(x + y +z)

func(1) # 6 (1 + 2 + 3)

func(1, 4) # 8 (1 + 4 + 3)

func(1, 4, 5) # 10 (1 + 4 + 5)

可変長の引数(1)

*[引数名]は数を超えた引数をタプルで受け取る。

def func(a, *args):
    print(a)
    print(*args)
    print(args)


func(1, 2, 'A')

# 実行結果
# 1
# 2 A
# (2, 'A')

def func(a, *args):

print(a)

print(*args)

print(args)

func(1, 2, 'A')

# 実行結果

# 1

# 2 A

# (2, 'A')

可変長の引数(2)

**[引数名]はキーワード付き引数を辞書型で受け取る。

def func(a, **dict):
    print(a)
#    print(**dict) # TypeError
    print(*dict)
    print(dict)


func(1, key1='Val1', key2='Val2')

# 実行結果
# 1
# key2 key1
# {'key2': 'Val2', 'key1': 'Val1'}

def func(a, **dict):

print(a)

# print(**dict) # TypeError

print(*dict)

print(dict)

func(1, key1='Val1', key2='Val2')

# 実行結果

# 1

# key2 key1

# {'key2': 'Val2', 'key1': 'Val1'}

可変長引数の引き渡し

可変長の引数を変数で引き渡す場合、引き渡し側の引数に*、**をつける。

def func(a, *args, **dict):
    print(a)
    print(args)
    print(dict)

a = 1
args = ('A', 'B')
dict = {'key1': 'Val1', 'key2': 'Val2'}
func(a, *args, **dict)

# 実行結果
# 1
# ('A', 'B')
# {'key1': 'Val1', 'key2': 'Val2'}

def func(a, *args, **dict):

print(a)

print(args)

print(dict)

a = 1

args = ('A', 'B')

dict = {'key1': 'Val1', 'key2': 'Val2'}

func(a, *args, **dict)

# 実行結果

# 1

# ('A', 'B')

# {'key1': 'Val1', 'key2': 'Val2'}

Python3 – 同値性と同一性

2016-06-26 / tau / コメントする

同値性

同値性に関しては、数値、文字列、オブジェクトに関わらず、そのコンテンツのパターンが同じならTrueとなる。

同一性

数値の同一性

一般的な予想

数値に関しては、同値性と同一性が同じ結果になると予想される。

1 is 1     # True
1 is 2     # False
2 is (1+1) # True

1 is 1 # True

1 is 2 # False

2 is (1+1) # True

予想外

整数で一定の範囲外の場合は、同一ではない(is not)と評価される。

a = 256; b = 256; a is b # True
a = 257; b = 257; a is b # False

a = -5; b = -5; a is b # True
a = -6; b = -6; a is b # False

a = 256; b = 256; a is b # True

a = 257; b = 257; a is b # False

a = -5; b = -5; a is b # True

a = -6; b = -6; a is b # False

多重代入の場合は同一と評価されるが、変数に対して演算を施すと同一ではなくなる。

a = b = 257; a is b     # True
a *= 1; b *= 1; a is b #False
a = b = -6; a is b     # True
a *= 1; b *= 1; a is b #False

a = b = 257; a is b # True

a *= 1; b *= 1; a is b #False

a = b = -6; a is b # True

a *= 1; b *= 1; a is b #False

同一性の変化は、演算に対して可逆的。

a = b = 256; a is b # True
a += 1; b += 1; a is b # False
a -= 1; b -= 1; a is b # True

a = b = 256; a is b # True

a += 1; b += 1; a is b # False

a -= 1; b -= 1; a is b # True

文字列の同一性

'ABC' is 'ABC' # True
'ABC' is 'DEF' # False
'ABCD' is 'ABC' + 'D' # True

'ABC' is 'ABC' # True

'ABC' is 'DEF' # False

'ABCD' is 'ABC' + 'D' # True

a = 'ABCD'; b = 'ABC' + 'D'; a is b     # True
a = 'ABCD'; b = 'ABC'; b += 'D'; a is b # False

