以下のページを読んだまとめ。リンクページは、例が載っておりよくまとまっているので、ここでは簡単にメソッドの説明をリストするのみとする。 PyMOTW:inspect (http://blog.doughellmann.com/2007/11/pymotw-inspect.html) getmoduleinfo() モジュール名、拡張子、モード、モジュールタイプを取得。 getmembers() オブジェクトの属性のリストを取得。第2引数に述語(predicate)を与えると、フィルタリングして取得することができる。 getdoc() docstringを取得。 getcomments() コメントを取得。 getsource()、getsourcelines() .pyが利用可能なら、ソースコードを取得。 getargspec() 引数名、デフォルト引数の値などを取得。 getclasst

クラス定義で、インスタンスに自由に変数を追加できなくするには、__slots__を指定する。使える変数名をリストで渡す。 >>> class Foo(object): ... __slots__ = ['foo'] ... >>> f = Foo() >>> f.foo = 10 >>> f.bar = 20 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'Foo' object has no attribute 'bar' >>>不便になるだけなので、こんなことはしないほうがいいと思うが、やりたい場合もあるかも。 この機能はそもそも、メモリ節約のためにある。__slots__の指定がないと、インスタンスごとに変数を保存するためのdictが作られる*1。__slo

常山日記経由でメモ。これはすばらしい。 Chris's Wiki: Finding the name of your caller in Python (http://utcc.utoronto.ca/~cks/space/blog/python/FindingCallersName) import inspect def getcallerinfo(): fr = inspect.currentframe() try: fr = fr.f_back if fr is None: return '<no caller>' fi = inspect.getframeinfo(fr, 0) if fi[2] == '<module>': return '(%s:%d)' % (fi[0], fi[1]) else: return '%s() (%s:%d)' % (fi[2], fi[0],

インストール インストールは、LinuxやMac OS Xではリスト1の手順で行ってください。Windowsの場合は、http://pyyaml.org/download/pyyaml/にあるWindows installerを使ってください。 リスト1　PyYAMLのインストール $ wget http://pyyaml.org/download/pyyaml/PyYAML-3.05.tar.gz $ tar xzf PyYAML-3.05.tar.gz $ cd PyYAML-3.05/ $ sudo python setup.py install 使い方 PyYAMLの使い方はリスト2のようになります。日本語を含む場合は必ずUnicodeにデコードしなければならない点に注意してください。詳細はリファレンスマニュアルを参照してください。 リスト2　PyYAMLの使い方（ex-pyyam

前回 クラスの挙動まとめ #1 内容 関数とメソッドの違い 以降は、新形式クラスのみに焦点を当てる。 中には旧形式クラスにも適用される動作もあるけど、無視する。区別が面倒だから。 オブジェクトを比較する際に == と is を使い分けているけど、理由があるので無視するように。 理由は最後のほうのおまけに書いてある。 それぞれの違いは、 Python リファレンスマニュアル - 5.9 比較 (comparison) を参照。 簡単にいうと is 厳密な一致。同一のオブジェクトを指している場合に True 。オーバーロード不可。 == 緩い一致。意味的に同一な場合に True 。オーバーロード可。 なお、このエントリーに書かれている全ての例において、 is が True ならば == も True である == が False ならば is も False である の 2 つが成立している。

内容 クラスの基本的な挙動、新形式クラス、 type() を使ったクラス生成 対象 ある程度プログラミングの知識がある人。 クラスもオブジェクト Python ではクラスもオブジェクトである。 class Class: """クラスオブジェクトを作成するリテラル Class という変数に "Class という名前のクラス" のオブジェクトを代入している """ pass id(Class) # オブジェクトのアドレス Class.__module__ # オブジェクトの属性にアクセスしている Class.__name__ # クラスオブジェクトのプロパティ __name__ にはクラス名が入っている。ここでは 'Class' Another = Class # 変数だから、代入もできる Another.__name__ # 'Class' obj = Another() isinstanc

追記 2011-09-18 この記事にあるのはカリー化ではなく部分適用の間違いです。 Pythonでカリー化と部分適用について考えてみる - kk6のメモ帳* カリー化と部分適用の違いと誤用 - Togetter functools.partialというのを教えてもらったのでどういうものか試してみる(`・ω・´) こちらも参考に カリー化 - @kei10in の日記 変数束縛してみる - @kei10in の日記 ぐぐってみるとfunctools.partialというのはPython 2.5からの新機能らしい！！ということがわかった あらためて使ってみる >>> f = lambda x, y: x ** y >>> f(2, 3) 8 >>> from functools import partial >>> g = partial(f, 2) >>> g(3) 8ほぉほぉ parti

