はじめに

• AI について勉強したい、何かきっかけが欲しいなと本屋でブラブラしていたら出会った『人気ブロガーからあげ先生のとにかく楽しいAI自作教室』
• 環境準備が不要で、自分で実際に手を動かせるサンプルのサイズ感がよく、まずは日本語テキストの解析からチャレンジする
• 具体的には前述の書籍の 3 章に基づいて Google Colaboratory 上で青空文庫から取得した文章を Janome で形態素解析して名詞を抽出、 WordCloud で可視化するところまでを実施する

使用したツール類

• Google Colaboratory
• Janome
• WordCloud

Google Colaboratory

• Google が無料で提供しているブラウザベースで機械学習が行えるクラウドサービス
  • ブラウザ上で全て完結して環境を気にせず簡易に実行できるのが実に良い
  • この環境上で Python のコーディングや実行、可視化が行える
• 内容としては Colab がホストする Jupyter ノートブック
• GPU も使用可
• ただし、使用時間に制限があり 12 時間立つと環境がリセットされる
  • 自分の Google Drive をマウントしてその上で作業すれば wget したものなどは保持される
  • 最初はマウントすることを知らず wget したものなどが揮発してしまい難儀していた
• マウントに関しては下記がとても参考になった
  • ColaboratoryでのGoogle Driveへのマウントが簡単になっていたお話
• Google Colaboratory の詳細や操作方法に関しては下記がとても参考になった
  • 【秒速で無料GPUを使う】深層学習実践Tips on Colaboratory

Janome

• Python で使用可能な形態素解析ライブラリの一つ
• 日本語テキストを解析して品詞ごとに分かち書きできる (単語を区切って表示する)

WordCloud

• 文章内の単語を検出頻度に応じて大小をつけて表示する Python のライブラリ

やってみた (以降は全て Google Colaboratory 上で実施した)

事前準備１ (テキストファイルのダウンロード)

マウントした作業用ディレクトリに移動し、青空文庫から『吾輩は猫である』を取得して解凍する

%cd /content/drive/MyDrive/textData/
!wget https://github.com/aozorabunko/aozorabunko/raw/master/cards/000148/files/789_ruby_5639.zip
!unzip 789_ruby_5639.zip
!ls
789_ruby_5639.zip  wagahaiwa_nekodearu.txt

事前準備２ (テキストファイルの読み込み)

『吾輩は猫である』のテキストファイルを text_list へ全行読み込む

text_list = []
with open('wagahaiwa_nekodearu.txt', encoding='shift_jis') as f:
  text_list = f.readlines()

Janome のセットアップ

インストールと version の確認

!pip install janome

!janome --version
janome 0.4.1

Janome での形態素解析の実施

『吾輩は猫である』のテキストを格納した text_list を形態素解析し、名詞のみを抽出して分かち書きを行う

from janome.tokenizer import Tokenizer

t = Tokenizer()
words = []
for text in text_list:
  tokens = t.tokenize(text)
  for token in tokens:
    pos = token.part_of_speech.split(',')[0]
    if pos == '名詞':
      words.append(token.surface)

text = ' '.join(words)

解析結果の中身の一部を確認

『吾輩』という単語がみえ、正しく名詞を抽出できている様子

print(text[1000:1100])
路 邸 しき 先 善 い うち 腹 さ 雨 始末 一刻 猶予 仕方 そう 方 方 今 時 家 内 の ここ 吾輩 彼 書生 以外 人間 機会 遭遇 ぐう の 一 の さん これ 前 書生 乱暴 方 吾

WordCloud による可視化

WordCloud と日本語フォントのインストール

!apt -y install fonts-ipafont-gothic
!pip install wordcloud

及び、 Matplotlib のインポートし

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

実行

fpath = 'usr/share/fonts/opentype/ipafont-gothic/ipagp.ttf'
wordcloud = WordCloud(background_color="white", font_path=fpath, width=900, height=500).generate(text)
plt.figure(figsize=(15,12))
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()

実行結果

• 『それ』『ところ』『これ』『そう』などなど一般的な文章でよく使用される単語が大きく表示されている
• 『猫』という単語が最頻出で最も大きく描画されると想定していた (読んだことがないのだけれど)

フィルタの追加と再実行

• 『吾輩は猫である』特有の頻出単語を検知したいので先述した処理に不要な単語を除外する remove_stopwords メソッドの追加とテキストを読み込むごとに実行するように改修した
• 再度『吾輩は猫である』のテキストファイルを text_list へ全行読み込む

text_list = []
with open('wagahaiwa_nekodearu.txt', encoding='shift_jis') as f:
  text_list = f.readlines()

不要な単語を除外する remove_stopwords メソッドの定義

import re
def remove_stopwords(text):
  text = re.sub(r'それ', "", text)
  text = re.sub(r'ところ', "", text)
  text = re.sub(r'これ', "", text)
  text = re.sub(r'そう', "", text)
  text = re.sub(r'さん', "", text)
  text = re.sub(r'あれ', "", text)
  text = re.sub(r'そこ', "", text)
  text = re.sub(r'ほか', "", text)
  text = re.sub(r'どこ', "", text)
  text = re.sub(r'よう', "", text)
  text = re.sub(r'もの', "", text)
  text = re.sub(r'うち', "", text)
  text = re.sub(r'ため', "", text)
  text = re.sub(r'いや', "", text)
  text = re.sub(r'こっち', "", text)
  text = re.sub(r'ここ', "", text)
  text.strip()
  return text

text_list から不要な単語を除外した結果を new_text_list に再度格納する

new_text_list = []
for text in text_list:
  text = remove_stopwords(text)
  new_text_list.append(text)

『吾輩は猫である』のテキストから不要な単語を除外して改めて格納した new_text_list を形態素解析し、名詞のみを抽出して分かち書きを行う

from janome.tokenizer import Tokenizer

t = Tokenizer()
words = []
for text in new_text_list:
  tokens = t.tokenize(text)
  for token in tokens:
    pos = token.part_of_speech.split(',')[0]
    if pos == '名詞':
      words.append(token.surface)

text = ' '.join(words)

WordCloud の実行

fpath = 'usr/share/fonts/opentype/ipafont-gothic/ipagp.ttf'
wordcloud = WordCloud(background_color="white", font_path=fpath, width=900, height=500).generate(text)
plt.figure(figsize=(15,12))
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()

再実行結果

• 『主人』が最頻出の名詞で次点が『吾輩』となった
• 結果から想像するに、主役が『主人』で『吾輩』と適宜絡みがあり『細君』『傍点』『迷亭』『先生』『寒月』などが関わっていく物語だと思われる

おわりに

まずはこういったツール類を使用して機械学習がどういったものなのか掴んでいきたい

参考 書籍/URL:

人気ブロガーからあげ先生のとにかく楽しいAI自作教室

pythonの上に付いてる謎のやつ

importしか使っていなかったがfrom・asって一体なんぞや。ということで記入。
既に同じような記事があるかと思う。。

記事内容

1. import
2. from
3. as

import

pipでインストールしたパッケージ導入時に使用。以下の例の様にpythonにそもそもないものを使う時に使用する。
python使ってれば結構使うことになると思われ。てか直ぐ使うことになる。

import datetime

datetime.datetime.now()

from

ここの階層に移動するとソース・ファイルがあるよーってのを教える時に使用する。
※ fromを使用する場合は.py付けない

# 同一階層のhage.py を使用(関数aaaを呼び出す)
import hage
hage.aaa()

# aaa/hige.py を使用(関数aaaを呼び出す)
from aaa import hige
hige.aaa()

# 1つ上の階層のhuge.py を使用(関数aaaを呼び出す)
from .. import huge
huge.aaa()

as

import, from で指定した内容を省略・名前変更する時に使用する。

import datetime as dt
from ./ import hage as hage_light

# 上のimportの例と同じだけど、このように短縮可能
dt.datetime.now()

結論

実際使った方が早いと思う。

おうち時間の増加によってさらなる売上を伸ばしているらしいニンテンドースイッチ。

ゲーム画面のスクリーンショットをワンタッチで撮影することができるボタンを備えていて、撮影した写真をスマホに送ったり、直接SNSに投稿したりすることができます。

前提

画像のディレクトリ構成

画像は本体またはSDカードに保存されますが、SDカードをPCに差し込んで中を除くと以下のようなディレクトリ構成になっていることがわかります。

年 / 月 / 日 / 年月日時間_xxxxxxxxx.jpg

メリット

• 画像が撮影日ごとになっているのは単純にわかりやすい
• 「ああ、この時こんなソフトで遊んでたなあ」と思い出に更けやすい

デメリット

• 探したい画像がある場合に一覧で探せない（探しづらい）
• いちいち日付ディレクトリまでくだるのがめんどくさい

対象はSwitch二台分

僕はSwitchを二台持っているので、今回はそれぞれの画像ルートディレクトリを下記のような構成で配置しておきます。

やりたいこと

下記のように、ひとつのディレクトリに全画像を集結させ、一覧性を高めたい！

方法

たぶんshellでもできるけど、なんとなくPythonを使ってみたい。
（Pythonならでは、じゃないのでPythonサイコー！とはなりません）

ソースコード

初心者過ぎてコードを正しく解説できる自信はないし、何より「もっとこう書けるよ？」的な感じのご意見もあると思うのでさっさと結論を貼ります。

import os
import glob
import shutil
from pathlib import Path

# ベースディレクトリ
base_dir = "/Users/hogehoge/Desktop/Game/Album"

# なければ出力ディレクトリを作成
output_dir = "/Users/hogehoge/Desktop/output"
Path(output_dir).mkdir(exist_ok=True)

# ファイルコピー関数
def func(input_dir):
    # **/*.jpgにより、サブディレクトリまで探索
    for i, img_path in enumerate(Path(input_dir).glob("**/*.jpg")):

