What's New in Python 2.2

著者

A.M. Kuchling

はじめに

この文書は 2002 年 10 月 14 日にリリースされた Python 2.2.2 の新機能について解説します。Python 2.2.2 は 2001 年 12 月 21 日にリリースされた Python 2.2 のバグフィックスリリースです。

Python 2.2 は「クリーンアップリリース」と考えることが出来ます。ジェネレータやイテレータのように、完全に書き直されたいくつかの機能があります。ほとんどのその変更は著しくて以前とはかけ離れたものとなりましたが、これは言語設計の不品行と暗黒面を綺麗に掃除することを目的としています。

このドキュメントは個々の新機能の完全な詳細を提供するのではなくて、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、Python ライブラリリファレンス 、Python リファレンスマニュアル のような Python 2.2 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。

PEP 252 と PEP 253: 型とクラスについての変更

最大にして広範に影響が及ぶ Python 2.2 の変更は、 オブジェクトとクラスの Python モデルについてのものです。変更は後方互換であるはずなので、あなたのコードは変更なしで動きそうです。ですがその変更は、いくつかの素晴らしい能力を発揮させます。この、本記事中において最も長くて複雑なセクションについて始める前に、変更の概要を提供し、いくつかの所感を提示しておこうと思います。

A long time ago I wrote a web page listing flaws in Python's design. One of the most significant flaws was that it's impossible to subclass Python types implemented in C. In particular, it's not possible to subclass built-in types, so you can't just subclass, say, lists in order to add a single useful method to them. The UserList module provides a class that supports all of the methods of lists and that can be subclassed further, but there's lots of C code that expects a regular Python list and won't accept a UserList instance.

Python 2.2 はこれを修正し、また、その過程においていくつかの心躍る新機能を追加しました。簡単に要約します:

• あなたはリストのような組み込み型をサブクラス化出来ます。整数でさえ出来ます。そしてあなたのサブクラスは、元の型を要求している全ての場所で動作します。

• 以前より使えたインスタンスメソッド加え、静的メソッド、クラスメソッドを今や定義出来ます。

• properties と名付けられた新しい機構を使うと、インスタンスの属性への参照または設定時に自動的にメソッドを呼び出すようにも出来ます。従来の __getattr__() の多くの用法は properties を使って書き換えることが出来、それはまたコードを単純にし、高速化もします。小さなオマケとして、属性にも docstring を持てるようになりました。

• slots を使って、インスタンスの適正な属性を特定の集合に制限できます。これはタイプミスに対する安全装置にも出来ますし、将来のバージョンの Python では今よりも最適化される可能性があります。

一部のユーザはこれら全ての変更に懸念を表明しました。そうだね、彼らは言います、新しい機能はかっこいいし昔の Python では出来なかった全ての芸当の役に立つさ、だけどさ、それって言語をより複雑にするよなぁ。一部の人々はずっと常に、Python が単純さを保つことを提言してきました。そして彼らはその単純さが失われると感じたのです。

個人的に私は、それらは心配には及ばない、と思っています。多くのそれら新機能は随分と秘伝的で、あなたはそれらに気付く必要もないままたくさんの Python コードを書けます。単純なクラスを書くことはかつてよりも難しいということはなく、実際にそれを必要としない限りは、秘伝をわざわざ学習することも教育することも必要ありません。以前ならば C 言語からでしか可能でなかったようなある種の複雑なタスクは、いまやピュアな python から出来て、私には何もかもが良い方向に思えます。

この記事では全てのショーケースの品を陳列しようとはしませんし、将来の拡張のために必要な小さな変更は説明しません。代わりにこのセクションではおおまかなアウトラインを描きます。Python 2.2 の新しいオブジェクトモデルの追加的な情報源については、 関連リンク を参照してください。

旧と新クラス

まず、 Python 2.2 は本当に 2 種類のクラスを持っているのだ、ということを知る必要があります: クラシック、あるいは旧スタイルクラス、と、新スタイルクラスです。旧スタイルクラスのモデルは、以前のバージョンのクラスモデルと完全に同じものです。このセクションに記述する全ての新機能は、全て新スタイルクラスだけに適用されるものです。この逸脱が未来永劫続くことは望まれていません; 最終的には旧スタイルクラスは撤廃されます。たぶん Python 3.0 で。

では、新スタイルクラスは、どうやって定義すればいいのでしょう? 答えは、既存の新スタイルクラスをサブクラス化することです。たとえば整数、リスト、辞書やファイルでさえも、ほとんどの Python 組み込み型は今では新スタイルクラスです。 object という名の新スタイルクラスは全ての組み込み型の基底クラスとして既に追加されていて、相応しい組み込み型がなければ単に object をサブクラス化すれば良いです:

class C(object):
    def __init__ (self):
        ...
    ...

