本「Python。ベストプラクティスとツール "

こんにちは、住民！ Pythonは、さまざまな分野で使用される動的プログラミング言語です。 Pythonでコードを書くのは簡単ですが、コードを読みやすく、再利用可能で、保守しやすいものにするのははるかに困難です。 Pythonの第3版。 「ベストプラクティスとツール」は、ソフトウェアの開発と保守の問題を効果的に解決するためのツールを提供します。著者は、Python3.7の新機能とPython構文の高度な側面について説明することから始めます。彼らは、オブジェクト指向、機能、イベント駆動型プログラミングなど、一般的なパラダイムの実装に関するアドバイスを続けています。著者はまた、リモートサーバーへのプログラムの展開を自動化する方法について、ベストネーミングプラクティスについても話します。あなたは学びます、C、C ++、Cython、CFFIで便利なPython拡張機能を作成する方法。

拡張属性のアクセスパターン

Pythonを学ぶとき、多くのC ++およびJavaプログラマーは、privateキーワードがないことに驚いています。それに最も近い概念は名前マングリングです。属性の前に__が付くたびに、インタプリタによって動的に名前が変更されます。

class MyClass:
__secret_value = 1
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

元の名前で__secret_value属性にアクセスすると、AttributeError例外がスローされます。

>>> instance_of = MyClass()
>>> instance_of.__secret_value
Traceback (most recent call last):
   File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'MyClass' object has no attribute '__secret_value'
>>> dir(MyClass)
['_MyClass__secret_value', '__class__', '__delattr__', '__dict__',
'__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__',
'__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__lt__', '__module__',
'__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__',
'__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__']
>>> instance_of._MyClass__secret_value
1
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

これは、属性がプレフィックスとしてクラス名によって名前が変更されるため、継承による名前の競合を回避するために特に行われます。属性は連結された名前を介してアクセスできるため、これはプライベートの正確な類似物ではありません。このプロパティは、一部の属性へのアクセスを保護するために使用できますが、実際には__は使用されません。属性が公開されていない場合は、通常、_プレフィックスを使用します。名前装飾アルゴリズムは呼び出されませんが、属性をクラスのプライベート要素として文書化し、主要なスタイルです。



Pythonには、クラスのプライベート部分からパブリック部分を分離する他のメカニズムがあります。記述子とプロパティは、この分離を整理する方法を提供します。



記述子



記述子を使用すると、オブジェクトの属性を参照するときに発生するアクションをカスタマイズできます。



記述子は、Pythonの複雑な属性アクセスの中心です。これらは、プロパティ、メソッド、クラスメソッド、静的メソッド、およびスーパータイプを実装するために使用されます。これらは、別のクラスの属性にアクセスする方法を定義するクラスです。つまり、クラスは属性の制御を別のクラスに委任できます。



記述子クラスは、記述子プロトコルを形成する3つの特別なメソッドに基づいています



。__set __（self、obj、value）-属性が設定されるたびに呼び出されます。以下の例では、これを「セッター」と呼びます。



__get __（self、obj、owner = None）-属性が読み取られるたびに呼び出されます（以下、ゲッター）。



__delete __（self、object）-delが属性によって呼び出されたときに呼び出されます。



__get__と__set__を実装する記述子は、データ記述子と呼ばれます。__get__を実装するだけの場合、データなし記述子と呼ばれます。



このプロトコルのメソッドは、属性が検索されるたびに、実際には__getattribute __（）メソッドによって呼び出されます（目的が異なる__getattr __（）と混同しないでください）。このようなルックアップがドットまたは直接関数呼び出しを使用して実行される場合は常に、__ getattribute __（）メソッドが暗黙的に呼び出され、次の順序で属性が検索されます。

1. 属性がインスタンスクラスのオブジェクトのデータ記述子であるかどうかを確認します。
2. そうでない場合は、属性がインスタンスオブジェクトの__dict__にあるかどうかを確認します。
3. 最後に、属性がインスタンスクラスオブジェクトのデータのないハンドルであるかどうかを確認します。

つまり、データ記述子は__dict__よりも優先され、__ dict__は非データ記述子よりも優先されます。



わかりやすくするために、記述子が実際のコードでどのように機能するかを示す公式のPythonドキュメントの例を次に示します。

class RevealAccess(object):
   """ ,     
           
   """
   def __init__(self, initval=None, name='var'):
      self.val = initval
      self.name = name
   def __get__(self, obj, objtype):
      print('Retrieving', self.name)
      return self.val
   def __set__(self, obj, val):
      print('Updating', self.name)
      self.val = val
class MyClass(object):
   x = RevealAccess(10, 'var "x"')
   y = 5
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

