苦学楽学塾 ホームページ
最終更新日：2024年12月30日
Pythonで使われる用語について説明しておきます。
(1) アスキー(ASCII)コード
情報通信用に、米国において制定された文字コード。16進で00から7Fに文字が以下のように割り当てられています。
00～1F：制御コード(07は[BEL]，08は[BS]，09は[TAB]，0Aは[LF]，ODは[CR]，1Bは[ESC])
[BEL]は警告音、[BS]はBackSpace、[TAB]はタブキー、[LF]は改行、[CR]は復帰、[ESC]はエスケープ・シーケンスです。
20：空白，21：!，22："，23：#，24：$，25：%，26：&，27：'，28：(，
29：)，2A：*，2B：+，2C：,，2D：-，2E：.，2F：/，
30：0，31：1，32：2，33：3，34：4，35：5，36：6，37：7，38：8，39：9，
3A：:，3B：;，3C：<，3D：=，3E：>，3F：?，40：@，
41：A，42：B，43：C，44：D，45：E，46：F，47：G，48：H，49：I，
4A：J，4B：K，4C：L，4D：M，4E：N，4F：O，50：P，51：Q，52：R，
53：S，54：T，55：U，56：V，57：W，58：X，59：Y，5A：Z，
5B：[，5C：\，5D：]，5E：^，5F：_，60：`，
61：a，62：b，63：c，64：d，65：e，66：f，67：g，68：h，69：i，
6A：j，6B：k，6C：l，6D：m，6E：n，6F：o，70：p，71：q，72：r，
73：s，74：t，75：u，76：v，77：w，78：x，79：y，7A：z
7B：{，7C：|，7D：}，7E：~，7F：DEL
(2) shift-JISコード
当時、雑誌「アスキー」を発行していたアスキー社を中心とするグループによって、1980年代に提唱された漢字を含む文字コード。8ビットのACIIコードを内包しつつ、半角カナ文字にA1～DFを割り当て、さらに16ビットの漢字コードを割り当てるため、16ビットの第1バイトが81～9F，E0～FCの部分で第2バイトを00～FFとして漢字にコードを割り当てていました。1バイト(8ビット)で表される文字を半角文字、2バイト(16ビット)で表される文字を全角文字と呼んでいました。全角文字を半角文字の2倍の幅をとって表示することにより、半角文字と全角文字を混在させて容易に整然と表示できるため、当時流通していたMS-DOSを搭載するパソコンに採用され、その後も日本語ウィンドウズに採用されてきました。中国語など文字種の多い言語に対応できない、漢字コードの第2バイトが5Cである漢字('ソ'，'十'，'構'，'表'，'能'など)が、UNIX系のシステムで文字化けしてしまう、などの問題点があります。
(3) UTF-8コード
キリル文字、インド系文字、アラビア系文字、スウェーデン語文字などへの対応を容易にするために、文字コードの拡張が考えられ、24ビットを使って文字を表すことが考えられました。1990年ごろから中国を主とする国際会議で改良が進められてきました。中国で使われる4万種以上の漢字にコードを割り当てることを主目的としたため、shift-JISとはほぼ互換性はなく、UTF-8とshift-JISの間でコード変換を簡単に行うことができません。shift-JISの方が日本語にとって便利なのですが、パソコンが世界中に普及するにつれ、shift-JISよりも、UTF-8をパソコンの世界標準とする流れにあります。Pythonでは、UTF-8が標準です。
(4) オブジェクト指向
FORTARANとかCといった初期の手続き型言語では、処理に必要なデータの構造は、一つ一つバラバラに考えられ、それらを共通に扱うサブルーチンの作成にも、一つ一つその特徴を考慮してプログラミングを行っていました。また、プログラムは一連のシーケンスに沿って(コンピュータが処理を行う順に沿って)制作されていました。従って、キー入力待ち、あるいは、マウス動作待ちの状態では、キーやマウスの状態を監視しつつ無限ループの状態を維持するようになっていました。多くの端末を接続して複数のプログラムを同時に動かす場合には、バッチ処理と言って、定期的にタイマーで割り込みをかけて同時に動いているプログラムを順次切り替える、と言う処理を行っていましたが、これでは、複数のプログラムの効率的な並行処理とは言えません。
