What's New in Python 2.5
************************

著者:
   A.M. Kuchling

This article explains the new features in Python 2.5.  The final
release of Python 2.5 is scheduled for August 2006; **PEP 356**
describes the planned release schedule.  Python 2.5 was released on
September 19, 2006.

The changes in Python 2.5 are an interesting mix of language and
library improvements. The library enhancements will be more important
to Python's user community, I think, because several widely useful
packages were added.  New modules include ElementTree for XML
processing ("xml.etree"), the SQLite database module ("sqlite"), and
the "ctypes" module for calling C functions.

言語の変更の意義は、中程度のものです。いくつかの心地よい機能が入りまし
たが、そのほとんどの機能は毎日使うというものでもありません。条件式
(conditional expressions)がついに言語に追加されました。ちょっと変わっ
た文法です。 PEP 308: 条件式 (Conditional Expressions) のセクションを
参照してください。新しい '"with"' 文は後始末のコードを書くのを簡単にし
ます(PEP 343: "with" ステートメント セクション)。ジェネレータに値を返
すことが出来るようになりました(PEP 342: ジェネレータの新機能 セクショ
ン)。インポートが、絶対パス、相対パスのどちらかで可視に出来るようにな
りました(PEP 328: 絶対インポート、相対インポート セクション)。例外ハン
ドリングのいくつかの境界のケースで、より良いハンドリングを行えるように
なりました(PEP 341: try/except/finally の一体化 セクション)。これらの
どの改善も価値が高いですが、それらは言語機能を限定的に改善するものであ
って、いずれも Python のセマンティクスを広範に修正するものではありませ
ん。

言語とライブラリの追加と同様に、ほかの改善とバグフィックスもソースツリ
ー全体に渡っています。SVN 変更ログを検索すると、Python 2.4 から 2.5 の
間で適用されたパッチは 353、フィックスされたバグは 458 ありました(とも
に少なく見積もってです)。

このドキュメントは新機能の完全な詳細を提供するのではなくて、変更につい
て、役に立つ実例を使った簡易な概要を提供することを目的にしています。完
全な詳細が知りたければ常に、 https://docs.python.org の Python 2.6 の
ドキュメントを参照すべきです。設計と実装の根拠を理解したい場合は、新機
能に関する PEP を参照してください。可能な限り、 "What’s New in Python"
は各変更の bug や patch に対してリンクしています。

このドキュメントについてのコメント、提案と誤りの報告は歓迎です。著者に
電子メールを送るか、または Python バグトラッカーにバグをあげてください
。


PEP 308: 条件式 (Conditional Expressions)
=========================================

もう長いことずっと、人々は条件式を書くための手段を要望し続けてきました
。それは Boolean 値が真か偽かによって値 A または B を返す式です。条件
式により以下と同じ効果を持つ単一行代入式を書くことが出来ます:

   if condition:
       x = true_value
   else:
       x = false_value

構文についての退屈で終わりのない議論が python-dev と comp.lang.python
の両方で続いてきました。投票では、大半は何らかの形で条件式を望んでいる
ことを示していましたが、明らかな過半数によって支持される構文はありませ
んでした。候補には C の "cond ? true_v : false_v" や "if cond then
true_v else false_v" を含む、ほか 16 のバリエーションがありました。

Guido van Rossum は結果として意外な構文を選択しました:

   x = true_value if condition else false_value

評価はこれでも既存の Boolean 式のように遅延的であり、評価順は少々前後
します。真ん中の *condition* はまさに最初に評価されるのであって、
*true_value* 式はその *condition* が真の場合にのみ評価されます。同じよ
うに *false_value* は *condition* が偽の場合にのみ評価されるのです。

この構文は奇妙で退行しているようにも思えます; どうして condition が *
真ん中* にあって C の "c ? x : y" のように前にないのでしょう? この決定
は、標準ライブラリ内のモジュールにその新構文を適用し、結果のコードをど
う読むかを見ることでチェックされました。条件式が使われる多くの場合で、
一つの値はどうやら「一般の場合」で一つの値は「例外的な場合」のようで、
条件を満たさないことが稀な場合にのみ使われていました。条件の構文はこの
パターンで少しばかり明快さを増します:

   contents = ((doc + '\n') if doc else '')

私には上記ステートメントはこう読めます。「 *contents* は普通は
"doc+'\n'" の値に代入される。ただし時々 *doc* が空になる。その特別な場
合には空の値が代入されるのだ」。私は普通と普通でないのが明らかでない場
合に頻繁に条件式を使うとは思いません。

言語が条件式に括弧を必要とすべきかどうかに関していくつか議論がありまし
た。決定は Python 言語文法として括弧は *必要ない* とされましたが、スタ
イルの問題としては私は常に括弧を付けるべきと思います。以下 2 つの例を
考えてみてください:

   # First version -- no parens
   level = 1 if logging else 0

   # Second version -- with parens
   level = (1 if logging else 0)

最初の版の場合、私は読者の目はおそらくステートメントを「level = 1」「
if logging」「else 0」にグループ化すると思います。そして condition は
*level* への代入が行われるのかどうかを決めるのだ、と考えるであろうと。
後者の版は読みやすいです、少なくとも私の意見では。代入はいつでも行われ
ることも、選択が 2 つの値の間で起こることもはっきりしますから。

括弧を含めるもう一つの理由があります: 少し奇妙なリスト内包とラムダの組
合せが、不完全な条件式になることがあります。 **PEP 308** にいくつかの
例があるので見てください。条件式の周りをいつでも括弧で囲むなら、このケ
ースにぶち当たることもありません。

参考:

  **PEP 308** - 条件式 (Conditional Expressions)
     PEP 著 Guido van Rossum と Raymond D. Hettinger; 実装 Thomas
     Wouters.


PEP 309: 関数の部分適用
=======================

"functools" モジュールは、関数型スタイルのプログラミングのためのツール
を含むことを意図したものです。

このモジュールには一つの有用なツールとして、 "partial()" 関数がありま
す。関数型スタイルでプログラムを書くのに、あなたはときおり、いくつかの
パラメータを持つ関数に一部パラメータを埋めたものを作りたくなります。
Python 関数 "f(a, b, c)" を考えてみましょう; "f(1, b, c)" と等価な
"g(b, c)" を作れたら、と思うわけです。これは「関数の部分適用」と呼ばれ
ています。

"partial()" は "(function, arg1, arg2, ... kwarg1=value1,
kwarg2=value2)" という引数を取ります。できあがったオブジェクトは呼び出
し可能オブジェクトですので、それを呼べば、引数の埋まった *function* を
実行したのと同じことになります。

以下にあるのは、小さいけれども現実的な一つの例です:

   import functools

   def log (message, subsystem):
       "Write the contents of 'message' to the specified subsystem."
       print '%s: %s' % (subsystem, message)
       ...

   server_log = functools.partial(log, subsystem='server')
   server_log('Unable to open socket')

もうひとつ、PyGTK を使うプログラムからの例をみてみましょう。いま、「コ
ンテキスト依存」のポップアップメニューを動的に構築しようとしています。
そのメニューオプションから提供されるコールバックは、 "open_item()" メ
ソッドの部分適用版で、その最初の引数が適用済みです:

   ...
   class Application:
       def open_item(self, path):
          ...
       def init (self):
           open_func = functools.partial(self.open_item, item_path)
           popup_menu.append( ("Open", open_func, 1) )

"functools" モジュールのもう一つの関数は "update_wrapper(wrapper,
wrapped)" で、より良く振舞うデコレータを書くのに役立ちます。
"update_wrapper()" は包まれるほうの名前、モジュール、ドキュメンテーシ
ョン文字列属性をラッパー関数にコピーすることで、トレースバックを理解し
やすくします。たとえばこう書けます:

   def my_decorator(f):
       def wrapper(*args, **kwds):
           print 'Calling decorated function'
           return f(*args, **kwds)
       functools.update_wrapper(wrapper, f)
       return wrapper

"wraps()" は、ラップされる関数についての情報をコピーするために、あなた
自身のデコレータ内で使えるデコレータです。先の例はこのようにも書けます
:

   def my_decorator(f):
       @functools.wraps(f)
       def wrapper(*args, **kwds):
           print 'Calling decorated function'
           return f(*args, **kwds)
       return wrapper

参考:

  **PEP 309** - 関数の部分適用
     PEP の提案と著:  Peter Harris; 実装: Hye-Shik Chang と Nick
     Coghlan, また、適応物が Raymond Hettinger により。 (---訳注: この
     PEP のタイトルに違和感を憶える人は多いと思います。functools のテ
     リトリが「関数型スタイルのサポート」にあるのに。部分引数サポート
     のためのパッチが最終的に関数型スタイルに行き着いた (正確には、「
     partial のような高階関数を置く場所として functools という場所を使
     いましょう、partial から始めましょう」というのが提案の趣旨)、とい
     う経緯がこのタイトルに反映しています。---)


PEP 314: Metadata for Python Software Packages v1.1
===================================================

Distutils にいくつかの単純な依存性解決サポートが追加されました。
"setup()" 関数に "requires", "provides",  "obsoletes" キーワードパラメ
ータが追加されています。 "sdist" コマンドでソース配布物をビルドする際
に、依存性についての情報が "PKG-INFO" ファイルに記録されます。

もう一つ追加されたキーワードパラメータ "download_url" は、パッケージの
ソースコードの URL をセットします。これによりパッケージインデクス内の
エントリを探し出すことが出来、パッケージの依存性を決めることが出来、必
要パッケージをダウンロード出来ます:

   VERSION = '1.0'
   setup(name='PyPackage',
         version=VERSION,
         requires=['numarray', 'zlib (>=1.1.4)'],
         obsoletes=['OldPackage']
         download_url=('http://www.example.com/pypackage/dist/pkg-%s.tar.gz'
                       % VERSION),
        )

Python Package Index (https://pypi.org) へのもう一つの新たな拡張は、パ
ッケージについてのソースコードとバイナリアーカイブの保存についてです。
新たな Distutils コマンド **upload** は、レポジトリへパッケージをアッ
プロードします。

パッケージがアップロードされる前には、Distutils **sdist** コマンドを使
って配布物をビルド可能でなければなりません。それさえ出来ていれば、
"python setup.py upload" がパッケージを PyPI アーカイブに追加してくれ
ます。追加で、パッケージに GPG 署名出来ます。これには "--sign" オプシ
ョンと "--identity" オプションを使います。

パッケージのアップロードは Martin von Löwis と Richard Jones により実
装されました。

参考:

  **PEP 314** - Metadata for Python Software Packages v1.1
     PEP 提案と著 A.M. Kuchling、 Richard Jones、 Fred Drake; 実装
     Richard Jones と Fred Drake.


PEP 328: 絶対インポート、相対インポート
=======================================

The simpler part of **PEP 328** was implemented in Python 2.4:
parentheses could now be used to enclose the names imported from a
module using the "from ... import ..." statement, making it easier to
import many different names.

より複雑なほうは Python 2.5 で実装されました: モジュールのインポートに
おいて、それが絶対インポートなのかパッケージ相対のインポートなのかを指
定出来るようにする、というものです。将来のバージョンの Python では絶対
インポートをデフォルトにする方向に向かう予定です。

いま、あなたは以下のようなパッケージディレクトリを持っているとします:

   pkg/
   pkg/__init__.py
   pkg/main.py
   pkg/string.py

"pkg" パッケージがモジュール "pkg.main" とサブモジュール "pkg.string"
を持っています。

"main.py" のなかの人、になってみましょう。 "import string" 文を実行す
ると、何が起こるでしょうか? Python 2.4 とそれ以前のバージョンでは、相
対インポートとして実行するためにパッケージのディレクトリ内のものを最初
に探し、 "pkg/string.py" を発見してそのファイル内容を "pkg.string" モ
ジュールであるとしてインポートし、そのモジュールは "pkg.main" モジュー
ル内の名前空間で、名前 "string" に束縛されます。

よろしいでしょう。欲しいものが "pkg.string" であるならば。ですが欲しい
のは Python 標準ライブラリモジュールの "string" なのだとしたら?
"pkg.string" を無視して標準モジュールを探す綺麗な方法はありません; 一
般的に、 "sys.modules" の中身から探す必要がありました。これはちょっと
ばかり美しくありません。Holger Krekel の "py.std" パッケージは標準ライ
ブラリからモジュールをインポートするのに "import py;
py.std.string.join()" と、よりこぎれいな方法を与えてくれますが、そのパ
ッケージは全ての Python インストレーションでの利用が可能にはなっていま
せん。

相対インポートに頼ったコードを読むことは、より不明瞭でもあります。読者
は "string" と "pkg.string" のどちらを使おうとしているのかについて、混
乱するだろうからです。Python ユーザはすぐに、彼らのパッケージのサブモ
ジュール名が標準ライブラリモジュールの名前と被らないようにすることを学
びますが、あなたのサブモジュール名が将来のバージョンの Python に追加さ
れる新しいモジュールで使われる名前にならないようにすることは出来ません
。

Python 2.5 では "import" の振る舞いを、 "from __future__ import
absolute_import" ディレクティブを使うことによって絶対インポートに切り
替えられます。この絶対インポートの振る舞いは将来バージョンの Python で
デフォルトになります(おそらく Python 2.7 で)。(訳注: ご承知のとおり
Python 2.7 でもこれはデフォルトとはなっていません。Python 3.x への移行
のためにも 2.5 - 2.7 では "from __future__ import absolute_import" を
使うべきです。) 絶対インポートをデフォルトにしてしまえば、 "import
string" はいつでも標準ライブラリ版を見つけます。ユーザは可能な限り絶対
インポートを使い始めるべきで、あなたのコードでは "from pkg import
string" と書き始めることが望まれます。

相対インポートは、 "from ... import" 形式を使う際にモジュール名の前に
ピリオドを付ければまだ可能です:

   # Import names from pkg.string
   from .string import name1, name2
   # Import pkg.string
   from . import string

これは現在のパッケージからの相対で "string" モジュールをインポートしま
すので、 "pkg.main" 内ではこれは、 *name1* と *name2* を "pkg.string"
からインポートするでしょう。加えて、先行する複数ピリオドは、現在のパッ
ケージの親からの相対インポートを実行します。例えば、 "A.B.C" モジュー
ル内のコードはこのように出来ます:

   from . import D                 # Imports A.B.D
   from .. import E                # Imports A.E
   from ..F import G               # Imports A.F.G

このピリオドによる書き方は "import modname" 形式のインポート文では使え
ず、 "from ... import" 形式でのみ使えます。

参考:

  **PEP 328** - マルチラインインポートと、絶対/相対インポート
     PEP 著 Aahz; 実装 Thomas Wouters。

  https://pylib.readthedocs.io/
     Holger Krekel による py ライブラリで、 "py.std" パッケージを含み
     ます。


PEP 338 - モジュールをスクリプトとして実行する
==============================================

Python 2.4 で追加されたモジュールをスクリプトとして実行するための "-m"
スイッチが、少し能力を高めました。Python インタプリタ内での C 実装に代
わり、これの実現には新しいモジュール "runpy" を使うようになっています
。

"runpy" モジュールはインポートのメカニズムをより洗練された方法で実装し
ているので、今では "pychecker.checker" のようにパッケージ内のモジュー
ルも実行出来ます。このモジュールは異なるインポートメカニズム、例えば
"zipimport" モジュールもサポートします。このことにより、 "sys.path" に
.zip アーカイブのパスを追加して、 "-m" スイッチでアーカイブ内のコード
を実行する、といったことも出来ます。

参考:

  **PEP 338** - モジュールをスクリプトとして実行する
     PEP 著と実装 Nick Coghlan.


PEP 341: try/except/finally の一体化
====================================

Until Python 2.5, the "try" statement came in two flavours. You could
use a "finally" block to ensure that code is always executed, or one
or more "except" blocks to catch  specific exceptions.  You couldn't
combine both "except" blocks and a "finally" block, because generating
the right bytecode for the combined version was complicated and it
wasn't clear what the semantics of the combined statement should be.

Guido van Rossum はいくらかの時間 Java での作業に時間を割きました。そ
れは "except" ブロックと "finally" ブロックを組み合わせるのと等価なも
のをサポートしています。そしてこの作業が、このステートメントがどういう
意味であるべきかを明らかにしたのです。Python 2.5 では、あなたは今では
こう書くことが出来ます:

   try:
       block-1 ...
   except Exception1:
       handler-1 ...
   except Exception2:
       handler-2 ...
   else:
       else-block
   finally:
       final-block

*block-1* 内のコードが実行されます。そのコードが例外を投げた場合、個々
の "except" ブロックがテストされます: その例外が "Exception1" クラスで
あれば、 *handler-1* が実行されます; そうでない場合で "Exception2" ク
ラスであれば、 *handler-2* が実行されます、以下同文。例外が起こらなけ
れば、 *else-block* が実行されます。

以前に何が起こったのかに拠らず、コードブロック完了時やどれかの例外が処
理されれば *final-block* が実行されます。例外ハンドラ内や *else-block*
でエラーが起こったり、 新しく例外を投げる場合でさえ、 *final-block* 内
のコードはそれでも実行されます。

参考:

  **PEP 341** - try-except と try-finally を一体化する
     PEP 著 Georg Brandl; 実装 Thomas Lee。


PEP 342: ジェネレータの新機能
=============================

Python 2.5 は、ジェネレータ *に向けて* 値を渡すための単純な手段を追加
しました。Python 2.3 でジェネレータが導入された時点ではジェネレータが
出来たのは出力だけでした。いったんジェネレータのコードが呼び出されてイ
テレータが作られたあとは、新しい情報をそのジェネレータ関数の再開位置に
渡す手段はありませんでした。ヤクザな解決法としては、ジェネレータがグロ
ーバル変数を見るようにしたり、ミュータブルなオブジェクトを渡しておいて
呼び出し元であとからそれを変更したり、といったものがありました。

基本的なジェネレータについて思い出してもらいましょう、単純な例はこんな
です:

   def counter (maximum):
       i = 0
       while i < maximum:
           yield i
           i += 1

When you call "counter(10)", the result is an iterator that returns
the values from 0 up to 9.  On encountering the "yield" statement, the
iterator returns the provided value and suspends the function's
execution, preserving the local variables. Execution resumes on the
following call to the iterator's "next()" method, picking up after the
"yield" statement.

In Python 2.3, "yield" was a statement; it didn't return any value.
In 2.5, "yield" is now an expression, returning a value that can be
assigned to a variable or otherwise operated on:

   val = (yield i)

戻り値に何かする際は、 "yield" 式の周りには括弧は付けておいたほうがい
いと思います、この例でのように。括弧はべつに必要はないのですが、どんな
場合に必要かを憶えるよりは、いつでも付けるのが簡単でしょう。

(**PEP 342** がその規則を正確に説明していますが、それによると "yield"
式は、代入式で右辺のトップレベルにあるとき以外はいつも括弧を付ける必要
があります。つまり "val = yield i" とは書けますが、 "val = (yield i) +
12" のように演算子があるときは括弧を使わなくてはいけません。)

Values are sent into a generator by calling its "send(value)" method.
The generator's code is then resumed and the "yield" expression
returns the specified *value*.  If the regular "next()" method is
called, the "yield" returns "None".

以下は前のと同じ例ですが、内部カウンタの値の変更を許す修正をしました:

   def counter (maximum):
       i = 0
       while i < maximum:
           val = (yield i)
           # If value provided, change counter
           if val is not None:
               i = val
           else:
               i += 1

そしてカウンタ変更の例がこちらです:

   >>> it = counter(10)
   >>> print it.next()
   0
   >>> print it.next()
   1
   >>> print it.send(8)
   8
   >>> print it.next()
   9
   >>> print it.next()
   Traceback (most recent call last):
     File "t.py", line 15, in ?
       print it.next()
   StopIteration

"yield" が "None" を返すことはよくあるのですから、そうなっていないかど
うか必ずチェックしておくべきです。ジェネレータ関数を再開するために使う
メソッドが "send()" しかないのだと確信してるのでない限り、式の値をその
まま使ってはいけません。

ジェネレータには、 "send()" のほかにも新しいメソッドが二つあります

* "throw(type, value=None, traceback=None)" はジェネレータ内で例外を投
  げるために使います; その例外はジェネレータの実行が停止したところの
  "yield" 式によって投げられます。

* "close()" はジェネレータ内で "GeneratorExit" 例外を投げてイテレート
  を終了させます。この例外を受け取ったジェネレータのコードは
  "GeneratorExit" か "StopIteration" を投げなくてはいけません; この例
  外を捕捉して何かほかのことをしようとするのは規則違反であり、
  "RuntimeError" を引き起こします; 関数が何かほかの例外を投げると、そ
  の例外は呼び出し元に伝播します。 "close()" はジェネレータのガーベー
  ジコレクトによっても呼ばれます。

  "GeneratorExit" が起こったときにクリーンアップ作業をする必要があるな
  ら、 "GeneratorExit" を捕捉するのではなく "try: ... finaly:" するよ
  うお勧めします。

これらの変更の合わせ技で、ジェネレータは情報の一方的な生産者から、生産
者かつ消費者という存在に変貌を遂げたのです。

ジェネレータは *コルーチン* という、より一般化された形式のサブルーチン
にもなります。サブルーチンは一カ所 (関数の冒頭) から入って別の一カ所
("return" 文) から出るだけですが、コルーチンはいろいろな場所 ("yield"
文) から入ったり出たり再開したりできるのです。わたしたちは Python でコ
ルーチンを効果的に使うためのパターンを理解する必要があります。

The addition of the "close()" method has one side effect that isn't
obvious. "close()" is called when a generator is garbage-collected, so
this means the generator's code gets one last chance to run before the
generator is destroyed. This last chance means that "try...finally"
statements in generators can now be guaranteed to work; the "finally"
clause will now always get a chance to run.  The syntactic restriction
that you couldn't mix "yield" statements with a "try...finally" suite
has therefore been removed.  This seems like a minor bit of language
trivia, but using generators and "try...finally" is actually necessary
in order to implement the "with" statement described by **PEP 343**.
I'll look at this new statement in the following  section.

もう一つさらに深遠なこの変更の効果: 以前はジェネレータの "gi_frame" 属
性は常にフレームオブジェクトでした。今では "gi_frame" は、ジェネレータ
が使い果たされた場合に "None" になります。

参考:

  **PEP 342** - 拡張されたジェネレータを用いたコルーチン
     PEP は Guido van Rossum と Phillip J. Eby によって書かれ、Phillip
     J. Eby によって実装されました。コルーチンとしてのジェネレータの用
     法のいくつかの手が込んだ例が含まれています。

     この機能の初期バージョンは Raymond Hettinger による **PEP 288**
     と Samuele Pedroni による **PEP 325** で提案されました。

  https://en.wikipedia.org/wiki/Coroutine
     コルーチンに関する WikiPedia エントリ。

  https://web.archive.org/web/20160321211320/http://www.sidhe.org/~da
  n/blog/archives/000178.html
     Dan Sugalski による、Perl の視点からみたコルーチンの説明です。


PEP 343: "with" ステートメント
==============================

'"with"' ステートメントは、以前なら後片付けが実行されるのを確実にする
ために "try...finally" ブロックを使ったであろうようなコードを、より単
純明快にします。このセクションでは、このステートメントの普通の使い方を
説明します。続くセクションでは実装の詳細を調べ、このステートメントとと
もに使うためにオブジェクトをどうやって書けば良いかをお見せします。

'"with"' ステートメントは基本構造が以下となる新しい制御フロー構造です:

   with expression [as variable]:
       with-block

expression は評価されて結果がコンテキスト管理プロトコルをサポートする
オブジェクトにならなければなりません (具体的にはメソッド "__enter__()"
と "__exit__()" を持つオブジェクト)。 ( 訳注: Python ドキュメント全体
で context manager protocol と context management protocol とで不統一
。同じものです。 )

*with-block* が呼び出される前に、 "__enter__()" が呼ばれるので、セット
アップコードをそこで実行出来ます。それは *variable* 名(与えられた場合)
に束縛されることになる値も返します(注意深く読んで下さい、つまり
*variable* には *expression* の結果が代入される *のではない* のです)。

*with-block* ブロックの実行が終了後、ブロックが例外を送出する場合であ
ろうとオブジェクトの "__exit__()" が呼び出されますので、ここで後片付け
コードを実行出来ます。

Python 2.5 でこのステートメントを有効にするには、以下のディレクティブ
をあなたのモジュールに追加する必要があります:

   from __future__ import with_statement

Python 2.6 ではこれは常に有効になります。

いくつかの Python 標準オブジェクトが既にコンテキスト管理プロトコルをサ
ポートしていて、 '"with"' とともに使えます。ファイルオブジェクトがその
一例です:

   with open('/etc/passwd', 'r') as f:
       for line in f:
           print line
           ... more processing code ...

このステートメントが実行し終わったあかつきには、 *f* のファイルオブジ
ェクトは、たとえ "for" ループが道半ばにして例外と成り果てても、自動的
にクローズされます。

注釈:

  このケースでは、 *f* は "open()" が作ったオブジェクトと同じです。こ
  れはファイルオブジェクトの "file.__enter__()" が *self* を返している
  からです。

"threading" モジュールのロック・条件変数でも '"with"' ステートメントの
恩恵にあずかれます:

   lock = threading.Lock()
   with lock:
       # Critical section of code
       ...

ブロックが実行される前にロックが獲得されて、ブロックが完了するやいなや
必ず解放されます。

"decimal" モジュール内の新しい "localcontext()" 関数は現在の decimal
のコンテキスト (計算の望みの精度と丸め特性をカプセル化しています) を保
存しておいてあとで元に戻すのを簡単にしてくれます:

   from decimal import Decimal, Context, localcontext

   # Displays with default precision of 28 digits
   v = Decimal('578')
   print v.sqrt()

   with localcontext(Context(prec=16)):
       # All code in this block uses a precision of 16 digits.
       # The original context is restored on exiting the block.
       print v.sqrt()


コンテキストマネージャを書く
----------------------------

中身を紐解いてみれば、 '"with"' ステートメントはけっこう入り組んでいま
す。ほとんどの人にとっては、既存のオブジェクトを '"with"' とともに使う
だけのことでその詳細を知る必要は無いので、それで良いならこのセクション
の残りの部分は読み飛ばして結構です。新しいオブジェクトの作者は基礎とな
る実装の詳細について知る必要があるので、このまま読み進めるべきです。

コンテキスト管理プロトコルの高度な説明はこんなです:

* expression は評価されて、 "コンテキストマネージャ(context manager)"
  にならなければなりません。コンテキストマネージャは "__enter__()" メ
  ソッドと "__exit__()" メソッドを持っていなければなりません。

* コンテキストマネージャの "__enter__()" メソッドが呼び出されます。こ
  れの戻り値は *VAR* に代入されます。 "as VAR" 節がない場合は、この値
  は単に捨てられます。

* *BLOCK* 内のコードが実行されます。

* *BLOCK* が例外を起こした場合、コンテキストマネージャの "__exit__" メ
  ソッドが 3 つの引数とともに呼び出されます。これは例外の詳細です
  ("type, value, traceback", これは "sys.exc_info()" が返す値と同じで
  、例外が起こらなければ "None" です)。そのメソッドの戻り値は例外を再
  送出するかどうかを制御します: 全ての偽の値ではその例外が再送出され、
  "True" では揉み消します。例外を揉み消すなど滅多なことでは欲しいと思
  わないでしょう。もしそうしてしまったら、 '"with"' ステートメントを含
  んだコードの作者は何か間違ったことが起こったことに決して気付かないで
  すから。

* *BLOCK* が例外を起こさなかった場合も "__exit__()" メソッドが呼び出さ
  れます。ただし *type*, *value*, *traceback* は全て "None" です。

例を通じて考えましょう。枝葉末節を含んだ完璧なコードを提示しようとは思
いませんが、データベースのためにトランザクションをサポートするのに必要
となるメソッドの書き方についてスケッチしてみようと思います。

(データベース用語に不慣れな方へ:データベースへの変更のセットは、トラン
ザクションという単位でグループ化されています。トランザクションは「コミ
ット」される、その意味は、全ての変更がデータベースに書き込まれることで
す、もしくは「ロールバック」される、この場合全ての変更が捨てられてデー
タベースが変更されません、この 2 つのいずれかになりえます。詳しくはな
にかデータベースの著述を読んで下さい。)

データベース接続を表現するオブジェクトがあると仮定しましょう。私たちの
目標は、そのオブジェクトのユーザがこのように書けるようになることです:

   db_connection = DatabaseConnection()
   with db_connection as cursor:
       cursor.execute('insert into ...')
       cursor.execute('delete from ...')
       # ... more operations ...

トランザクションはブロック内のコードがつつがなく終了すればコミットし、
例外が発生すればロールバックすべきです。私が思い描いている
"DatabaseConnection" の基本的なインターフェイスはこんなです:

   class DatabaseConnection:
       # Database interface
       def cursor (self):
           "Returns a cursor object and starts a new transaction"
       def commit (self):
           "Commits current transaction"
       def rollback (self):
           "Rolls back current transaction"

"__enter__()" メソッドはとっても簡単で、トランザクションを開始する必要
があるだけです。このアプリケーションでは、カーソルオブジェクトを結果と
することが有用なので、メソッドはそれを返しましょう。ユーザはこれにより
"as cursor" をその '"with"' ステートメントにつけて、そのカーソルを変数
名に束縛できます:

   class DatabaseConnection:
       ...
       def __enter__ (self):
           # Code to start a new transaction
           cursor = self.cursor()
           return cursor

"__exit__()" メソッドはそれがほとんどの仕事をしなければならない場所な
ので、もっと複雑です。メソッドは例外が起こったのかどうかをチェックし、
例外が起こっていなければトランザクションをコミットし、例外があればロー
ルバックしなければいけません。

下記のコード内では実行がメソッドの末尾まで落ちていって、なのでデフォル
トの "None" 返却になります。 "None" は偽なので、例外は自動的に再送出さ
れます。望むならもっと明示的に、コメントでマークした部分で "return" 文
を書いてもよろしいです:

   class DatabaseConnection:
       ...
       def __exit__ (self, type, value, tb):
           if tb is None:
               # No exception, so commit
               self.commit()
           else:
               # Exception occurred, so rollback.
               self.rollback()
               # return False


contextlib モジュール
---------------------

新しい "contextlib" モジュールは、 '"with"' ステートメントで使えるオブ
ジェクトを書く際に便利ないくつかの関数とデコレータを提供しています。

The decorator is called "contextmanager()", and lets you write a
single generator function instead of defining a new class.  The
generator should yield exactly one value.  The code up to the "yield"
will be executed as the "__enter__()" method, and the value yielded
will be the method's return value that will get bound to the variable
in the '"with"' statement's "as" clause, if any.  The code after the
"yield" will be executed in the "__exit__()" method.  Any exception
raised in the block will be raised by the "yield" statement.

このデコレータを使って、前セクションの私たちのデータベースの例はこのよ
うに書けます:

   from contextlib import contextmanager

   @contextmanager
   def db_transaction (connection):
       cursor = connection.cursor()
       try:
           yield cursor
       except:
           connection.rollback()
           raise
       else:
           connection.commit()

   db = DatabaseConnection()
   with db_transaction(db) as cursor:
       ...

"contextlib" モジュールには "nested(mgr1, mgr2, ...)" 関数もあり、この
関数はたくさんのコンテキストマネージャを組み合わせることができて、入れ
子の '"with"' を書く必要性をなくしてくれます。この例では、単一の
'"with"' でデータベーストランザクション開始とスレッドのロック獲得の両
方をやってのけています:

   lock = threading.Lock()
   with nested (db_transaction(db), lock) as (cursor, locked):
       ...

最後になりますが、 "closing(object)" 関数は *object* をそのまま返して
変数に束縛出来るようにし、かつブロックの終了で、与えた引数が持つ
"object.close" を呼び出します:

   import urllib, sys
   from contextlib import closing

   with closing(urllib.urlopen('http://www.yahoo.com')) as f:
       for line in f:
           sys.stdout.write(line)

参考:

  **PEP 343** - "with" ステートメント
     PEP は Guido van Rossum と Nick Coghlan によって書かれ、Mike
     Bland、 Guido van Rossum、Neal Norwitz により実装されました。この
     PEP は '"with"' ステートメントによって生成されるコードを見せてく
     れるので、このステートメントがどうやって動作するのかを知るのに役
     立ちます。

  "contextlib" モジュールについてのドキュメント。


PEP 352: 例外の新スタイルクラス化
=================================

例外クラスは、今では旧スタイルクラスだけではなく新スタイルクラスになれ
ます。組み込みの "Exception" クラスと全ての標準組み込み例外
("NameError", "ValueError", など) が今では新スタイルクラスです。

例外の継承階層が少し再編成されました。2.5 では継承関係はこのようになっ
ています (---訳注: 2.6 ではさらに GeneratorExit が Exception ではなく
BaseExceotion の直接の子になり、これは 3.x でも引き継がれています。
---):

   BaseException       # New in Python 2.5
   |- KeyboardInterrupt
   |- SystemExit
   |- Exception
      |- (all other current built-in exceptions)

この再編成が行われたのは、人々がしばしばプログラムのエラーを示す例外す
べてを捕捉したがるからです。 "KeyboardInterrupt" と "SystemExit" はエ
ラーではありませんが、普通は "Control-C" をユーザが叩いたか、コードが
"sys.exit()" を呼び出したかのような明示的なアクションを表します。剥き
出しの "except:" はまさに全ての例外を捕捉しますから、一般に、再送出の
ために "KeyboardInterrupt" と "SystemExit" はリストする必要があります
。お決まりのパターンはこんなです:

   try:
       ...
   except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
       raise
   except:
       # Log error...
       # Continue running program...

Python 2.5 では同じ結果を得るのにもう "except Exception" と書いても良
いです。これは普通はエラーを示す例外全てを捕捉しつつも
"KeyboardInterrupt" と "SystemExit" は置き去りにします。無論かつてまで
のバージョン同様、剥き身の "except:" は全例外を捕捉します。

Python 3.0 での目標は、例外として raise される全てのクラスが
"BaseException" からの、もしくは "BaseException"  のある子孫であること
を要求することであり、Python 2.x シリーズの将来のリリースにおいてはこ
の制約の強制を始めるかもしれません。ですからあなたの全ての例外は、今か
らすぐに "Exception" 派生にするのが肝要です。捕捉例外を特定しない
"except:" は Python 3.0 から取り除かれるべきであることが提案されていま
すが、Guido van Rossum はこれをどうするかまだ決めていません。 (---訳注
: 2.7 では raise は「新スタイルクラスであれば」 "BaseException" 派生で
あることを要求されますが、旧スタイルクラスであればなんでも許されてしま
う点ではあまり変わっていません。これについての警告は "-3" などで受ける
ことが出来ます。Python 3.0 でようやく全ての例外が "BaseException" 派生
であることが強制されるようになりました。 また、 "except:" は 3.4 でも
残っています。---)

例外として文字列を "raise "Error occurred"" として raise することは
Python 2.5 では非推奨であり警告を引き起こします。その目的は、あと少し
のリリースで文字列例外を削除することです。 (---訳注: 2.6 以降の What's
New では明示的に書かれてはいませんが、2.7 では警告ではなくエラーです。
---)

参考:

  **PEP 352** - 例外のためのスーパークラス
     PEP 著: Brett Cannon と Guido van Rossum; 実装: Brett Cannon.


PEP 353: 添え字型に ssize_t を使う
==================================

A wide-ranging change to Python's C API, using a new  "Py_ssize_t"
type definition instead of "int",  will permit the interpreter to
handle more data on 64-bit platforms. This change doesn't affect
Python's capacity on 32-bit platforms.

Various pieces of the Python interpreter used C's "int" type to store
sizes or counts; for example, the number of items in a list or tuple
were stored in an "int".  The C compilers for most 64-bit platforms
still define "int" as a 32-bit type, so that meant that lists could
only hold up to "2**31 - 1" = 2147483647 items. (There are actually a
few different programming models that 64-bit C compilers can use --
see https://unix.org/version2/whatsnew/lp64_wp.html for a discussion
-- but the most commonly available model leaves "int" as 32 bits.)

2147483647 に要素数が制限されることは 32 ビットプラットフォームではあ
まり重大でもありません。その長さ制限を喰らう前にメモリを使い果たすでし
ょうから。それぞれのリストアイテムは、ポインタのための領域 (4 バイト)
をアイテムを表現する "PyObject" に余分に必要とします。2147483647*4 は
既に 32 ビットのアドレス空間が含められるバイト数を超えています。(---訳
注: 意味不明。何か誤解があるような…? 4 バイトは 2147483647 (符号付きと
して 2^31 - 1) でしょう。4 を掛ける説明なんかここでまったくされていな
い。なぜ掛ける? それと要素のインデクシングとアイテムの必要領域は議論に
は無関係なのでは?---)

It's possible to address that much memory on a 64-bit platform,
however.  The pointers for a list that size would only require 16 GiB
of space, so it's not unreasonable that Python programmers might
construct lists that large. Therefore, the Python interpreter had to
be changed to use some type other than "int", and this will be a
64-bit type on 64-bit platforms.  The change will cause
incompatibilities on 64-bit machines, so it was deemed worth making
the transition now, while the number of 64-bit users is still
relatively small. (In 5 or 10 years, we may *all* be on 64-bit
machines, and the transition would be more painful then.)

この変更は C 拡張モジュールの著者に大変大きく影響します。Python 文字列
とリストやタプルのようなコンテナ型は、そのサイズを表すのに
"Py_ssize_t" を使うようになっています。 "PyList_Size()" のような関数は
"Py_ssize_t" を返します。拡張モジュール内のコードでは、ですので、ある
程度の変数の "Py_ssize_t" への変更が必要でしょう。

The "PyArg_ParseTuple()" and "Py_BuildValue()" functions have a new
conversion code, "n", for "Py_ssize_t".   "PyArg_ParseTuple()"'s "s#"
and "t#" still output "int" by default, but you can define the macro
"PY_SSIZE_T_CLEAN" before including "Python.h"  to make them return
"Py_ssize_t".

**PEP 353** には、拡張の著者が読んで学ぶべき 64 ビットプラットフォーム
サポートについてのセクションがあります。

参考:

  **PEP 353** - 添え字型に ssize_t を使う
     PEP 著と実装 Martin von Löwis.


PEP 357: '__index__' メソッド
=============================

NumPy 開発者たちは、新しい特殊メソッド、 "__index__()" を追加すること
によってしか解決できない問題を抱えていました。スライスの表現
"[start:stop:step]" を使う際、 *start*, *stop*, *step* は全て整数か長
整数でなければなりません。NumPy は様々な特殊化された整数型を持っていて
、符号なし、符号付きの 8、16、32、64 ビットに対応していますが、それら
をスライスの添え字に使う手段はありませんでした。

スライシングに既存の "__int__()" メソッドをそのまま使うことは出来ませ
ん。それらは整数への型変換を実装するのにも使われるからです。スライシン
グが "__int__()" を使ったとすれば、浮動小数点数でさえスライスの添え字
として使うことが合法になりますが、それは明らかに望む振る舞いではありま
せん。

その代わりに新しい特殊メソッド "__index__()" が追加されました。これは
引数を取らずに、スライスの添え字として使われる整数を返します。例えば:

   class C:
       def __index__ (self):
           return self.value

戻り値は Python 整数または長整数でなければなりません。インタプリタは戻
り値が正しいかどうかをチェックし、要求に合わない場合に "TypeError" を
送出します。

これに呼応する "nb_index" スロットが C レベルの "PyNumberMethods" 構造
体に追加され、C 拡張はこれでこのプロトコルを実装出来ます。
"PyNumber_Index(obj)" は拡張コード内で "__index__()" を呼び出してその
結果を得るのに使えます。

参考:

  **PEP 357** - スライシングのために任意のオブジェクトを使えるようにす
  る
     PEP 著と実装 Travis Oliphant.


その他の言語変更
================

以下が、Python 2.5 言語コアに加えられた全ての変更点です。

* "dict" 型に新たなフックが追加されています。サブクラスが、辞書に含ま
  れないキーに対してデフォルトを提供出来るようにするものです。キーが見
  つからない場合、辞書の "__missing__(key)" メソッドが呼ばれます。この
  フックは "collections" モジュール内の新しいクラス "defaultdict" で使
  われています。続く例は存在しないキーに対してゼロを返す辞書を定義して
  います:

     class zerodict (dict):
         def __missing__ (self, key):
             return 0

     d = zerodict({1:1, 2:2})
     print d[1], d[2]   # Prints 1, 2
     print d[3], d[4]   # Prints 0, 0

* 8 ビット文字列、Unicode ともに、ありがちなユースケースを単純化する
  "partition(sep)" と "rpartition(sep)" が追加されました。

  文字列のスライスに使うために "find(S)" メソッドを使ってインデクスを
  得るのだけれども、やりたいのはそのセパレータ(S)の前後の部分文字列を
  得ることだ、といったことはしょっちゅう必要になります。
  "partition(sep)" はこのパターンのコードを、一撃、に圧縮してくれます
  。これはセパレータ前の部分文字列、セパレータ自身、セパレータ後の部分
  文字列の 3 要素タプルを返します。セパレータが含まれない場合は、返却
  値の最初の要素に文字列全体が、残り2つは空文字列で返ります。
  "rpartition(sep)" もほぼ同じことをしますがセパレータの検索をお尻から
  始めます。 "r" は逆順('reverse')を表します。

  いくつかの例です:

     >>> ('http://www.python.org').partition('://')
     ('http', '://', 'www.python.org')
     >>> ('file:/usr/share/doc/index.html').partition('://')
     ('file:/usr/share/doc/index.html', '', '')
     >>> (u'Subject: a quick question').partition(':')
     (u'Subject', u':', u' a quick question')
     >>> 'www.python.org'.rpartition('.')
     ('www.python', '.', 'org')
     >>> 'www.python.org'.rpartition(':')
     ('', '', 'www.python.org')

  (Implemented by Fredrik Lundh following a suggestion by Raymond
  Hettinger.)

* 文字列型の "startswith()" と "endswith()" メソッドが、チェックされる
  文字列のタプルを受け容れるようになりました:

     def is_image_file (filename):
         return filename.endswith(('.gif', '.jpg', '.tiff'))

  (Implemented by Georg Brandl following a suggestion by Tom Lynn.)

* ビルトイン関数 "min()" と "max()" に、 "sort()" における "key" に似
  たキーワード引数 "key" が追加されました。このパラメータには関数を与
  えます。これは一つの引数を取り、リスト内の全ての値に対して呼び出され
  ます; "min()"/"max()" はこの関数を全要素に適用したもののなかでの最小
  値/最大値を返します。例えば、リスト中の最長の文字列を探すにはこのよ
  うに出来ます:

     L = ['medium', 'longest', 'short']
     # Prints 'longest'
     print max(L, key=len)
     # Prints 'short', because lexicographically 'short' has the largest value
     print max(L)

  (Contributed by Steven Bethard and Raymond Hettinger.)

* 2 つの新たなビルトイン関数 "any()" と "all()" は、イテレータがいくつ
  か真を含むかどうかを評価します。 "any()" はイテレータのいずれかが返
  す値が真と評価される場合に "True" を返し、そうでなければ "False" を
  返します。 "all()" はイテレータが返す値の評価が真のみの場合に "True"
  を返します。 (Suggested by Guido van Rossum, and implemented by
  Raymond Hettinger.)

* クラスの "__hash__()" メソッドが返す値として、長整数と整数のどちらで
  も良くなりました。長整数が返されれば、その値のハッシュから取られます
  。以前のバージョンではこれは普通の整数であることが要求されていました
  が、2.5 ではビルトイン関数 "id()" が変更されて常に非負数が返り、ユー
  ザはしばしば "__hash__()" 内で "id(self)" を使うようです (これはお奨
  めしませんが)。 (---訳注: 不思議な論法で意味がわかりません。id が非
  負を返すとなぜユーザは __hash__ の実装に使おうとするのか? ユーザがそ
  れをしてしまうのは単にデフォルト実装がそうだから、というだけではない
  かと思います。__cmp__, __eq__ が「身元」以外の意味を使って比較を行う
  ならば、 __cmp__ で id を使うのはシンプルに「ダメ」でしょう。--)

* モジュールのデフォルトエンコーディングが ASCII になりました(訳注:
  Python 3 からはデフォルトは utf-8 (PEP 3120))。8 ビット文字を含んで
  いるのにエンコーディング宣言がないモジュールが構文エラーになるように
  なりました。Python 2.4 では構文エラーとはならず警告でした。モジュー
  ルのエンコーディングをする方法については **PEP 263** を参照してくだ
  さい; 例えば、ソースコードの先頭付近にこのような行を追加することで出
  来ます:

     # -*- coding: latin1 -*-

* Unicode 文字列とデフォルトの ASCII エンコーディングで Unicode に変換
  出来ない 8 ビット文字列との比較を試みると、新しい警告
  "UnicodeWarning" が引き起こされるようになっています。比較結果は偽で
  す:

     >>> chr(128) == unichr(128)   # Can't convert chr(128) to Unicode
     __main__:1: UnicodeWarning: Unicode equal comparison failed
       to convert both arguments to Unicode - interpreting them
       as being unequal
     False
     >>> chr(127) == unichr(127)   # chr(127) can be converted
     True

  以前はこれは "UnicodeDecodeError" を起こしていましたので、2.5 でのこ
  れは辞書のアクセス時に悩ましい問題をもたらしました。キーとして使われ
  ている "unichr(128)" や "chr(128)" を探そうとすると
  "UnicodeDecodeError" 例外が起こっていたでしょう。2.5 での、 辞書を実
  装している "dictobject.c" のほかの変更により、これは揉み消すのではな
  く、引き続き例外を起こします(訳注: 原文では this exception といって
  いるので "UnicodeDecodeError" が起こるように読めるのですが、2.5 時点
  での振る舞いは確認出来ていませんが 2.7 では "UnicodeWarning" ととも
  に "KeyError" が発生する、のようになるはずです。2.6 以降の What's
  New でのこれに関する言及はありませんが変更があったのかもしれません)
  。

  この種の比較で例外を起こすのは完全に正しいことではあるものの、その変
  更はコードを破壊するかもしれないので、必要に応じて警告に出来るよう導
  入されたのが "UnicodeWarning" です。

  (Implemented by Marc-André Lemburg.)

* Python プログラマがよくしでかす間違いとして、パッケージディレクトリ
  に "__init__.py" を入れ忘れる、というものがあります。この間違いのデ
  バッグはややこしく、大抵 Python を "-v" スイッチ付きで起動して、パス
  検索全てをログ出力するハメになります。Python 2.5 ではパッケージディ
  レクトリに "__init__.py" がないことが検出されると新たに
  "ImportWarning" 警告を出すようになりました。デフォルトではこの警告は
  黙って無視されます; これを出したければ、 "-Wd" スイッチをつけて
  Python を起動してください。(Implemented by Thomas Wouters.)

* クラス定義において、基底クラスのリストを空リストに出来るようになって
  います(訳注: object を派生しないので結果として旧スタイルクラスになり
  ます)。例えば以下は今や合法です:

     class C():
         pass

  (Implemented by Brett Cannon.)


対話的なインタプリタの変更
--------------------------

対話的なインタプリタ内では、 "quit" と "exit"  はずっと、立ち去ろうと
(quit しようと)試みてそうタイプしてしまうユーザにとってある種有用な文
字列になっていました:

   >>> quit
   'Use Ctrl-D (i.e. EOF) to exit.'

Python 2.5 でも "quit" と "exit" はそれ自身そのような文字列を生成はし
ますが、同時に「呼び出す」ことが出来るオブジェクトになっています。初心
者が思わず "quit()" や "exit()" してしまった場合、今では彼らが期待する
通りにインタプリタが終了します。  (Implemented by Georg Brandl.)

Python 実行形式ファイルが標準的な長い形式の "--help" と "--version" を
受け付けるようになりました。Windows の場合はヘルプメッセージを出力する
のに "/?" オプションも受け付けます。(Implemented by Georg Brandl.)


最適化
------

この最適化のいくつかは、2006年5月21日から28日にかけてアイスランドのレ
イキャビクで開催されたイベント、NeedForSpeed sprintで開発されました。
このスプリントはCPythonの実装のスピードアップに焦点を当て、EWT LLCが資
金を提供し、CCP Gamesが現地でサポートしました。 このスプリントで追加さ
れた最適化については、以下のリストで特別にマークしています。

* Python 2.4 が導入されたとき、組み込みの "set" と "frozenset" 型は
  Python の辞書型の上に構築されたものでした。 Python 2.5 では、内部デ
  ータ構造がセットを実装するためにカスタマイズされ、その結果、セットの
  メモリ使用量は3分の1になり、多少高速化されました。(Raymond Hettinger
  による実装。)

* 部分文字列の検索、文字列の分割、文字マップのエンコードとデコードなど
  、いくつかの Unicode 操作の速度が改善されました。 (部分文字列の検索
  と分割は、NeedForSpeed スプリントで Fredrik Lundh と Andrew Dalke が
  追加しました。部分文字列の検索と分割の改良は、NeedForSpeed sprintで
  Fredrik LundhとAndrew Dalkeによって追加されました。文字マップは
  Walter Dörwald と Martin von Löwis によって改善されました。)

* The "long(str, base)" function is now faster on long digit strings
  because fewer intermediate results are calculated.  The peak is for
  strings of around 800--1000 digits where  the function is 6 times
  faster. (Contributed by Alan McIntyre and committed at the
  NeedForSpeed sprint.)

* "for line in file" とファイルオブジェクトの
  "read()"/"readline()"/"readlines()" メソッドを混在させてファイルを反
  復処理することはできなくなりました。 Iteration は内部バッファを使用
  し、 "read*()" メソッドはそのバッファを使用しません。 その代わりに、
  バッファに続くデータを返すことになり、データが順番通りに表示されない
  という問題が発生します。 反復処理とこれらのメソッドを混在させると、
  "read*()" メソッドから "ValueError" がトリガーされるようになりました
  。(Thomas Wouters による実装)

* The "struct" module now compiles structure format  strings into an
  internal representation and caches this representation, yielding a
  20% speedup. (Contributed by Bob Ippolito at the NeedForSpeed
  sprint.)

* "re" モジュールは、システムの "malloc()" と "free()" の代わりに
  Python のアロケータ関数に切り替えることで、1～2%のスピードアップを達
  成しました。(NeedForSpeed sprintにてJack Diederichによるコントリビュ
  ート)

* コードジェネレータの peephole オプティマイザは式の中で簡単な定数の折
  りたたみを実行するようになりました。 "a = 2+3" のように書くと、コー
  ドジェネレータは算術演算を行い、 "a = 5" に対応するコードを生成しま
  す。 (Raymond Hettinger による提案と実装。)

* Function calls are now faster because code objects now keep  the
  most recently finished frame (a "zombie frame") in an internal field
  of the code object, reusing it the next time the code object is
  invoked.  (Original patch by Michael Hudson, modified by Armin Rigo
  and Richard Jones; committed at the NeedForSpeed sprint.)  Frame
  objects are also slightly smaller, which may improve cache locality
  and reduce memory usage a bit.  (Contributed by Neal Norwitz.)

* Python's built-in exceptions are now new-style classes, a change
  that speeds up instantiation considerably.  Exception handling in
  Python 2.5 is therefore about 30% faster than in 2.4. (Contributed
  by Richard Jones, Georg Brandl and Sean Reifschneider at the
  NeedForSpeed sprint.)

* Importing now caches the paths tried, recording whether  they exist
  or not so that the interpreter makes fewer  "open()" and "stat()"
  calls on startup. (Contributed by Martin von Löwis and Georg
  Brandl.)


新たなモジュール、改良されたモジュール、削除されたモジュール
============================================================

標準ライブラリは Python 2.5 で数多くの拡張とバグフィックスを行っていま
す。ここでは注目に値する変更をモジュール名の辞書順で列挙します。変更に
ついてのもっと完全なリストが見たければソースツリーの "Misc/NEWS" を調
べるか、全ての詳細について SVN ログに目を通してみてください。

* "audioop" モジュールに a-LAW エンコーディングのサポートが追加され、
  また、u-LAW エンコーディングのコードも改善されています。
  (Contributed by Lars Immisch.)

* "codecs" モジュールに漸増的コーデックのサポートが追加されています。
  "codec.lookup()" 関数がタプルではなく "CodecInfo" を返すようになって
  います。 "CodecInfo" のインスタンスは後方互換性を維持するために 4 要
  素タプルのように振舞うだけでなく、属性 "encode", "decode",
  "incrementalencoder", "incrementaldecoder", "streamwriter",
  "streamreader" を持ちます。漸増的コーデックは入力を受け取って出力す
  るのを複数チャンクに分けて行えます; 出力は非漸増的コーデックに一回で
  入力全体を渡したものと同じになります。詳細は "codecs" モジュールのド
  キュメントを参照して下さい。 (Designed and implemented by Walter
  Dörwald.)

* "collections" モジュールに新たに追加された "defaultdict" 型は、標準
  "dict" のサブクラスです。この新しい型はほとんど辞書と同じに振る舞い
  、ただし、キーを要求された際にそのキーが存在していなかった場合に、自
  動的に辞書にデフォルト値を追加します。

  "defaultdict" のコンストラクタの最初の引数は、キーが要求されて存在し
  ない場合に呼び出されるファクトリ関数です。ファクトリ関数は引数を取り
  ません。つまりこれに該当する "list()" や "int()" のようなビルトイン
  型のコンストラクタも使えます。例えば、その頭文字を基準に語の索引をこ
  のように作ることが出来ます:

     words = """Nel mezzo del cammin di nostra vita
     mi ritrovai per una selva oscura
     che la diritta via era smarrita""".lower().split()

     index = defaultdict(list)

     for w in words:
         init_letter = w[0]
         index[init_letter].append(w)

  "index" を出力するとこんな具合です:

     defaultdict(<type 'list'>, {'c': ['cammin', 'che'], 'e': ['era'],
             'd': ['del', 'di', 'diritta'], 'm': ['mezzo', 'mi'],
             'l': ['la'], 'o': ['oscura'], 'n': ['nel', 'nostra'],
             'p': ['per'], 's': ['selva', 'smarrita'],
             'r': ['ritrovai'], 'u': ['una'], 'v': ['vita', 'via']}

  (Contributed by Guido van Rossum.)

* "collections" モジュールで提供されている両端キュー (double-ended
  queue) 型 "deque" に、キュー内で最初に現れる *value* を削除するメソ
  ッド "remove(value)" メソッドが追加されています。 *value* が見つから
  なければ "ValueError" が送出されます。 (Contributed by Raymond
  Hettinger.)

* 新規モジュール: "contextlib" モジュールには '"with"' ステートメント
  で使えるヘルパ関数が含まれています。詳細は contextlib モジュール を
  みてください。

* 新規モジュール: "cProfile" モジュールは既存の "profile" モジュールの
  C 実装で、遥かに小さなオーバヘッドで実行出来ます。モジュールのインタ
  ーフェイスは "profile" と同じです: 関数をプロファイルするのには
  "cProfile.run('main()')" と実行し、プロファイル結果をファイルに書き
  出すなど出来ます。これは Hotshot プロファイラとして知られるものでは
  ないですが (これも C で書かれてますが "profile" モジュールのインター
  フェイスとは別物です)、将来バージョンの Python で保守が続けられる予
  定です。(Contributed by Armin Rigo.)

  また、プロファイラによる計測データの解析のための "pstats" モジュール
  が、 "Stats" コンストラクタの *stream* 引数による直接ファイル出力に
  対応しました。 (Contributed by Skip Montanaro.)

* The "csv" module, which parses files in comma-separated value
  format, received several enhancements and a number of bugfixes.  You
  can now set the maximum size in bytes of a field by calling the
  "csv.field_size_limit(new_limit)" function; omitting the *new_limit*
  argument will return the currently set limit.  The "reader" class
  now has a "line_num" attribute that counts the number of physical
  lines read from the source; records can span multiple physical
  lines, so "line_num" is not the same as the number of records read.

  CSV パーサは引用符内のマルチラインをより厳密に扱うようになっています
  。以前は、引用符で囲まれたフィールドが改行文字(newline)で終了するこ
  となく終端すると、改行文字が返却フィールドに追加されていました。この
  振る舞いはフィールドに復帰文字(carriage return)を含んだファイルを読
  み込む際に問題だったため、改行文字を挿入することなくフィールドを返す
  ように変更されました。このことにより、フィールド内に埋め込まれた改行
  文字が重要な場合、入力は改行文字が保存される方法で行分割されるはずで
  す。(---訳注: リファレンスも含めこの説明の表現がわかりにくいです。行
  指向で読み込む場合改行コードのモード(NL, CR NL, CR)依存で「物理行が
  終了した」とみなされるわけですが、このモード依存(CR 時)の振る舞いが
  なくなった、ということです。---)

  (Contributed by Skip Montanaro and Andrew McNamara.)

* The "datetime" class in the "datetime"  module now has a
  "strptime(string, format)"  method for parsing date strings,
  contributed by Josh Spoerri. It uses the same format characters as
  "time.strptime()" and "time.strftime()":

     from datetime import datetime

     ts = datetime.strptime('10:13:15 2006-03-07',
                            '%H:%M:%S %Y-%m-%d')

* "difflib" モジュールのメソッド
  "SequenceMatcher.get_matching_blocks()" が、合致するサブシーケンスを
  記述するブロックについて、最小範囲リストを返すよう保障するようになり
  ました。以前は時折 2 つのリストエントリに合致要素ブロックが分割され
  ることがありました。(Enhancement by Tim Peters.)

* "doctest" モジュールに、実行されるべきものから例を守る "SKIP" オプシ
  ョンが追加されています。これは、読者のための使用例として意図している
  けれども実際のテストケースとして意図していないようなコードスニペット
  のために用意されました。

  "testfile()" 関数と "DocFileSuite" にファイルのエンコーディングを指
  定するための *encoding* パラメータが追加されました。これにより
  docstring 内に非 ASCII 文字列を含むテストが簡単になります。
  (Contributed by Bjorn Tillenius.)

* "email" パッケージがバージョン 4.0 にアップデートされました
  (Contributed by Barry Warsaw.)

* "fileinput" モジュールがさらに柔軟性を持つようになりました。Unicode
  ファイル名がサポートがサポートされるようになりました。 "input()" 関
  数に *mode* パラメータが追加されました。これは ""r"" がデフォルトで
  、バイナリとして読み込みことも出来ますし、 *universal newlines* モー
  ドも使えます。もう一つの新しいパラメータ *openhook* で、ファイルを開
  くのに "open()" の代わりのものを使えます。ファイル集合のイテレートで
  は、 "FileInput" オブジェクトの "fileno()" が現在開いているファイル
  のファイル記述子を返します。 (Contributed by Georg Brandl.)

* "gc" モジュールに、新しい関数 "get_count()" が追加されています。これ
  は GC 3 世代についての現在の検出を含む 3 要素タプルを返します。これ
  はガーベージコレクタの決算情報です; これらの数が指定された閾値に到達
  すると、ガーベージコレクトのスイープが起こります。既存の
  "gc.collect()" 関数は省略可能な *generation* 引数を取るようになって
  いて、これはどの世代を検出するかを指定する 0、1、2 です。
  (Contributed by Barry Warsaw.)

* "heapq" モジュールの "nsmallest()" 関数と "nlargest()" 関数がキーワ
  ードパラメータ "key" をサポートするようになっています。これは
  "min()"/"max()" 関数と "sort()" メソッドで提供されているものと似たも
  のです。例えば:

     >>> import heapq
     >>> L = ["short", 'medium', 'longest', 'longer still']
     >>> heapq.nsmallest(2, L)  # Return two lowest elements, lexicographically
     ['longer still', 'longest']
     >>> heapq.nsmallest(2, L, key=len)   # Return two shortest elements
     ['short', 'medium']

  (Contributed by Raymond Hettinger.)

* "itertools.islice()" 関数が start と step として "None" を受け付ける
  ようになっています。これは slice オブジェクトとの互換性を高めるもの
  で、つまり以下のように書くことが出来ます:

     s = slice(5)     # Create slice object
     itertools.islice(iterable, s.start, s.stop, s.step)

  (Contributed by Raymond Hettinger.)

* "locale" モジュールの "format()" 関数が更新され、2 つの関数
  "format_string()" と "currency()" が追加されました。

  "format()" 関数の *val* パラメータは以前は一つ以上の %文字指定子が現
  れる文字列が許されていました; 今はこのパラメータは正確に一つの %文字
  指定子を含む、周りに囲むテキストのない文字列でなければなりません。省
  略可能な *monetary* パラメータも追加されています。これが "True" の場
  合、通貨の書式化の 3 桁ごとに区切るセパレータに、ロケールのルールを
  使います。

  複数 %文字指定子を含む文字列をフォーマットするには、 "format()" のよ
  うに働き、任意のテキストと %文字指定子を混ぜた文字列をサポートする新
  しい "format_string()" 関数を使ってください。

  現在ロケール設定に関連した数字を書式化する "currency()" 関数も追加さ
  れています。

  (Contributed by Georg Brandl.)

* "mailbox" モジュールでは、メールボックスについてそれを読むことに加え
  て修正出来る能力を追加するための、大々的な書き換えが行われています。
  "mbox", "MH", "Maildir" を含む新しいクラス群はメールボックス読み込み
  に使われますが、メッセージ追加のための "add(message)" 、削除の
  "remove(key)" 、ロック/アンロックのための "lock()"/"unlock()" も持っ
  ています。続く例は maildir 形式から mbox 形式に変換する例です:

     import mailbox

     # 'factory=None' uses email.Message.Message as the class representing
     # individual messages.
     src = mailbox.Maildir('maildir', factory=None)
     dest = mailbox.mbox('/tmp/mbox')

     for msg in src:
         dest.add(msg)

  (Contributed by Gregory K. Johnson.  Funding was provided by
  Google's 2005 Summer of Code.)

* 新規モジュール: "msilib" モジュールで、 Microsoft インストーラの
  ".msi" ファイルと CAB ファイルの作成をすることが出来ます。 ".msi" デ
  ータベースの読み込みサポートもいくらか入っています。 (Contributed by
  Martin von Löwis.)

* "nis" モジュールで、システムデフォルトのドメイン以外のドメインへのア
  クセスが可能になりました。 "nis.match()" と "nis.maps()" に *domain*
  引数を渡します。 (Contributed by Ben Bell.)

* "operator" モジュールの "itemgetter()" 関数と "attrgetter()" 関数が
  複数フィールドをサポートするようになりました。
  "operator.attrgetter('a', 'b')" のように呼び出すと、 "a" と "b" 属性
  を取り出す関数を返します。この新機能と "sort()" メソッドの "key" パ
  ラメータを組み合わせると、複数フィールドでのリストのソートが簡単にな
  ります。

* "optparse" モジュールが Optik ライブラリのバージョン 1.5.1 に更新さ
  れました。 "OptionParser" クラスに "epilog" 属性と "destroy()" メソ
  ッドが追加されています。前者はヘルプメッセージのあとに出力される文字
  列です。後者はオブジェクトによって作られた循環参照を破棄します。
  (Contributed by Greg Ward.)

* "os" モジュールに多数の変更がありました。 "stat_float_times" 値のデ
  フォルトが真となっていて、これはつまり "os.stat()" が時刻の値を浮動
  小数点数で返すということです。(ただし必ずしも "os.stat()" が秒の端数
  が正確な値を返すという意味ではありません; 全てのシステムがそのような
  精度をサポートしてはいません。)

  定数 "os.SEEK_SET", "os.SEEK_CUR", "os.SEEK_END" が追加されました;
  これらは "os.lseek()" 関数へ渡すパラメータです。ロックに用いる 2 つ
  の定数 "os.O_SHLOCK" と "os.O_EXLOCK" が追加されました。

  2 つの新しい関数 "wait3()" と "wait4()" が追加されています。これらは
  "waitpid()" 関数に似ています。これは子プロセスが終了するのを待ってプ
  ロセス ID とその終了コードを返しますが、 "wait3()" と "wait4()" は追
  加の情報を返します。 "wait3()" はプロセス ID を入力に取りませんので
  任意の子プロセス終了を待ち、 "resource.getrusage()" 関数から返る
  *process-id*, *exit-status*, *resource-usage* の 3 要素タプルを返し
  ます。 "wait4(pid)" はプロセス ID を取ります。 (Contributed by Chad
  J. Schroeder.)

  FreeBSD では、 "os.stat()" 関数がナノ秒精度の時刻を返し、また、返却
  オブジェクトが "st_gen" と "st_birthtime" を持つようになっています。
  "st_flags" 属性も、プラットフォームがサポートされている場合には利用
  可能です。 (Contributed by Antti Louko and Diego Pettenò.)

* "pdb" モジュールで提供される Python デバッガが、ブレイクポイントに到
  達して実行が停止する際に実行するコマンドのリストを記憶するようになり
  ました。ブレイクポイント #1 を作ったら、 "commands 1" を入力し、実行
  するコマンド群を入力し、 "end" でリストを終えます。コマンドリストに
  は "continue" や "next" のような実行再開コマンドを含めることが出来ま
  す。 (Contributed by Grégoire Dooms.)

* ライブラリ: "pickle", "cPickle" モジュールが "__reduce__()" が
  "None" を返すことを許さなくなっています; 必ず引数のタプルを返さなけ
  ればなりません。また同様に、非推奨となっていた *bin* キーワードパラ
  メータも、もはや拒絶します。 "None" を返すことは Python 2.4 では非推
  奨となっていて、これにてその機能の削除は完成したことになります。

* The "pkgutil" module, containing various utility functions for
  finding packages, was enhanced to support **PEP 302**'s import hooks
  and now also works for packages stored in ZIP-format archives.
  (Contributed by Phillip J. Eby.)

* Marc-André Lemburg による pybench ベンチマークスイートが
  "Tools/pybench" ディレクトリに含まれるようになりました。pybench スイ
  ートは、広く使われている "pystone.py" プログラムの改善版で、インタプ
  リタの速度についてのより詳しい計測を行います。 "pystone.py" のように
  多くの異なる演算を実行したり単独の数字に縮退する代わりに、これは関数
  コール、タプルのスライス、メソッドの検索、数値演算のような特定の演算
  を計測します。 (---訳注: Tools についての言及すべてに共通することで
  すが、原則として Tools は「全て」を入手する手段はソースコード配布を
  利用することだけです。インストールされるものはプラットフォーム依存や
  linux であればディストリビュータによっても変わります。顕著なのは
  Windows で、Tools 配下のものはごく限られたものだけがインストールされ
  ます。pybench もソースコード配布物にのみ含まれ、Windows 公式インスト
  ーラではインストールされません。なお、 "pystone.py" は Lib/test 内に
  あります。---)

* "pyexpat" モジュールが使う Expat パーサをバージョン 2.0 にしました。
  (Contributed by Trent Mick.)

* The "Queue" class provided by the "Queue" module gained two new
  methods.  "join()" blocks until all items in the queue have been
  retrieved and all processing work on the items  have been completed.
  Worker threads call the other new method,  "task_done()", to signal
  that processing for an item has been completed.  (Contributed by
  Raymond Hettinger.)

* 古い "regex", "regsub" モジュール、これは Python 2.0 からずっと非推
  奨になっていましたが、ついに削除されました。ほかにも、 "statcache",
  "tzparse", "whrandom" が削除されています。

* "dircmp" や "ni" といった石器時代のモジュールを大事にしまっていた
  "lib-old" ディレクトリも削除されました。  "lib-old" がデフォルトで
  "sys.path" に含まれることはなかったので、あなたが明示的にそれを
  "sys.path" に入れてこなかった限り、この削除はあなたには関係ないでし
  ょう。

* "rlcompleter" モジュールが "readline" モジュールのインポートに依存し
  ないようになりました。これにより非 Unix プラットフォームで動作するよ
  うになりました。 (Patch from Robert Kiendl.)

* "SimpleXMLRPCServer" クラスと "DocXMLRPCServer" クラスに XML-RPC 操
  作を限られた URL パスに制限する "rpc_paths" 属性が追加されています;
  デフォルトでは "'/'" と "'/RPC2'" のみが許されています。 "rpc_paths"
  に "None" か空のタプルを渡すことで、このパスのチェックは無効になりま
  す。

* The "socket" module now supports "AF_NETLINK" sockets on Linux,
  thanks to a patch from Philippe Biondi.   Netlink sockets are a
  Linux-specific mechanism for communications between a user-space
  process and kernel code; an introductory  article about them is at
  https://www.linuxjournal.com/article/7356. In Python code, netlink
  addresses are represented as a tuple of 2 integers, "(pid,
  group_mask)".

  ソケットオブジェクトの 2 つの新たなメソッド、 "recv_into(buffer)",
  "recvfrom_into(buffer)" は、受信データを、文字列データとして返す代わ
  りにバッファプロトコルをサポートするオブジェクトに書き込みます。この
  ことにより、受信データを直接 array やメモリマップドファイルに置けま
  す。

  ソケットオブジェクトには "getfamily()", "gettype()", "getproto()" ア
  クセッサメソッドも追加されています。それぞれソケットについてのアドレ
  スファミリ、タイプ、プロトコルを取得します。

* 新規モジュール: "spwd" モジュールは、シャドーパスワードをサポートす
  るシステムにおいて、シャドーパスワードデータベースへのアクセスを提供
  します。

* "pack()", "unpack()" メソッドでフォーマット文字列を "Struct" オブジ
  ェクトにコンパイルすることで、 "struct" がより高速になっています。こ
  れは "re" モジュールでコンパイル済み正規表現オブジェクトを作れるのに
  似ています。モジュールレベルの "pack()", "unpack()" 関数もそのまま使
  えます; それらは "Struct" オブジェクトを作ってキャッシュします。ある
  いは "Struct" インスタンスを直接使えます:

     s = struct.Struct('ih3s')

     data = s.pack(1972, 187, 'abc')
     year, number, name = s.unpack(data)

  You can also pack and unpack data to and from buffer objects
  directly using the "pack_into(buffer, offset, v1, v2, ...)" and
  "unpack_from(buffer, offset)" methods.  This lets you store data
  directly into an array or a memory-mapped file.

  ("Struct" objects were implemented by Bob Ippolito at the
  NeedForSpeed sprint.  Support for buffer objects was added by Martin
  Blais, also at the NeedForSpeed sprint.)

* Python デベロッパは 2.5 開発プロセスの間で CVS から Subversion に移
  行しました。ビルドバージョンについての正確な情報は "sys.subversion"
  により取得可能で、これは 3 要素タプル "(interpreter-name, branch-
  name, revision-range)" です。例えば執筆時点では 2.5 で "('CPython',
  'trunk', '45313:45315')" を返します。 (---訳注: Python 3.2 から 3.3
  にかけて、開発が Mercurial に移行していて、これは 2.7 メンテナンスリ
  リースの間にあたります。今(3.6 dev 時点)では全て Mercurial に移行し
  ており、 "sys.subversion" は今では意味のある値は返しません。3.3 から
  は既に "sys.subversion" は削除されています。---)

  この情報は C 拡張から "Py_GetBuildInfo()" 関数を使っても得ることが出
  来ます。これはビルド情報についての文字列を返し、例えば
  ""trunk:45355:45356M, Apr 13 2006, 07:42:19"" のような値です。
  (Contributed by Barry Warsaw.)

* もう一つの新規関数 "sys._current_frames()" は、実行スレッドについて
  の現在スタックフレームを、各スレッドの識別子がキーの辞書として返しま
  す。辞書の値は、関数が呼ばれた時点のそのスレッドで現在アクティブにな
  っているスタックフレームの一番上です。(Contributed by Tim Peters.)

* "tarfile" モジュールの "TarFile" クラスに "extractall()" メソッドが
  追加されました。アーカイブから全てのメンバをカレントディレクトリに抽
  出します。抽出ターゲットとして別のディレクトリも指定できますし、アー
  カイブメンバのサブセットのみ解凍することも出来ます。

  ストリームモードで開く tarfile に使われる圧縮を、モード "'r|*'" を使
  って自動で検出出来るようになっています。 (Contributed by Lars
  Gustäbel.)

* "threading" モジュールで、新しいスレッドを作る際に使われるスタックサ
  イズを設定出来るようになりました。 "stack_size([*size*])" 関数は現在
  構成されているスタックサイズを返し、省略可能引数 *size* パラメータを
  与えると新しい値を設定します。全てのプラットフォームがスタックサイズ
  変更をサポートしているわけではなく、Windows、POSIX スレッド、OS/2 で
  可能です。 (Contributed by Andrew MacIntyre.)

* "unicodedata" モジュールが、 Unicode 文字データベースのバージョン
  4.1.0 を使うように更新されました。いくつかの仕様によってバージョン
  3.2.0 が必要とされるので、 "unicodedata.ucd_3_2_0" としてまだ利用可
  能です。

* 新モジュール: "uuid" モジュールは **RFC 4122** による UUID
  (universally unique identifiers) を生成します。その RFC ではいくつか
  の異なる UUID のバージョンを定義しており、文字列から生成するもの、シ
  ステム特性から生成するもの、純粋に乱数から生成するものがあります。こ
  のモジュールでは "UUID" クラスと "uuid1()", "uuid3()", "uuid4()",
  "uuid5()" 関数を持っていて、それら異なったバージョンの UUID を生成し
  ます。(UUID バージョン 2 は **RFC 4122** にありませんのでこのモジュ
  ールにもないです)

     >>> import uuid
     >>> # make a UUID based on the host ID and current time
     >>> uuid.uuid1()
     UUID('a8098c1a-f86e-11da-bd1a-00112444be1e')

     >>> # make a UUID using an MD5 hash of a namespace UUID and a name
     >>> uuid.uuid3(uuid.NAMESPACE_DNS, 'python.org')
     UUID('6fa459ea-ee8a-3ca4-894e-db77e160355e')

     >>> # make a random UUID
     >>> uuid.uuid4()
     UUID('16fd2706-8baf-433b-82eb-8c7fada847da')

     >>> # make a UUID using a SHA-1 hash of a namespace UUID and a name
     >>> uuid.uuid5(uuid.NAMESPACE_DNS, 'python.org')
     UUID('886313e1-3b8a-5372-9b90-0c9aee199e5d')

  (Contributed by Ka-Ping Yee.)

* "weakref" モジュールの "WeakKeyDictionary" 型と
  "WeakValueDictionary" 型に、辞書内に含まれる弱参照を巡回する新たなメ
  ソッドが追加されています。 "iterkeyrefs()" と "keyrefs()" が
  "WeakKeyDictionary" に追加され、 "itervaluerefs()" と "valuerefs()"
  が "WeakValueDictionary" に追加されました。(Contributed by Fred L.
  Drake, Jr.)

* The "webbrowser" module received a number of enhancements. It's now
  usable as a script with "python -m webbrowser", taking a URL as the
  argument; there are a number of switches  to control the behaviour
  ("-n" for a new browser window,  "-t" for a new tab).  New module-
  level functions, "open_new()" and "open_new_tab()", were added  to
  support this.  The module's "open()" function supports an additional
  feature, an *autoraise* parameter that signals whether to raise the
  open window when possible. A number of additional browsers were
  added to the supported list such as Firefox, Opera, Konqueror, and
  elinks.  (Contributed by Oleg Broytmann and Georg Brandl.)

* The "xmlrpclib" module now supports returning  "datetime" objects
  for the XML-RPC date type.  Supply  "use_datetime=True" to the
  "loads()" function or the "Unmarshaller" class to enable this
  feature. (Contributed by Skip Montanaro.)

* "zipfile" モジュールが ZIP64 バージョンのフォーマットをサポートしま
  した。これで 4GiB を超える zip 書庫を作れ、4GiB を超えるファイルを書
  庫に含めることが出来ます。 (Contributed by Ronald Oussoren.)

* "zlib" モジュールの "Compress" , "Decompress" オブジェクトが
  "copy()" メソッドをサポートするようになりました。オブジェクトの内部
  状態を複製して新しい "Compress" あるいは "Decompress" オブジェクトを
  返します。 (Contributed by Chris AtLee.)


ctypes パッケージ
-----------------

Thomas Heller による "ctypes" パッケージが標準ライブラリに追加されまし
た。 "ctypes" はシェアドライブラリや DLL の任意の関数呼び出しを担って
くれます。熟練ユーザであれば "dl" モジュールは知っているでしょう。これ
はシェアドライブラリのロードとその中の関数呼び出しをするための関数を提
供していました。 "ctypes" パッケージはこれより遥かに手が込んでいます。

シェアドライブラリや DLL をロードするには、 "CDLL" クラスのインスタン
スを、その名前かパスを渡して構築します。構築したら、 "CDLL" オブジェク
トの属性にアクセスすることで任意の関数呼び出しが出来ます:

   import ctypes

   libc = ctypes.CDLL('libc.so.6')
   result = libc.printf("Line of output\n")

Type constructors for the various C types are provided: "c_int()",
"c_float()", "c_double()", "c_char_p()" (equivalent to "char*"), and
so forth.  Unlike Python's types, the C versions are all mutable; you
can assign to their "value" attribute to change the wrapped value.
Python integers and strings will be automatically converted to the
corresponding C types, but for other types you  must call the correct
type constructor.  (And I mean *must*;  getting it wrong will often
result in the interpreter crashing with a segmentation fault.)

C 関数がメモリ領域を更新するものである場合、Python 文字列に
"c_char_p()" を使うべきではありません。 Python 文字列は *immutable* で
あることを前提としているからです; この規則を犯すことは頭を掻き毟るバグ
を引き起こすでしょう。更新可能なメモリ領域が必要な場合は
"create_string_buffer()" を使います:

   s = "this is a string"
   buf = ctypes.create_string_buffer(s)
   libc.strfry(buf)

C 関数はデフォルトでは整数を返すと仮定されますが、関数オブジェクトの
"restype" 属性をセットすることでこれを変更出来ます:

   >>> libc.atof('2.71828')
   -1783957616
   >>> libc.atof.restype = ctypes.c_double
   >>> libc.atof('2.71828')
   2.71828

"ctypes" also provides a wrapper for Python's C API  as the
"ctypes.pythonapi" object.  This object does *not*  release the global
interpreter lock before calling a function, because the lock must be
held when calling into the interpreter's code.   There's a
"py_object()" type constructor that will create a  "PyObject*"
pointer.  A simple usage:

   import ctypes

   d = {}
   ctypes.pythonapi.PyObject_SetItem(ctypes.py_object(d),
             ctypes.py_object("abc"),  ctypes.py_object(1))
   # d is now {'abc', 1}.

"py_object()" を使うことを忘れないように; 怠るとセグメンテーション違反
と相成る、はず。

"ctypes" が周辺ライブラリとして登場してしばらく経ちますが、"ctypes" が
存在していることに依存できないとなれば人々はまだハードコードされた拡張
モジュールを書いて配布します。 "ctypes" が Python 中核に含められた今、
おそらく開発者たちは、拡張モジュールの代わりに "ctypes" を介してアクセ
スするライブラリの上に Python ラッパーを書き始めるでしょう,

参考:

  https://web.archive.org/web/20180410025338/http://starship.python.n
  et/crew/theller/ctypes/
     The pre-stdlib ctypes web page, with a tutorial, reference, and
     FAQ.

  "ctypes" モジュールについてのドキュメント。


ElementTree パッケージ
----------------------

XML 処理のための、Fredrik Lundh の ElementTree ライブラリのサブセット
が、標準ライブラリに "xml.etree" として追加されました。利用可能なモジ
ュールは ElementTree 1.2.6 よりの "ElementTree", "ElementPath",
"ElementInclude" です。 C 実装 "cElementTree" モジュールも含まれていま
す。

The rest of this section will provide a brief overview of using
ElementTree. Full documentation for ElementTree is available at
https://web.archive.org/web/20201124024954/http://effbot.org/zone
/element-index.htm.

ElementTree は XML ドキュメントを、要素ノードのツリーとして表現します
。ドキュメントのテキストコンテントは "text" 属性と "tail" 属性に格納さ
れます (これが ElementTree と Document Object Model (DOM) との一番大き
な違いです; DOM 内ではノードの数多くの型があります。 "TextNode" はその
一つです。)

最も一般的に使う解析関数は "parse()" です。これは (ファイル名が含まれ
るとみなされる) 文字列またはファイルのようなオブジェクトを受け取って、
"ElementTree" インスタンスを返します:

   from xml.etree import ElementTree as ET

   tree = ET.parse('ex-1.xml')

   feed = urllib.urlopen(
             'http://planet.python.org/rss10.xml')
   tree = ET.parse(feed)

"ElementTree" インスタンスを手にしてしまえば、あとはルートの "Element"
ノードを得るために "getroot()" を呼び出せます。

文字列リテラルを受け取って ("ElementTree" ではなく) "Element" ノードを
返す "XML()" 関数 もあります。この関数を使えば、簡単に XML リテラルを
使って XML 断片からツリーを組み上げることが綺麗に出来ます:

   svg = ET.XML("""<svg width="10px" version="1.0">
                </svg>""")
   svg.set('height', '320px')
   svg.append(elem1)

個々の XML 要素はいくつかの辞書のような、いくつかのリストのようなメソ
ッドをサポートしています。辞書的な操作は属性値のアクセスに使い、リスト
的な操作は子ノードのアクセスに使います。

+---------------------------------+----------------------------------------------+
| 演算                            | 結果                                         |
|=================================|==============================================|
| "elem[n]"                       | n 番目の子要素を返す。                       |
+---------------------------------+----------------------------------------------+
| "elem[m:n]"                     | m 番目から n 番目までの子要素を返す(---訳注: |
|                                 | n は含まない---)。                           |
+---------------------------------+----------------------------------------------+
| "len(elem)"                     | 子要素数を返す。                             |
+---------------------------------+----------------------------------------------+
| "list(elem)"                    | 子要素のリストを返す。                       |
+---------------------------------+----------------------------------------------+
| "elem.append(elem2)"            | *elem2* を子として追加する。                 |
+---------------------------------+----------------------------------------------+
| "elem.insert(index, elem2)"     | 指定された位置に *elem2* を挿入する。        |
+---------------------------------+----------------------------------------------+
| "del elem[n]"                   | n 番目の子要素を削除する。                   |
+---------------------------------+----------------------------------------------+
| "elem.keys()"                   | 属性名のリストを返す。                       |
+---------------------------------+----------------------------------------------+
| "elem.get(name)"                | 属性 *name* の値を返す。                     |
+---------------------------------+----------------------------------------------+
| "elem.set(name, value)"         | 属性 *name* に新しい値をセットする。         |
+---------------------------------+----------------------------------------------+
| "elem.attrib"                   | 属性を含んだ辞書を取り出す。                 |
+---------------------------------+----------------------------------------------+
| "del elem.attrib[name]"         | 属性 *name* を削除する。                     |
+---------------------------------+----------------------------------------------+

コメントと処理命令 (processing instruction=PI) も、 "Element" ノードで
表現されます。ノードがコメントあるいは処理命令であるかをチェックするに
はこのようにします:

   if elem.tag is ET.Comment:
       ...
   elif elem.tag is ET.ProcessingInstruction:
       ...

XML 出力を生成するには "ElementTree.write()" メソッドを呼び出す必要が
あります。 "parse()" のように、文字列もしくはファイルのようなオブジェ
クトを渡せます:

   # Encoding is US-ASCII
   tree.write('output.xml')

   # Encoding is UTF-8
   f = open('output.xml', 'w')
   tree.write(f, encoding='utf-8')

(警告: 出力に使われるデフォルトエンコーディングは ASCII です。一般的な
XML での作業では要素名に任意の Unicode 文字を含められるので、ASCII エ
ンコーディングはあまり役に立ちません。要素名に 127 より大きなどんな文
字が含まれても例外となりますので。ですから任意の Unicode 文字を扱うた
めに UTF-8 のようなエンコーディングを指定するのが吉です。)

このセクションでは  ElementTree インターフェイスのほんの一部しか記載し
ていません。さらに詳しい情報については、パッケージの公式ドキュメントを
参照して下さい。

参考:

  https://web.archive.org/web/20201124024954/http://effbot.org/zone
  /element-index.htm
     ElementTree の公式ドキュメント


hashlib パッケージ
------------------

Gregory P. Smith による新モジュール "hashlib" が、 "md5" と "sha" モジ
ュールを置き換えるものとして追加されました。 "hashlib" は新たなセキュ
アハッシュ (SHA-224, SHA-256, SHA-384, SHA-512) サポートを追加していま
す。利用可能な場合、このモジュールは OpenSSL を使ってアルゴリズムのプ
ラットフォームに最適化された高速実装を使います。

古い "md5" と "sha" モジュールは、後方互換のための hashlib へのラッパ
ーとして残されています。新しいモジュールのインターフェイスは古いものと
似てはいますが同じではありません。一番顕著な違いはそのコンストラクタ関
数で、新しくハッシュオブジェクトを作るための名前が違います:

   # Old versions
   h = md5.md5()
   h = md5.new()

   # New version
   h = hashlib.md5()

   # Old versions
   h = sha.sha()
   h = sha.new()

   # New version
   h = hashlib.sha1()

   # Hash that weren't previously available
   h = hashlib.sha224()
   h = hashlib.sha256()
   h = hashlib.sha384()
   h = hashlib.sha512()

   # Alternative form
   h = hashlib.new('md5')          # Provide algorithm as a string

ハッシュオブジェクトを作ってしまえばあとはそのメソッドは以前と同じです
: "update(string)" は指定された文字列を現在のダイジェスト状態にハッシ
ュ更新し、 "digest()" と "hexdigest()" は結果のダイジェスト値をバイナ
リ文字列・16進数表記文字列として返し、 "copy()" はダイジェスト状態を複
製して新たなハッシュオブジェクトを作ります。

参考: "hashlib" モジュールについてのドキュメント。


sqlite3 パッケージ
------------------

The pysqlite module (https://www.pysqlite.org), a wrapper for the
SQLite embedded database, has been added to the standard library under
the package name "sqlite3".

SQLite は、軽量なディスク上のデータベースを提供する C ライブラリです。
別のサーバプロセスを用意する必要なく、 SQL クエリー言語の非標準的な一
種を使用してデータベースにアクセスできます。一部のアプリケーションは内
部データ保存に SQLite を使えます。また、SQLite を使ってアプリケーショ
ンのプロトタイプを作り、その後そのコードを PostgreSQL や Oracle のよう
な大規模データベースに移植するということも可能です。

pysqlite  は Gerhard Häring によって書かれ、 **PEP 249** に記述された
DB-API 2.0 仕様に準拠した SQL インターフェースを提供するものです。

ソースコードから Python をビルドする場合は注意してください。Python ソ
ースツリーは SQLite コードを含まずラッパーモジュールのみを含んでいます
。Python ビルド前に SQLite ライブラリとヘッダをインストールする必要が
あります。必要ヘッダが利用可能となっていればモジュールはビルドされます
。

このモジュールを使うには、最初にデータベースを表す "Connection" オブジ
ェクトを作ります。ここではデータはファイル "/tmp/example" に格納されて
いるものとします。

   conn = sqlite3.connect('/tmp/example')

特別な名前である ":memory:" を使うと RAM 上にデータベースを作ることも
できます。

"Connection" があれば、 "Cursor" オブジェクトを作りその "execute()" メ
ソッドを呼んで SQL コマンドを実行することができます:

   c = conn.cursor()

   # Create table
   c.execute('''create table stocks
   (date text, trans text, symbol text,
    qty real, price real)''')

   # Insert a row of data
   c.execute("""insert into stocks
             values ('2006-01-05','BUY','RHAT',100,35.14)""")

たいてい、SQL 操作は Python 変数の値を使う必要があります。この時、クエ
リーを Python の文字列操作を使って構築することは、安全とは言えないので
、すべきではありません。そのようなことをするとプログラムが SQL インジ
ェクション攻撃に対し脆弱になりかねません。

代わりに、DB-API のパラメータ割り当てを使います。 "?" を変数の値を使い
たいところに埋めておきます。その上で、値のタプルをカーソルの
"execute()" メソッドの第2引数として引き渡します。(他のデータベースモジ
ュールでは変数の場所を示すのに "%s" や ":1" などの異なった表記を用いる
ことがあります。) 例を示します:

   # Never do this -- insecure!
   symbol = 'IBM'
   c.execute("... where symbol = '%s'" % symbol)

   # Do this instead
   t = (symbol,)
   c.execute('select * from stocks where symbol=?', t)

   # Larger example
   for t in (('2006-03-28', 'BUY', 'IBM', 1000, 45.00),
             ('2006-04-05', 'BUY', 'MSOFT', 1000, 72.00),
             ('2006-04-06', 'SELL', 'IBM', 500, 53.00),
            ):
       c.execute('insert into stocks values (?,?,?,?,?)', t)

SELECT 文を実行した後データを取得する方法は3つありどれを使っても構いま
せん。一つはカーソルをイテレータ (*iterator*) として扱う、一つはカーソ
ルの "fetchone()" メソッドを呼んで一致した内の一行を取得する、もう一つ
は "fetchall()" メソッドを呼んで一致した全ての行のリストとして受け取る
、という3つです。

以下の例ではイテレータの形を使います:

   >>> c = conn.cursor()
   >>> c.execute('select * from stocks order by price')
   >>> for row in c:
   ...    print row
   ...
   (u'2006-01-05', u'BUY', u'RHAT', 100, 35.140000000000001)
   (u'2006-03-28', u'BUY', u'IBM', 1000, 45.0)
   (u'2006-04-06', u'SELL', u'IBM', 500, 53.0)
   (u'2006-04-05', u'BUY', u'MSOFT', 1000, 72.0)
   >>>

SQLite でサポートされる SQL 方言についてもっと詳しく知りたければ、
http://www.sqlite.org を参照して下さい。

参考:

  https://www.pysqlite.org
     pysqlite のウェブページ。

  https://www.sqlite.org
     SQLite のウェブページ。ここの文書ではサポートされる SQL 方言の文
     法と使えるデータ型を説明しています。

  "sqlite3" モジュールについてのドキュメント。

  **PEP 249** - Database API Specification 2.0
     Marc-Andre Lemburg により書かれた PEP。


wsgiref パッケージ
------------------

Web Server Gateway Interface (WSGI) v1.0 は、 Web サーバと Python で記
述された Web アプリケーションとの標準インターフェースであり、 **PEP
333** で定義されています。  "wsgiref" パッケージは WSGI 仕様のリファレ
ンス実装です。

パッケージには WSGI アプリケーションとして動作する基礎的な HTTP サーバ
が含まれています; このサーバは製品ユースではないデバッグ目的に有用です
。サーバをセットアップするには僅か数行で済みます:

   from wsgiref import simple_server

   wsgi_app = ...

   host = ''
   port = 8000
   httpd = simple_server.make_server(host, port, wsgi_app)
   httpd.serve_forever()

参考:

  https://web.archive.org/web/20160331090247/http://wsgi.readthedocs.
  org/en/latest/
     WSGI 関連のリソースについて集約しているウェブサイト。

  **PEP 333** - Python Web Server Gateway Interface v1.0
     PEP 著 Phillip J. Eby.


ビルドならびに C API の変更
===========================

Python のビルド過程と C API の変更は以下の通りです:

* Python ソースツリーは CVS から Subversion に変換されました。この複雑
  な移行手続きは Martin von Löwis によって指揮されつつがなく遂行されま
  した。この手続きは **PEP 347** にて開発されました。

* Coverity, a company that markets a source code analysis tool called
  Prevent, provided the results of their examination of the Python
  source code.  The analysis found about 60 bugs that  were quickly
  fixed.  Many of the bugs were refcounting problems, often occurring
  in error-handling code.  See https://scan.coverity.com for the
  statistics.

* The largest change to the C API came from **PEP 353**, which
  modifies the interpreter to use a "Py_ssize_t" type definition
  instead of "int".  See the earlier section PEP 353: 添え字型に
  ssize_t を使う for a discussion of this change.

* The design of the bytecode compiler has changed a great deal,  no
  longer generating bytecode by traversing the parse tree.  Instead
  the parse tree is converted to an abstract syntax tree (or AST), and
  it is  the abstract syntax tree that's traversed to produce the
  bytecode.

  It's possible for Python code to obtain AST objects by using the
  "compile()" built-in and specifying "_ast.PyCF_ONLY_AST" as the
  value of the  *flags* parameter:

     from _ast import PyCF_ONLY_AST
     ast = compile("""a=0
     for i in range(10):
         a += i
     """, "<string>", 'exec', PyCF_ONLY_AST)

     assignment = ast.body[0]
     for_loop = ast.body[1]

  No official documentation has been written for the AST code yet, but
  **PEP 339** discusses the design.  To start learning about the code,
  read the definition of the various AST nodes in
  "Parser/Python.asdl".  A Python script reads this file and generates
  a set of C structure definitions in "Include/Python-ast.h".  The
  "PyParser_ASTFromString()" and "PyParser_ASTFromFile()", defined in
  "Include/pythonrun.h", take Python source as input and return the
  root of an AST representing the contents. This AST can then be
  turned into a code object by "PyAST_Compile()".  For more
  information, read the source code, and then ask questions on python-
  dev.

  The AST code was developed under Jeremy Hylton's management, and
  implemented by (in alphabetical order) Brett Cannon, Nick Coghlan,
  Grant Edwards, John Ehresman, Kurt Kaiser, Neal Norwitz, Tim Peters,
  Armin Rigo, and Neil Schemenauer, plus the participants in a number
  of AST sprints at conferences such as PyCon.

* Evan Jones's patch to obmalloc, first described in a talk at PyCon
  DC 2005, was applied.  Python 2.4 allocated small objects in 256K-
  sized arenas, but never freed arenas.  With this patch, Python will
  free arenas when they're empty.  The net effect is that on some
  platforms, when you allocate many objects, Python's memory usage may
  actually drop when you delete them and the memory may be returned to
  the operating system.  (Implemented by Evan Jones, and reworked by
  Tim Peters.)

  Note that this change means extension modules must be more careful
  when allocating memory.  Python's API has many different functions
  for allocating memory that are grouped into families.  For example,
  "PyMem_Malloc()", "PyMem_Realloc()", and "PyMem_Free()" are one
  family that allocates raw memory, while "PyObject_Malloc()",
  "PyObject_Realloc()", and "PyObject_Free()" are another family
  that's supposed to be used for creating Python objects.

  Previously these different families all reduced to the platform's
  "malloc()" and "free()" functions.  This meant  it didn't matter if
  you got things wrong and allocated memory with the "PyMem()"
  function but freed it with the "PyObject()" function.  With 2.5's
  changes to obmalloc, these families now do different things and
  mismatches will probably result in a segfault.  You should carefully
  test your C extension modules with Python 2.5.

* ビルトインの集合型のために公式の C API が作られました。新しく作るの
  には "PySet_New()" か "PyFrozenSet_New()" を、要素の追加には
  "PySet_Add()" 、削除には "PySet_Discard()" 、 "PySet_Contains()" と
  "PySet_Size()" で集合オブジェクトの状態を調べます。 (Contributed by
  Raymond Hettinger.)

* C コードから Python インタプリタの正確なリビジョンについての情報を取
  得出来るようになりました。 "Py_GetBuildInfo()" 関数を呼び出すことで
  ビルド情報についての文字列が ""trunk:45355:45356M, Apr 13 2006,
  07:42:19"" のように返ります。 (Contributed by Barry Warsaw.)

* Two new macros can be used to indicate C functions that are local to
  the current file so that a faster calling convention can be used.
  "Py_LOCAL(type)" declares the function as returning a value of the
  specified *type* and uses a fast-calling qualifier.
  "Py_LOCAL_INLINE(type)" does the same thing and also requests the
  function be inlined.  If "PY_LOCAL_AGGRESSIVE()" is defined before
  "python.h" is included, a set of more aggressive optimizations are
  enabled for the module; you should benchmark the results to find out
  if these optimizations actually make the code faster.  (Contributed
  by Fredrik Lundh at the NeedForSpeed sprint.)

* "PyErr_NewException(name, base, dict)" が *base* 引数としてベースク
  ラスのタプルを受け付けるようになりました。 (Contributed by Georg
  Brandl.)

* "PyErr_Warn()" 関数が、 "PyErr_WarnEx(category, message,
  stacklevel)" を採用のために非推奨となっています。後者はこの関数と呼
  び出し元との間を隔てるスタックフレーム数を指定できます。
  *stacklevel* を 1 とすると関数呼び出しは "PyErr_WarnEx()" からとなり
  、2 であればその一つ上から、などです。 (Added by Neal Norwitz.)

* CPython は今でも C で書かれていますが、コードは C++ コンパイラでもエ
  ラーなしでコンパイル出来るようになりました。   (Implemented by
  Anthony Baxter, Martin von Löwis, Skip Montanaro.)

* "PyRange_New()" 関数が削除されました。これは一度もドキュメントされた
  ことはありませんし、コアコード内で一度も使われたこともなく、また、手
  薄なエラーチェックを持った危険なものでした。あまりないとは思いますが
  もしあなたの拡張が使っていたのであれば、以下のようなもので置き換え出
  来ます:

     range = PyObject_CallFunction((PyObject*) &PyRange_Type, "lll",
                                   start, stop, step);


ポート特有の変更
----------------

* MacOS X (10.3 以上): モジュールの動的ロードに、MacOS 固有の関数では
  なく "dlopen()" 関数を使うようになりました。

* MacOS X: an "--enable-universalsdk" switch was added to the
  **configure** script that compiles the interpreter as a universal
  binary able to run on both PowerPC and Intel processors.
  (Contributed by Ronald Oussoren; bpo-2573.)

* Windows: ".dll" はもはや拡張モジュールのファイル拡張子としてはサポー
  トされません。これからは ".pyd" だけが拡張モジュールとして検索される
  ファイル拡張子です。


Python 2.5 への移植
===================

このセクションでは前述の変更により必要となるかもしれないコードの変更を
列挙します:

* ASCII がモジュールのデフォルトエンコーディングになっています(訳注:
  Python 3 からはデフォルトは utf-8 (PEP 3120))。8 ビット文字を含んで
  いるのにエンコーディング宣言がないモジュールが構文エラーになるように
  なりました。Python 2.4 では構文エラーとはならず警告でした。

* 以前はジェネレータの "gi_frame" 属性は常にフレームオブジェクトでした
  が、 PEP 342: ジェネレータの新機能 で説明した **PEP 342** での変更に
  より、 "gi_frame" は "None" になりえます。

* Unicode 文字列とデフォルトの ASCII エンコーディングで Unicode に変換
  出来ない 8 ビット文字列との比較を試みると、新しい警告
  "UnicodeWarning" が引き起こされるようになっています。以前はそのよう
  な比較では "UnicodeDecodeError" 例外を起こしていました。

* ライブラリ: "csv" モジュールは引用符内のマルチラインをより厳密に扱う
  ようになっています。フィールド内に改行を埋め込んでいるファイルがある
  場合は、その入力は改行文字を残すやり方で行分解されるはずです。

* ライブラリ: "locale" モジュールの "format()" 関数は、以前は %文字指
  定子が一つを超えてさえいなければ任意の文字列を受け付けていたかもしれ
  ませんが、Python 2.5 からは正確に一つの、ほかに周りをテキストで囲ま
  れていない %文字指定子でなければなりません。

* ライブラリ: "pickle", "cPickle" モジュールが "__reduce__()" が
  "None" を返すことを許さなくなっています; 必ず引数のタプルを返さなけ
  ればなりません。また同様に、非推奨となっていた *bin* キーワードパラ
  メータも、もはや拒絶します。

* ライブラリ: "SimpleXMLRPCServer" クラスと "DocXMLRPCServer" クラスに
  XML-RPC 操作を限られた URL パスに制限する "rpc_paths" 属性が追加され
  ています; デフォルトでは "'/'" と "'/RPC2'" のみが許されています。
  "rpc_paths" に "None" か空のタプルを渡すことで、このパスのチェックは
  無効になります。

* C API: Many functions now use "Py_ssize_t"  instead of "int" to
  allow processing more data on 64-bit machines.  Extension code may
  need to make the same change to avoid warnings and to support 64-bit
  machines.  See the earlier section PEP 353: 添え字型に ssize_t を使
  う for a discussion of this change.

* C API:  The obmalloc changes mean that  you must be careful to not
  mix usage of the "PyMem_*" and "PyObject_*" families of functions.
  Memory allocated with  one family's "*_Malloc" must be  freed with
  the corresponding family's "*_Free" function.


謝辞
====

The author would like to thank the following people for offering
suggestions, corrections and assistance with various drafts of this
article: Georg Brandl, Nick Coghlan, Phillip J. Eby, Lars Gustäbel,
Raymond Hettinger, Ralf W. Grosse-Kunstleve, Kent Johnson, Iain Lowe,
Martin von Löwis, Fredrik Lundh, Andrew McNamara, Skip Montanaro,
Gustavo Niemeyer, Paul Prescod, James Pryor, Mike Rovner, Scott
Weikart, Barry Warsaw, Thomas Wouters.
