Python の型システムの上で Immutable な Python プログラムを作る - 病みつきエンジニアブログ
まえがき 今年の PyCon JP 2020 にて「Python 3.9 時代の型安全な Python の極め方」というタイトルで登壇させていただきます。本稿は、発表の補足となる「型ヒントを使って Immutable な Python を実現する方法」について紹介したものです。 Python の型ヒント Python には「型ヒント」という機能があり、型をプログラム内に宣言することができます。 age: int = 28 name: str = 'Bruce Wayne' Python は動的型付き言語であるため、この情報はランタイム(実行時)にはあまり意味がないのですが、 mypy などの型チェックツールをつかうと、型の誤りをチェックすることができます。 def check_batman(name: str) -> bool: return name == 'Bruce Wayne' a
Python3.7で導入されたdataclass入門 - MyEnigma
Python実践入門 ── 言語の力を引き出し、開発効率を高める (WEB+DB PRESS plusシリーズ) 目次 目次 はじめに 通常のclassとdataclassの比較 dataclassの良いところ データを格納する箱であることを明確にできる。 クラス定義を短くかける 型情報を書くことでデータ構造が見やすくなる。 Printしたときに、そのままオブジェクトの中身を表示できる。 asdict関数でdictに変換できる。(Dictから簡単にJSONにも変換できる) Dict(JSON)からdataclassを作ることもできる Frozen引数を使うことで、簡単にイミュータブルにもできる。 データが作られたときに、自動後処理機能を追加することができる。 dataclassの残念なところ コレクションの初期化 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに C++ユーザやJ
Pythonの値渡しと参照渡し - amacbee's blog
これはPython Advent Calendar 2016 7日目の記事です． アドベントカレンダーの日程を勘違いしてしまっていたので，社内向けに作ったPython資料を使いまわすことでお茶を濁します。。。 Pythonの値渡しと参照渡しについてまとめてみます． Pythonでは，変数や関数に値を渡す場合すべて参照渡しで渡されています．例えば挙動だけ見れば値渡しに見えるint型でも，値が変更されるまでは元の値と同一のオブジェクトを参照しています． 例を見てみましょう． >>> def foo(a): ... print(a, id(a)) ... a += 1 ... print(a, id(a)) ... >>> b = 0 >>> print(b, id(b)) 0 4297514880 # 'b' 用の領域が確保されている >>> foo(b) 0 4297514880 # ここま
Python3.7からは「Data Classes」がクラス定義のスタンダードになるかもしれない - Qiita
はじめに Python3.7が2018/06/15にリリースされる予定です。 https://www.python.org/dev/peps/pep-0537/#release-schedule Python3.7の新機能に Data Classes がありますが、これを使いこなせばクラス定義が楽になりそうです。 尚、Python3.7の環境作成は以下を参照して下さい。 もうすぐリリースされるPython3.7環境をDockerで作る - Qiita Data Classes とは 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です。 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。 基本的な使い方 クラス定義にdataclassデコレータを付ける クラス変数でフィールドを定義する
Ruby2.3で導入されたfrozen_string_literalマジックコメントでImmutable Stringを実現する
Ruby2.3で導入されたfrozen_string_literalマジックコメントでImmutable Stringを実現する 目次 Immutable String in Ruby3 追記（2019-08-07）Immutable String in Ruby2.3+frozen_string_literal の機能を試す frozen_string_literal入りのコードfrozen_string_literal無しのコードfrozen_string_literal はファイル毎に設定されるmutableなStringを定義するにはどうしたらよい？ 方法1: String#dup方法2: String#+@まとめ参考Immutable String in Ruby3Ruby3 では文字列がデフォルトで immutable になるという大きな変更が予定されている（追記あり）。 Ru
Rubyで定数を扱う場合はfreezeするべき - Qiita
Rubyにおける定数は意図せず書き換えられることがある 以下のような場合、警告すら出ずに定数が書き換えられてしまう。 PERMIT_ID = ['0001', '0002', '1234'] PERMIT_ID.reject! { |id| id == '1234' } p PERMIT_ID # => ["0001", "0002"] Rubyにおける定数は不変の値というより、グローバル変数に近い。 また、Rubyでは先頭が大文字になっている識別子のことを定数としていることから、クラス名であるStringやArrayなども定数として扱っている。 そう考えると、クラスはメソッドを追加したり等いつでも書き換えられるミュータブルなオブジェクトなので、定数が参照するオブジェクトもミュータブルにする必要がある。 よって上記のコードはRuby的に正しい挙動なので警告は出されない。 とはいえ、定数を定
可変性の回避 ― Rubyへの関数型プログラミングスタイルの適用 | POSTD
本稿では、関数型プログラミングのコンセプトを実用的な方法でRubyのコードに盛り込む方法について紹介します。これは、私が「関数型プログラミングのスタイル」と呼んでいるものです。 私が言う「実用的」とは、関数型プログラミングのスタイルを取り入れた後もなお、コードの見た目や印象にRubyの特徴が残っていることを意味します。Rubyは、Haskellではありませんし、Haskellであるべきでもありません。考え方としては、この言語の性質を 利用しよう とするものであって、それに反することをするわけではないのです。出来上がったコードは、Rubyユーザにとって簡単に理解できるものであるべきです。うまくいけば、使い慣れているものよりも簡単と感じていただけるはずです。 では、可変性を回避する利点、方法、欠点、そして可変性の回避が適切ではないケースについて見ていきましょう。 なぜ可変性を回避するべきなのか
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Immutable data structures in Python
Pythonで始めてみよう関数型プログラミング
GitHub - tobgu/pyrsistent: Persistent/Immutable/Functional data structures for Python
Immutable List Gem (KLab ALM版)
Python/pandasのデータ処理で再帰代入撲滅委員会