インタラクティブに使用する例を次に示します。

>>> m = MyClass()
>>> m.x
Retrieving var "x"
10
>>> m.x = 20
Updating var "x"
>>> m.x
Retrieving var "x"
20
>>> m.y
5
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

この例は、クラスにその属性のデータ記述子がある場合、インスタンス属性が取得されるたびに__get __（）が呼び出されて値が返され、その属性に値が割り当てられるたびに__set __（）が呼び出されることを明確に示しています。 __del__メソッドの使用は前の例には示されていませんが、明らかなはずです。delinstance.attributeまたはdelatr（instance、 'attribute'）ステートメントを使用してインスタンス属性が削除されるたびに呼び出されます。



このサブセクションの冒頭で述べた理由により、データ記述子と非データ記述子の違いは重要です。Pythonは記述子プロトコルを使用して、メソッドを介してクラス関数をインスタンスにバインドします。これらは、classmethodおよびstaticmethodデコレータにも適用されます。これは、機能オブジェクトが本質的にデータレス記述子でもあるためです。

>>> def function(): pass
>>> hasattr(function, '__get__')
True
>>> hasattr(function, '__set__')
False
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

ラムダ式を使用して作成された関数についても同じことが言えます。

>>> hasattr(lambda: None, '__get__')
True
>>> hasattr(lambda: None, '__set__')
False
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

したがって、__ dict__がデータレス記述子よりも優先されない限り、実行時にすでにインスタンス化されているインスタンスの特定のメソッドを動的にオーバーライドすることはできません。幸い、Pythonで記述子が機能する方法のおかげで、これは可能です。したがって、開発者は、サブクラスを使用せずに機能するインスタンスを選択できます。



実際の例：属性の遅延評価。記述子を使用する1つの例は、インスタンスからアクセスされるときにクラス属性の初期化を遅らせることです。これは、そのような属性の初期化がグローバルアプリケーションコンテキストに依存する場合に役立ちます。もう1つのケースは、そのような初期化にコストがかかりすぎて、クラスのインポート後に属性がまったく使用されるかどうかがわからない場合です。このような記述子は、次のように実装できます。

class InitOnAccess:
   def __init__(self, klass, *args, **kwargs):
      self.klass = klass
      self.args = args
      self.kwargs = kwargs
      self._initialized = None
   def __get__(self, instance, owner):
      if self._initialized is None:
         print('initialized!')
         self._initialized = self.klass(*self.args, **self.kwargs)
      else:
         print('cached!')
      return self._initialized
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

以下は使用例です。

>>> class MyClass:
... lazily_initialized = InitOnAccess(list, "argument")
...
>>> m = MyClass()
>>> m.lazily_initialized
initialized!
['a', 'r', 'g', 'u', 'm', 'e', 'n', 't']
>>> m.lazily_initialized
cached!
['a', 'r', 'g', 'u', 'm', 'e', 'n', 't']
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

PyOpenGLと呼ばれる公式のPyPIOpenGL Pythonライブラリは、次のような手法を使用して、デコレータとデータ記述子の両方であるlazy_propertyオブジェクトを実装します。

class lazy_property(object):
   def __init__(self, function):
      self.fget = function
   def __get__(self, obj, cls):
      value = self.fget(obj)
      setattr(obj, self.fget.__name__, value)
      return value
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

この実装は、プロパティデコレータの使用に似ていますが（後で説明します）、デコレータにラップされた関数は1回だけ実行され、クラス属性はこの関数プロパティによって返される値に置き換えられます。この方法は、次の2つの要件を同時に満たす必要がある場合に役立ちます。

• オブジェクトインスタンスは、（リソースを節約するために）インスタンス間で共有されるクラス属性として保存する必要があります。
• このオブジェクトの作成プロセスはアプリケーション/コンテキストのグローバルな状態に依存するため、このオブジェクトはインポート時に初期化できません。

OpenGLを使用して作成されたアプリケーションの場合、この状況に遭遇することがよくあります。たとえば、OpenGLでシェーダーを作成するには、OpenGLシェーディング言語（GLSL）で記述されたコードをコンパイルする必要があるため、コストがかかります。それらを一度だけ作成すると同時に、それらを必要とするクラスの近くにそれらの説明を保持することは理にかなっています。一方、シェーダーのコンパイルは、OpenGLコンテキストを初期化せずに実行できないため、インポート時にグローバルモジュール名前空間で定義およびアセンブルすることは困難です。