1 2	a = 'ABCD'; b = 'ABC' + 'D'; a is b # True a = 'ABCD'; b = 'ABC'; b += 'D'; a is b # False

Python3 – 変数・式・演算

2016-06-26 / tau / コメントする

変数

変数の定義

変数は定義した時点で作成される。型指定や宣言のためのキーワードはなく、変数確保のためには何らかの値で初期化する。

# print var # NameError
var = 10
print var # 10

# print var # NameError

var = 10

print var # 10

内容の書き換え

変数の内容は、異なる型のもので任意に置き換え可能。

var = 1
print( var )     # 1
var = "override"
print( var )     # override

var = 1

print( var ) # 1

var = "override"

print( var ) # override

演算子

代数演算子

加減算(+/-)、乗算は一般的だが。除算系は以下に注意。

除算系

整数同士の除算は浮動小数点数となる。Python2から扱いが変更。

6 / 3 # 2.0

1	6 / 3 # 2.0

//演算子は商が整数となる除算、%演算子は剰余を返す。

//	切り捨て除算
%	剰余

5 // 3 # 1
5 % 3  # 2

1 2	5 // 3 # 1 5 % 3 # 2

詳しくは整数除算を参照。

べき乗

2 ** 3 # 8

1	2 ** 3 # 8

ビット演算子

~a	ビット反転
a & b	AND：論理積
a \| b	OR：論理和
a ^ b	XOR：排他的論理和
a << n	nビット左シフト
a >> n	nビット右シフト

代入演算子

+=、-=、*=など。

インクリメント(++)／デクリメント(–)演算子はない。

比較演算子

同値性

==、!=、<、>、<=、>=は標準的。

同一性・包含

a is b	aとbが同一である
a is not b	aとbが同一でない
a in b	aがbに含まれる
a not in b	aがbに含まれない

比較演算子については「同値性と同一性」についても参照。

ブール演算子

a and b	aもbもTrueのときTrue、それ以外はFalse
a or b	aかbがTrueのときTrue、aもbもFalseのときFalse
not a	aの否定

条件演算(3項演算子)

以下の式は、conditionが真であればtを、偽であればfを返す。

t if condition else f

1	t if condition else f

文字列演算子

a + b	文字列aと文字列bを連結
a * n	文字列aをn回繰り返す
a[n]	n番目の文字を取り出す(0文字目からカウント)
a[n:m]	n～m-1番目までの文字列を取り出す
a[n:]	n番目以降の文字列を取り出す
a[:m]	先頭からm-1番目までの文字列を取り出す
a[n:m:s]	n～m-1番目の文字列をs個飛ばしで取り出す

Python3 – 辞書

2016-06-26 / tau / コメントする

リテラル

辞書(dictionary)の要素はキーと値のセットで保持される。辞書の要素はリストのような順序を持たない（さらに言えば、このコードを実行するごとに表示される順番が変わる）。

dct = {'John':32, 'Bill':28, 'Luice':35}
print(dct) # {'John': 32, 'Luice': 35, 'Bill': 28}

1 2	dct = {'John':32, 'Bill':28, 'Luice':35} print(dct) # {'John': 32, 'Luice': 35, 'Bill': 28}

キーや値の型は混在しても構わない。

dct = {'one':1, 2:'two', 'three': [3, 3]}
print(dct) # {'three': [3, 3], 2: 'two', 'one': 1}

1 2	dct = {'one':1, 2:'two', 'three': [3, 3]} print(dct) # {'three': [3, 3], 2: 'two', 'one': 1}

