Python

Pythonはスクリプト言語であり、Cはコンパイル型のプログラミング言語です。C/C++がPythonと比べて高速なのは、この実行方式の違いによるものです。Pythonスクリプトを実行する場合、インタプリタがコードを1行ずつ解釈しながら出力を生成します。一方、Cでは事前にコンパイラがソースコードをコンパイルし、ハードウェアに最適化された実行ファイルを生成します。また、Javaや.NETなどの言語では、JIT（Just-In-Time）コンパイラが実行時にバイトコードをネイティブコードへ変換するため、Javaバイトコードや.NETバイトコードはPythonよりも高速に動作します。CPythonに

Pythonの標準ライブラリにはsmtplibモジュールが用意されており、SMTPクライアントセッションオブジェクトが定義されています。このモジュールを利用することで、Pythonプログラムから手軽にメールを送信できます。 メールサーバーの基本的な仕組み メールサーバーとは、インターネット上で電子メールの処理と配信を行うアプリケーションのことです。送信用メールサーバーはSMTP（Simple Mail Transfer Protocol）を実装しており、これは電子メール送信に関するインターネット標準規格となっています。 一方、受信用メールサーバーには主に次の2種類があります。 POP3（Po

XML（Extensible Markup Language：拡張マークアップ言語）は、HTMLによく似たマークアップ言語です。移植性が高く、SQLデータベースを使わずに小規模〜中規模のデータを扱うのに非常に便利です。 Pythonの標準ライブラリにはxmlパッケージが含まれており、その中にElementTreeモジュールがあります。これはシンプルかつ軽量なXML処理用APIで、追加インストールなしですぐに利用できるのが大きな魅力です。 XMLは木構造（ツリー）のような階層型データ形式です。ElementTreeモジュールでは、XML文書全体を1本のツリーとして扱います。Elementクラス

dataclassesモジュールとは dataclassesは、Python 3.7以降の標準ライブラリに追加されたモジュールです。このモジュールが提供する@dataclassデコレータを使うと、ユーザー定義クラスに対して以下のような特殊メソッドを自動的に生成できます。 コンストラクタ：__init__() 文字列表現：__repr__() 等価比較（== 演算子のオーバーロード）：__eq__() その他いくつかのメソッド これにより、データを保持するだけのクラスを、定型コード（ボイラープレート）をほとんど書かずに簡潔に定義できるようになります。 @dataclassデコレータのシグネ

仮想環境が必要な理由Pythonベースのアプリケーションを開発していると、特定のバージョンのPythonパッケージが必要になることがあります。しかし、そのバージョンをシステム全体向けにインストールしてしまうと、他のアプリケーションが要求するパッケージのバージョンと競合する可能性があります。このような互換性の問題を回避するためには、目的ごとに独立した環境を並行して用意しておくことが望まれます。仮想環境を利用すれば、Pythonパッケージをシステム全体ではなく、特定のアプリケーション専用の隔離された場所にインストールできます。venvモジュールで仮想環境を作成するPythonの標準ライブラリに含ま

Pythonの標準ディストリビューションに組み込まれているモジュールやパッケージに加えて、サードパーティの開発者による多数のパッケージが「Python Package Index（PyPI）」（https://pypi.org/）と呼ばれるPythonパッケージリポジトリに公開されています。ここからパッケージをインストールするには、pipユーティリティが必要です。pipは独立したプロジェクトですが、Python 3.4以降ではPythonディストリビューションにブートストラップ（同梱・自動セットアップ）されるようになりました。 ensurepipモジュールとは ensurepipモジュールは、

Pythonの標準ライブラリに含まれる「socket」モジュールは、OSが提供するソケットエンドポイントを利用して、サーバーマシンとクライアントマシンが通信するための仕組みを定義しています。socket APIには、コネクション型（接続指向）プロトコルとコネクションレス型（非接続型）プロトコルの両方に対応した関数が用意されています。 ソケットとは、双方向通信リンクの「終端（エンドポイント）」のことです。IPアドレスとポート番号によって識別され、通信を開始するには両端でソケットを適切に設定する必要があります。これにより、クライアント・サーバー環境において、着信メッセージを待ち受け、応答を送り返

