強力なPython

第1章. ジェネレーターでスケーリングする

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

このfor のループは単純に見える：

for item in items:
    do_something_with(item)

しかし、奇跡はここに隠されている。ご存知のように、コレクションを一度に1要素ずつ呼び出すことを反復と呼ぶ。Pythonのイテレーションシステムが実際にどのように機能するのかを理解し、それがいかに深く、よく考え抜かれたものであるかを評価する人は少ない。この章を読めば、あなたもその一人になれる。スケーラビリティの高いPythonアプリケーションを書けるようになり、より大きなデータセットをパフォーマンスよく、メモリ効率のよい方法で扱えるようになる。

反復処理は、Pythonの最も強力なツールの1つであるジェネレーター関数の中核でもある。ジェネレータ関数は、便利なイテレータを作成する便利な方法というだけではない。 ジェネレータ関数は、その性質上、本質的に優れたコーディング習慣を促すような方法で、絶妙なパターンのコードの組織化を可能にする。

この章が特殊化するのは、この章を理解することで、どの言語でも永久に優れたプログラマになれる恐れがあるからだ。Pythonジェネレータをマスターすることは、その過程で得られる区別や洞察のために、そうなる傾向がある。 さあ、飛び込もう。

Pythonにおける反復処理

Pythonにはiter() という組み込み関数がある。この関数にコレクションを渡すと、イテレータオブジェクトが返ってくる：

>>> numbers = [7, 4, 11, 3]
>>> iter(numbers)
<list_iterator object at 0x10219dc50>

イテレータとは、シーケンスの値を1つずつ生成するオブジェクトのことである：

>>> numbers_iter = iter(numbers)
>>> for num in numbers_iter:
...     print(num)
7
4
11
3

通常はiter() を使う必要はない。その代わりにfor num in numbers と書くと、Pythonはそのコレクションに対してiter() を呼び出す。 これは自動的に行われる。呼び出されたオブジェクトは、for ループのイテレータとして使われる：

# This...
for num in numbers:
    print(num)

# ... is effectively just like this:
numbers_iter = iter(numbers)
for num in numbers_iter:
    print(num)

コレクションに対するイテレータは、それ自身のIDを持つ独立したオブジェクトであり、それはid() で確認できる：

>>> # id() returns a unique number for each object.
... # Different objects will always have different IDs.
>>> id(numbers)
4330133896
>>> id(numbers_iter)
4330216640

iter() 、実際にどうやってイテレータを取得するのだろうか？これにはいくつかのメソッドがあるが、ひとつは__iter__() というマジック・メソッドに ...