        # 保存ファイルパス <output_dir>/<元のファイル名>.jpg
        save_path = Path(output_dir) / img_path.name

        # ファイルをコピー(img_path => save_path)
        shutil.copyfile(img_path, save_path)

        # なんとなく枚数カウント
        cnt =+ i
    print(cnt + 1) # 最後に枚数出力

if __name__ == '__main__':
    # ベース配下のディレクトリの絶対パスを取得(recursive = サブディレクトリまで見るかどうか）
    paths = map(os.path.abspath, glob.glob(base_dir + '/*', recursive=False))

    # ディレクトリだけにフィルタリングして、listで返す
    paths = list(filter(os.path.isdir, paths))

    # 1つずつ処理する
    for i, p in enumerate(paths):
        print('[%s / %s] Start %s' % (i + 1, len(paths), p))
        func(p)

ちょこっとだけ解説（備忘録）

Path("hoge/fugafuga")

Path(output_dir).mkdir(exist_ok=True)

これにより与えられた文字列をディレクトリパスとして扱うことができるらしいです。

__name__

if __name__ == '__main__':

プログラミングでよくある冒頭のおまじない的な感じです。（importされた時の挙動制御みたいな意味合いがあるらしいです）

ディレクトリのリストに対する操作諸々

paths = map(os.path.abspath, glob.glob(base_dir + '/*', recursive=False))
paths = list(filter(os.path.isdir, paths))

最初のmap関数で、base_dir/*にあるファイルやディレクトリの絶対パス(abspath)を取得して、次のfilter関数で、pathsの中からディレクトリだけ(isdir)を取得します。（返却はlist型）

今回はbase_dir配下に、SwitchとSwitch_liteという二つのフォルダがあるので、最終的なpathsは以下のようになりました（整形済み）。

[
  '/Users/hogehoge/Desktop/Game/Album/Switch_lite',
  '/Users/hogehoge/Desktop/Game/Album/Switch'
]

enumerate(paths)

forループの中で使うとインデックス番号を取得できるらしいです。（以下の場合、iがインデックス番号）

for i, p in enumerate(paths):

glob

glob.glob(base_dir + '/*', recursive=False)

Path(input_dir).glob("**/*.jpg")

同じglob関数ですが、前者はbase_dir/*配下のファイルやディレクトリ、後者はinput_dir配下の*.jpgファイルを再帰的に取得します。

ちなみに、前者は後者のような書き方でも大丈夫そうです。ただ、どっちがいいかはわからないです。

Path(base_dir).glob("*")

shutil.copyfile

shutil.copyfile(img_path, save_path)

img_pathをsave_pathにコピーするらしいです。shutilは読み方、エスエイチユーティルでいいのかな。

---

というわけで趣味の延長ですが、Nintendo Switchで撮影した画面キャプチャをもともとのディレクトリ構造からひとつのディレクトリに集結させるPythonを書いてみた話でした。

文字列の操作

コメント

このコードは何に使っているんだろうかと困ることが将来よくあることであろう。そのことを防ぐためには、コメントという機能を用いることで対処できる。コメントとは実際に書いたものをコード自体に影響を及ぼさなない。つまりシステムになんの影響も与えないもののことである。よって実行しても何も起こらない。コメントのやり方は下のコードのように前に'#'をつけることである。

#これはコメントです。

'\'によるエスケープ

特定の文字の前に\を入れるといろいろな処理を行うことができる。例えば\nを用いると改行ができる。

print('Name: Anna\nFrom: Tokyo\nSchool: Stanford')
Name: Anna
From: Tokyo
School: Stanford

print()を用いて文字列を打つときに、""のなかに文字を入れるのだがその中に""が入っていたら、それを出力するとエラーが発生してしまう。それを防ぐためには、\を用いるか''を使って器用にこなすかである。

print(""I like Pizza!", but,"I don't like Sushi"")

#実行結果
print(""I like Pizza!", but,"I don't like Sushi"")
            ^
SyntaxError: invalid syntax

print("\"I like Pizza!\", but,\"I don't like Sushi\"")
#実行結果
"I like Pizza!", but,"I don't like Sushi"

このようにして利用すると簡易的にコメントのような文字が打てる。

'+'による連結

print('I' + 'am' + 'Chicken')
#実行結果
IamChicken

'*'による繰り返し

print('Hi '*10)
#実行結果
Hi Hi Hi Hi Hi Hi Hi Hi Hi Hi 

'[]'による文字の抽出

ここでは対話型インタープリタ(ターミナル)を用いて実行していこう。

letters = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
letters[0]
# 実行結果
'a'

文字列はイミュータブル(変更できない)ので変更するにはreplace()を用いることで実行できる。しかしこれは一時的なものなのでその新しく変えたものを新しく変数として考えていく必要がある。またスライスというものを用いることも可能である。

new_letters = letters.replace('a', 'b')
print(new_letters)
bbcdefghijklmnopqrstuvwxyz
print(letters)
abcdefghijklmnopqrstuvwxyz
new_letters_2 = 'n' + [1:]
print(new_letters_2)
nbcdefghijklmnopqrstuvwxyz

スライスについてスライスは文字列から部分的な文字列を取り出すことができる。

*[:] 先頭から最後まで
*[X:]Xから最後まで
*[:X]最初からXまで
*[X:Y]XからYまで
*[X:Y:N]XからYまでをN文字ずつ順に取り出す。

letters = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'

print(letters[:])
print(letters[3:])
print(letters[:3])
print(letters[3:7])
print(letters[1:20:3])
abcdefghijklmnopqrstuvwxyz
defghijklmnopqrstuvwxyz
abc
defg
behknqt

そのほかの関数:len(),split(),join()

len():文字列の文字数を確認するものだ。
split():分割(リストを作成)
join():結合(リストから文字列を作成)
これらについてコードから詳しく考えてみよう。

len(letters)
#実行結果
26
complex_letters = 'abc,def,ghi,jkl,mno,pqr,stu,vwx,yz'
simple_letters_with_list = complex_letters.split(',')
print(simple_letters_with_list)
#実行結果
['abc', 'def', 'ghi', 'jkl', 'mno', 'pqr', 'stu', 'vwx', 'yz']
new_complex_letters = ', '.join(simple_letters_with_list)
print(new_complex_letters)
abc, def, ghi, jkl, mno, pqr, stu, vwx, yz

文字列の区別と配置

これに関してはコードのみで説明する。

letters_capi = letters.capitalize()
#最初だけ大文字
print(letters_capi)
'Abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
Greeting_patterns = 'hello, whats up!, wow'
Title_Greeting_patterns = Greeting_patterns.title()
#各文の最初の文字列を大文字にする。
print(Title_Greeting_patterns)
'Hello, Whats up!, Wow'
Upper_Greeting_patterns = Greeting_patterns.upper()
print(Upper_Greeting_patterns)
#全て大文字にする。
'HELLO, WHATS UP, WOW'
Lower_Greeting_patterns = Greeting_patterns.lower()
#全て小文字にする
'hello, whats up!, wow'
Greeting_patterns_center = Greeting_patterns.center(30)
print(Greeting_patterns_center)
#指定した数ないで文字を中心に寄せてくれる。
    hello, what's up!, wow    
#左寄せ
Greeting_patterns_left = Greeting_patterns.ljust(30)
#右寄せ
Greeting_patterns_right = Greeting_patterns.rjust(30)
print(Greeting_patterns_left)
hello, what's up!, wow        
print(Greeting_patterns_right)
        hello, what's up!, wow

はじめに

何番煎じだよ、と突っ込まれそうですが、毎朝LINEで天気をお知らせしてくれるbotを作成したいと思います。
BeautifulSoupの使い方とAPIの使い方が学べるので、Pythonが少しわかる程度にはもってこいの教材なんです。
独学なのでコードが汚いのはご了承を...。

コード作成

まずはライブラリをインポートします。
BeautifulSoupはHTMLやXMLを解析するためのライブラリです。
データを取ってくるライブラリではないことに注意です。
データを取ってくるのにはrequestsというライブラリが必要です。

必要なライブラリのインポート

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import datetime
import schedule
import time

