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Fluent Python 第2版 ―Pythonicな思考とコーディング手法

Name: Fluent Python 第2版 ―Pythonicな思考とコーディング手法
ISBN: 9784814401284

by Luciano Ramalho, 牧野聡

November 2025

Intermediate to advanced

984 pages

16h 17m

Japanese

O'Reilly Japan, Inc.

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　表紙
　大扉
　原書大扉
　クレジット
　献辞
　賞賛の声
　まえがき
第Ⅰ部　データ構造
　1章　Pythonのデータモデル
　　1.1　第2版での変更点　　1.2　Pythonicなトランプのカード　　1.3　特殊メソッドの使い方　　　1.3.1　数値型のエミュレート　　　1.3.2　文字列表現　　　1.3.3　独自型の真偽値表現　　　1.3.4　コレクションAPI　　1.4　特殊メソッドの概要　　1.5　lenがメソッドではない理由　　1.6　この章のまとめ　　1.7　参考資料
　2章　さまざまなシーケンス
　　2.1　第2版での変更点　　2.2　組み込みのシーケンス型の概要　　2.3　リスト内包記法とジェネレータ表現　　　2.3.1　リスト内包記法と読みやすさ　　　2.3.2　listcompとmapやfilterとの比較　　　2.3.3　デカルト積　　　2.3.4　ジェネレータ表現　　2.4　タプルとイミュータブルなリストの違い　　　2.4.1　レコードとしてのタプル　　　2.4.2　イミュータブルなリストとしてのタプル　　　2.4.3　タプルとリストのメソッド　　2.5　シーケンスやイテレート可能なオブジェクトのアンパック　　　2.5.1　*を使った複数項目の取得　　　2.5.2　関数呼び出しとシーケンスのリテラルでの*を使ったアンパック　　　2.5.3　入れ子のアンパック　　2.6　シーケンスのパターンマッチング　　　2.6.1　インタープリタでのシーケンスに対するパターンマッチング　　　　2.6.1.1　lambdaの別パターン　　　　2.6.1.2　関数定義の短縮表現　　2.7　スライス　　　2.7.1　スライスやレンジに終点の項目が含まれない理由　　　2.7.2　スライスのオブジェクト　　　2.7.3　多次元のスライスと3点リーダー　　　2.7.4　スライスへの代入　　2.8　シーケンスでの+や*　　　2.8.1　多重のリストの組み立て　　　2.8.2　シーケンスでの累算代入　　　2.8.3　+=のクイズ　　2.9　list.sortと組み込みのsorted　　2.10　リストが最適ではないケース　　　2.10.1　配列　　　2.10.2　メモリビュー　　　2.10.3　NumPy　　　2.10.4　キュー（デックなど）　　2.11　この章のまとめ　　2.12　参考資料