次の例は、いくつかの抽象OpenGLアプリケーションでのlazy_property PyOpenGLデコレータ（ここではlazy_class_attribute）の変更バージョンの使用の可能性を示しています。クラスの異なるインスタンス間で属性を共有できるようにするには、元のlazy_propertyデコレータを変更する必要があります。

import OpenGL.GL as gl
from OpenGL.GL import shaders
class lazy_class_attribute(object):
   def __init__(self, function):
      self.fget = function
   def __get__(self, obj, cls):
      value = self.fget(obj or cls)
      # :   - 
      #    
      setattr(cls, self.fget.__name__, value)
      return value
class ObjectUsingShaderProgram(object):
   #   -
    VERTEX_CODE = """
      #version 330 core
      layout(location = 0) in vec4 vertexPosition;
      void main(){
         gl_Position = vertexPosition;
      }
"""
#  ,    
FRAGMENT_CODE = """
   #version 330 core
   out lowp vec4 out_color;
   void main(){
      out_color = vec4(1, 1, 1, 1);
   }
"""
@lazy_class_attribute
def shader_program(self):
   print("compiling!")
   return shaders.compileProgram(
      shaders.compileShader(
         self.VERTEX_CODE, gl.GL_VERTEX_SHADER
      ),
      shaders.compileShader(
         self.FRAGMENT_CODE, gl.GL_FRAGMENT_SHADER
      )
   )
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

すべての高度なPython構文機能と同様に、これも注意して使用し、コードで十分に文書化する必要があります。経験の浅い開発者にとって、記述子がクラスの動作に影響を与えるため、クラスの動作の変更は驚くべきことです。したがって、チームのすべてのメンバーが記述子に精通していることを確認し、この概念がプロジェクトのコードベースで重要な役割を果たす場合は、この概念を理解することが非常に重要です。



プロパティ



プロパティは、属性を一連のメソッドに関連付ける方法を知っている組み込みの記述子タイプを提供します。このプロパティは、fget、fset、fdel、およびdocの4つのオプションの引数を取ります。後者は、属性に関連付けられたdocstringをメソッドであるかのように定義するために提供できます。以下は、2つのコーナーポイントを保持する属性に直接アクセスするか、widthプロパティとheightプロパティを使用して操作できるRectangleクラスの例です。

class Rectangle:
   def __init__(self, x1, y1, x2, y2):
      self.x1, self.y1 = x1, y1
      self.x2, self.y2 = x2, y2
   def _width_get(self):
      return self.x2 - self.x1
      def _width_set(self, value):
      self.x2 = self.x1 + value
   def _height_get(self):
      return self.y2 - self.y1
   def _height_set(self, value):
      self.y2 = self.y1 + value
   width = property(
       _width_get, _width_set,
       doc="rectangle width measured from left"
   )
   height = property(
       _height_get, _height_set,
       doc="rectangle height measured from top"
   )
   def __repr__(self):
      return "{}({}, {}, {}, {})".format(
         self.__class__.__name__,
         self.x1, self.y1, self.x2, self.y2
     )

      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

次のコードスニペットは、インタラクティブセッションで定義されたそのようなプロパティの例を示しています。

>>> rectangle.width, rectangle.height
(15, 24)
>>> rectangle.width = 100
>>> rectangle
Rectangle(10, 10, 110, 34)
>>> rectangle.height = 100
>>> rectangle
Rectangle(10, 10, 110, 110)
>>> help(Rectangle)
Help on class Rectangle in module chapter3:
class Rectangle(builtins.object)
| Methods defined here:
|
| __init__(self, x1, y1, x2, y2)
| Initialize self. See help(type(self)) for accurate signature.
|
| __repr__(self)
| Return repr(self).
|
| --------------------------------------------------------
| Data descriptors defined here:
| (...)
|
| height
| rectangle height measured from top
|
| width
| rectangle width measured from left
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

これらのプロパティにより記述子の記述が容易になりますが、クラス継承を使用する場合は注意して処理する必要があります。属性は、現在のクラスのメソッドを使用して動的に作成され、派生クラスでオーバーライドされるメソッドは適用されません。



次の例のコードは、親クラス（Rectangle）のwidthプロパティからfgetメソッドの実装をオーバーライドすることはできません。

>>> class MetricRectangle(Rectangle):
... def _width_get(self):
... return "{} meters".format(self.x2 - self.x1)
...
>>> Rectangle(0, 0, 100, 100).width
100
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

この問題を解決するには、プロパティ全体を派生クラスで上書きする必要があります。

>>> class MetricRectangle(Rectangle):
... def _width_get(self):
... return "{} meters".format(self.x2 - self.x1)
... width = property(_width_get, Rectangle.width.fset)
...
>>> MetricRectangle(0, 0, 100, 100).width
'100 meters'
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