初心者が出しがちなエラーメッセージに関して、エラーメッセージが英語だからと読まずに飛ばす人が多いかと思って和訳をJython本に書いていたんだけど、どうせならここで公開して他に陥りがちなエラーメッセージの情報を集めた方がいいんじゃないかと思った。 "__add__ nor __radd__ defined for these operands"「その計算の対象にしているオブジェクトには__add__も__radd__も定義されていないよ(足し算が定義されていないよ)」→数が入っているつもりの変数にNoneが入っていたりするとかありがち。数を返すはずの関数がreturnしわすれでNoneを返すとか。 "global name 'x' is not defined"「'x'という名前の変数が(グローバルまで探しに行ったけど)見つからなかったよ！つづり間違ってない？」 "NameError: n

変数束縛してみる - @kei10in の日記にコメントもろたヽ(´ー｀)ノ >>> f = lambda x, y: x ** y >>> g = f(x=2) >>> g(3) 8 こんな感じのことがしたい！！ に対して morchin 2008/03/24 19:10 > こんな感じのことがしたい！！ functools.partialを使用すればカリー化できます。 >>> from functools import partial >>> f = lambda x, y: x**y >>> g = partial(f, 2) >>> g(3) 8 というコメントをいただきました．ありがとうございますm(__)m で，カリー化って変数を固定することだったんだ ということを学べた！！ ラムダ計算 - Wikipediaは少し読んでみたことあったからカリー化って言う言葉は知ってた． だけ

Pythonで変数束縛がしたい！！って思った． 具体的に言うと >>> f = lambda x, y: x ** y >>> g = f(x=2) >>> g(3) 8 こんな感じのことがしたい！！ 早速チャレンジ(｀･ω･´)ｼｬｷｰﾝ >>> f = lambda x: x ** y >>> g = f(2) >>> g(3) 8 うーん，これじゃ束縛可能な変数が1つだけだ． しかも，f(2, 3)はできない def f(x=None, y=None): if x is None and y is None: return lambda x, y: x ** y elif x is None: return lambda x: x ** y elif y is None: return lambda y: x ** y else: return x ** y >>> f(2, 3)

Python2.3以降の新しいクラスは、メソッドの検索順序(MRO, Method Resolution Order)が「C3線形化」というアルゴリズムに変更されている。このアルゴリズムについて解説する。 まずは実例。 >>> class A(object): x = "a" >>> class B(A): pass >>> class C(A): x = "c" >>> class D(object): x = "d" >>> class E(B, C, D): pass >>> e = E() >>> e.x 'c' クラスの検索順序が深さ優先探索ではないことがわかると思う。 C3線形化の特徴はメソッドを探す順番が クラスXがYを継承しているなら必ずXがYより先にくる クラスXがY, Zという順で継承しているならYは必ずZより先に来る 他のクラスのメソッド探索順でXがYより先に来ている

あ…ありのまま 今　起こった事を話すぜ！ 『staticmethodはmethodではなかった』 な…　何を言ってるのか　わからねーと思うが おれも何でこうなっているのかわからなかった… 冗談はさておき >>> class Foo(object): def method(self, i): print i >>> Foo.method <unbound method Foo.method> >>> class Foo(object): @staticmethod def method(self, i): print i >>> Foo.method <function method at 0x014BE1B0> staticmethodはmethodではなくただのfunctionだった。これは意外。

http://d.hatena.ne.jp/nishiohirokazu/20080219/1203435874 これ、deep copyなのかshallow copyなのかという話。shallowなのでPythonで書けば # perl [ map { &func($foo, $_, $bar) } @{$baz->{quux}} ] は # python [func(foo, x, bar) for x in baz.quux] に相当するわけだな。

30分プログラム、その252。Pythonでdiffを作ってみる。 diffをちゃんと作ると大変そうだけど、Pythonのdifflibを使えば簡単にできる。 >>> import >>> a = file('foo').readlines() >>> b = file('bar').readlines() >>> difflib.unified_diff(a,b) とするだけで、diffがとれちゃう。便利、便利。 使い方 $ python diff.py ~/tmp/foo ~/tmp/bar --- /Users/mzp/tmp/foo Sat Feb 23 21:51:47 2008 +++ /Users/mzp/tmp/bar Sat Feb 23 21:51:53 2008 @@ -1,3 +1,3 @@ foo -bar +BAR baz ソースコード #! /usr/bin/