これは、Python 2.2 では、基底クラスを持たない class 文はいつでも旧スタイルクラスになることを意味します。(実際には、モジュールレベルの変数 __metaclass__ をセットすることでこれは変更出来ます --- 詳細は PEP 253 参照 --- ですが object をサブクラス化する方が簡単です。)

組み込み型(ビルトイン型)のための型オブジェクトは、クレバーなトリックを使って名付けられた組み込み(ビルトイン)として利用可能です。Python は既に組み込み関数 int(), float(), str() を持っていました。2.2 にはその関数はなくなり、型オブジェクトは呼び出されるとファクトリとして振舞います:

>>> int
<type 'int'>
>>> int('123')
123

型の集合を完全にするために、 dict() や file() のような新しい型オブジェクトが追加されました。もっと面白い例を挙げておきましょう。以下はファイルオブジェクトに lock() メソッドを追加します:

class LockableFile(file):
    def lock (self, operation, length=0, start=0, whence=0):
        import fcntl
        return fcntl.lockf(self.fileno(), operation,
                           length, start, whence)

今は撤廃された posixfile モジュールにはファイルオブジェクトのメソッドを全てエミュレートしつつ lock() を追加しているクラスが含まれていますが、このクラスは組み込み型のファイルオブジェクトを期待する内部関数に渡すことが出来ません。私たちの新しい LockableFile ではそれが出来ます。

デスクリプタ

以前のバージョンの Python には、オブジェクトによってサポートされている属性とメソッドがなんなのかを見つけ出すための一貫した方法はありませんでした。 __members__ と __methods__ で名前のリストを公開するといった非公式な慣習は存在してはいましたが、拡張型やクラスの作者はわざわざそれらを定義しないということは、ままありました。一歩後退してオブジェクトの __dict__ を調べられたとしても、クラスが継承や任意の __getattr__() フックを使っていたりすれば、これはなお不正確になりえました。

その新しいクラスモデルの根底にあったひとつの大きな着想は、 descriptors を使ったオブジェクトの属性を記述する API を正式なものにしてしまうことです。デスクリプタは属性の値を記述し、それがメソッドなのかフィールドなのかを伝えます。デスククリプタ API によって、静的メソッドとクラスメソッドが、より風変わりなコンストラクタとともに可能となりました。

属性デスクリプタはクラスオブジェクト内部に棲息するオブジェクトで、それ自身のいくつかの属性を持っています:

• __name__ は属性の名前です。

• __doc__ は属性の docstring です。

• __get__(object) は object から属性値を取り出すメソッドです。

• __set__(object, value) は object の属性に value をセットするメソッドです。

• __delete__(object, value) は object の value 属性を削除します。

例えば、あなたが obj.x と書いたときに Python が実際に行うことは以下です:

descriptor = obj.__class__.x
descriptor.__get__(obj)

メソッドに対しては、 descriptor.__get__() は、そのインスタンスとその上で呼び出されるメソッドをまとめた、呼び出し可能な一時オブジェクトを返します,これはどうして静的メソッドとクラスメソッドが今や可能となったのか、の理由でもあります; それらは各々、メソッドだけ、メソッドとクラスをまとめる、とするデスクリプタを持っているのです。これら新種のメソッドの簡単な説明としては、静的メソッドはインスタンスを渡さないので、普通の関数に似ていて、クラスメソッドはオブジェクトそのものではなくクラスを渡します。静的メソッドとクラスメソッドはこのように定義します:

class C(object):
    def f(arg1, arg2):
        ...
    f = staticmethod(f)

    def g(cls, arg1, arg2):
        ...
    g = classmethod(g)

staticmethod() 関数は関数 f() を引数に取り、デスクリプタにまとめあげて返しますので、クラスオブジェクト内に格納出来ます。きっとあなたがそのようなメソッドを作る何か特別な文法を期待するでしょう(def static f, defstatic f() みたいな、あるいはそんななにか)が、まだありません; 将来バージョンの Python に期待、です(訳注: Python 2.4 で PEP 318 として実現)。

