Python Basics

Pythonのプログラムの作成と実行

  • 方法1: C言語のように，テキスト形式でプログラムを書いて実行

    $ vi program.py # プログラム作成
$ python program.py # プログラム実行

    注) Pythonはインタプリタ型言語なのでコンパイルは不要。

  • 方法2: jupyter notebookやIpython等を用いてインタラクティブに実行

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モジュール・パッケージ・ライブラリ

  • モジュール: クラスや関数を記述したファイル(.py)
  • パッケージ: いくつかのモジュールを一つのディレクトリ(フォルダ)にまとめたもの
  • ライブラリ: いくつかのパッケージをまとめたもの。モジュールやパッケージをライブラリと呼ぶこともある
  1. 標準ライブラリ
  • math: 数学関数モジュール
  • random: 乱数発生モジュール
  1. 外部ライブラリ：追加インストール必要
  • NumPy: 数値計算用の多次元配列ライブラリ。C言語で作られているので高速
  • SciPy: 科学計算ライブラリ
  • pandas: データフレーム(エクセルのような表形式)のデータ解析ライブラリ
  • scikit-learn: 機械学習ライブラリ

モジュールやパッケージ，ライブラリに含まれるオブジェクト(クラスや関数等)を使うには，以下の例のようにimportを用いて読み込みを行う。

Pythonのデータ型について

すべてのPythonオブジェクトはC言語の構造体で定義されており、C言語等の静的型付言語などと比べてオーバーヘッドが生じる

【例】 integer(long)型

struct _longobject{
    long ob_refcnt;
    PyTypeObject ob_type;
    size_t ob_size;
    long ob_digit[1];
};
  • ob_refcnt : Pythonが目盛りの割当と解除を自動的に行うための参照カウンタ
  • ob_type : 変数の方を表すコード
  • ob_size : この後に続くデータの大きさ
  • ob_digit : このPython変数が持つ実際の整数値

PythonリストとNumpy配列

種類 概要
Pytonリスト ポインタ列へのポインタを格納した動的配列。各ポインタは完全なPythonオブジェクトを示すため、柔軟性に利点を持つ一方ですべての変数が同じ方であるケースでは情報が冗長になる。
Numpy配列 すべてのデータの型が同じ固定型の配列のため柔軟性に欠ける一方でデータの保存と操作がはるかに効率的

immutable と mutable

関数の引数(仮引数)の値を関数内で変更した場合，引数が**immutable(変更不可)**な型ならば呼び出した側の引数(実引数)は変化しない。**mutable(変更可能)**ならば，実引数も変化。

  • immutable: int, float, str, tuple 等
  • mutable: list, dict, set 等(これらについては後述)

immutableな引数については， 返り値を使って更新するようにする。