Python

スワップファイルとは、拡張子「.swp」を持つファイルのことです。Vimなどのテキストエディタが編集中に自動生成するもので、エディタが異常終了するとフォルダ内に残ってしまうことがあります。 フォルダ内のスワップファイルを再帰的（サブディレクトリも含めて）にすべて削除する最も簡単な方法は、文字列メソッドのendswith()を使って拡張子「.swp」でファイル名を照合し、該当するファイルを削除することです。 サンプルコード import os, os.path mypath = my_folder for root, dirs, files in os.walk(mypath): fo

Pythonでは、標準ライブラリの os.path モジュールを使うことで、ファイルのタイムスタンプ（最終更新日時や最終アクセス時間）を簡単に取得できます。これらの関数はクロスプラットフォームでサポートされているため、Windows、macOS、Linux のどの環境でも同じコードが動作します。 ファイルの最終更新日時を取得する（os.path.getmtime） ファイルの最終更新日時（modification time）を取得するには、os.path.getmtime(path) を使用します。戻り値は、エポック（1970年1月1日 00:00:00 UTC）からの経過秒数を表す浮動小数点

Pythonでは open() 関数を使ってファイルを開きますが、その際に用途に応じた「モード」を指定できます。本記事では、Pythonで利用できるファイルオープンモードの種類とそれぞれの動作、実際のコード例をわかりやすく解説します。 Pythonのファイルオープンモード一覧 モード説明 r読み取りモード（デフォルト）。ファイルが存在しない場合はエラーになる。 w書き込みモード。ファイルが存在しなければ新規作成し、存在する場合は中身を空にしてから書き込む。 x排他的作成モード。新規ファイルを作成して開くが、同名ファイルが既に存在する場合はエラー（FileExistsError）になる

Pythonでファイルを開くときに指定する「b」修飾子は、そのファイルをバイナリモードで開くためのものです。バイナリファイルとは何か「バイナリファイル」とは、内容が人間が読める文字（テキスト）で構成されていないファイル全般を指します。具体的には、以下のようなファイルが該当します。JPEG や GIF などの画像ファイルMP3 などの音声ファイルWord や PDF などのドキュメント形式のファイルこれらのファイルは生のバイト列（raw bytes）としてデータを保持しているため、通常のテキストとして扱うと正しく読み込めません。テキストモードとの違いPythonでは、open() 関数でファイル

Pythonのユニバーサル改行（universal newlines）サポートが有効な環境では、open()関数のmode引数に「U」を指定できます。これは「ユニバーサル改行の解釈を行いながら、読み込み用のテキストファイルとして開く」ことを意味します。 なぜ「U」修飾子が必要なのか 改行コードの扱いはOSによって異なります。Unix系OSでは改行は1文字の \n で表されますが、Windowsでは2文字の \r\n が使われます。この違いを吸収するために「U」モードが必要となります。 「U」を付けてファイルを開くと、read() や readline() などの各種ファイルメソッドが返す文字列

open()関数でバッファサイズを指定する基本Pythonでファイルを開く際、open()関数の第3引数に整数を渡すことで、バッファサイズ（バッファリングポリシー）を制御できます。ここでは、Python 2とPython 3それぞれにおける指定方法と挙動の違いを解説します。Python 2の場合Python 2のopen関数は、次のように3つの引数を受け取ります。open(name[, mode[, buffering]])第3引数のbufferingは省略可能で、ファイルに適用したいバッファサイズを指定します。各値の意味は以下の通りです。0：バッファリングなし（無効化）1：行単位のバッファリ

Pythonでは、辞書（dict）オブジェクトが持つ keys() メソッドを使うことで、すべてのキーを簡単に取得できます。このメソッドは辞書内の全キーを含むビューオブジェクト（dict_keys）を返します。 keys() メソッドでキーを取得する まずは基本的な使い方を見てみましょう。次の例では、3つのキーと値を持つ辞書から、すべてのキーを取り出しています。 >>> D1 = {1:a, 2:b, 3:c} >>> D1.keys() dict_keys([1, 2, 3]) >>> list(D1.keys()) [1, 2, 3]

Pythonの辞書（dict）オブジェクトには、すべての値を簡単に取得できるvalues()メソッドが標準で用意されています。このメソッドを呼び出すと、辞書に格納された全ての値が dict_values オブジェクトとして返されます。values()メソッドを使う基本的な方法以下の例では、辞書 D1 のすべての値を values() メソッドで取得しています。戻り値はビューオブジェクトのため、リストとして扱いたい場合は list() 関数で変換すると便利です。>>> D1 = {1:a, 2:b, 3:c} >>> D1.values() dict_valu

Pythonの辞書（dict）オブジェクトを反復処理する方法は主に2つあります。1つ目は、keys()メソッドでキーのリストを取得し、各キーに対応する値を取り出す方法です。keys()メソッドを使った反復処理>>> D1 = {1:a, 2:b, 3:c} >>> for k in D1.keys(): print (k, D1[k]) 1 a 2 b 3 c keys()メソッドは辞書内のすべてのキーを返します。ループ内でキーを変数kに受け取り、D1[k]のように記述することで、そのキーに関連付けられた値へアクセスできます。items()メソッドを

Pythonで辞書（dict）の要素をキーの順序に従って並べ替えたい場面はよくあります。この記事では、標準ライブラリのcollectionsモジュールに含まれるOrderedDictと、組み込み関数sorted()を組み合わせて、辞書をキー順にソートする方法を解説します。 OrderedDictとは Pythonの標準ディストリビューションには、高性能なコンテナデータ型を定義したcollectionsモジュールが含まれています。その中のOrderedDictは、辞書のサブクラスであり、要素が追加された順序を記憶する特徴を持っています。OrderedDictをイテレートすると、キーが最初に追加さ