続いてBeautifulSoupオブジェクトを作成します。
今回スクレイプするサイトはtenki.jpです。
好きな市町村のURLを埋め込んでいただければ大丈夫です。
今回は例として福井市で設定します。
まず初めにhtmlにアクセスし、返された内容をBeautifulSoupの第一引数としてBeautifulSoupオブジェクトを作成します。
第二引数の"html.parser"はhtmlを解析する場合に選択するモードです。
以上の作業は基本的に同じなので、どのサイトにも同じことが書いてあると思います。

BeautifulSoupオブジェクトの作成

info = requests.get("https://tenki.jp/forecast/4/21/5710/18201/") # 好きな市町村のURLにしてもよいです
bs = BeautifulSoup(info.content, "html.parser")

取りたい情報の抽出を行います。
BeautifulSoupオブジェクトのfindメソッドを呼ぶと、子クラスのBeautifulSoupオブジェクトが返され、さらにfindメソッドを呼ぶことができます。
そのようにして階層的に目的の場所までたどり着きます。
今回はclassで指定しましたが、class名が同じタグもあるので、idで指定する方法の方が確実にたどり着けるかもです。
.stringでタグの中身を文字列として受け取れます。
今回は天気と最高気温と最低気温のみとしました。
私はそれだけで十分だったので...笑

抽出

today = bs.find(class_="today-weather")
weather = today.find(class_="weather-telop").string
high_temp = today.find_all(class_="value")[0].string
low_temp = today.find_all(class_="value")[1].string
message = "今日の天気は" + weather + "、最高気温は{}℃".format(high_temp) + "、最低気温は{}℃です。".format(low_temp)
message

'今日の天気は曇、最高気温は10℃、最低気温は-1℃です。'

いい感じです！出来上がったメッセージをLINEで送信してみましょう。
"MY TOKEN"にあなたのLINENotifyトークンを入れればよいです。
LINENotifyトークンの取得およびメッセージ送信については、@moriita様の記事を参考にしてください。

メッセージの送信

headers = {"Authorization": "Bearer " + "MY TOKEN"}
payload = {"message": message}
r = requests.post("https://notify-api.line.me/api/notify", headers=headers, params=payload,)

無事送信完了です。コードからメッセージを送れるとわくわくしますね。

さらに毎朝7時に定期実行をしたいと思います。定期実行を行うにはscheduleモジュールを活用します。
一日単位で指定の時刻で実行したいときは以下のようにします。

schedule.every().day.at("時刻").do(起動したい関数f)

このように設定しておくと、run_pendingメソッドが呼び出され時刻が条件を満たしている場合関数fが実行されます。
つまり、定期的(60s単位)にrun_pendingメソッドを呼び出す必要があります。

定期実行の設定

schedule.every().day.at("7:00").do(send)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(10)
    print("Running...")

以上がコードの基盤です。これを組み合わせてコーディングしていきましょう。

完成コード

weather_notify.py

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import datetime
import schedule
import time

class Weather:

    def __init__(self, weather_url, token, time):
        self.weather_url = weather_url
        self.line_url = "https://notify-api.line.me/api/notify"
        self.token = token
        self.time = time

    def parse_make_message(self):
        info = requests.get(self.weather_url)
        bs = BeautifulSoup(info.content, "html.parser")
        today = bs.find(class_="today-weather")
        weather = today.find(class_="weather-telop").string
        high_temp = today.find_all(class_="value")[0].string
        low_temp = today.find_all(class_="value")[1].string
        message = "今日の天気は" + weather + "、最高気温は{}℃".format(high_temp) + "、最低気温は{}℃です。".format(low_temp)

        return message

    def send(self):
        headers = {"Authorization": "Bearer " + self.token}
        payload = {"message": self.parse_make_message()}
        r = requests.post(self.line_url, headers=headers, params=payload,)

    def set_do(self):
        schedule.every().day.at(self.time).do(self.send)

        while True:
            schedule.run_pending()
            time.sleep(10)
            print("Running...")

fukui_url = "https://tenki.jp/forecast/4/21/5710/18201/"
my_token = "MY TOKEN"

weather = Weather(weather_url=fukui_url, token=my_token, time="07:00")
weather.set_do()

おわりに

たった数行で毎朝を便利にしてくれるのでよいプロダクトではないでしょうか。
問題点としてはずっとプログラムを実行させる必要があるところです。
windowsの定期実行を利用してpythonファイルを開く方がよさそうですね...。
改良版お待ちください...。

webアプリケーションを開発したものの、インフラ周りが弱いため、Tipsとしてまとめていくつもりです。
適宜、更新はしていくつもりです。間違いだった場合は指摘いただければ幸いです。

クラウドには、digital oceanを使用しています。
基本的には、現場で使える Django の教科書《実践編》を模倣しています。
アーキテクチャはこちらから

技術スタック

• Django(3.0.8)
• nginx(1.18.0)
• gunicorn(20.0.4)
• ubuntu(20.04)

　ファイル構成

/home/webapp/mysite/[django-project]

変更を反映させたい時

nginx、gunicorn、djangoなど色々いじると思います。
開発環境とは異なり、いじったらrestartしないといけないです。

gunicorn周りを変更した時

反映させるファイルは、/etc/systemd/system/mysite.serviceと/etc/systemd/system/mysite.socketです。特に、daemon-reloadも必要らしい。

ということで、

sudo systemctl daemon-reload
(↑sudoをつけないと怒られた)

sudo systemctl restart mysite.service
sudo systemcctl restart mysite.socket

djangoの中身（models.pyとかviews.pyとか）を変更したとき

なぜかわかりませんが、ここら辺の変更を適用するためには
sudo systemctl restart mysite.service
が必要でした。

もちろん、models.py周りを変更した際はpython manage.py makemigrationsやpython manage.py migrateも忘れずに。

nginx周りを変更させたとき

restartをしましよう。

sudo systemctl restart nginx

状態を知りたいとき

基本的には、sudo systemctl statusでOKでした。

ex.
sudo systemctl status nginx
sudo systemctl status mysite.service
sudo systemctl status mysite.socket

後は、error_logですね。
/var/log/nginx/error_logです。

最終更新日

• 2020.02.25

GCPロギングを使いPython（Flask）のログを管理

google-cloud-logging をインストール

$ pip install google-cloud-logging

ロギング設定

from google.cloud import logging


client = logging.Client()
logger = client.logger("pronichi")

ログ用の関数
severityはログレベル（INFO,NOTICE,ERROR etc...）
ログは環境変数、URI、任意メッセージを保存することにした
ensure_ascii=False を設定しないとコンソール表示が文字化け

def log_write(severity: str, uri: str, message: str):
    tmp = {"env": APP_ENV, "uri": uri, "message": message}
    tmp_json = json.dumps(tmp, ensure_ascii=False)
    logger.log_text(tmp_json, severity=severity)

スクリプトにログ追加

log_write("NOTICE", "/", "テスト")

ログ確認

GCPコンソールよりログ出力されたか確認

{
textPayload: "{"env": "prod", "uri": "/", "message": "テスト"}"
insertId: "1io3pqvgej50y6v"
resource: {2}
timestamp: "2021-02-24T16:15:50.363645648Z"
severity: "NOTICE"
logName: "projects/weekend-hackathon/logs/pronichi"
receiveTimestamp: "2021-02-24T16:15:50.363645648Z"
}

---

ログが出力できるようになりました
いいね！と思ったら LGTM お願いします

【PR】プログラミング新聞リリースしました！ → https://pronichi.com

【PR】週末ハッカソンというイベントやってます！ → https://weekend-hackathon.toyscreation.jp/about/

概要

Pythonチュートリアルを読みながら手元で実行したコマンドのメモ。
https://docs.python.org/ja/3/tutorial/index.html

1. やる気を高めよう

Pythonの特徴

• インタプリタ言語なので、コンパイル・リンクが不要。電卓として使える。
• シェルはファイル操作・テキストデータの操作に向いているけど、GUIアプリ、ゲームには向いていない。単純にシェルより機能が多い。
• GUIのインターフェイスも標準で提供される。(Tk)
• テキスト処理ならAwkとかPerlもあるが、それらより汎用的なデータ型が存在する。それでいて同じくらい簡単。
• C, Javaよりコードが短くなる。より高レベルなデータ型があるのと、実行文のグループ化がインデントなので、括弧だけの行がない。
• Cアプリケーションの拡張言語として利用可能。
• 変数、引数宣言が不要
• モンティパイソンの空飛ぶサーカス「Monty Python's Flying Circus」が元ネタ。

2. Python インタプリタを使う

コマンドを指定したインタプリタの起動

python -c command [arg] ...

python3 -c "print(1 + 2)"

スクリプト実行後にそのまま対話モードに入れる。-iオプション

# 2-1.py
a = 12


$ python3 -i 2-1.py
>>> a
12
>>>

コマンドライン引数

sysモジュールのargv変数に格納される。

# 2-2.py
import sys
print(sys.argv)


$ python3 2-2.py
['2-2.py']
$ python3 2-2.py asdf
['2-2.py', 'asdf']

sys[0]はスクリプトならファイル名、コマンド指定でインタプリタを起動した場合は"-c"

python3 -c "import sys; print(sys.argv)"
['-c']