　3章　ディクショナリとセット
　　3.1　第2版での変更点　　3.2　新しいdictの構文　　　3.2.1　ディクショナリ内包記法　　　3.2.2　マッピングのアンパック　　　3.2.3　|を使ったマッピングのマージ　　3.3　マッピングへのパターンマッチング　　3.4　マッピング型の標準API　　　3.4.1　ハッシュ可能とは　　　3.4.2　マッピングの主なメソッド　　　3.4.3　ミュータブルな値の挿入と更新　　3.5　存在しないキーの自動処理　　　3.5.1　defaultdict　　　3.5.2　__missing__メソッド　　　3.5.3　標準ライブラリでの一貫性に欠ける__missing__の扱い　　3.6　dictのバリエーション　　　3.6.1　collections.OrderedDict　　　3.6.2　collections.ChainMap　　　3.6.3　collections.Counter　　　3.6.4　shelve.Shelf　　3.7　（dictではなく）UserDictの継承　　3.8　イミュータブルなマッピング　　3.9　ディクショナリのビュー　　3.10　dictのしくみとその意味　　3.11　セットの理論　　　3.11.1　セットのリテラル　　　3.11.2　セット内包記法　　3.12　実用面でのセットのはたらき　　　3.12.1　セットの操作　　3.13　dictのビューを集合として操作する　　3.14　この章のまとめ　　3.15　参考資料
　4章　Unicode文字列とバイト列
　　4.1　第2版での変更点　　4.2　文字とは　　4.3　バイトとは　　4.4　エンコーダとデコーダの基礎　　4.5　エンコードとデコードでの問題　　　4.5.1　UnicodeEncodeErrorへの対応　　　4.5.2　UnicodeDecodeErrorへの対応　　　4.5.3　予期しないエンコード形式のモジュールによるSyntaxError　　　4.5.4　バイト列のエンコード形式を知る方法　　　4.5.5　BOM（有意義な文字化け）　　4.6　テキストファイルの処理　　　4.6.1　デフォルトのエンコード形式　　4.7　正規化による、信頼性の高い等価判定　　　4.7.1　ケースフォールディング　　　4.7.2　正規化された文字列をマッチングするユーティリティ　　　4.7.3　極端な「正規化」による発音記号の削除　　4.8　Unicode文字列のソート　　　4.8.1　UCAを使ったソート　　4.9　Unicodeデータベース　　　4.9.1　名前を使った文字の検索　　　4.9.2　数値としての文字　　4.10　strとbytesのデュアルモードAPI　　　4.10.1　正規表現でのstrとbytes　　　4.10.2　osモジュールでのstrとbytes　　4.11　この章のまとめ　　4.12　参考資料
　5章　データクラスビルダー
　　5.1　第2版での変更点　　5.2　データクラスビルダーの概要　　　5.2.1　主な機能　　　　5.2.1.1　ミュータブルなインスタンス　　　　5.2.1.2　class文での指定　　　　5.2.1.3　dictの作成　　　　5.2.1.4　フィールド名やデフォルト値の取得　　　　5.2.1.5　フィールドの型の取得　　　　5.2.1.6　変更された新規インスタンスを生成　　　　5.2.1.7　実行時の新規クラスの生成　　5.3　従来の名前付きタプル　　5.4　型付きの名前付きタプル　　5.5　型ヒントとは　　　5.5.1　実行時の効果はない　　　5.5.2　変数へのアノテーションの構文　　　5.5.3　変数へのアノテーションの意味　　　　5.5.3.1　typing.NamedTupleの内部　　　　5.5.3.2　dataclassデコレータを持つクラスの内部　　5.6　@dataclassの詳細　　　5.6.1　フィールドのオプション　　　5.6.2　初期化後の処理　　　5.6.3　型付きのクラス属性　　　5.6.4　フィールドではない初期化用の変数　　　5.6.5　@dataclassの利用例（Dublin Coreのリソースレコード）　　5.7　データクラスとコードスメル　　　5.7.1　骨格としてのデータクラス　　　5.7.2　中間表現としてのデータクラス　　5.8　クラスのインスタンスへのパターンマッチング　　　5.8.1　シンプルなクラスパターン　　　5.8.2　キーワードのクラスパターン　　　5.8.3　位置のクラスパターン　　5.9　この章のまとめ　　5.10　参考資料
　6章　オブジェクト参照、ミュータブル性、再利用
　　6.1　第2版での変更点　　6.2　変数は箱ではない　　6.3　同一性、等価性、エイリアス　　　6.3.1　==とisの使い分け　　　6.3.2　タプルの相対的なイミュータブル性　　6.4　デフォルトの浅いコピー　　　6.4.1　任意のオブジェクトの深いコピーと浅いコピー　　6.5　参照としてのパラメータ　　　6.5.1　ミュータブルなパラメータのデフォルト値（誤った考え）　　　6.5.2　ミュータブルなパラメータでの防御的プログラミング　　6.6　delとガベージコレクション　　6.7　Pythonのイミュータブル性に関するトリック　　6.8　この章のまとめ　　6.9　参考資料