スロットとプロパティのような新機能がさらに新種のデスクリプタとして実装され、また、何か奇抜なデスクリプタクラスを書くことは難しくはありません。例えば、Eiffel 言語スタイルのメソッドに対する事前条件・事後条件を書くことを可能とするデスクリプタクラスを書けるかもしれません。それを使ったクラスはきっとこう定義出来るでしょう:

from eiffel import eiffelmethod

class C(object):
    def f(self, arg1, arg2):
        # The actual function
        ...
    def pre_f(self):
        # Check preconditions
        ...
    def post_f(self):
        # Check postconditions
        ...

    f = eiffelmethod(f, pre_f, post_f)

新しい eiffelmethod() を使う人にとっては、デスクリプタについての何らかも理解する必要がないことに注目してください。これが私が新機能が言語の基本的な複雑さを増さないのだと考える理由です。例えば eiffelmethod() やら ZODB やらなんやらを書くためにそれを知る必要がある、限られた陰陽道使いがいるということです。そして大半のユーザは出来上がったライブラリの頂上部を使ってコードを書くだけのことで、実装の詳細なんかは気にしません。

多重継承: ダイヤモンドルール

多重継承は名前解決のルールの変更を経てより有用なものになっています。クラスのこのようなセットを考えてみましょう (ダイアグラムは Guido van Rossum による PEP 253 より):

      class A:
        ^ ^  def save(self): ...
       /   \
      /     \
     /       \
    /         \
class B     class C:
    ^         ^  def save(self): ...
     \       /
      \     /
       \   /
        \ /
      class D

クラシッククラスでの探索ルールは単純ですがあまりスマートではありません; 基底クラスは深さ優先で左から右へ検索されます。 D.save() への参照は D, B, A と辿って save() が見つかるのでこれが返ります。 C.save() はまったく見つけられることはありません。これはよくありません。C の save() が仮に何か C に固有な状態を保存するのだとしたら、これを呼ばないことはその状態が決して保存されないことに繋がります。

新スタイルクラスはちょっと説明するのに複雑な違ったアルゴリズムを使い、この状況では正しいことをします(Python 2.3 ではこのアルゴリズムはさらに変更されて、ほとんどのケースで同じ結果となり、本当に複雑な継承グラフの場合にもっと有用な結果となりました)。

1. 基底クラス全てを、クラシックな検索ルールに従って検索し、繰り返し訪れるなら複数回含めます。上の例の場合は訪問クラスのリストは [D, B, A, C, A] となります。

2. リストから重複クラスを探します。もしあれば、 最後 に現れる一つだけ残して全て削除します。上の例の場合、リストは重複削除後 [D, B, C, A] になります。

このルールに従うと D.save() 参照は C.save() を返します。これが我々が望んだ振る舞いです。この探索ルールは Common Lisp に倣ったものです。新しい組み込み関数 super() は Python のアルゴリズムを再実装する必要なくクラスのスーパークラスを得る手段を提供します。その最も一般的な用法は super(class, obj) とすることで束縛されたスーパークラスのオブジェクト(実際のクラスオブジェクトではなく)を取得することです。この形式はスーパークラス内のメソッドを呼び出すメソッドで使われるでしょう。例えば D の save() メソッドはこのように呼び出すことが出来ます:

class D (B,C):
    def save (self):
        # Call superclass .save()
        super(D, self).save()
        # Save D's private information here
        ...

super() は super(class) や super(class1, class2) のように呼ばれれば非束縛のスーパークラスオブジェクトも返せますが、これはあまり役には立たないでしょう。

属性アクセス

かなりの数の洗練された Python クラスが、 __getattr__() を使って属性アクセスのフックを定義しています; もっとも一般的なのは、 obj.parent のような属性アクセスを obj.get_parent のようなメソッド呼び出しに自動的にマッピングすることによって、コードを読みやすくするための便宜としてです。Python 2.2 は属性アクセスをコントロールする新しい方法を追加しました。

まず、 __getattr__(attr_name) は新スタイルクラスにおいてもなおサポートされ、変更はありません。これまで同様に、 obj.foo アクセスが試みられて、インスタンスの辞書に foo 名の属性が見つからなければ呼び出されます。