文字コードを指定するにはファイルの先頭にエンコーディングを記述する。

# -*- coding:cp1242 -*-

3. 形式ばらない Python の紹介

除算と整数除算

python3から除算と整数除算の演算子が分かれて定義された。

>>> 17 / 3
5.666666666666667
>>> 17 // 3
5

冪乗

>>> 2**10
1024

対話モードで便利な「_」

対話モードでのみ、前回の計算結果が「_」に毎回代入される。_

>>> 60 * 60
3600
>>> 24 * _
86400

文字列リテラル

# 3-1.py
a = """

    hello

    world


"""

$ python3 -i 3-1.py
>>> a
'\n\n    hello\n\n    world\n\n\n'
>>>

スライス

スライスの場合のみ範囲外のインデックスでもエラーにならない。

>>> a = "abcdefg"
>>> a[3:]
'defg'
>>> a[-2]
'f'
>>> a[2]
'c'
>>> a[2:-2]
'cde'


>>> a[100]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: string index out of range
>>> a[2:100]
'cdefg'

リスト

リストの代入は参照が返るので、破壊的な操作が起き得る。

>>> a = [1,2,3]
>>> b = a
>>> b
[1, 2, 3]
>>> b[0] = 100
>>> b
[100, 2, 3]
>>> a
[100, 2, 3]
>>>

[https://docs.python.org/ja/3/library/copy.html#shallow-vs-deep-copy]

浅いコピーで回避可能。
スライスか、copyモジュールのcopy関数で浅いコピーを作れる。

>>> import copy as cp
>>> a = [1,2,3]
>>> b = cp.copy(a)
>>> b
[1, 2, 3]
>>> b[0] = 100
>>> a
[1, 2, 3]
>>> b
[100, 2, 3]

浅いコピーは1次元のリストのみ有効。

>>> a = [[1,2], [2,3], [3,4]]
>>> b = a[:]
>>> b
[[1, 2], [2, 3], [3, 4]]
>>> b[0][0] = 100
>>> b
[[100, 2], [2, 3], [3, 4]]
>>> a
[[100, 2], [2, 3], [3, 4]]
>>>

2次元以上のリストをコピーする場合、深いコピーが必要。
copyモジュールのdeepcopy関数で深いコピーが作れる。

>>> import copy as cp
>>> a = [[1,2],[2,3],[3,4]]
>>> b = cp.deepcopy(a)
>>> b[0][0] = 100
>>> b
[[100, 2], [2, 3], [3, 4]]
>>> a
[[1, 2], [2, 3], [3, 4]]
>>>

リストのスライス代入

スライス代入によりサイズの変更、削除が自由。

>>> a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
a[2:4] = []
>>> a
[0, 1, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

複数同時代入

スワップにも利用可能

>>> a, b = 1,2
>>> a
1
>>> b
2
>>> a, b = b, a
>>> a
2
>>> b
1

4. その他の制御フローツール

elif

else ifをelifと省略して書ける。switch文が無いので代わりに使う。

for

C言語のforみたいなのは無くて、foreachのようなforがある。

>>> for a in [1,2,3]:
...     print(a)
...
1
2
3

for (int i = 0; i < 10; i++)
は以下のようにrangeを使う。

>>> for i in range(10):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

ちなみに、rangeの戻り値がリストになっているかというとそうではない。
rangeクラスのオブジェクトが返る。

>>> print( type([0,1,2]) )
<class 'list'>

>>> print( type(range(3)) )
<class 'range'>

[https://docs.python.org/ja/3/tutorial/controlflow.html]

range() が返すオブジェクトは、いろいろな点でリストであるかのように振る舞いますが、本当はリストではありません。これは、イテレートした時に望んだ数列の連続した要素を返すオブジェクトです。しかし実際にリストを作るわけではないので、スペースの節約になります。

こういうオブジェクトはイテラブル(iterable: 反復可能)と呼ばれる。
sum()はイテラブルも受け取れるようになっている。(リストも受け取れる)

>>> sum(range(10))
45

>>> sum([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])
45

イテラブルからリストへの変換

>>> list(range(10))
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

for文はelse節も持てる。

>>> for i in range(3):
...     print(i)
... else:
...     print("test")
...
0
1
2
test

for文のelse句は途中でbreakされると呼ばれない。

>>> for i in range(3):
...     if i > 1:
...             break
...     print(i)
... else:
...     print("test")
...
0
1

pass

pythonはブロックの中を省略できないので、そういう場合はpass文を書いておく。
pass文は何もしない。

>>> a = 1
>>> if a > 0:
...
  File "<stdin>", line 2

    ^
IndentationError: expected an indented block
>>>
>>> if a > 0:
...     pass
...
>>>
>>>

関数

def fib(n):
    """docstringをここに書く"""
    a, b = 0, 1
    for i in range(n):
        a, b = b, a + b
    return b

None

return文の無い関数はNoneを返す。意味がないのでインタプリタは通常出力を抑制する。

def test():
    pass

>>> test()
>>> print(test())
None
>>> type(test())
<class 'NoneType'>

シンボルテーブル

pythonにはブロックスコープがあり、例えば関数内から変数を参照した際には、まず関数内のシンボルテーブルから変数が参照され、次により外側のローカルなシンボルテーブルが参照され、、と続いていく。
ローカルなシンボルテーブルはlocals()で確認可能。

>>> def test():
...     aaa = 1
...     for item in locals().items():
...             print(item[0])
...
>>>
>>> test()
aaa
>>>

デフォルト引数

>>> def test(a = 50):
...     print(a)
...
>>> test()
50
>>> test(2)
2

デフォルト値は最初の一度しか評価されない。
最初の呼び出しでarrが初期化され、それ以降は同じオブジェクトが使い回されるので注意。

>>> def test(arr = []):
...     arr.append("aaa")
...     return arr
...
>>>
>>> test()
['aaa']
>>> test()
['aaa', 'aaa']
>>> test()
['aaa', 'aaa', 'aaa']

キーワード引数

引数名を指定することで、順番を気にせず引数を渡すことが可能

>>> def test(a = 1, b = 2):
...     print(a, b)
...
>>> test()
1 2
>>> test(b = 5)
1 5

*name形式の仮引数があると、タプル型として扱われて実引数の値がそこに入る。

>>> def test(*a):
...     print(type(a), a)
...
>>> test()
<class 'tuple'> ()
>>>
>>> test(1, 2, 3)
<class 'tuple'> (1, 2, 3)
>>>
>>> test(1, 2, 3, a = 1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: test() got an unexpected keyword argument 'a'
>>>
>>>

**name形式の仮引数は辞書型として扱われて、実引数のkey, valueが入る。

>>> def test(**a):
...     print(type(a), a)
...
>>> test()
<class 'dict'> {}
>>>
>>> test(b = 1, c = 2)
<class 'dict'> {'b': 1, 'c': 2}
>>>
>>>
>>> test(1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: test() takes 0 positional arguments but 1 was given
>>>

*name形式、**name形式は混在可能。

>>> def test(*a, **b):
...     print(type(a), a, type(b), b)
...
>>> test()
<class 'tuple'> () <class 'dict'> {}
>>>
>>> test(1,2,3)
<class 'tuple'> (1, 2, 3) <class 'dict'> {}
>>>
>>> test(a = 1)
<class 'tuple'> () <class 'dict'> {'a': 1}
>>>
>>> test(1,2,3,a = 1)
<class 'tuple'> (1, 2, 3) <class 'dict'> {'a': 1}
>>>

特殊な仮引数「/」「*」

def test(a, /, b, *, c):

とした場合、
a: 第一引数としてのみ渡せる。(位置専用引数)
b: 第二引数として渡すか、キーワード引数として渡す。
c: キーワード引数としてのみ渡せる。(キーワード専用引数)
という意味になる。

>>> def test(a, /, b, *, c):
...     print(a, b, c)
...
>>> test(1, 2, 3)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: test() takes 2 positional arguments but 3 were given
>>>
>>> test(1, 2, c = 3)
1 2 3
>>>
>>> test(1, c = 3, b = 2)
1 2 3
>>>
>>> test(c = 3, b = 2, a = 1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: test() got some positional-only arguments passed as keyword arguments: 'a'

以下のように、キーワード専用のみの引数も定義可能

>>> def test(*, a):
...     print(a)
...
>>> test()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: test() missing 1 required keyword-only argument: 'a'
>>>
>>> test(1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: test() takes 0 positional arguments but 1 was given
>>>
>>> test(a = 1)
1
>>>

任意引数リスト

必須パラメータと任意パラメータを以下のように組み合わせることがある。
複数の引数を入力した場合は、paramsにタプル型として渡される。

>>> def test(a, *params):
...     print(a, params)
...
>>> test()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: test() missing 1 required positional argument: 'a'
>>> test(1)
1 ()
>>> test(1, 2)
1 (2,)
>>> test(1, 2, 3)
1 (2, 3)
>>>