第Ⅱ部　オブジェクトとしての関数
　7章　第1級オブジェクトとしての関数
　　7.1　第2版での変更点　　7.2　関数をオブジェクトとして扱うこと　　7.3　高階関数　　　7.3.1　map、filter、reduceに代わる新しいやり方　　7.4　匿名関数　　7.5　9種の呼び出し可能なオブジェクト　　7.6　ユーザー定義の呼び出し可能な型　　7.7　位置専用引数からキーワード専用引数へ　　　7.7.1　位置専用パラメータ　　7.8　関数型プログラミングのためのパッケージ　　　7.8.1　operatorモジュール　　　7.8.2　functools.partialを使った引数の固定　　7.9　この章のまとめ　　7.10　参考資料
　8章　関数での型ヒント
　　8.1　第2版での変更点　　8.2　漸進的型付けとは　　8.3　漸進的型付けの実践　　　8.3.1　手始めのMypy　　　8.3.2　Mypyのチェックを厳しくする　　　8.3.3　パラメータのデフォルト値　　　8.3.4　デフォルトのNone　　8.4　実行可能な操作が型を決める　　8.5　アノテーションで利用できる型　　　8.5.1　Any型　　　　8.5.1.1　派生型とconsistent-with　　　8.5.2　シンプルな型とクラス　　　8.5.3　Optional型とUnion型　　　8.5.4　ジェネリックなコレクション　　　8.5.5　タプル型　　　　8.5.5.1　レコードとしてのタプル　　　　8.5.5.2　名前付きフィールドを持つレコードとしてのタプル　　　　8.5.5.3　イミュータブルなシーケンスとしてのタプル　　　8.5.6　ジェネリックなマッピング　　　8.5.7　抽象基底クラス　　　　8.5.7.1　数値の塔の崩壊　　　8.5.8　Iterable　　　　8.5.8.1　abc.Iterableとabc.Sequence　　　8.5.9　パラメータ化されたジェネリック型とTypeVar　　　　8.5.9.1　制限付きTypeVar　　　　8.5.9.2　境界付きTypeVar　　　　8.5.9.3　定義済みの型変数AnyStr　　　8.5.10　静的プロトコル　　　8.5.11　呼び出し可能なオブジェクト　　　　8.5.11.1　呼び出し可能な型での変性　　　8.5.12　NoReturn　　8.6　位置専用パラメータと可変長パラメータへのアノテーション　　8.7　不完全な型付けと、テストの重要性　　8.8　この章のまとめ　　8.9　参考資料
　9章　デコレータとクロージャ
　　9.1　第2版での変更点　　9.2　デコレータ入門　　9.3　デコレータが実行されるタイミング　　9.4　登録のデコレータ　　9.5　変数のスコープのルール　　9.6　クロージャ　　9.7　非ローカル宣言　　　9.7.1　変数を探索するロジック　　9.8　シンプルなデコレータの実装　　　9.8.1　デコレータのしくみ　　9.9　標準ライブラリのデコレータ　　　9.9.1　functools.cacheを使ったメモ化　　　9.9.2　lru_cacheの利用　　　9.9.3　シングルディスパッチのジェネリック関数　　　　9.9.3.1　singledispatch関数　　9.10　パラメータ付きのデコレータ　　　9.10.1　パラメータ付きの登録のデコレータ　　　9.10.2　パラメータ付きの計測のデコレータ　　　9.10.3　クラスベースの計測のデコレータ　　9.11　この章のまとめ　　9.12　参考資料
　10章　第1級関数のデザインパターン
　　10.1　第2版での変更点　　10.2　Strategyパターンのリファクタリング（ケーススタディ）　　　10.2.1　従来のStrategy　　　10.2.2　関数指向のStrategy　　　10.2.3　最善のストラテジーの選択（シンプルなアプローチ）　　　10.2.4　モジュール内にあるストラテジーの探索　　10.3　デコレータによるStrategyパターンの強化　　10.4　Commandパターン　　10.5　この章のまとめ　　10.6　参考資料
第Ⅲ部　クラスとプロトコル
　11章　Pythonicなオブジェクト
　　11.1　第2版での変更点　　11.2　オブジェクトの表現　　11.3　ベクトルのクラスふたたび　　11.4　もう1つのコンストラクタ　　11.5　classmethodとstaticmethod　　11.6　整形された出力　　11.7　ハッシュ可能なVector2d　　11.8　位置引数とのマッチング　　11.9　Vector2dバージョン3の全文　　11.10　private属性と「protected」属性　　11.11　__slots__によるメモリ使用量の削減　　　11.11.1　__slot__の効果測定　　　11.11.2　__slots__での注意点　　11.12　クラス属性の上書き　　11.13　この章のまとめ　　11.14　参考資料
　12章　シーケンスの特殊メソッド