そこで、イベント・ドリブンというプログラム手法が考えられました。キー入力待ちで無限ループになるのではなく、パソコンが待機している状況で、キー入力割込み、マウス動作割込みが発生したところからプログラムが動作を開始する、という手法です。キー入力がなされたときに、入力内容を解析する部分から、何らかのデータ処理を行う部分に向って処理要求メッセージを送り、処理終了後に、結果の画面表示を行う部分に表示要求メッセージを送り、さらに画面制御を行う部分に表示書き換えメッセージを送る、という具合にして一連のデータ処理を行います。
これを、手続き処理によるシーケンスでプログラムミングを行うのでは対応が難しいので、キー入力部、入力内容解析部、データ処理部、結果の表示部、画面制御部、の一つ一つの処理をそれぞれカプセル化して、
キー入力→入力内容解析→データ処理→結果の表示→画面制御
というような感じにできないか、ということで、データとデータの処理をまとめて、一つの単位をしてプログラミングを行う、という発想が出てきました。
オブジェクト指向では、この単位をクラスと言います。クラスは、データとそのデータを処理するプログラム(メソッドと言います)を両方持っています。
また、クラスを考えると、似たような処理を行うのにデータ構造が微妙に異なる、ということが起きるので、オブジェクト指向には、継承、という概念があります。例えば、配列と文字列には、何番目の要素、何番目の文字というところが類似しています。そこで、配列、文字列の共通的な性格を抽出して、コレクションという抽象概念を作り、先頭から何番目の要素を取り出す、末尾に文字を付加する、といった機能を共通化したプログラムで行うようにします。ですが、実数の配列と文字列では、何番目の要素が、配列では実数値で、文字列では文字、というような違いがあります。そこで、実数の配列をコレクション・クラスのサブクラス、文字列をコレクション・クラスのサブクラスというようにして、コレクションというクラスの機能やデータの持ち方をサブクラスから使えるようにします。この考え方を継承と言います。Pythonでは、大元のcollectionクラスを継承してサブクラスreal_arrayを作るときは、
class real_array(collection)
というようにして継承関係を明示します。こうして、同じようなプログラムをちょっとした違いによってバラバラとたくさん作る、という無駄を省きます。
また、実数の配列、というだけでも抽象的概念なので、具体的に、生徒の身長の配列というときには、実数の配列というクラスからインスタンスというものを作ります。クラスのnewメソッドを作ってインスタンスを作る、という言語が多いのですが、python言語では、クラスreal_arrayのインスタンスを作るとき、
height = real_array(data1)
という形でインスタンスheightを作ります。Pythonのクラスには__init__(self, data1)というインスタンスを作るメソッドが用意されていて、このとき自動的にこのメソッドが呼ばれます。
(5) 名前空間
Pythonでは、モジュール名、変数名、クラス名、関数名、メソッド名といったものを、辞書式に管理して、変数名の混乱が起きないようにしています。
クラス1の中で、nameという変数を使ったとします。別のクラス2の中でnameという変数を使っても、混同は起きません。クラス1のnameはクラス1の中でのみ有効で、クラス2のnameはクラス2の中でのみ有効で、両者は別のものとして管理されています。このとき、nameという変数名の有効範囲をスコープと言います。 クラス1のnameのスコープは クラス1であり、 クラス2のnameのスコープは クラス2です。
Pythonでは、モジュール内、クラス内、関数内、メソッド内でそれぞれ名前空間を持ち名前の衝突が起きないように管理されています。
# global
xwidth = 800
yheight = 1360
mes1 = "Hello! Everybody."