任意引数リストの後に定義した仮引数はキーワード専用変数になる。

>>> def test(*params, a):
...     print(params, a)
...
>>> test()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: test() missing 1 required keyword-only argument: 'a'
>>> test(1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: test() missing 1 required keyword-only argument: 'a'
>>> test(a = 0)
() 0
>>> test(1, a = 0)
(1,) 0
>>> test(1, 2, a = 0)
(1, 2) 0

アンパック

リストをアンパックすることにより、要素を引数として利用可能

>>> def test(a, b, c):
...     print(a, b, c)
...
>>> l = [1, 2, 3]
>>> test(l)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: test() missing 2 required positional arguments: 'b' and 'c'
>>>
>>> test(*l)
1 2 3
>>>

辞書もアンパックすることでキーワード引数として利用可能

>>> def test(a, b, c):
...     print(a, b, c)
...
>>> d = {"a": 10, "b": 20, "c": 30}
>>>
>>> test(d)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: test() missing 2 required positional arguments: 'b' and 'c'
>>>
>>>
>>> test(**d)
10 20 30

引数まとめ

• 引数の名前を知らせる必要がないなら位置専用引数を使う。
• 引数の名前に意味があるなら順番を覚える必要のないキーワード引数が便利。
• APIでは名前を変更した際に動かなくなると困るので位置専用引数を使う。

ラムダ式

>>> a = lambda n: n + 1
>>> a
<function <lambda> at 0x104fc3af0>
>>> a(1)
2
>>>

ドキュメンテーション文字列

>>> def test(n):
...     """1行目は簡潔にまとめた説明を書く。
...
...     2行目は空けて、3行目から呼び出しの規約、副作用について書く。
...     """
...     return n + 1
...
>>> test(1)
2
>>> test.__doc__
'1行目は簡潔にまとめた説明を書く。\n\n\t2行目は空けて、3行目から呼び出しの規約、副作用について書く。\n\t'
>>>

アノテーション

ドキュメントとして戻り値の型を知らせることが可能。動作には影響しない。

>>> def test()->str:
...     print("test")
...
>>> test.__annotations__
{'return': <class 'str'>}

コーディング規約

基本PEP8に従う。PEPは海外でも「ペップ」と読まれているらしい。
[https://pep8-ja.readthedocs.io/ja/latest/]

5. データ構造

List

初期化

>>> a = []
>>> type(a)
<class 'list'>

要素の追加: append(x)

マージはされない。

>>> a = []
>>> a.append(1)
>>> a
[1]
>>> a.append([2,3,4])
>>> a
[1, [2, 3, 4]]

要素の拡張: extend(iterable)

>>> a
[1, 2, 3]
>>> a.extend([4,5,6])
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>>

要素の挿入: insert(i, x)

>>> a = [5, 6, 7]
>>> a.insert(2, 100)
>>> a
[5, 6, 100, 7]
>>>

要素の削除: remove(x)

値で検索して最初の要素を削除

>>> a = [100, 200, 300]
>>> a.remove(200)
>>> a
[100, 300]
>>>

要素の取り出し: pop([i])

指定しなければ末尾、指定されればそのインデックスの要素を取り出す。

>>> a = [100, 200, 300, 400]
>>> a.pop()
400
>>> a
[100, 200, 300]
>>> a.pop(1)
200
>>> a
[100, 300]

要素の全削除: clear()

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> a.clear()
>>> a
[]
>>>

要素の検索: index(x, [start, end])

>>> a = [1, 3, 5, 7, 9]
>>> a.index(5)
2
>>> a.index(5, 0, 4)
2
>>> a.index(5, 0, 3)
2
>>> a.index(5, 0, 2)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: 5 is not in list
>>>
>>> a.index(5, 1, 4)
2
>>> a.index(5, 2, 4)
2
>>> a.index(5, 3, 4)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: 5 is not in list

要素のカウント: count

>>> a
[5, 6, 6, 7, 7, 7, 8]
>>>
>>> a.count(6)
2
>>> a.count(7)
3
>>>

ソート

>>> a
[4, 2, 6, 6, 5, 4]
>>> a.sort()
>>> a
[2, 4, 4, 5, 6, 6]
>>> a.sort(reverse=True)
>>> a
[6, 6, 5, 4, 4, 2]

キーによるソート

>>> a
[(5, 'asdf'), (2, 'zxcv'), (8, 'bbb')]
>>> a.sort(key = lambda tpl: tpl[1])
>>> a
[(5, 'asdf'), (8, 'bbb'), (2, 'zxcv')]

逆順ソート

>>> a
[6, 6, 5, 4, 4, 2]
>>> a.sort()
>>> a
[2, 4, 4, 5, 6, 6]
>>> a.reverse()
>>>
>>> a
[6, 6, 5, 4, 4, 2]

配列のコピー(shallow)

>>> b = a.copy()
>>> b
[1, 2, 3]
>>> b[0] = 100
>>> b
[100, 2, 3]
>>> a
[1, 2, 3]
>>>

スタック

>>> a = [1,2,3]
>>> a.pop()
3
>>> a
[1, 2]
>>>

キュー

リストの終端に対する操作は速いが、先頭に対しての操作は遅い。
例えば、先頭から1つ取り出すと、要素を全てずらす必要がある。
キューを利用したい場合、リストではなくキューの操作に最適化されたdequeを利用するのがよい。

double-ended queue (両端キュー)

>>> a = deque([1,2,3])
>>> a
deque([1, 2, 3])
>>> a.popleft()
1
>>> a.popleft()
2
>>> a
deque([3])
>>> a.append(5)
>>> a
deque([3, 5])

リスト内包表記

>>> a = [ i * 2 for i in range(10) ]
>>> a
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] 

2重ループ

>>> [(i,j) for i in range(3) for j in range(3)]
[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 2)]

del

関数ではなく文である理由:

[https://ja.stackoverflow.com/questions/23100/python3-%E3%81%A7-del%E6%96%87%E3%81%8C%E6%8E%92%E9%99%A4%E3%81%95%E3%82%8C%E3%81%AA%E3%81%8B%E3%81%A3%E3%81%9F%E3%81%AE%E3%81%AF%E3%81%AA%E3%81%9C%E3%81%A7%E3%81%99%E3%81%8B]

>>> a = [1,2,3]
>>> a
[1, 2, 3]
>>> del a[0]
>>> a
[2, 3]

タプル

>>> a = 1,2,3
>>> a
(1, 2, 3)
>>> type(a)
<class 'tuple'>
>>> a[2]
3
>>> a = (1,2,3)
>>> a
(1, 2, 3)
>>> type(a)
<class 'tuple'>


>>> a = ()
>>> a
()
>>> type(a)
<class 'tuple'>
>>>
>>> a = 1,
>>> a
(1,)
>>> type(a)
<class 'tuple'>
>>>
>>> len(a)
1

集合

宣言

>>> a = {1,2,3}
>>> type(a)
<class 'set'>
>>>
>>>
>>> a = {}
>>> type(a)
<class 'dict'>
>>>

演算

>>> a = {1,2,3,4,5}
>>> b = {4,5,6,7,8}
>>> a + b
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'set' and 'set'
>>>
>>>
>>>
>>> a - b
{1, 2, 3}
>>> a | b
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
>>> a &b
{4, 5}
>>>
>>>
>>> a ^ b
{1, 2, 3, 6, 7, 8}
>>>

辞書

マップ、連想配列、と同じもの。

>>> a = {'aaa': 10, 'bbb': 20}
>>> a
{'aaa': 10, 'bbb': 20}
>>> a['aaa']
10

items()メソッドにより、key, value両方が取り出せる。
dict_items型として取り出しているらしい。

>>> for i in a:
...     print(i, a[i])
...
aaa 10
bbb 20
>>>
>>>
>>> for k, v in a.items():
...     print(k, v)
...
aaa 10
bbb 20


>>> a.items()
dict_items([('aaa', 10), ('bbb', 20)])
>>> type(a.items())
<class 'dict_items'>
>>>

zip

>>> for i, j in zip(a, b):
...     print(i, j)
...
1 4
2 5
3 6

配列の要素をユニークに

>>> a = [1, 2, 2, 3, 3, 4]
>>> a
[1, 2, 2, 3, 3, 4]
>>> set(a)
{1, 2, 3, 4}
>>>

in

要素が存在するか調べる。

>>> a
[1, 2, 2, 3, 3, 4]
>>> 3 in a
True
>>> 5 in a
False

セイウチ演算子

「:=」のこと。式中での代入に使う。

>>> f = open("aaa")
>>> while line := f.readline():
...     line
...
'aaa\n'
'bbb\n'
'ccc\n'
>>> while line = f.readline():
  File "<stdin>", line 1
    while line = f.readline():
               ^
SyntaxError: invalid syntax
>>>

シーケンスオブジェクト同士の比較

辞書順で先頭から比較していく。

>>> [1,2,3,4,5] < [1,2,4,5,6]
True

6. モジュール

モジュールの作成

処理をファイルに分割して記述し、別の場所からファイル名 = モジュール名としてimport可能。

$ cat test.py
def aaa():
    print("test func is called.")