　　12.1　第2版での変更点　　12.2　Vector（ユーザー定義のシーケンス型）　　12.3　Vectorバージョン1（Vector2dとの互換性）　　12.4　プロトコルとダックタイピング　　12.5　Vectorバージョン2（スライス可能なシーケンス）　　　12.5.1　スライスのしくみ　　　12.5.2　スライスに対応した__getitem__　　12.6　Vectorバージョン3（属性への動的アクセス）　　12.7　Vectorバージョン4（ハッシュと高速な==の計算）　　12.8　Vectorバージョン5（書式付き出力）　　12.9　この章のまとめ　　12.10　参考資料
　13章　インターフェース、プロトコル、ABC
　　13.1　型マップ　　13.2　第2版での変更点　　13.3　2種類のプロトコル　　13.4　ダックタイピングのプログラム　　　13.4.1　シーケンスの取り扱い　　　13.4.2　モンキーパッチ（実行時のプロトコル定義）　　　13.4.3　防衛的プログラミングとフェイルファスト　　13.5　グースタイピング　　　13.5.1　ABCの子クラス（その1）　　　13.5.2　標準ライブラリのABC　　　13.5.3　ABCの定義と利用　　　13.5.4　ABCの構文の詳細　　　13.5.5　ABCの子クラス（その2）　　　13.5.6　ABCの仮想子クラス　　　13.5.7　登録の実際　　　13.5.8　ABCを使った構造的型付け　　13.6　静的プロトコル　　　13.6.1　型付きのdouble関数　　　13.6.2　静的プロトコルを使った実行時のチェック　　　13.6.3　実行時のプロトコルの限界　　　13.6.4　静的プロトコルのサポート　　　13.6.5　静的プロトコルの設計　　　13.6.6　プロトコル設計のベストプラクティス　　　13.6.7　プロトコルの拡張　　　13.6.8　数値のABCと数値のプロトコル　　13.7　この章のまとめ　　13.8　参考資料
　14章　継承の光と影
　　14.1　第2版での変更点　　14.2　super()関数　　14.3　組み込み型の子クラスにまつわる問題　　14.4　多重継承とMRO　　14.5　ミックスインのクラス　　　14.5.1　大文字と小文字を区別しないマップ　　14.6　実世界での多重継承　　　14.6.1　ABCもミックスインである　　　14.6.2　ThreadingMixInとForkingMixIn　　　14.6.3　Djangoでのジェネリックビューのミックスイン　　　14.6.4　Tkinterでの多重継承　　14.7　継承への対応　　　14.7.1　クラスの継承よりも、オブジェクトのコンポジション　　　14.7.2　各ケースで継承が必要な理由を理解する　　　14.7.3　ABCを使ってインターフェースを明確化する　　　14.7.4　コードの再利用にはミックスイン専用のクラスを使う　　　14.7.5　集約クラスを提供する　　　14.7.6　継承を前提としたクラスだけを継承する　　　14.7.7　具象クラスを継承しない　　　14.7.8　Tkinterの利点と欠点と醜い点　　14.8　この章のまとめ　　14.9　参考資料
　15章　型ヒントの詳細
　　15.1　第2版での変更点　　15.2　オーバーロードされたシグネチャ　　　15.2.1　maxのオーバーロード　　　　15.2.1.1　引数がSupportsLessThanを実装しており、かつkeyとdefaultがともに指定されていない場合　　　　15.2.1.2　keyが指定されており、かつdefaultが指定されていない場合　　　　15.2.1.3　defaultが指定されており、かつkeyが指定されていない場合　　　　15.2.1.4　keyとdefaultがともに指定されている場合　　　15.2.2　maxのオーバーロードからわかること　　15.3　TypedDict　　15.4　型のキャスト　　15.5　実行時の型ヒントの取得　　　15.5.1　実行時のアノテーションの問題点　　　15.5.2　問題点への対策　　15.6　ジェネリックなクラスの実装　　　15.6.1　ジェネリックな型の用語集　　15.7　変性　　　15.7.1　非変のディスペンサー　　　15.7.2　共変のディスペンサー　　　15.7.3　反変のゴミ箱　　　15.7.4　変性のまとめ　　　　15.7.4.1　非変の型　　　　15.7.4.2　共変の型　　　　15.7.4.3　反変の型　　　　15.7.4.4　変性についての原則　　15.8　ジェネリックな静的プロトコルの実装　　15.9　この章のまとめ　　15.10　参考資料
　16章　演算子のオーバーロード
　　16.1　第2版での変更点　　16.2　演算子のオーバーロードとは　　16.3　単項演算子　　16.4　+のオーバーロードによるベクトルの加算　　16.5　*のオーバーロードによるスカラー倍の計算　　16.6　中置演算子としての@　　16.7　算術演算子のまとめ　　16.8　拡張比較の演算子　　16.9　累算代入の演算子　　16.10　この章のまとめ　　16.11　参考資料
第Ⅳ部　制御フロー
　17章　イテレータ、ジェネレータ、従来のコルーチン