キーについて

キーに使える型は、数値、文字列、タプルなど内容を変更できない型。

alpha = {1: 'A', 2: 'B', 3: 'C'}
area = {(10, 20): 'Asia', (40, 30): 'Europe'}
print(alpha[2]) # B
print(area[(10, 20)]) # Asia

alpha = {1: 'A', 2: 'B', 3: 'C'}

area = {(10, 20): 'Asia', (40, 30): 'Europe'}

print(alpha[2]) # B

print(area[(10, 20)]) # Asia

数値や文字を格納した変数をキーに指定すると、変数の内容がキーになる。

var1 = 1
var2 = 'a'
dct = {var1:11, var2:'aa'}
print(dct) # {1: 1, 'a': 'aa'}

var1 = 1

var2 = 'a'

dct = {var1:11, var2:'aa'}

print(dct) # {1: 1, 'a': 'aa'}

既存のキーに新たな要素を定義しようとすると、[最後に指定したキー]:[値]のペアになる（1つのキーには1つの値しか格納されない）。

dct = {'A':1, 'B':2, 'B':'two'}
print(dct) # {'B': 'two', 'A': 1}
# {'A': 1, 'B': 'two'}となることもある

dct = {'A':1, 'B':2, 'B':'two'}

print(dct) # {'B': 'two', 'A': 1}

# {'A': 1, 'B': 'two'}となることもある

リストやリストを含む変数、タプルをキーに使うとTypeErrorとなる。

# 以下は全てエラー
# TypeError: unhashable type: 'list'
dct = {[1, 2]:'list'}
dct = {(0, [1, 2]): 'list'}
lst = [1, 2]
dct = {lst:'list'}

# 以下は全てエラー

# TypeError: unhashable type: 'list'

dct = {[1, 2]:'list'}

dct = {(0, [1, 2]): 'list'}

lst = [1, 2]

dct = {lst:'list'}

内容の取得

要素数

辞書が持っている要素の数はlen()関数で得られる。

dct = {'A': 'a', 'B': 'b', 'C': 'c'}
print(len(dct)) # 3

1 2	dct = {'A': 'a', 'B': 'b', 'C': 'c'} print(len(dct)) # 3

全てのキー・値・要素

辞書内の全てのキー、値、要素は、それぞれkeys()、values()、items()で取得。結果はdict_keys、dict_values、dict_itemsオブジェクトで得られ、list()関数でリスト化が可能。

dct = {'A': 'a', 'B': 'b', 'C': 'c'}

print(dct.keys())
print(dct.values())
print(dct.items())
print()
print(list(dct.keys()))
print(list(dct.values()))
print(list(dct.items()))

# dict_keys(['A', 'B', 'C'])
# dict_values(['a', 'b', 'c'])
# dict_items([('A', 'a'), ('B', 'b'), ('C', 'c')])
#
# ['A', 'B', 'C']
# ['a', 'b', 'c']
# [('A', 'a'), ('B', 'b'), ('C', 'c')]

dct = {'A': 'a', 'B': 'b', 'C': 'c'}

print(dct.keys())

print(dct.values())

print(dct.items())

print()

print(list(dct.keys()))

print(list(dct.values()))

print(list(dct.items()))

# dict_keys(['A', 'B', 'C'])

# dict_values(['a', 'b', 'c'])

# dict_items([('A', 'a'), ('B', 'b'), ('C', 'c')])

# ['A', 'B', 'C']

# ['a', 'b', 'c']

# [('A', 'a'), ('B', 'b'), ('C', 'c')]

要素の操作

要素の参照、追加

値の参照はキーを指定して行う。存在しないキーを指定して参照するとKeyError。

t = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
print(dct['two'])  # 2
print(dct['four']) # KeyError

t = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}

print(dct['two']) # 2

print(dct['four']) # KeyError

要素の追加は、新たなキーを指定して値を代入。

ct = {'one':1, 'two':2}
dct['three'] = 3
print(dct) # {'two': 2, 'one': 1, 'three': 3}

ct = {'one':1, 'two':2}

dct['three'] = 3

print(dct) # {'two': 2, 'one': 1, 'three': 3}

既存のキーを指定して、その内容を更新。

dct = {'one':1, 'two':2, 'three': 3}
dct['two'] = 'second'
print(dct) # {'one': 1, 'two': 'second', 'three': 3}