新スタイルクラスでは新しいメソッド __getattribute__(attr_name) もサポートされます。 2 つのメソッドの違いは、古いほうの __getattr__() が foo がインスタンスの辞書に見つからなかった場合のみ呼ばれる一方で、 __getattribute__() は任意の属性アクセスがあればいつでも 常に 呼び出されることです。

しかしながら、Python 2.2 の properties サポートは、しばしば属性参照をトラップするより簡単な方法になります。 __getattr__() メソッドの記述が複雑になるのは、再帰を避けるために内部では普通の属性アクセスが出来ず、代わりに __dict__ の中身をもてあそぶ必要があるからです。 __getattr__() メソッド は、 __repr__() や __coerce__() のようなほかのメソッドのためにチェックするのにも結局 Python によって呼び出されるので、これを念頭に置いて書かなければなりません。挙句、属性アクセスのたびに毎回関数を呼び出すことは、かなり大きなパフォーマンスロスに繋がります。

property は新しい組み込み型で、属性の get, set, delete の 3 つの関数と docstring を梱包したものです。例えば、計算で求まるけれども設定も出来る size 属性を定義したいとすると、このように書けます:

class C(object):
    def get_size (self):
        result = ... computation ...
        return result
    def set_size (self, size):
        ... compute something based on the size
        and set internal state appropriately ...

    # Define a property.  The 'delete this attribute'
    # method is defined as None, so the attribute
    # can't be deleted.
    size = property(get_size, set_size,
                    None,
                    "Storage size of this instance")

これは確実に、より明快であり書くのが容易です。 __getattr__()/__setattr__() メソッドのペアでは、全てのほかの属性をインスタンスの __dict__ から抽出しながら size 属性を特別に処理しなければならないところでした。size へのアクセス時に行われるのは仕掛けた関数を呼び出すことだけなので、ほかの属性への参照が速度を落とすことはありません。

もう一つ最後、新しいクラス属性 __slots__ を使うと、オブジェクトで参照出来る属性リストを制約することが出来ます。Python オブジェクトは普通非常に動的で、どんなときにもインスタンスに対して単に obj.new_attr=1 とするだけで新しい属性を定義出来ます。新スタイルクラスは __slots__ という名前のクラス属性を定義出来、これにより適正な属性名集合を特定の集合に制限出来ます。実例をみるのが早いです:

>>> class C(object):
...     __slots__ = ('template', 'name')
...
>>> obj = C()
>>> print obj.template
None
>>> obj.template = 'Test'
>>> print obj.template
Test
>>> obj.newattr = None
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
AttributeError: 'C' object has no attribute 'newattr'

__slots__ リストに含めなかった属性への代入を試みて AttributeError になっていることに注目してください。

関連リンク

このセクションは新機能について、あなたがプログラミングを始める説明としては十分な簡単な概要だけ示しました。ですが、多くの詳細は、単純化したり無視しています。もっと完全な光景を眺めたければ、どこに行けば良いでしょうか?

The デスクリプタ HowTo ガイド is a lengthy tutorial introduction to the descriptor features, written by Guido van Rossum. If my description has whetted your appetite, go read this tutorial next, because it goes into much more detail about the new features while still remaining quite easy to read.

次です。2 つの関連する PEP、 PEP 252, PEP 253 があります。 PEP 252 は "型をもっとクラスに似せる(Making Types Look More Like Classes)" というタイトルで、デスクリプタ API についてカバーしています。 PEP 253 は "組み込み型のサブタイプ化(Subtyping Built-in Types)" というタイトルで、組み込み型のサブタイプを可能とするための型オブジェクトの変更について記述しています。 PEP 253 は 252 よりも複雑な PEP で、型とメタ型で必要な説明のいくつかのポイントでは、あなたの脳味噌は爆発するかもしれないです。どちらの PEP も、著・実装ともに、Zope Corp. チームの残りのメンバーからのかなりの支援を受けて、Guido van Rossum によって書かれました。

最後ですが、究極の権威があります: ソースコードです。型ハンドリングのほとんどの機構は Objects/typeobject.c 内にあります。ただしこれに頼るのは、python-list や python-dev へ質問を投稿することを含むほかの全ての手段を使い果たしたのちの最後の手段にしてください。