>>> import test
>>> dir(test)
['__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'aaa']
>>> test.aaa()
test func is called.
>>>

モジュールの定義を全てimport

読み込み元の名前空間にシンボルが上書きされるので、確認用途以外では使わない。

$ cat aaa.py

def asdf():
    print("asdf")

def zxcv():
    print("zxcv")

def qwer():
    print("qwer")

>>> from aaa import *
>>> globals()
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, 'asdf': <function asdf at 0x1015f2d30>, 'zxcv': <function zxcv at 0x1015f2ee0>, 'qwer': <function qwer at 0x1015f2f70>}

名前付きでimport

>>> import test as zzzzz
>>> zzzzz.aaa()
test func is called.

モジュールの初期実行

モジュール読み込み時に一度モジュールの中身が実行される。
通常、これを初期化に利用する。

$ cat bbb.py

print("bbb.py is loaded.")

def test():
    print("test is called.")



>>> import bbb
bbb.py is loaded.
>>> bbb.test()
test is called.
>>>

コマンドラインから実行した場合の処理

コマンドラインからスクリプトを実行すると、モジュールの「__name__」が「__main__」になる。

$ cat ccc.py

cat ccc.py

def test():
    print("test is called.")

print(__name__)


>>> import ccc
ccc
>>>

$ python ccc.py
__main__

これを利用し、コマンドライン実行の場合のみ実行される処理が定義可能。

$ cat ccc.py

f = False

def action():
    print("Initialized." if f else "Not initialized.")

if __name__ == "__main__":
    f = True
    action()



$ python ccc.py
Initialized.

>>> import ccc
>>> ccc.action()
Not initialized.
>>>

モジュールの検索パス

モジュールは以下のパスから検索される。

• ビルトインモジュール
• 実行対象のスクリプトのディレクトリ
• カレントディレクトリ
• PYTHONPATH

モジュールのコンパイル

モジュールの読み込みを高速化するため、コンパイルされているファイルが存在しない場合、読み込み時にモジュールはコンパイルされ、「__pycache__」ディレクトリに出力される。

ls __pycache__
aaa.cpython-39.pyc  ccc.cpython-39.pyc  test.cpython-39.pyc
bbb.cpython-39.pyc  fibo.cpython-39.pyc

標準モジュール

いくつかのモジュールはインタプリタにビルトインされている。
例えば、sysモジュール等。

dir()

引数無し実行。
locals()で得られるリストと同様の模様。

>>> dir()
['__annotations__', '__builtins__', '__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'a']

>>> sorted(list(locals().keys()))
['__annotations__', '__builtins__', '__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'a']

モジュール内の変数、関数などのリスト取得

>>> import aaa
>>> dir(aaa)
['__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'asdf', 'qwer', 'zxcv']

パッケージ

「__init__.py」が存在するとパッケージとして認識される。

>>> import p.a.aaa
p.__init__ is loaded.
a.__init__ is loaded.
aaa.py is loaded.
>>>
>>> p.a.aaa.test()
aaa.test() is called.
>>>

読み込まれるモジュールの指定

「__init__.py」内の「__all__」にデフォルトで読み込むモジュールを指定可能

$ ls
__init__.py  asdf.py     qwer.py     zxcv.py


$ cat __init__.py

print("b.__init__ is called.")
__all__ = ["qwer", "zxcv"]


>>> from p.b import *
p.__init__ is loaded.
b.__init__ is called.
qwer is loaded
zxcv is loaded

同パッケージ内でのモジュール読み込み

同じパッケージに属するモジュールを読み込む際、

• 絶対パスでimport
• 相対パスでimport

の2パターン存在する。

絶対パスでimportする場合

$ cat p/b/test.py
import p.a.aaa

def f():
    p.a.aaa.test()


>>> import p.b.test
p.__init__ is loaded.
b.__init__ is called.
a.__init__ is loaded.
aaa.py is loaded.
>>>
>>> p.b.test.f()
aaa.test() is called.
>>>

相対パスでimportする場合

cat test.py
from ..a import aaa

def f():
    aaa.test()



>>> import p.b.test
p.__init__ is loaded.
b.__init__ is called.
a.__init__ is loaded.
aaa.py is loaded.
>>>
>>> p.b.test.f()
aaa.test() is called.
>>>

7. 入力と出力

変数展開

>>> v = 100
>>> s = f'v: {v}'
>>>
>>> s
'v: 100'
>>> 
>>> f'pi: {math.pi:.3f}'
'pi: 3.142'
>>>

formatメソッド

>>> import math
>>> '{:1.5}'.format(math.pi)
'3.1416'
>>> '{:1.7}'.format(math.pi)
'3.141593'

repr()とstr()

reprはデバッグ用途。

>>> str(datetime.date.today())
'2021-02-10'
>>>
>>> repr(datetime.date.today())
'datetime.date(2021, 2, 10)'
>>>

str.format()とvars()の組み合わせ

vars()はローカルな変数の一覧を返す。
以下のように利用すると、format()の引数を入力する手間が省けてデバッグ時に便利。

>>> format = 'a = {a}, v = {v}'
>>> a = 5
>>> v = 10
>>>
>>> fmt.format(**vars())
'a = 5, v = 10'

出力文字列のセンタリング

右寄せはrjust(10), 左寄せはrjust(10)。
引数10は桁数。

>>> for i in range(10):
...     print(repr(i**5).center(10))
...
    0
    1
    32
   243
   1024
   3125
   7776
  16807
  32768
  59049

ゼロ埋め

>>> '5'.zfill(5)
'00005'

古いフォーマット指定

>>> 'pi: %.3f' % math.pi
'pi: 3.142'

ファイル書き込み・読み込み

>>> f = open("a", "w")
>>> f.write("hello world.")
12
>>> f.close()
>>>
>>>
>>> f = open("a")
>>> f.readline()
'hello world.'
>>>
>>> f.seek(0)
0
>>> f.readline()
'hello world.'
>>>

with文によるclose()の省略

>>> with open("a") as f:
...     f.readline()
...
'hello world.'
>>>

読み込む文字数の指定

>>> with open("a") as f:
...     f.read(1)
...
'h'

1行ずつ高速に読み込む

$ cat aaa
aaa
bbb
ccc

>>> f = open("aaa")
>>> for line in f:
...     line
...
'aaa\n'
'bbb\n'
'ccc\n'
>>>

全ての行を一度に読み込む

readline()使用

>>> with open("aaa") as f:
...     f.readlines()
...
['aaa\n', 'bbb\n', 'ccc\n']
>>>

list()使用

>>> with open("aaa") as f:
...     list(f)
...
['aaa\n', 'bbb\n', 'ccc\n']

jsonの読み込み

$ cat a.json
{
    "aaa": 5,
    "bbb": [1, 2, 3],
    "ccc": "test"
}


>>> with open("a.json") as f:
...     json.load(f)
...
{'aaa': 5, 'bbb': [1, 2, 3], 'ccc': 'test'}

8. エラーと例外

構文エラー

SyntaxError: 構文エラー

>>> if aaa
  File "<stdin>", line 1
    if aaa
          ^
SyntaxError: invalid syntax
>>>

例外のtry, catch

>>> try:
...     aaa
... except NameError:
...     print("Name Error occured.")
...
Name Error occured.

例外が起きなかった場合の処理 (try, else)

>>> try:
...     True
... except NameError:
...     print("name error.")
... else:
...     print("no problem.")
...
True
no problem.
>>>

例外の送出 (raise)

raiseで送出できるのはExceptionクラスを継承した例外クラスのみ。

>>> try:
...     raise Exception("aaa")
... except Exception as e:
...     e
...     type(e)
...     e.args
...
Exception('aaa')
<class 'Exception'>
('aaa',)
>>>

raiseを再度実行することで、再送出可能

>>> try:
...     raise Exception("aaa")
... except Exception as e:
...     e
...     raise
...
Exception('aaa')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
Exception: aaa

例外の連鎖 (raise, from)

>>> try:
...     raise IOError
... except Exception as e:
...     raise RuntimeError from e
...
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
OSError

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 4, in <module>
RuntimeError
>>>

例外クラスの自作

Exceptionから派生したクラスを作成可能

>>> class MyError(Exception):
...     pass
...
>>>
>>> raise MyError("test")
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
__main__.MyError: test

必ず実行されるクリーンアップ動作 (Finally節)

with文を利用したファイル操作等、問題発生時にファイルがcloseされるようにクリーンアップ動作が設定されているものがある。
例外処理の際、このようなクリーンアップ動作をFinally節により指定可能。

>>> try:
...     True
... except NameError:
...     print("name error.")
... else:
...     print("no problem")
... finally:
...     print("done.")
...
True
no problem
done.
>>>