dct = {'one':1, 'two':2, 'three': 3}

dct['two'] = 'second'

print(dct) # {'one': 1, 'two': 'second', 'three': 3}

要素の削除

del文/del()関数

del文/del()関数はキーを指定して要素を削除する。

dct = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
del dct['two']
del(dct['three'])
print(dct) # {'one': 1}

dct = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}

del dct['two']

del(dct['three'])

print(dct) # {'one': 1}

pop()メソッド

pop()メソッドは、引数で指定した要素を削除し、そのオブジェクトを返す。第2引数を指定した場合、キーが存在しないときに第2引数を返す。

dct = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
print(dct.pop('three'))
print(dct) 
# print(dct.pop('three')) 要素が存在しないときはKeyError
print(dct.pop('three', False))

# 実行結果
# 3
# {'one': 1, 'two': 2}
# False

dct = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}

print(dct.pop('three'))

print(dct)

# print(dct.pop('three')) 要素が存在しないときはKeyError

print(dct.pop('three', False))

# 実行結果

# 3

# {'one': 1, 'two': 2}

# False

`clear()メソッド`

clear()メソッドは辞書をすべてクリアする。

dct = {'one': 1, 'two': 2}
dct.clear()
print(dct) # {}

dct = {'one': 1, 'two': 2}

dct.clear()

print(dct) # {}

存在確認

キーの存在確認

辞書が指定したキーを持つかどうかをチェックするにはin演算子を使う。直接辞書に適用してもkeys()に適用しても結果は同じ。Python3ではhas_key()メソッドはなくなった。

dct = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}

print('two' in dct)
print('four' in dct)
print()
print('two' in dct.keys())
print('four' in dct)

# print('two' in dct)
# print('four' in dct)
# print()
# print('two' in dct.keys())
# print('four' in dct)

dct = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}

print('two' in dct)

print('four' in dct)

print()

print('two' in dct.keys())

print('four' in dct)

# print('two' in dct)

# print('four' in dct)

# print()

# print('two' in dct.keys())

# print('four' in dct)

値の存在確認

辞書が指定した値を持つかどうかは、in演算子にvalues()を適用

print('two' in dct.keys())
print('four' in dct)

# True
# False

print('two' in dct.keys())

print('four' in dct)

# True

# False

辞書オブジェクトの操作

辞書同士の連結

update()メソッドで他の辞書を連結できる。この操作は、元の辞書の内容を更新する。

this_dict = {'one': 1, 'two': 2}
other_dict = {'three': 3, 'four': 4}
this_dict.update(other_dict)
print(this_dict) # {'two': 2, 'four': 4, 'one': 1, 'three': 3}

this_dict = {'one': 1, 'two': 2}

other_dict = {'three': 3, 'four': 4}

this_dict.update(other_dict)

print(this_dict) # {'two': 2, 'four': 4, 'one': 1, 'three': 3}

ただし元の辞書と追加する辞書で重複するキーがあった場合は、追加する方の辞書の要素で上書きされる。

複数の値を持つ辞書

通常は重複したキーに値を登録すると、最後に登録した値で上書きされて1つしか残らないが、値をリストにすることで、同じキーに複数の値をもたせることができる。

dct = {}
dct['one'] = []
dct['one'].append(1)
dct['two'] = []
dct['two'].append('2')
dct['two'].append('second')

print(dct)
for itm in dct.items():
    print(itm[0], end=": ")
    for val in itm[1]:
        print(val, end=" ")
    print()

# {'one': [1], 'two': ['2', 'second']}
# one: 1
# two: 2 second

dct = {}

dct['one'] = []

dct['one'].append(1)

dct['two'] = []

dct['two'].append('2')

dct['two'].append('second')

print(dct)

for itm in dct.items():

print(itm[0], end=": ")

for val in itm[1]:

print(val, end=" ")

print()

# {'one': [1], 'two': ['2', 'second']}

# one: 1

# two: 2 second