検索ガイド -Search Guide-

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例: python デコレータ ('python' と 'デコレータ' 両方を含む記事を検索します)
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例: python -デコレータ ('python' は含むが 'デコレータ' は含まない記事を検索します)
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Effective Python
を参考にしているブログ一覧

【 Effective Python, 2nd Edition 】組み込みタイプ ( built-in types ) を利用していてネストが深くなってきたらクラス ( class ) を作成する頃合いです、の巻

Published 2020年7月6日22:30 by mootaro23
Python はやはり OOP (Object-Oriented Programming) 言語ですから、いかにうまくクラスを設計、利用するかで将来的な拡張性、メンテナンス性が大きく左右されます。 基本的なことではありますけど「最重要」と言い切っても過言ではないと思いますので、今回からはクラスやインターフェース関連の話題を中心に取り上げていきます。 Python における辞書…

【 Effective Python, 2nd Edition 】throw() メソッドを利用したジェネレータ ( generator ) 内部での状態遷移はなるだけ避けましょう。ネストが深くなってコードの読解性が落ちちゃいますよ!

Published 2020年7月4日23:31 by mootaro23
yield from 文や send() メソッドに加えて、ジェネレータを使う際にあまり利用されていない機能として throw() メソッドがあります。 ジェネレータが throw() メソッドによって呼び出されると、再開した時点の、すなわち、前回終了した時点の yield 式自体が渡された例外を即座に投げます。 そして、ジェネレータ内でその例外をキャッチしない場合、呼び出し…

【 Effective Python, 2nd Edition 】ジェネレータ ( generator ) に値を注入したいなら、yield from 式と send() 関数の併用よりも、注入する値を提供するイテレータ ( iterator ) を渡しましょう、の巻

Published 2020年7月3日20:34 by mootaro23
さて今回取り上げる話題は前回の ジェネレータの反復作業中に外部から値を注入して出力結果に反映させよう!代入式の右辺に yield 式があったり、send() メソッドを使ったり!の巻 の続き、という位置づけですので、読んでいない方は目を通しておいていただいた方が理解しやすいと思います。 前回は、send() メソッドを利用するとジェネレータの yield 式に値を設定することが可能にな…

【 Effective Python, 2nd Edition 】ジェネレータの反復動作中に外部から値を注入して出力結果に反映させよう! 代入式の右辺に yield 式があったり、send() メソッドを使ったり!の巻

Published 2020年7月2日21:51 by mootaro23
yield 式を含むジェネレータ関数 ( generator function ) はシーケンスデータの値を1回に1つずつ提供してくれますが、このデータのやり取りはあくまでも一方通行です。 もし、ジェネレータ関数が反復作業をしている最中に、yield 式が出力する値に何らかの変更を加えるようなデータをこちら側から与えて、それに伴って出力の値が変化するような双方向コミュニケーションが取れ…

【 Effective Python, 2nd Edition 】yield from ステートメントでネストしたジェネレータ ( nested generators, composed generators ) を効率よく処理しよう!

Published 2020年7月1日12:32 by mootaro23
ジェネレータを利用することでメモリ消費を抑えることができたり、イテラブル可能な独自クラスを簡単に実装できたり、と多くの利点を享受することができます。 今回は、そんなジェネレータがネストしている場合の効率的な実行方法についてです。 さて、インターバルトレーニング用のプログラムを作りたいと思っています。 最初は速いペースで、ちょっと休んで、次はゆっくりとしたペースで、という指示を出せる…

【 Effective Python, 2nd Edition 】入力元のデータサイズが大きい場合は、リスト内包表記 ( list comprehension ) ではなくジェネレータ式 ( generator expression ) の利用を検討しよう!

Published 2020年6月30日21:59 by mootaro23
リスト内包表記では、入力元シーケンスの各要素に1対1で対応した要素からなる新たなリストインスタンスが作成される場合もあります。 この場合、入力元のデータが非常に大きければメモリ消費もそれに伴って大きくなってしまいます。 例えば、テキストファイルを読み込み、各行に含まれる文字数を取得するリスト内包表記を記述するとしましょう。 最終的には、ファイルの行数文の文字数をセットするためのメモ…

【 Effective Python, 2nd Edition 】引数として受け取った値を関数内で複数回「消費」する場合には要注意! イテレータ ( iterator ) とコンテナ ( container ) の違いをちゃんと認識しよう!

Published 2020年6月29日20:44 by mootaro23
関数が引数としてリストをとる場合、そのリストを関数内部で複数回参照することはよくあります。 例えば、台湾旅行に行った日本人が訪れた観光地ごとの訪問者数のリストがあるとします (千人/年)。 そして人気度をみるために、それぞれの観光地が占める割合を計算したいとしましょう。 そのためには、まず訪問者数の合計を求め、続けて、それぞれの観光地の訪問数をその合計で割ることになりますね…