9. クラス

• クラスはデータと機能を組み合わせる方法
• 他の言語より最小限の構文でクラスを作成できる
• オブジェクト指向プログラミングの標準的な機能を提供する。
• 複数の基底クラスを持つことが可能
• 基本的にクラスメンバはpublicで、virtual。よってオーバーライド可能。
• c++と異なり、組み込み型についても拡張可能。

nonlocal

Pythonでは、外側のスコープの変数は基本読み取り専用。
a()の中からvalの読み取りは可能。

>>> def test():
...     def a():
...             print(val)
...     val = 1
...     a()
...
>>> test()
1

しかし、val = 3と書き換えようとするとエラー。

>>> def test():
...     def a():
...             print(val)
...             val = 3
...     val = 1
...     a()
...
>>> test()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 6, in test
  File "<stdin>", line 3, in a
UnboundLocalError: local variable 'val' referenced before assignment
>>>

これに対し、nonlocal文を使うことで書き込みできるようになる。

def test():
    def a():
        nonlocal val
        print(val)
        val = 3

    val = 1
    a()

>>> test()
>>> 1

global

ローカル変数のグローバルスコープへの束縛。

def test():
    global a
    a = "asdf"

test()
a

class

クラス定義はif文内にも記述可能

>>> f = 1
>>> if f == 1:
...     class A:
...             pass
... else:
...     class B:
...             pass
...
>>> A()
<__main__.A object at 0x102fbdb20>
>>> B()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'B' is not defined

class定義の終端を抜けるとクラスオブジェクトが生成される。
別の言語のような宣言ではなくクラスオブジェクトの生成であり、type型のインスタンスが作成される。

>>> class A:
...     pass
...
>>> A
<class '__main__.A'>

属性参照

クラスのメンバ変数、メンバ関数のことを属性と呼んでいる。
属性には「.」でアクセスする。

>>> class A:
...     a = 1
...     def asdf():
...             print("asdf is called")
...
>>> A.a
1
>>> A.asdf()
asdf is called

クラスのインスタンス化

pythonにnew演算子は無く、クラスオブジェクトをcallすることでインスタンスが作成される。

>>> class A:
...     pass
...
>>> A()
<__main__.A object at 0x1013129d0>

init

クラスのインスタンス化時に「__init__」メソッドが呼ばれる。
通常、初期化はこの中で行う。

>>> class A:
...     def __init__(self):
...             print("init is called.")
...
>>>
>>> A()
init is called.
<__main__.A object at 0x10149d430>

メソッドオブジェクト

メソッドの第一引数にはインスタンスオブジェクトが渡される。

>>> class A:
...     def test(self):
...             print(self)
...
>>> a = A()
>>> a.test()
<__main__.A object at 0x1013d4c40>
>>>
>>> A.test("aa")
aa
>>> A.test()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: test() missing 1 required positional argument: 'self'
>>>

インスタンスオブジェクトの変数名は別に「self」でなくてもよい。
が、ツール等でこの文字列を当てにしている場合があるので注意。

>>> class A:
...     def __init__(a):
...             print(a)
...
>>> a = A()
<__main__.A object at 0x1013b9b50>

メンバ変数

>>> class A:
...     def __init__(self):
...             self.val = "default"
...     def set(self, val):
...             self.val = val
...
>>> a = A()
>>> a.val
'default'
>>>
>>> a.set(10)
>>> a.val
10
>>>

メソッドが参照するスコープ

メソッド内から参照するスコープは基本グローバルスコープ。
データ属性を優先的に参照するなどは無い。

>>> a = 1
>>> class A:
...     a = 2
...     def f(self):
...             print(a)
...             print(self.a)

>>> b = A()
>>> b.f()
1
2

プライベート変数について

クラスのメンバ(データ属性)はプライベートにできない。これはPythonにおいてクラスを純粋な抽象データ型として使うことができないことを意味する。
あらゆる属性をプライベートにできないので、クラスの利用者はいくらでも拡張してしまえる。そこで、Pythonではアンダースコア始まりのメンバをプライベートとして扱うことが慣習となっている。

>>> class A:
...     _val = 1
...     def f(self):
...             print(self._val)
...
>>> a = A()
>>> a.f()
1
>>>
>>> a._val
1
>>>

あくまで慣習なので、上記の例のように「a._val」とアクセスできるが、推奨はされない。

ネームマングリング (name mangling)

アンダースコア2つで始まる属性はクラス名を頭に付けないと参照できなくなる。
これをネームマングリング機構と呼ぶ。
主に親クラスと名前が衝突しないようにするために利用される。

>>> class A:
...     __val = 1
...     def f(self):
...             print(self.__val)
...
>>>
>>> a = A()
>>> a.__val
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'A' object has no attribute '__val'
>>>
>>> a._A__val
1
>>>
>>> a.f()
1
>>>

継承

以下のようにしてクラスを継承する。

>>> class A:
...     a = 1
...
>>>
>>> class B(A):
...     def f(self):
...             print(self.a)
...
>>>
>>> b = B()
>>> b.f()
1
>>>

属性は全てvirtualなので、派生クラス側で上書きできる。

>>> class A:
...     def f(self):
...             print(self.val)
...
>>>
>>> class B(A):
...     val = 5
...
>>> b = B()
>>>
>>> b.f()
5

多重継承

以下のようにしてクラスを多重継承する。
メソッドの検索順は、多重継承時に記述した順番に依存する。

>>> class A:
...     def f(self):
...             print("A.f is called.")
...
>>> class B:
...     def f(self):
...             print("B.f is called.")
...
>>> class C(A, b):
...     pass
...
>>> c = C()
>>> c.f()
A.f is called.
>>>
>>> class C2(B, A):
...     pass
...
>>>
>>> c2 = C2()
>>> c2.f()
B.f is called.

構造体

Cのような構造体は存在しないが、以下のように空のクラスで代用することがある。

>>>
>>> class A:
...     pass
...
>>> a = A()
>>> a.name = "test"
>>> a.val = 5
>>>

イテレータ

Pythonの各コンテナオブジェクトはイテレータが実装されているため、for文によりループで各要素にアクセス出来て便利。
イテレータは以下のように自作クラスに実装できる。

$ cat iterator.py

class A:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.index = 0

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if len(self.data) == self.index:
            raise StopIteration
        self.index += 1
        return self.data[self.index - 1]


>>> a = A("asdf")
>>> for s in a:
...     s
...
'a'
's'
'd'
'f'

ジェネレータ (generator)

ジェネレータを利用することでイテレータを自動で作成できる。
これにより「iter」、「next」を実装する手間が省ける。

$ cat generator.py

class A:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.index = 0

    def sequence(self):
        for i in range(len(self.data)):
            yield self.data[i]


>>> a = A("asdf")
>>> for s in a.sequence():
...     s
...
'a'
's'
'd'
'f'

ジェネレータ式

リスト内包表記を括弧で囲ったものがジェネレータ式。

>>> g = (i * i for i in range(10))
>>>
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x10522d7b0>
>>> 
>>> list(g)
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>>
>>> list(g)
[]
>>> 
>>> g = (i * i for i in range(10))
>>> sum(g)
285

10. 標準ライブラリミニツアー

os: OSとの対話

「from os import * 」と読み込むとopen()とos.open()が被るので「import os」と読み込む。

カレントディレクトリ取得 (os.getcwd())

>>> import os
>>> os.getcwd()
'/private/tmp'

ディレクトリの移動 (os.chdir())

>>> os.chdir("/var")
>>> os.getcwd()
'/private/var'
>>>

シェルコマンド実行

>>> os.system("date")
2021年 2月22日 月曜日 18時19分04秒 JST

shutil: ファイル操作

ファイルコピー (shutil.copyfile)

>>> shutil.copyfile("aaa", "aaa2")
'aaa2'
>>>

glob: ファイルリスト取得

特定の拡張子のファイル一覧取得 (glob.glob())

>>> glob.glob("*.py")
['fibo.py', 'ccc.py', 'bbb.py', 'aaa.py', 'test.py', 'generator.py', 'iterator.py', 'sys.py']

sys: システムパラメータ取得

コマンドライン引数 (sys.argv)

$ python -i aaa.py
>>> import sys
>>> sys.argv
['aaa.py']

標準エラー出力 (sys.stderr.write())

>>> sys.stderr.write("test")
4
test>>>
>>>

スクリプトの終了 (sys.exit())

>>> sys.exit()
$

argparse: コマンドライン引数処理

プログラム名取得 (ArgumentParser.prog)

>>> parser = argparse.ArgumentParser()
>>> parser.prog
'aaa.py'
>>>

re: 文字列のパターンマッチング

正規表現 (re.findall)

>>> import re
>>> re.findall('asdf[a-z]*', "1234asdfwer78989")
['asdfwer']

random: 乱数に基づいた要素選択

ランダムに要素を選択 (random.choice())

>>> import random
>>> random.choice([1,2,3,4,5])
3

乱数の生成 (random.random())

>>> import random
>>> random.random()
0.31780501360951163

statistics: 統計

平均 (statistics.mean())

>>> import statistics
>>> statistics.mean([1,3,5,7,9,11])
6

標本分散 (statistics.pvariance())

>>> import statistics
>>> statistics.pvariance([1,3,5,7,9,11])
11.666666666666666

urllib: インターネットアクセス

GETリクエスト (urllib.urlopen)

>>> for line in urlopen("https://example.com"):
...     line
...
b'<!doctype html>\n'
b'<html>\n'
b'<head>\n'
b'    <title>Example Domain</title>\n'
b'\n'
b'    <meta charset="utf-8" />\n'
b'    <meta http-equiv="Content-type" content="text/html; charset=utf-8" />\n'
b'    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />\n'
b'    <style type="text/css">\n'
b'    body {\n'
...
...

datetime: 日時の操作

現在の日時取得

>>> import datetime
>>> datetime.date.today()
datetime.date(2021, 2, 22)

gzip: データ圧縮

文字列の圧縮 (zlib.compress())

import zlib
>>> s = b'This domain is for use in illustrative examples in documents. You may use this domain in literature without prior coordination or asking for permission.'