Pythonで辞書を値順にソートする基本の考え方 Pythonの標準ライブラリには、高性能なコンテナデータ型を提供する collections モジュールが含まれています。その中の OrderedDict は辞書型のサブクラスで、要素が追加された順序を記憶できるのが特徴です。通常の dict もPython 3.7以降は挿入順を保持しますが、明示的に順序を扱いたい場面では OrderedDict が便利です。 OrderedDict をイテレートすると、キーが最初に追加された順序どおりにアイテムが返されます。 OrderedDictの基本的な使い方 >>> from coll

Pythonでは、sysモジュール内にfloat_infoという構造体シーケンス（名前付き要素を持つタプル）が定義されています。この構造体には、浮動小数点数に関するさまざまな情報が格納されており、その中のmax要素を参照することで、Pythonで表現可能な有限のfloat型の最大値を取得できます。 sys.float_info.maxの使い方 以下のように、sysモジュールをインポートしてsys.float_info.maxにアクセスするだけで、最大値を確認できます。 >>> import sys >>> sys.float_info.max 1.79769

Pythonにおける文字列の最大長Pythonで扱える文字列の最大長は、固定値ではなく実行環境（プラットフォーム）に依存します。具体的には、システムが利用できるアドレス空間や搭載メモリ（RAM）の容量によって上限が決まります。sys.maxsizeで上限を確認する標準ライブラリのsysモジュールに定義されている定数sys.maxsizeを参照すると、その環境での最大サイズを確認できます。64ビットシステムでは 263 − 1（9223372036854775807）が返されます。>>> import sys>>> sys.maxsize92233720368

Pythonのリストの最大サイズとはPythonにおけるリストの最大長（要素数の上限）は、プラットフォームに依存します。具体的には、システムのアドレス空間や搭載されているRAMの容量によって決まります。この上限を確認するには、sysモジュールで定義されている定数 sys.maxsize を使います。64ビットシステムでは、以下のように 263-1（9223372036854775807）が返されます。>>> import sys>>> sys.maxsize9223372036854775807なお、32ビットシステムでは 231-1（2147483647）

Pythonのスライス機能を使った部分文字列の取得Pythonには「スライス」という便利な機能があり、これを使うと元の文字列から任意の部分文字列を簡単に取り出すことができます。「文字列の3番目から5番目までの文字だけを表示したい」といったケースで活躍します。スライス演算子[:]の基本的な使い方スライス演算子[:]を使用する際は、2つのオペランド（整数値）を指定します。第1オペランド：スライスの開始位置となる文字のインデックス第2オペランド：スライスの終了位置にある文字の「次の」文字のインデックスここで重要なのは、Pythonのシーケンス型（文字列やリストなど）のインデックスは0から始まるという

Pythonでは、ファイルオブジェクト（Fileクラス）が持つ read() メソッドを使うことで、ファイル全体を簡単に読み込むことができます。特別なバッファ処理を自分で実装する必要はありません。open() 関数でファイルを開き、そのファイルハンドルに対して read() を呼び出すだけで、ファイルの内容全体が1つの文字列として読み込まれ、返されます。基本的な使い方以下は、テキストファイルの内容をすべて読み込み、文字列として取得するシンプルな例です。with open(my_file.txt, r) as f: file_content = f.read() # ファイル全体を f

Pythonでは、ファイルを読み込む際に一度にすべての内容を取得するのではなく、読み込むデータ量を制限することができます。これは、read()関数にバッファサイズ（読み込みたいバイト数）を指定するだけで実現できます。指定したバイト数だけ、ファイルポインタの現在位置から順に読み込まれます。 基本的な使い方 以下は、read()に引数としてバイト数を渡すことで、ファイルの一部だけを読み込む例です。 with open(my_file.txt, r) as f: print(f.read(10)) # 先頭から10バイトを読み込んで表示 出力結果 このコードを実行すると、次のような出力が得

Pythonでは、標準ライブラリを使うだけで、ファイルが入った空でないフォルダや、その中のサブフォルダ・ファイルまで含めたディレクトリツリー全体を簡単に削除できます。ここでは、代表的な2つの方法を紹介します。shutil.rmtree()：空でないフォルダをまとめて削除する削除したいファイルやサブフォルダが入っているフォルダを丸ごと消したい場合は、shutilモジュールのrmtree()関数を使います。この関数は、指定したディレクトリと、その中身すべて（ファイル・サブディレクトリ）を再帰的に削除してくれます。>>> import shutil>>> shut

Pythonでは、標準ライブラリの tarfile モジュールを使うことで、ディレクトリを圧縮したtarアーカイブを簡単に作成できます。さらに os.walk を組み合わせれば、ディレクトリツリー内のすべてのファイルを再帰的に辿り、アーカイブへ追加することが可能です。 基本的な手順 tarfile.open() でアーカイブファイルを開き、モードに w:gz を指定すると、gzip圧縮された .tar.gz 形式のアーカイブを作成できます。あとは add() メソッドでファイルを1つずつ追加していくだけです。 サンプルコード import os import tarfile def tard

Pythonでフォルダ（ディレクトリ）全体をzipアーカイブに圧縮したい場合は、標準ライブラリのzipfileモジュールを使用します。ディレクトリツリーをos.walkで走査し、その中に含まれるすべてのファイルを再帰的にアーカイブへ追加していくのが基本的な流れです。サンプルコードimport os import zipfile def zipdir(path, ziph): # ziph は zipfile のハンドル for root, dirs, files in os.walk(path): for file in files: