ライブラリと拡張 FAQ ¶

ライブラリと拡張 FAQ

ライブラリ一般の質問 ¶

作業 X を行うためのモジュールやアプリケーションを探すにはどうしますか？¶

ライブラリリファンレスから関係がありそうな標準ライブラリモジュールがあるかどうか調べてください。 (標準ライブラリに何があるかが分かるようになると、この段階をスキップすることができます。)

サードパーティのパッケージについては、Python Package Index を探したり、Google その他の Web サーチエンジンを試してください。"Python" に加えて一つか二つのキーワードで興味のある話題を検索すれば、たいてい役に立つものが見つかるでしょう。

math.py (socket.py, regex.py, etc.) のソースファイルはどこにありますか？¶

モジュールのソースファイルが見付けられない場合は、それは C 、 C++ かもしくは別のコンパイル言語で実装された、ビルトインもしくは動的に読み込まれるモジュールかもしれません。この場合、ソースは手に入らないかもしれませんし、 mathmodule.c のようなものが (Python の読み込みパスに無い) C ソースディレクトリのどこかにあるかもしれません。

Python のモジュールには、(少なくとも) 3 種類あります:

Python で書かれたモジュール (.py)。
C で書かれ、動的にロードされるモジュール (.dll, .pyd, .so, .sl, etc)。
C で書かれ、インタプリタにリンクされているモジュール。このリストを得るには、こうタイプしてください:
```
import sys
print sys.builtin_module_names
```

Python のスクリプトを Unix で実行可能にするにはどうしますか？¶

二つの条件があります :スクリプトファイルのモードが実行可能で、最初の行が #! で始まり Python インタプリタのパスが続いていなければなりません。

前者は、chmod +x scriptfile 、場合によっては chmod 755 scriptfile を実行すればできます。

後者は、いくつかの方法でできます。最も直接的な方法はこのように

#!/usr/local/bin/python

のようにファイルの一番最初の行に、プラットフォーム上の Python がインストールされているパス名を書くことです。

スクリプトを Python インタプリタの場所に依存させたくない場合は、 env プログラムが使えます。 Python インタプリタがユーザの PATH のディレクトリにあることを前提とすれば、ほとんど全ての Unix 系 OS では次の書き方をサポートしています:

#!/usr/bin/env python

CGI スクリプトでこれをやっては いけません 。 CGI スクリプトの PATH 変数はたいてい最小限のものになっているので、実際のインタプリタの絶対パスを使う必要があります。

ときおり、ユーザ環境に余裕が無く /usr/bin/env プログラムが失敗することがあります; もしくは、 env プログラム自体が無いことがあります。そのような場合は、次の (Alex Rezinsky による) ハックが試せます:

#! /bin/sh
""":"
exec python $0 ${1+"$@"}
"""

これには、スクリプトの __doc__ 文字列を定義するというちょっとした欠点があります。しかし、これを付け足せば直せます:

__doc__ = """...Whatever..."""

Python には curses/termcap パッケージはありますか？¶

Unix 系では、標準の Python ソース配布には、 Modules サブディレクトリに curses モジュールが同梱されていますが、デフォルトではコンパイルされていません (なお、Windows ディストリビューションでは使えません -- Windows 用の curses モジュールはありません)

curses モジュールは基本的な curses の機能や、色付きの表示、別の文字集合サポート、パッド、マウスサポートなどの ncurses や SYSV curses の多くの機能をサポートしています。このことは、モジュールが BSD curses だけしか持っていない OS とは互換性が無いことを意味しますが、現在メンテナンスされている OS でそういう類のものは無さそうです。

Windows では: the consolelib module を使ってください。

Python には C の onexit() に相当するものはありますか？¶

atexit モジュールは、 C の onexit() と同じような関数登録を提供します。

シグナルハンドラが動かないのですがなぜですか？¶

最もありがちな問題は、シグナルハンドラが間違った引数リストで宣言されていることです。これは次のように呼び出されます

handler(signum, frame)

だから、これは二つの引数で宣言されるべきです:

def handler(signum, frame):
    ...

よくある作業 ¶

Python のプログラムやコンポーネントをテストするにはどうしますか？¶

Python には二つのテストフレームワークがついています。doctest モジュールは、モジュールの docstring から使用例を見つけてそれらを実行し、出力を docstring によって与えられた望まれる出力と比較します。

unittest モジュールは、Java や Smalltalk のテストフレームワークを模した装飾されたテストフレームワークです。

テスト作業を簡単にするために、プログラムにおいてモジュール性の良い設計を使うべきです。プログラムでは、ほぼ全ての処理を関数やクラスのメソッドで包むべきです -- こうすることで、プログラムが速くなるという驚くような愉快な効果がときおり得られることがあります (というのも、ローカル変数へのアクセスはグローバルなアクセスよりも速いからです)。さらに言うと、テストを行うのがより難しくなってしまうため、プログラムは可変なグローバル変数に依存するのを避けるべきです。

プログラムの "global main logic" は

if __name__ == "__main__":
    main_logic()

のように main モジュールの最後に出来る限りシンプルなものを書くのが良いでしょう。

プログラムが整理され、関数やクラスの動作が追いやすい状態になったら、その動作を試すテスト関数を書くべきです。一連のテストを自動化するテストスイートは、それぞれのモジュールに関連付けることができます。これは手間が掛かりそうに思えますが、Python は簡素で融通が効くので、驚くほど簡単です。"製品コード (production code)" と並行でテスト関数を書くことで、バグや設計の不備でさえも早い段階で簡単に見付かるようになるので、コーディング作業をより心地良く楽しいものにできます。

プログラムのメインモジュールとして設計されたのではない "補助モジュール" には、モジュールの自己テストを含めるといいでしょう。

if __name__ == "__main__":
    self_test()

複雑な外部インタフェースと作用し合うプログラムでさえ、外部インタフェースが使えない時でも、Python で実装された "fake" インタフェースを使ってテストできます。

Python のドキュメント文字列からドキュメントを生成するにはどうしますか？¶

pydoc モジュールで Python ソースコード内のドキュメント文字列から HTML を生成できます。純粋に docstring から API ドキュメントを生成するには、他に epydoc という選択肢もあります。 Sphinx も docstring の内容を含めることができます。

一度に一つの押鍵を取得するにはどうしますか？¶

Unix 系では、いくつかの方法があります。curses を使えば簡単ですが、 curses はかなり大きいモジュールなので習得するのが難しいです。ここに curses を使わない解決策を挙げます:

import termios, fcntl, sys, os
fd = sys.stdin.fileno()

oldterm = termios.tcgetattr(fd)
newattr = termios.tcgetattr(fd)
newattr[3] = newattr[3] & ~termios.ICANON & ~termios.ECHO
termios.tcsetattr(fd, termios.TCSANOW, newattr)

oldflags = fcntl.fcntl(fd, fcntl.F_GETFL)
fcntl.fcntl(fd, fcntl.F_SETFL, oldflags | os.O_NONBLOCK)

try:
    while 1:
        try:
            c = sys.stdin.read(1)
            print "Got character", repr(c)
        except IOError: pass
finally:
    termios.tcsetattr(fd, termios.TCSAFLUSH, oldterm)
    fcntl.fcntl(fd, fcntl.F_SETFL, oldflags)

これを動かすためには、termios と fcntl モジュールが必要です。また、多分他でも動きますが、Linux でしかこれを試していません。このコードでは、文字は一文字づつ読みこまれ、印字されます。

termios.tcsetattr() は stdin の反響を止め、標準モードを使えなくします。 fcntl.fnctl() は、stdin のファイルディスクリプタフラグを取得し、それらをノンブロッキングモードに変えるのに使われます。stdin が空の時に読み込むのは IOError になるので、このエラーは補足され、無視されます。

スレッド ¶

スレッドを使ったプログラムを書くにはどうしますか？¶

thread モジュールではなく、必ず threading モジュールを使ってください。threading モジュールは、thread モジュールで提供される低レベルな基本要素の、便利な抽象化を構成します。

Aahz は、役立つスレッディングのチュートリアルから成るスライドを揃えています。 http://www.pythoncraft.com/OSCON2001/ を参照してください。

スレッドが一つも実行されていないようです。なぜですか？¶

メインスレッドが終了するとともに、全てのスレッドは終了されます。メインスレッドは速く働きすぎるので、スレッドには何をする時間も与えられません。

簡単な解決策は、プログラムの終わりに、スレッドが完了するのに十分な時間のスリープを加えることです:

import threading, time

def thread_task(name, n):
    for i in range(n): print name, i

for i in range(10):
    T = threading.Thread(target=thread_task, args=(str(i), i))
    T.start()

time.sleep(10) # <----------------------------!

しかし、実際は (ほとんどのプラットフォームでは) スレッドは並行して実行されるのではなく、一つづつ実行されるのです！なぜなら、OS のスレッドスケジューラは、前のスレッドがブロックされるまで新しいスレッドを開始しないからです。

簡単に直すには、関数の実行の最初にちょっとスリープを加えることです:

def thread_task(name, n):
    time.sleep(0.001) # <---------------------!
    for i in range(n): print name, i

for i in range(10):
    T = threading.Thread(target=thread_task, args=(str(i), i))
    T.start()

time.sleep(10)

time.sleep() による遅延をどれくらいとれば十分かを考えるより、セマフォ構造を使ったほうがいいです。一つのやり方は、 Queue モジュールでキューオブジェクトを作り、それぞれのスレッドが終了するごとにキューにトークンを加えさせ、メインスレッドにスレッドがあるのと同じ数のトークンをキューから読み込ませるようにすることです。

たくさんのワーカースレッドに作業を割り振るにはどうしますか？¶

Queue モジュールで、作業のリストを含むキューを作ってください。Queue クラスはオブジェクトのリストを保持し、 .put(obj) で要素を加え、.get() で要素を返すことができます。ロッキングを引き受けるクラスは、全ての作業がちょうど一回づつ行われることを確実にしなければなりません。

ここにちょっとした例があります:

import threading, Queue, time

# The worker thread gets jobs off the queue.  When the queue is empty, it
# assumes there will be no more work and exits.
# (Realistically workers will run until terminated.)
def worker():
    print 'Running worker'
    time.sleep(0.1)
    while True:
        try:
            arg = q.get(block=False)
        except Queue.Empty:
            print 'Worker', threading.currentThread(),
            print 'queue empty'
            break
        else:
            print 'Worker', threading.currentThread(),
            print 'running with argument', arg
            time.sleep(0.5)

# Create queue
q = Queue.Queue()

# Start a pool of 5 workers
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker, name='worker %i' % (i+1))
    t.start()

# Begin adding work to the queue
for i in range(50):
    q.put(i)

# Give threads time to run
print 'Main thread sleeping'
time.sleep(5)

実行時には、以下のように出力されます:

Running worker
Running worker
Running worker
Running worker
Running worker
Main thread sleeping
Worker <Thread(worker 1, started)> running with argument 0
Worker <Thread(worker 2, started)> running with argument 1
Worker <Thread(worker 3, started)> running with argument 2
Worker <Thread(worker 4, started)> running with argument 3
Worker <Thread(worker 5, started)> running with argument 4
Worker <Thread(worker 1, started)> running with argument 5
...

詳細はモジュールのドキュメントを参照してください。 Queue クラスで多機能なインタフェースを使えます。

グローバルな値のどんな種類の変更がスレッドセーフになるのですか？¶

グローバルインタプリタロック (GIL) が内部で使われ、Python VM で一度に一つだけのスレッドが実行されることが保証されています。一般に、Python ではスレッド間の切り替えをバイトコード命令の間でのみ行います。切り替えの周期は、 sys.setcheckinterval() で設定できます。したがって、それぞれのバイトコード命令、そしてそれぞれの命令が届く全ての C 実装コードは、 Python プログラムの観点からは、アトミックです。

このことから、理論上は、正確な勘定のためには PVM バイトコードの実装を理解することが必要です。実際上は、組み込みデータ型(整数、リスト、辞書、等)の、変数を共有する"アトミックそうな"演算は、実際にアトミックです。

例えば、以下の演算は全てアトミックです (L、L1、L2 はリスト、 D、D1、D2 は辞書、x、y はオブジェクト、i、j は整数です):

L.append(x)
L1.extend(L2)
x = L[i]
x = L.pop()
L1[i:j] = L2
L.sort()
x = y
x.field = y
D[x] = y
D1.update(D2)
D.keys()

これらは、アトミックではありません:

i = i+1
L.append(L[-1])
L[i] = L[j]
D[x] = D[x] + 1

他のオブジェクトを置き換えるような演算は、そのオブジェクトの参照カウントがゼロになったときに __del__() メソッドを呼び出すことがあり、これが影響を及ぼすかもしれません。これは特に、辞書やリストの大規模な更新に当てはまります。疑わしければ、mutex を使ってください！

グローバルインタプリタロック (Global Interpreter Lock) を取り除くことはできないのですか？¶

マルチスレッド Python プログラムは事実上一つの CPU しか使えず、 (ほとんど) 全ての Python コードがグローバルインタプリタロック (GIL) が保持されている間しか作動しなくなるということで、GIL は、 Python をハイエンドなマルチプロセッササーバマシン上に配備する上で邪魔であると見なされがちです。

Python 1.5 の時代に、Greg Stein は GIL をきめ細かいロッキングで置き換える総合パッチ ("free threading" パッチ) セットを実装しました。残念ながら、(ロックがとても効率的な) Windows でさえ、標準的な Python コードが、GIL を使ったインタプリタの 2 倍くらい遅くなりました。 Linux では、pthread ロックが効率的でないので、パフォーマンスの損失が更に酷いです。

その後、GIL を取り除くという案はたまに出てきますが、だれも予期される減速に対処する方法を見つけられず、スレッドを使わないユーザはこーどが半分の速度でしか動作しないのでは幸せではありません。Greg の free threading パッチは、以降の Python バージョンには更新されていません。

これは、Python をマルチ CPU マシンで使いこなせないことを意味しません！作業を複数の スレッド ではなく、複数の プロセッサ に分けることを考えればいいのです。 C 拡張をうまく使うことも役に立ちます。C 拡張を使ってに時間のかかる作業を行わせれば、その実行のスレッドが C のコードにある間その拡張は GIL を解放でき、他のスレッドに作業させることができます。

GIL を本当にグローバルにするより、インタプリタ状態ごとのロックにするべきという提案もあります。そして、インタプリタはオブジェクトを共有するべきではないということです。残念ながら、どちらも実現しないでしょう。多くのオブジェクトの実装は現在、グローバル状態を持っているので、実現はたいへんな大仕事になりそうです。例えば、小さな整数と短い文字列はキャッシュされます。このキャッシュはインタプリタ状態に動かされなくてはなりません。他のオブジェクト型は自身の自由変数リストを持っています。これらの自由変数リストはインタプリタ状態に動かされなくてはなりません。等々。

それどころか、その作業が終わる時が来るかもわかりません。なぜなら、サードパーティ拡張にも問題があるからです。サードパーティ拡張が書かれるペースは、インタプリタ状態にすべてのグローバル状態を格納するように変換できるペースよりも速いことでしょう。

そして最後に、一旦複数のインタプリタを状態を全く共有しないようにしたとして、それぞれのインタプリタを独立したプロセス上で動かしてなにが得られるというのでしょうか？

入力と出力 ¶

ファイルを削除するにはどうしますか？ (その他、ファイルに関する質問...)¶

os.remove(filename) または os.unlink(filename) を使ってください。ドキュメントは、os モジュールを参照してください。この二つの関数は同じものです。unlink() は単に、この関数の Unix システムコールの名称です。

ディレクトリを削除するには、os.rmdir() を使ってください。作成には os.mkdir() を使ってください。os.makedirs(path) は path の中間のディレクトリの、存在しないものを作成します。os.removedirs(path) は中間のディレクトリが空である限り、それらを削除します。ディレクトリツリー全体とその中身全てを削除したいなら、shutil.rmtree() を使ってください。

ファイルの名前を変更するには、os.rename(old_path, new_path) を使ってください。

ファイルを切り詰めるには、f = open(filename, "r+") でファイルを開いてから、 f.truncate(offset) を使ってください。offset はデフォルトでは現在のシーク位置です。os.open() で開かれたファイルのために、 os.ftruncate(fd, offset) もあります。 fd はファイルディスクリプタ (小さな整数) です。

shutil モジュールにも、copyfile()、 copytree()、rmtree() 等、ファイルに作用する関数がいくつか含まれます。

ファイルをコピーするにはどうしますか？¶

shutil モジュールには copyfile() 関数があります。なお、MacOS 9 ではリソースフォークやファインダー情報をコピーしません。

バイナリデータを読み書きするにはどうしますか？¶

複雑なバイナリデータ形式の読み書きには、struct モジュールを使うのが一番です。これでバイナリデータ (通常は数) を含む文字列を取って、 Python オブジェクトに変換することができますし、その逆もできます。

例えば、以下のコードはファイルから 2 バイトの整数 2 個と 4 バイトの整数 1 個をビッグエンディアンフォーマットで読み込みます:

import struct

f = open(filename, "rb")  # Open in binary mode for portability
s = f.read(8)
x, y, z = struct.unpack(">hhl", s)

フォーマット中の '>' はデータを強制的にビッグエンディアンにします。ファイルから、文字 'h' は一つの"整数"(2 バイト)を読み込み、文字 'l' は一つの"long 整数"を読み込みます。

より規則的なデータ (例えば、整数や浮動小数点数の中身の型が揃ったリスト) に対しては、 array モジュールを使うこともできます。

os.popen() によって作られたパイプで os.read() が使われていないようです。なぜですか？¶

os.read() は、開かれたファイルを表す小さな整数、ファイルディスクリプタを引数に取る、低レベルの関数です。 os.popen() は、組み込みの open() 関数の返り値と同じ型の、高レベルなファイルオブジェクトを作成します。従って、 os.popen() によって作成されたパイプ p から n バイト分だけ読み取るには、 p.read(n) を使う必要があります。

パイプを入力と出力の両方に接続してサブプロセスを動かすにはどうしますか？¶

popen2 モジュールを使ってください。例えば:

import popen2
fromchild, tochild = popen2.popen2("command")
tochild.write("input\n")
tochild.flush()
output = fromchild.readline()

警告: 一般的に、これをするのは賢くありません。子があなたからの入力を待ってブロックされている間、プロセスが子からの入力を待ってブロックされているというようなデッドロックを引き起こしやすいからです。これは、親が子がそれよりも多くのテキストを出力することを期待することにより、あるいはデータが書きださされないことで標準入出力バッファがスタックにあることにより起こります。Python の親はもちろん子に送るデータを出力を読み込む前に明示的に書きだすことができますが、子が素朴な C プログラムであると、それが対話的なものであってさえ、書き出しが通常自動的なものであるがゆえ、明示的に出力を書き出さないように書かれていることがあります。

なお、デッドロックは popen3() を使って標準出力や標準エラー出力を読み込むときにも起こりえます。これらのどちらかが内部バッファにとって大きすぎる (バッファサイズを増やしても役に立ちません) とき、もう片方を先に read() すると、同じくデッドロックが起こります。

popen2 におけるバグの注釈: プログラムが wait() や waitpid() を呼び出さないかぎり、終了されていない子プロセスは取り除かれることがなく、いずれ popen2 を呼び出すときに、子プロセス数の制限のために失敗することがあります。os.waitpid() を os.WNOHANG オプションをつけて呼び出すことで、これを防げます。このような呼び出しをする場所は、 popen2 を再び呼びだす前がいいです。

多くの場合、本当にやるべきことは、コマンドを通して少しのデータを実行し、結果を戻させることだけです。データの量がとても多いのでない限り、最も簡単な方法は、それを一時ファイルに書きこみ、一時ファイルと入力としてコマンドを実行することです。標準モジュール tempfile は、一意の一時ファイル名を生成する mktemp() 関数をエクスポートします:

import tempfile
import os

class Popen3:
    """
    This is a deadlock-safe version of popen that returns
    an object with errorlevel, out (a string) and err (a string).
    (capturestderr may not work under windows.)
    Example: print Popen3('grep spam','\n\nhere spam\n\n').out
    """
    def __init__(self,command,input=None,capturestderr=None):
        outfile=tempfile.mktemp()
        command="( %s ) > %s" % (command,outfile)
        if input:
            infile=tempfile.mktemp()
            open(infile,"w").write(input)
            command=command+" <"+infile
        if capturestderr:
            errfile=tempfile.mktemp()
            command=command+" 2>"+errfile
        self.errorlevel=os.system(command) >> 8
        self.out=open(outfile,"r").read()
        os.remove(outfile)
        if input:
            os.remove(infile)
        if capturestderr:
            self.err=open(errfile,"r").read()
            os.remove(errfile)

Note that many interactive programs (e.g. vi) don't work well with pipes substituted for standard input and output. You will have to use pseudo ttys ("ptys") instead of pipes. Or you can use a Python interface to Don Libes' "expect" library. A Python extension that interfaces to expect is called "expy" and available from http://expectpy.sourceforge.net. A pure Python solution that works like expect is pexpect.

シリアル (RS232) ポートにアクセスするにはどうしますか？¶

Win32、POSIX (Linux、BSD、など)、Jythonでは:

http://pyserial.sourceforge.net

Unix では、Mitch Chapman による Usenet の投稿を参照してください:

https://groups.google.com/groups?selm=34A04430.CF9@ohioee.com

sys.stdout (stdin, stderr) を閉じようとしても実際に閉じられないのはなぜですか？¶

Python のファイルオブジェクトは、 (ここで説明する中では) 低レベルな C ファイルディスクリプタの上にある、中レベルな抽象のレイヤである C ストリームのそのまた上にある、高レベルな抽象のレイヤです。

組み込みの open 関数によって生成されたほとんどのファイルオブジェクトでは、f.close() は Python ファイルオブジェクトが Python の視点からは閉じられているものとする印をつけ、その下にある C ファイルディスクリプタを閉じるように手配します。これは、f がガベージとなったときにも、f のデストラクタで自動的に起こります。

しかし、stdin、stdout、stderr は C で特別な立場が与えられていることから、 Python でも同様に特別に扱われます。sys.stdout.close() を実行すると、 Python レベルのファイルオブジェクトには閉じられているものとする印がつけられますが、C ファイルディスクリプタは 閉じられません。

下にある C ファイルディスクリプタのうち、この三つのどれかを閉じるには、まず本当に閉じる必要があることを確かめるべきです (例えば、拡張モジュールの I/O を混乱させてしまうかもしれません)。本当に必要ならば、 os.close を使ってください:

os.close(0)   # close C's stdin stream
os.close(1)   # close C's stdout stream
os.close(2)   # close C's stderr stream

ネットワーク/インターネットプログラミング ¶

Python の WWW ツールには何がありますか？¶

ライブラリリファレンスマニュアルのインターネットプロトコルとサポートとインターネット上のデータの操作という章を参照してください。Python には、サーバーサイドとクライアントサイドの web システムを構築するのに便利な多くのモジュールがあります。

利用可能なフレームワークの概要は Paul Boddie によって、https://wiki.python.org/moin/WebProgramming でメンテナンスされています。

Cameron Laird は、http://phaseit.net/claird/comp.lang.python/web_python で Python のウェブ技術に関する便利なページ群を整備しています。

CGI フォームの発信 (METHOD=POST) を模倣するにはどうしますか？¶

フォームを POST した結果のウェブページを取得したいです。簡単に取得するためのコードはあるでしょうか？

あります。これは urllib.request を利用した簡単な例です:

#!/usr/local/bin/python

import httplib, sys, time

# build the query string
qs = "First=Josephine&MI=Q&Last=Public"

# connect and send the server a path
httpobj = httplib.HTTP('www.some-server.out-there', 80)
httpobj.putrequest('POST', '/cgi-bin/some-cgi-script')
# now generate the rest of the HTTP headers...
httpobj.putheader('Accept', '*/*')
httpobj.putheader('Connection', 'Keep-Alive')
httpobj.putheader('Content-type', 'application/x-www-form-urlencoded')
httpobj.putheader('Content-length', '%d' % len(qs))
httpobj.endheaders()
httpobj.send(qs)
# find out what the server said in response...
reply, msg, hdrs = httpobj.getreply()
if reply != 200:
    sys.stdout.write(httpobj.getfile().read())

なお、一般にパーセントエンコードされた POST 演算では、クエリ文字列は必ず urllib.urlencode() で引用されなくてはなりません。例えば name Guy Steele, Jr. を送信するには:

>>> import urllib
>>> urllib.urlencode({'name': 'Guy Steele, Jr.'})
'name=Guy+Steele%2C+Jr.'

どのモジュールが HTML の生成の役に立ちますか？¶

Web Programming についての wiki のページから役に立つリンクが見付けられます。

Python のスクリプトからメールを送るにはどうしますか？¶

標準ライブラリモジュール smtplib を使ってください。

以下に示すのが、これを使ったごく単純な対話型のメール送信器です。このメソッドは SMTP リスナをサポートするホストならどこででも作動します。

import sys, smtplib

fromaddr = raw_input("From: ")
toaddrs  = raw_input("To: ").split(',')
print "Enter message, end with ^D:"
msg = ''
while True:
    line = sys.stdin.readline()
    if not line:
        break
    msg += line

# The actual mail send
server = smtplib.SMTP('localhost')
server.sendmail(fromaddr, toaddrs, msg)
server.quit()

Unix 限定の代わりの選択肢は sendmail を使うことです。sendmail プログラムの場所はシステムによって様々です; あるときは /usr/lib/sendmail だったり、あるときは /usr/sbin/sendmail だったり。sendmail のマニュアルページが助けになるでしょう。サンプルコードはこのようになります:

import os

SENDMAIL = "/usr/sbin/sendmail"  # sendmail location
p = os.popen("%s -t -i" % SENDMAIL, "w")
p.write("To: receiver@example.com\n")
p.write("Subject: test\n")
p.write("\n") # blank line separating headers from body
p.write("Some text\n")
p.write("some more text\n")
sts = p.close()
if sts != 0:
    print "Sendmail exit status", sts

ソケットの connect() メソッドでブロッキングされなくするにはどうしますか？¶

主に select モジュールがソケットの非同期の I/O を扱うのに使われます。

TCP 接続がブロッキングされないようにするために、ソケットをノンブロッキングモードに設定することが出来ます。そして connect() したときに、即座に接続できるか、エラー番号を .errno として含む例外を受け取るかのどちらかになります。errno.EINPROGRESS は、接続が進行中であるが、まだ完了していないということを示します。異なる OS では異なる値が返されるので、あなたのシステムで何が返されるかを確かめておく必要があります。

connect_ex() メソッドを使えば例外を生成しなくて済みます。これは単に errno の値を返すでしょう。ポーリングのためには、後でまた connect_ex() を呼び出すことができます -- 0 または errno.EISCONN は接続されたことを表します -- または、選択するソケットにこれを渡して書き込み可能か調べることができます。

データベース ¶

Python にはデータベースパッケージへのインタフェースはありますか？¶

はい。

DBM や GDBM のような、ディスクに基づくハッシュへのインタフェースも標準の Python に含まれています。ディスクに基づく軽量なリレーショナルデータベースを提供する sqlite3 モジュールもあります。

ほとんどの相対データベースがサポートされています。詳細は DatabaseProgramming wiki page を参照してください。

Python で永続的なオブジェクトを実装するにはどうしますか？¶

pickle ライブラリモジュールで、ごく一般的な方法でこれを解決できます (開かれたファイル、ソケット、ウィンドウのようなものを保管することはできませんが)。shelve ライブラリモジュールは pickle と (g)dbm を使い、任意の Python オブジェクトを含む永続的なマッピングを生成します。パフォーマンスを良くするために、cPickle モジュールを使うこともできます。

もっと不器用な方法は、pickle の妹分である marshal を使うことです。 marshal モジュールは、再帰的でない標準の Python 型を、ファイルや文字列にとても高速に保存したり、元に戻したりする方法を提供します。 marshal では、インスタンスの保存や共有される参照の適切な処理などの派手なことはできませんが、極端に速く動作します。例えば、半メガバイトのデータに 3 分の 1 秒も掛からないでしょう。これは多くの場合、 pickle/shelve で gdbm を使うというような、複雑な一般の方法に勝ります。

なぜ cPickle はこんなに遅いのですか？¶

pickle モジュールは後方互換性のために、ちょっと古くて遅いフォーマットをデフォルトで使います。ですが速いほかのプロトコルバージョンを指定出来ます:

largeString = 'z' * (100 * 1024)
myPickle = cPickle.dumps(largeString, protocol=1)

bsddb (or anydbm) データベースが開かれたままプログラムがクラッシュすると、だめになってしまいます。なぜですか？¶

bsddb モジュール (やしばしば anydbm モジュール。優先的に bsddb を使うでしょうから) で書き込みのために開かれたデータベースは、データベースの .close() メソッドで明示的に閉じられなければなりません。その基礎にあるライブラリは、ディスク上の形式に変換されて書き込まれるべきデータベースの中身を、キャッシュします。

新しい bsddb データベースを初期化したけれどプログラムのクラッシュ時までに何も書き込まれていないとき、長さ 0 のファイルで終わることになり、次にそのファイルが開かれたときに例外に出くわすでしょう。

Berkeley DB ファイルを開こうとしましたが、bsddb が bsddb.error: (22, 'Invalid argument') を生じます。助けてください！データを復元するにはどうしたら良いですか？¶

慌てないでください！あなたのデータはおそらく無事です。このエラーの一番ありがちな原因は、新しいバージョンの Berkeley DB ライブラリから古い Berkeley DB ファイルを開こうとすることです。

多くの Linux システムで、今では 3 種類全てのバージョンの Berkeley DB が利用できます。バージョン 1 から新しいバージョンに移行するには、 db_dump185 でデータベースのプレーンテキスト版をダンプしてください。バージョン 2 からバージョン 3 に移行するには、db_2dump でデータベースのプレーンテキスト版を生成してください。そのどちらの場合でも、db_load でコンピュータにインストールされている最新バージョンの新しいネイティブデータベースを生成してください。バージョン 3 の Berkeley DB がインストールされているなら、db2_load でネイティブのバージョン 2 のデータベースを生成できるでしょう。

Berkeley DB バージョン 1 のハッシュファイルコードにはデータを破壊する既知のバグがありますから、使うのをやめるべきです。

数学と数 ¶

Python でランダムな数を生成するにはどうしますか？¶

標準モジュールの random がランダムな数の生成器を実装しています。使い方は単純です:

import random
random.random()

これは区間 [0, 1) 内のランダムな浮動小数点数を返します。

このモジュールにはその他多くの特化した生成器もあります。例えば:

randrange(a, b) は区間 [a, b) から整数を選びます。
uniform(a, b) は区間 [a, b) から浮動小数点数を選びます。
normalvariate(mean, sdev) は正規(ガウス)分布をサンプリングします。

シーケンスに直接作用する高水準な関数もあります。例えば:

choice(S) は与えられたシーケンスからランダムな要素を選びます。
shuffle(L) はリストをインプレースにシャッフルします。すなわち、ランダムに並び替えます。

Random クラスのインスタンスを生成して、複数の独立なランダムな数の生成器をつくることもできます。