user = ["Bob", "Tom", "Julie", "Ann"]
class glclass:
def __init__(self):
self.name = []
self.count = 0
def reg(self, s1):
self.name.append(s1)
self.count += 1
return self.count
def disp(self):
print("メンバー・リスト：", self.name)
def glfunc(x1, y1):
global xwidth, yheight
xwidth = x1
yheight = y1
print("xwidthは", xwidth, "に、yheightは", yheight, "に変更されました。")
というtest3.pyというPythonファイルを用意します。xwidth，yheight，mes1，userはグローバル領域をスコープとする変数です。reg，dispはglclassの関数です。関数glfunc内にも、xwidth，yheightが出てきますが、これは、グローバル領域のxwidth，yheightとは関係がなく、glfuncをスコープとする変数です。ここで、呼び出し側(test3.pyとは別ファイル)で、
import test3 as x
mes1 = "local"
print("mes1：", mes1, "x.mes1：", x.mes1)
xwidth = 300
print("xwidth：", xwidth, "x.xwidth：", x.xwidth, "x.yheight：", x.yheight)
try:
print("yheight：", yheight)
except NameError:
print("NameError発生！yheightは定義されていません。")
try:
glfunc(123, 456)
except NameError:
print("NameError発生！glfuncは定義されていません。")
x.glfunc(123, 456)
print("x.xwidth：", x.xwidth, "x.yheight：", x.yheight)
try:
print("user：", user)
except:
print("NameError発生！userは定義されていません。")
print("x.user：", x.user)
x.user.append("Mary")
print("Maryが追加されました。x.user：", x.user)
gl1 = x.glclass()
print(gl1.reg("apple"), "番目の登録")
print(gl1.reg("orange"), "番目の登録")
gl1.disp()
とすると、まず、import test3 as xで、test3.pyがxという名前で使用可能になります。test3.pyの中にmes1，xwidthがあるのですが、呼び出し側で単に、mes1，xwidthに書き込んでもmes1もxwidthも呼び出し側のローカルな変数であって、test3のmes1，xwidthには影響を与えません。test3.pyのmes1，xwidthにアクセスためには、"x."を付けて、x.mes1，x.xwidthとする必要があります。また、test3.pyのyheightにアクセスするつもりで、呼び出し側で単に、yheightとすると、呼び出し側にはyheightは存在しないので、NameError例外が発生します。yheightを書き換えようとして、呼び出し側でtest3.pyの関数glfunc()を呼び出そうとして、単にglfunc(123, 456)とすると、ローカルの名前空間にはglfuncが存在しないので、NameError例外が発生します。例外が発生するとプログラムが止まってしまうので、上記では例外処理をつけて止まらないようにしています。test3.pyのglfunc()を呼び出すためには、
x.glfunc(123, 456)
とする必要があります。これで、test3.pyのxwidthとyheightを書き換えることができます。リストも同様で、test3.pyのuserというリストにアクセスするためには、
x.user.append("Mary")
のようにします。test3.pyのクラスglclass()のインスタンスgl1を作る場合も、
gl1 = x.glclass()
とします。ですが、インスタンスgl1を作ってしまえば、test3.pyの中にあるglclassのメソッドreg()，disp()を使う場合は、test3.pyを意識せずに、
gl1.reg("apple")
gl1.disp()
として、glclassを明示することなく、glclassのメソッドを使うことができます。以上を実行すると、画面に、
mes1： local x.mes1： Hello! Everybody.