>>> len(s)
152
>>> len(zlib.compress(s))
113

timeit: 実行時間計測

実行時間の計測 (timeit.timeit())

>>> timeit.timeit("[i * i for i in range(10)]")
0.4927712500000325
>>>
>>>
>>> timeit.timeit("[i * i for i in range(100)]")
3.143982625000035
>>>

doctest: テスト

docstringに埋め込んだテストをdoctestモジュールで実行することが可能。

$ cat mytest.py
def mytest1(a, b):
    """Calc sum of a and b.

    >>> print(mytest1(1, 2))
    4

    """
    return a + b


if __name__ == "__main__":
    import doctest
    doctest.testmod()


$ python mytest.py
**********************************************************************
File "/private/tmp/mytest.py", line 4, in __main__.mytest1
Failed example:
    print(mytest1(1, 2))
Expected:
    4
Got:
    3
**********************************************************************
1 items had failures:
   1 of   1 in __main__.mytest1
***Test Failed*** 1 failures.

11. 標準ライブラリミニツアー --- その 2

reprlib: オブジェクトの省略表現

オブジェクトの文字列表現 (repr())

eval()によってオブジェクトに戻せるような文字列に変換する。

>>> import datetime
>>> a = datetime.datetime.today()
>>> str(a)
'2021-02-23 23:52:09.178283'
>>> repr(a)
'datetime.datetime(2021, 2, 23, 23, 52, 9, 178283)'
>>>
>>> b = eval( repr(a) )
>>> b
datetime.datetime(2021, 2, 23, 23, 52, 9, 178283)
>>>

オブジェクトの省略表現 (reprlib.repr())

デバッグ用途等のため、オブジェクトをrepr()の短縮版に変換する。

>>> import reprlib
>>> a = datetime.datetime.today()
>>> repr(a)
'datetime.datetime(2021, 2, 23, 23, 52, 9, 178283)'
>>>
>>> reprlib.repr(a)
'datetime.date...52, 9, 178283)'
>>>

pprint: オブジェクトの表示制御

改行表示 (pprint.pprint())

>>> import pprint
>>> a = {"a": 1, "b": [1,2,3], "c": "zxcv"}
>>> a
{'a': 1, 'b': [1, 2, 3], 'c': 'zxcv'}
>>>
>>> pprint.pprint(a, width=5)
{'a': 1,
 'b': [1,
       2,
       3],
 'c': 'zxcv'}
>>>

textwrap: テキストの折り返しと詰め込み

文章の表示幅制限 (textwrap.fill())

>>> a = "Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Quisque egestas ex a orci fringilla finibus. "
>>> print(textwrap.fill(a, width=20))
Lorem ipsum dolor
sit amet,
consectetur
adipiscing elit.
Quisque egestas ex a
orci fringilla
finibus.

locale: 国際化

通貨の表示 (locale.currency())

>>> locale.setlocale(locale.LC_ALL, '')
'ja_JP.UTF-8'
>>>
>>> locale.currency(12345678)
'¥12345678'
>>>
>>> locale.currency(12345678, grouping=True)
'¥12,345,678'

string: 文字列テンプレート

変数展開 (string.substitute())

>>> from string import Template
>>> t = Template('a: ${a}, b: ${b}')
>>> t.substitute(a = "aaa", b = "bbb")
'a: aaa, b: bbb'

struct: バイナリデータ処理

数値 - バイナリ間の変換 (struct.pack(), struct.unpack())

>>> a = struct.pack('b', 127)
>>> a
b'\x7f'
>>> type(a)
<class 'bytes'>
>>> struct.unpack('b', a)
(127,)

threading: マルチスレッド


##### スレッド作成 (threding.Thread())

>>> import threading
>>> import time
>>>
>>> class A:
...     val = 0
...     def test(self):
...             time.sleep(3)
...             self.val = 100
>>>
>>> th = threading.Thread(target = a.test)
>>> th.start()
>>>
>>> a.val
0
>>> a.val
100

logging: ログ


##### 標準エラー出力 (logging.error())

>>> import logging
>>> logging.error("test")
ERROR:root:test

weakref: 弱参照


pythonのGCはリファレンスカウンタ方式なので、delによって削除を行っても参照されている限りメモリが開放されない。
weakrefを利用すると、参照先が削除された際にメモリが開放されるような弱参照の辞書を作成できる。


弱参照辞書 (weakref.WeakValueDictionary())

>>> a = User("asdf")
>>> a
<__main__.User object at 0x103649b20>
>>> b = {"user": a}
>>> b
{'user': <__main__.User object at 0x103649b20>}
>>> del a
>>> b["user"]
<__main__.User object at 0x103649b20>
>>> b["user"].name
'asdf'


>>> import weakref
>>> a = User("asdf")
>>> a
<__main__.User object at 0x1035db7c0>
>>> b = weakref.WeakValueDictionary({"user": a})
>>> b
<WeakValueDictionary at 0x10366f4f0>
>>> b["user"].name
'asdf'
>>> del a
>>>
>>> b["user"]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/opt/homebrew/Cellar/python@3.9/3.9.1_6/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/weakref.py", line 134, in __getitem__
    o = self.data[key]()
KeyError: 'user'
>>>

array: 配列

arrayはlist型と違って指定した型のデータしか受け入れない代わりに、コンパクトな配列を作成できる。

バイト型の配列 (array.array('b', ...))

>>> import sys
>>> import array
>>>
>>> a = [1,2,3]
>>> b = array.array('b',[1,2,3])
>>>
>>> sys.getsizeof(a)
120
>>> sys.getsizeof(b)
67

decimal: 浮動小数演算

浮動小数点誤差が出ると困る場合、decimalモジュールで精度を指定して演算を行う。

>>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> decimal.Decimal(0.1) + decimal.Decimal(0.2)
Decimal('0.3000000000000000166533453694')
>>> decimal.getcontext().prec = 2
>>> decimal.Decimal(0.1) + decimal.Decimal(0.2)
Decimal('0.30')

12. 仮想環境とパッケージ

pip install等でモジュールをインストールする環境を分けたい場合、venvを利用してディレクトリ単位の仮想環境を作成する。

$ py -m venv my-project
$ cat my-project/pyvenv.cfg
home = /opt/homebrew/bin
include-system-site-packages = false
version = 3.9.1

13. さあ何を？

リンク集。

• 公式: [https://www.python.org/]
• クックブック: [https://code.activestate.com/recipes/langs/python/]

14. 対話入力編集と履歴置換

対話シェルの種類

bpython

入力補完とドキュメントの表示が強力な対話シェル。

[https://www.bpython-interpreter.org/]

$ brew install bpython

対話シェルでの実行履歴

デフォルトで以下のファイルに保存される。

$ cat ~/.python_history

15. 浮動小数点演算、その問題と制限

丸め誤差

浮動小数点の丸め誤差に注意。
round()で適宜計算結果を丸める等の対策が必要。

>>> 0.1 + 0.1 == 0.2
True
>>> 0.1 + 0.1 + 0.1 == 0.3
False
>>>
>>> round(0.1 + 0.1 + 0.1, 2) == 0.3
True

16. 付録

対話モード起動時に読み込むスクリプト

環境変数「PYTHONSTARTUP」に指定されたパスのスクリプトは対話モードの開始時に読み込まれる。
よく利用するモジュールのimportや自作のちょっとしたモジュールはここに書いておくと便利。

# ~/.zshrc
...
export PYTHONSTARTUP=~/.python_startup.py
...


# ~/.python_startup.py
def myfunc():
    print("test")


$ python
Python 3.9.2 (default, Feb 19 2021, 06:54:56)
[Clang 12.0.0 (clang-1200.0.32.29)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
>>> myfunc()
test
>>>

実行可能なPythonスクリプト

スクリプトにシバンを書き、実行権限を付与しておくと、直接実行できて便利。

$ cat test.py
#!/usr/bin/env python3

def run():
    print("run func is called.")

if __name__ == "__main__":
    run()



$ chmod a+x test.py
$ ./test.py
run func is called.