　　17.1　第2版での変更点　　17.2　単語のシーケンス　　17.3　シーケンスをイテレート可能にするiter関数　　　17.3.1　呼び出し可能なオブジェクトと組み合わせたiter　　17.4　イテレート可能なオブジェクトとイテレータ　　17.5　__iter__を実装したクラス　　　17.5.1　Sentenceクラス、テイク2（従来のイテレータ）　　　17.5.2　イテレート可能なオブジェクトを自身のイテレータにしない　　　17.5.3　Sentenceクラス、テイク3（ジェネレータ関数）　　　17.5.4　ジェネレータのしくみ　　17.6　遅延評価のSentence　　　17.6.1　Sentenceクラス、テイク4（遅延評価のジェネレータ）　　　17.6.2　Sentenceクラス、テイク5（遅延評価のジェネレータ表現）　　17.7　ジェネレータ表現の使いどき　　17.8　等差数列のジェネレータ　　　17.8.1　itertoolsを使った等差数列　　17.9　標準ライブラリのジェネレータ関数　　17.10　イテレート可能なオブジェクトに対する集約の関数　　17.11　yield fromとサブジェネレータ　　　17.11.1　chainの再実装　　　17.11.2　木構造の探索　　17.12　ジェネリックなイテレート可能な型　　17.13　従来のコルーチン　　　17.13.1　平均を計算するコルーチンの例　　　17.13.2　コルーチンからの戻り値　　　17.13.3　従来のコルーチンへのジェネリックな型ヒント　　17.14　この章のまとめ　　17.15　参考資料
　18章　with、match、elseのブロック
　　18.1　第2版での変更点　　18.2　コンテキストマネージャとwithブロック　　　18.2.1　contextlibユーティリティ　　　18.2.2　@contextmanagerの利用　　18.3　lis.pyでのパターンマッチング（ケーススタディ）　　　18.3.1　Schemeの構文　　　18.3.2　インポートと型宣言　　　18.3.3　構文解析　　　18.3.4　環境　　　18.3.5　REPL　　　18.3.6　式の評価　　　　18.3.6.1　数値の評価　　　　18.3.6.2　シンボルの評価　　　　18.3.6.3　(quote ...)　　　　18.3.6.4　(if ...)　　　　18.3.6.5　(lambda ...)　　　　18.3.6.6　(define ...)　　　　18.3.6.7　(set! ...)　　　　18.3.6.8　関数呼び出し　　　　18.3.6.9　構文エラーの捕捉　　　18.3.7　Procedure（クロージャを実装したクラス）　　　18.3.8　ORパターン　　18.4　if以外でのelse（Aの後でBを行う）　　18.5　この章のまとめ　　18.6　参考資料
　19章　Pythonの並行処理モデル
　　19.1　第2版での変更点　　19.2　全体像　　19.3　用語の確認　　　19.3.1　プロセス、スレッド、悪名高いGIL　　19.4　並行型Hello World　　　19.4.1　スレッドを使ったスピナー　　　19.4.2　プロセスを使ったスピナー　　　19.4.3　コルーチンを使ったスピナー　　　　19.4.3.1　スピナーを分解する実験　　　19.4.4　スーパーバイザの比較　　19.5　GILの実質的な影響　　　19.5.1　ここでクイズ　　19.6　ネイティブなプロセスプール　　　19.6.1　プロセスベースの実装　　　19.6.2　所要時間　　　19.6.3　マルチコア向けの素数チェッカー　　　19.6.4　プロセス数を増減させる実験　　　19.6.5　スレッドベースの不本意な実装　　19.7　マルチコアとPython　　　19.7.1　システム管理　　　19.7.2　データサイエンス　　　19.7.3　サーバーサイドのWeb・モバイル開発　　　19.7.4　WSGIのアプリケーションサーバー　　　19.7.5　分散タスクキュー　　19.8　この章のまとめ　　19.9　参考資料　　　19.9.1　スレッドやプロセスを使った並行性　　　19.9.2　GIL　　　19.9.3　標準ライブラリ以外での並行性　　　19.9.4　Python以外での並行性とスケーラビリティ
　20章　並行処理のExecutor
　　20.1　第2版での変更点　　20.2　Webからの並行ダウンロード　　　20.2.1　逐次ダウンロードのスクリプト　　　20.2.2　concurrent.futuresによるダウンロード　　　20.2.3　futureの使われ方　　20.3　concurrent.futuresを使ったプロセスの起動　　　20.3.1　マルチコアの素数判定ふたたび　　20.4　Executor.mapを使った実験　　20.5　進捗の表示とエラー処理　　　20.5.1　flags2でのエラー処理　　　20.5.2　futures.as_completedの使い方　　20.6　この章のまとめ　　20.7　参考資料
　21章　非同期プログラミング