Python標準ライブラリの _thread モジュールは、グローバルなデータ空間を共有する複数のスレッドからなる軽量プロセスを扱うための低レベルインターフェースを提供します。スレッド間の同期には、シンプルなロック（ミューテックスやバイナリセマフォとも呼ばれます）が用意されています。また、組み込みモジュールである threading は、このモジュールを土台として構築された、より高レベルなスレッドAPIを提供しています。 start_new_thread() このモジュールレベルの関数は、現在のプロセス内で新しいスレッドを起動するために使用します。引数として関数オブジェクトを受け取り、新しい

traceモジュールとはPython標準ライブラリのtraceモジュールは、プログラムの実行過程をトレース（追跡）したり、注釈付きのステートメントカバレッジ（実行網羅率）を生成したりするための機能を提供します。さらに、実行時に呼び出された関数の一覧表示や、呼び出し元と呼び出し先の関係（コールグラフ）の出力にも対応しています。ここでは、以下の2つのPythonスクリプトを例として、traceモジュールの各機能を紹介します。#myfunctions.py import math def area(x): a = math.pi * math.pow(x, 2) return a

Pythonはインタプリタ型言語ですが、スクリプト（.py拡張子）を実行する際には、内部でソースコードがバイトコードへとコンパイルされます。そして、そのバイトコードは実行後に自動的に削除される仕組みになっています。一方、モジュール（事前にコンパイル済みの組み込みモジュールを除く）を初めてインポートした際には、そのコンパイル版が自動的に生成され、__pycache__ フォルダ内に .pyc 拡張子で保存されます。以降、同じモジュールをインポートする際には再コンパイルは行われず、すでに作成されたバイトコードがそのまま利用されます。py_compileモジュールとは.py拡張子のPythonスクリ

pyclbrモジュールとは Python標準ライブラリのpyclbrモジュールは、Pythonモジュール内で定義された関数・クラス・メソッドに関する情報を抽出するためのモジュールです。大きな特徴として、対象モジュールを実際にインポートするのではなく、ソースコードを直接解析して情報を取得する点が挙げられます。そのため、インポート時に副作用が発生するようなモジュールでも安全に構造を調査できます。 readmodule()関数でクラス情報を取得する pyclbrモジュールには、モジュールレベルのクラス名をキー、クラスディスクリプタを値とする辞書を返すreadmodule()関数が用意されています。

zipimportモジュールとはPython標準ライブラリの「zipimport」モジュールを使うと、ZIP形式のアーカイブから直接Pythonモジュールやパッケージをインポートできます。sys.path の要素として、ディレクトリ名ではなくZIPファイル名を文字列で指定することも可能です。ZIPアーカイブの中には任意のファイルを含められますが、インポート対象になるのは拡張子が .py および .pyc のファイルだけです。なお、C言語などで実装された動的モジュール（.pyd や .so）をZIP経由でインポートすることはできません。サンプル用のZIPアーカイブを作成するここでは、「newdi

1つ以上の抽象メソッド（abstract method）を持つクラスは「抽象クラス」と呼ばれます。抽象メソッドとは、宣言のみが行われ、実装を持たないメソッドのことです。抽象クラスは直接インスタンス化することができず、その抽象メソッドは必ずサブクラス側で実装しなければなりません。抽象基底クラス（ABC）とは抽象基底クラス（Abstract Base Classes：ABC）は、hasattr() のような他の手法では不格好になったり、マジックメソッドの扱いなどで微妙に誤動作したりするケースにおいて、インターフェースを明確に定義するための手段を提供します。ABCには「仮想サブクラス（virtual