xwidth： 300 x.xwidth： 800 x.yheight： 1360
NameError発生！yheightは定義されていません。
NameError発生！glfuncは定義されていません。
xwidthは 123 に、yheightは 456 に変更されました。
x.xwidth： 123 x.yheight： 456
NameError発生！userは定義されていません。
x.user： ['Bob', 'Tom', 'Julie', 'Ann']
Maryが追加されました。x.user： ['Bob', 'Tom', 'Julie', 'Ann', 'Mary']
1 番目の登録
2 番目の登録
メンバー・リスト： ['apple', 'orange']
と表示されます。
Pythonには、グローバル・スコープを調べる関数globals()，ローカル・スコープを調べる関数locals()が用意されています。
Pythonでは厳格な名前空間の管理がされているがゆえに、変数名、クラス名、関数名が、どのモジュール、どの関数、どのクラスに属しているのかを逐一明示する必要があるので、注意してください。
(6) ミュータブル、イミュータブル
ミュータブルは変更可能なオブジェクトでリストであり、イミュータブルは変更不可能なオブジェクトで、ブール型(bool)、文字列(str)、整数(int)、実数(float)、タプルであると言われますが、実際の動作は少々異なります。
id()関数を使って調べると、以下のように、ブール型、文字列、整数では、変数の内容を変更すると、idが変化します。リストでは要素の追加を行っても、idは変化しません。リストの要素を変更すると、要素のidは変化します。リストの要素は、文字列、整数、実数だからです。
つまり、ミュータブルは、変更を行ってもidが変化しないオブジェクトであり、イミュータブルは、変更を行うとidが変化するオブジェクト、と言うことができます。
b1 = True
print("b1のid：", hex(id(b1)))
b1 = not(b1)
print("b1のid：", hex(id(b1)))
j1 = 1
print("j1のid：", hex(id(j1)))
j1 = j1 + 2
print("j1のid：", hex(id(j1)))
s1 = "test"
print("s1のid：", hex(id(s1)))
s1 = s1 + "123"
print("s1のid：", hex(id(s1)))
t1 = ('a', 'b', 'c')
print("t1のid：", hex(id(t1)))
t1 = ('d', 'e')
print("t1のid：", hex(id(t1)))
e1 = []
print("e1のid：", hex(id(e1)))
e1.append("test1")
print("e1のid：", hex(id(e1)), ", e1[0]のid：", hex(id(e1[0])))
e1.append("test2")
print("e1のid：", hex(id(e1)), ", e1[0]のid：", hex(id(e1[0])), "e1[1]のid：", hex(id(e1[1])))
e1[0] = "test123"
e1[1] = "a"
print("e1のid：", hex(id(e1)), ", e1[0]のid：", hex(id(e1[0])), "e1[1]のid：", hex(id(e1[1])))
とすると、画面に、
b1のid： 0x7ff9f66ea5c0
b1のid： 0x7ff9f66ea5e0
j1のid： 0x7ff9f67ac9b8
j1のid： 0x7ff9f67ac9f8
s1のid： 0x162969fbe10
s1のid： 0x162993decd0
t1のid： 0x1629938d6c0
t1のid： 0x1629937f2c0
e1のid： 0x16299466b80
e1のid： 0x16299466b80 , e1[0]のid： 0x16299381740
e1のid： 0x16299466b80 , e1[0]のid： 0x16299381740 e1[1]のid： 0x16299381770
e1のid： 0x16299466b80 , e1[0]のid： 0x162993817a0 e1[1]のid： 0x7ff9f67b4ce0
と表示され、idの変化を確認できます。
(7) イテレータ、イテラブル
イテレータは、__next__メソッドを持っており、next()関数を使って、要素を1個ずつ順に取得できるオブジェクトです(というよりも、next()関数は、複数の要素の中から1個を選んで取り出す順番の先頭に置く、という動作をします)。全部の要素を出してしまうと例外が発生します。イテレータitもイテラブルですが、it[1]のように添字をつけて要素にアクセスしようとするとエラーになります。イテレータでは要素が番号付けられて1列に並んでいるわけではなく、あくまでnext()関数を使って次の要素が取り出せるだけ(多分、内部構造では配列構造になっているわけではなく、chain構造を作っている)です。generatorオブジェクトは内部でyield文が使われていてイテレータです。
イテラブルは、for ... in...で繰り返すことができる反復可能オブジェクトですが、繰り返し処理の中でイテレータに変換されています。イテラブルは、__iter__メソッドを持っており、iter()関数でイテレータを生成できます(多分、この関数でchain構造を作っている)。イテラブルはイテレータではありません。range()関数の返すrangeオブジェクトはイテラブルですがイテレータではなく(多分、内部構造では、1列に並んでいてもchain構造を持っていない)、next()は適用できません。rangeオブジェクトはリストでもありません。enumerate()関数は、イテラブルを引数として、イテレータ(多分、1列に並んだ複数の要素に、番号をつけてchain構造を作っている)を返す関数です。文字列、リスト、タプル、辞書、mapオブジェクト、fileオブジェクトはイテラブルです。
【広告】 ここから広告です。ご覧の皆さまのご支援ご理解を賜りたく、よろしくお願いいたします。
【広告】 広告はここまでです。