　　21.1　第2版での変更点　　21.2　用語の定義　　21.3　asyncioの利用例（ドメイン名の検索）　　　21.3.1　非同期処理のコードを読むための、Guidoによるヒント　　21.4　待機可能なオブジェクト（新しい概念）　　21.5　asyncioとHTTPXを使ったダウンロード　　　21.5.1　目立たないジェネレータ（ネイティブなコルーチンの秘密）　　　21.5.2　すべてか無か　　21.6　非同期のコンテキストマネージャ　　21.7　asyncio版ダウンローダの拡張　　　21.7.1　asyncio.as_completedとスレッド　　　21.7.2　セマフォを使ったリクエストの流量制限　　　21.7.3　1国ごとに複数回のリクエストを行う　　21.8　Executorへのタスクの委譲　　21.9　asyncioのサーバー　　　21.9.1　FastAPIのWebサービス　　　21.9.2　asyncioのTCPサーバー　　21.10　非同期のイテレート可能なオブジェクト　　　21.10.1　非同期のジェネレータ関数　　　　21.10.1.1　非同期コンソールを使った実験　　　　21.10.1.2　非同期のジェネレータの実装　　　　21.10.1.3　コンテキストマネージャとしての非同期のジェネレータ　　　　21.10.1.4　非同期のジェネレータとネイティブなコルーチン　　　21.10.2　非同期の内包記法と非同期のジェネレータ関数　　　　21.10.2.1　非同期のジェネレータ表現の定義と利用　　　　21.10.2.2　非同期の内包記法　　21.11　Curio（asyncio以上のasync）　　21.12　非同期のオブジェクトへの型ヒント　　21.13　非同期プログラミングでできることとできないこと　　　21.13.1　ブロックを伴う呼び出しはいつまでも終わらない　　　21.13.2　入出力主体のシステムという誤解　　　21.13.3　CPUの多用による落とし穴　　21.14　この章のまとめ　　21.15　参考資料
第Ｖ部　メタプログラミング
　22章　動的属性とプロパティ
　　22.1　第2版での変更点　　22.2　動的属性を使ったデータ処理　　　22.2.1　JSON状のデータと動的属性　　　22.2.2　不正な属性名の問題　　　22.2.3　__new__を使った柔軟なオブジェクトの生成　　22.3　算出されるプロパティ　　　22.3.1　ステップ1（データ駆動型の属性の生成）　　　22.3.2　ステップ2（リンク先のレコードを取得するためのプロパティ）　　　22.3.3　ステップ3（既存の属性を上書きするプロパティ）　　　22.3.4　ステップ4（自作のプロパティキャッシュ）　　　22.3.5　ステップ5（functoolsを使ったプロパティのキャッシュ）　　22.4　属性値を検証するためのプロパティ　　　22.4.1　LineItemテイク1（注文品目のクラス）　　　22.4.2　LineItemテイク2（プロパティの検証）　　22.5　プロパティの正しい理解　　　22.5.1　プロパティによるインスタンス属性の上書き　　　22.5.2　プロパティのドキュメント　　22.6　プロパティのファクトリの実装　　22.7　属性の削除　　22.8　属性を管理する属性と関数　　　22.8.1　属性の扱いに影響する特殊属性　　　22.8.2　属性を管理する組み込み関数　　　22.8.3　属性を管理する特殊メソッド　　22.9　この章のまとめ　　22.10　参考資料
　23章　属性のデスクリプタ
　　23.1　第2版での変更点　　23.2　デスクリプタの例（属性値の検証）　　　23.2.1　LineItemテイク3（シンプルなデスクリプタ）　　　　23.2.1.1　デスクリプタでの用語　　　23.2.2　LineItemテイク4（格納先の属性の自動的な名付け）　　　23.2.3　LineItemテイク5（新しいデスクリプタの型）　　23.3　オーバーライド型と非オーバーライド型のデスクリプタ　　　23.3.1　オーバーライド型デスクリプタ　　　23.3.2　__get__のないオーバーライド型デスクリプタ　　　23.3.3　非オーバーライド型デスクリプタ　　　23.3.4　クラスでのデスクリプタの上書き　　23.4　デスクリプタとしてのメソッド　　23.5　デスクリプタの活用ヒント　　23.6　デスクリプタのdocstringと削除のオーバーライド　　23.7　この章のまとめ　　23.8　参考資料
　24章　クラスのメタプログラミング
　　24.1　第2版での変更点　　24.2　オブジェクトとしてのクラス　　24.3　type（組み込み型のファクトリ）　　24.4　クラスのファクトリ関数　　24.5　__init_subclass__とは　　　24.5.1　__init_subclass__が__slots__の設定を行えない理由　　24.6　デコレータを通じたクラスの拡張　　24.7　インポート時と実行時に行われる処理　　　24.7.1　評価されるタイミング　　24.8　メタクラスとは　　　24.8.1　メタクラスによるクラスのカスタマイズ　　　24.8.2　実用的なメタクラスの例　　　24.8.3　メタクラスが評価されるタイミング　　24.9　メタクラスによる型チェック　　24.10　実世界でのメタクラス　　　24.10.1　メタクラスよりもシンプルな機能や置き換え可能な機能　　　24.10.2　安定した言語機能としてのメタクラス　　　24.10.3　指定できるメタクラスは1つだけ　　　24.10.4　メタクラスは単なる実装の詳細　　24.11　__prepare__を使ったメタクラスのハック　　24.12　結局のところ、メタクラスとは　　24.13　この章のまとめ　　24.14　参考資料
　あとがき
　　参考資料
　著者紹介
　奥付