残念ながら、コードにはいくつかの保守性の問題があります。開発者が親クラスを変更することを決定したが、プロパティ呼び出しを更新するのを忘れた場合、混乱が生じる可能性があります。これが、プロパティの動作の一部のみをオーバーライドすることが推奨されない理由です。親クラスの実装に依存する代わりに、派生クラスの動作方法を変更する場合は、派生クラスのすべてのプロパティメソッドを書き直すことをお勧めします。セッターの動作のプロパティを変更すると、ゲッターの動作も変更されるため、通常は他のオプションはありません。



プロパティを作成する最良の方法は、プロパティをデコレータとして使用することです。これにより、クラス内のメソッドシグネチャの数が減り、コードが読みやすく、保守しやすくなります。

class Rectangle:
   def __init__(self, x1, y1, x2, y2):
      self.x1, self.y1 = x1, y1
      self.x2, self.y2 = x2, y2
   @property
   def width(self):
      """    """
      return self.x2 - self.x1
   @width.setter
   def width(self, value):
      self.x2 = self.x1 + value
   @property
   def height(self):
      """   """
      return self.y2 - self.y1
   @height.setter
   def height(self, value):
      self.y2 = self.y1 + value
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

スロット



開発者がめったに使用しない興味深い機能はスロットです。これらを使用すると、__ slots__属性を使用してクラスの属性の静的リストを設定し、クラスのすべてのインスタンスで__dict__ディクショナリの作成をスキップできます。 __dict__はすべてのインスタンスで作成されるわけではないため、属性がほとんどないクラスのメモリスペースを節約するために作成されました。



また、署名を凍結する必要があるクラスの作成にも役立ちます。たとえば、特定のクラスの言語の動的プロパティを制限する必要がある場合、スロットは次のことに役立ちます。

>>> class Frozen:
... __slots__ = ['ice', 'cream']
...
>>> '__dict__' in dir(Frozen)
False
>>> 'ice' in dir(Frozen)
True
>>> frozen = Frozen()
>>> frozen.ice = True
>>> frozen.cream = None
>>> frozen.icy = True
Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Frozen' object has no attribute 'icy'
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

この機能は注意して使用する必要があります。使用可能な属性のセットがスロットに制限されている場合、オブジェクトに動的に何かを追加することははるかに困難です。モンキーパッチなどのよく知られたトリックは、特定のスロットを持つクラスのインスタンスでは機能しません。幸い、独自に定義されたスロットがない場合は、派生クラスに新しい属性を追加できます。

>>> class Unfrozen(Frozen):
... pass
...
>>> unfrozen = Unfrozen()
>>> unfrozen.icy = False
>>> unfrozen.icy
False
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

著者について



MichalJaworskiは、10年の経験を持つPythonプログラマーです。彼はさまざまな企業でさまざまな役職を歴任してきました。通常のフルスタック開発者、ソフトウェアアーキテクト、そして最後にダイナミックなスタートアップ企業の開発担当副社長までです。 Michalは現在、Showpadのシニアバックエンドエンジニアです。高性能分散サービスの開発に豊富な経験があります。さらに、彼は多くのオープンソースPythonプロジェクトに積極的に貢献しています。

TarekZiadeはPython開発者です。フランス、ディジョン近郊の田園地帯に住んでいます。サービスチームのMozillaで働いています。 Tarekはフランス語のPythonユーザーグループ（Afpyと呼ばれる）を設立し、フランス語と英語でPythonに関する本を何冊か書いています。ハッキングやパーティーから解放された時間には、ジョギングやトランペットの演奏など、お気に入りの趣味に取り組んでいます。



彼の個人ブログ（Fetchez le Python）にアクセスし、Twitter（tarek_ziade）で彼をフォローすることができます。



科学編集者について



Cody Jacksonは、サンアントニオに本拠を置くITおよびビジネス管理コンサルティング会社であるSocius Consultingの創設者であり、Top MenTechnologiesの共同創設者である博士号を取得しています。彼は現在、ICACIインターナショナルでICS / SCADAモデリングのリードエンジニアとして働いています。 1994年以来、IT業界では、核化学者および無線エンジニアとして海軍に勤務して以来。 CACIの前は、ECPIの大学でコンピューター情報システムの助教授として働いていました。私は自分でPythonプログラミングを学び、「Pythonを使ったプログラミングの学習」と「Python忍者の秘密のレシピ」という本を書きました。



この本の詳細については、出版社 の Webサイト

「 目次

」を参照してください。 抜粋



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