Python標準ライブラリのstructモジュールは、C言語の構造体（struct）とPythonのbytesオブジェクトとの間でデータを相互変換するための強力な機能を提供します。バイナリファイルの読み書きやネットワークプロトコルの実装など、低レベルのデータ操作が必要な場面で活躍するモジュールです。structモジュールでは、モジュールレベルの関数を使う方法と、Structクラスおよびそのメソッドを使う方法の2通りが用意されています。フォーマット文字列によるバイトオーダーの指定変換処理にはフォーマット文字列を使用します。フォーマット文字列の先頭に置く文字によって、バイトオーダー（エンディアン）

Pythonにおいて「警告」と「エラー」はまったく異なるものです。エラーが発生するとPythonプログラムは即座に終了しますが、警告は致命的ではありません。メッセージは表示されるものの、プログラムはそのまま実行を続けます。警告は、厳密には例外ではない特定の状態についてユーザーに注意を促すために発せられます。典型的な例としては、キーワード・関数・クラスなど、あるプログラミング要素の非推奨（deprecated）な使い方が検出された場合に警告が表示されます。警告メッセージは、Python標準ライブラリの「warnings」モジュールで定義されている warn() 関数によって表示されます。Warn

Pythonのガベージコレクションとは自動ガベージコレクションは、Pythonの重要な機能のひとつです。ガベージコレクターの仕組みは、プログラム内で使用されなくなったオブジェクトが占有しているメモリを自動的に検出し、解放することでメモリを効率的に管理します。参照カウント方式によるメモリ管理Pythonは参照カウント（reference counting）方式を採用してガベージコレクションを行っています。Pythonインタープリタは、各オブジェクトが他のオブジェクトから参照された回数を常に記録しています。オブジェクトへの参照が削除されるたびにカウントは減少し、参照カウントがゼロになると、そのオブ

modulefinderモジュールとはPythonの標準ライブラリに含まれるmodulefinderモジュールは、特定のPythonスクリプトがインポートしているモジュールのセットを特定できる便利なツールです。このモジュールには、コマンドラインから手軽に使えるインターフェースと、Pythonコード内から利用できるプログラマティックなインターフェースの両方が用意されています。動作を確認するために、以下のようなサンプルスクリプトを用意します。#modfinder.py import hello try: import trianglebrowser import nomodule,my

SimPy（発音は「ブリンピー」に似た響き）は、プロセス指向の離散イベントシミュレーションを実現するためのPythonパッケージです。 インストール SimPyをインストールする最も簡単な方法は、pipを使うことです。 pip install simpy 実行すると、以下のような出力が表示されます。 本記事の執筆時点における最新バージョンはsimpy-3.0.11で、以降の例はすべてこのバージョンを使用しています。 すでにSimPyがインストールされている場合は、pipの-Uオプションでアップグレードできます。 pip install -U simpy 注意：Python 2.7以上が必

まず頭に浮かぶのは、「なぜこの2つの言語だけを比較するのか？」という疑問でしょう。その理由は、両者ともインタプリタ型のアジャイルな言語であり、オブジェクト指向の思想を持ち、非常に大きなコミュニティに支えられているからです。しかし、両言語は一部のアイデアや構文要素を共有し、ほぼ同じ機能を持っているにもかかわらず、それぞれのコミュニティには共通点がほとんどありません。どちらの言語も開発者コミュニティで非常に人気があります（これも比較される理由の一つです）。以下は、2018年にGitHub上でオープンされたプルリクエスト数に基づく、最も人気のあるトップ10言語です。GitHubのプルリクエスト数に基

Tkinterは、GUI(グラフィカルユーザーインターフェース)を開発するためのPython標準ライブラリです。Tkinterを使うことで、ウィンドウをはじめとするさまざまなUI(ユーザーインターフェース)要素を持つデスクトップアプリケーションを作成できます。推奨されているPython 3.xを使用している場合、TkinterはPythonに標準搭載されているパッケージなので、追加のインストールは一切不要です。この記事では、まずTkinterの基本的なGUIアプリケーションの作り方を解説し、その後、実際の登録フォームやローン金利計算ツールといった実用的な例まで段階的に見ていきます。シンプルなG