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17章イテレータ、ジェネレータ、従来のコルーチン

プログラム中にコードの繰り返しが見つかるのは、悪い兆候だと思います。プログラムの形態は、解こうとしている問題だけを反映したものであるべきです。問題とは関係のない反復が発生するのは、抽象化が不十分なのだと（少なくとも私は）思っています。何らかのマクロを定義するべきなのに、手作業でマクロを展開しているようなものです。

—— Paul Graham

Lispハッカー、ベンチャーキャピタリスト†1

[†1] ブログ記事『Revenge of the Nerds』（https://fpy.li/17-1）より。

イテレート（反復）はデータ処理にとって不可欠です。ピクセルからヌクレオチドに至るまで、プログラムはさまざまなデータ構造の各要素に繰り返し同じ計算を行います。メモリに収まらないほど大きなデータでは、遅延評価によって必要になるたびに要素を1つずつ取り出す必要がありますが、まさにこれを実現するのがイテレータです。この章では、IteratorパターンがPython言語自体に組み込まれており、プログラマーは自分でこのデザインパターンを実装する必要がないことを示します。

Pythonの標準ライブラリに含まれるすべてのコレクションはイテレート可能です。イテレート可能なオブジェクトはイテレータを提供します。イテレータを使うと以下のことが可能になります。

forループ
リストやディクショナリやセットの内包記法
代入時のアンパック
コレクションのインスタンスの新規生成

この章で扱うトピックは以下の通りです。

組み込み関数iter()によるイテレート可能なオブジェクトの扱い
PythonでのIteratorデザインパターンの実装方法
ジェネレータ関数やジェネレータ表現による、旧来のIteratorパターンの置き換え ...

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Fluent Python 第2版 ―Pythonicな思考とコーディング手法

by Luciano Ramalho, 牧野聡

17章イテレータ、ジェネレータ、従来のコルーチン

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