PEP 234: イテレータ

2.2 でのもう一つの重要な追加は、C と Python レベル両方に対するイテレーションインターフェイスです。オブジェクトが呼び出し元からどのように反復されるのか定義出来ます。

2.1 までの Python では for item in obj が動作するようにするための手段は普通、 __getitem__() メソッドをおよそこのような具合に定義することです:

def __getitem__(self, index):
    return <next item>

__getitem__() はもっと相応しい用途、つまり 6 番目の要素を取り出すために obj[5] と書くことが出来るようにオブジェクトへの添え字操作を定義するのに使うものです。 for ループをサポートするためだけにこれを使うことは、少しばかり人を欺いてしまいます。なにかファイルのように振舞うオブジェクトを巡回出来るようにしたいとしましょう; index パラメータは本質的に無意味です。そのクラスはおそらく __getitem__() 呼び出しの連続で呼ばれるたびに index を加算して然るべきだと考えるでしょう。言い換えれば、 __getitem__() の存在はランダムに file[5] を使って 6 番目の要素にアクセス出来ることを意味しません、本来そうであるべきなのに。

Python 2.2 においては、イテレーションは分けて定義出来ます。 __getitem__() メソッドは本当にランダムアクセスをサポートしたいクラスだけが使えば良いです。イテレータの基礎的なアイディアは単純です。新しいビルトイン関数 iter(obj) または iter(C, sentinel) は、イテレータを取り出すのに使います。 iter(obj) はオブジェクト obj についてのイテレータを返し、 iter(C, sentinel) は、そのイテレータが完了を表明する sentinel を返すまで呼び出し可能オブジェクト C を呼び続けるイテレータを返します。

Python クラスはオブジェクトの新しいイテレータを構築して返す __iter__() メソッドを定義出来ます; そのオブジェクト自身が自身のイテレータであれば、このメソッドは単に self を返すだけで良いです。特に、イテレータは普通自身へのイテレータです。C で実装される拡張型はイテレータを返すために tp_iter 関数を実装出来、イテレータとして振舞いたい拡張型は、 tp_iternext 関数を実装出来ます。

それでは、結局のところイテレータは実際どんなでしょうか? これに必要なメソッドは一つ、 next() です (---訳注: Python 3 で __next__ に変更されています---)。これは引数を取らず、次の値を返します。返すべき値がなくなったら、 next() 呼び出しは StopIteration 例外を送出しなければなりません:

>>> L = [1,2,3]
>>> i = iter(L)
>>> print i
<iterator object at 0x8116870>
>>> i.next()
1
>>> i.next()
2
>>> i.next()
3
>>> i.next()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
StopIteration
>>>

2.2 では、Python の for ステートメントはもはやシーケンスであることを要求しません; それは iter() がイテレータを返す何かであれば良いです。後方互換と便宜のために、 __iter__() や tp_iter スロットを実装しないシーケンスについては、自動的にイテレータが構築されるので、 for i in [1,2,3] はそのまま動きます (---訳注: 2.2 時点では list に __iter__ が実装されていなかったのかもしれませんが、以降の What's New に明示はないものの、少なくとも 2.7 の list はイテレータプロトコルを実装しています。---)。Python インタプリタがシーケンスを反復する場合にはいつでも、それはイテレータプロトコルの使用に変換されます。つまりこんなことが出来るということです:

>>> L = [1,2,3]
>>> i = iter(L)
>>> a,b,c = i
>>> a,b,c
(1, 2, 3)

いくつかの Python の基礎型には既にイテレータのサポートが追加されています。辞書に対して iter() を呼び出すと、キーの反復をするイテレータが返ります:

>>> m = {'Jan': 1, 'Feb': 2, 'Mar': 3, 'Apr': 4, 'May': 5, 'Jun': 6,
...      'Jul': 7, 'Aug': 8, 'Sep': 9, 'Oct': 10, 'Nov': 11, 'Dec': 12}
>>> for key in m: print key, m[key]
...
Mar 3
Feb 2
Aug 8
Sep 9
May 5
Jun 6
Jul 7
Jan 1
Apr 4
Nov 11
Dec 12
Oct 10

iter() がキーでの反復イテレータを返すのはただのデフォルトの振る舞いです。キーで、値で、キーと値のペアで反復したければ、 iterkeys(), itervalues(), iteritems() で適切なイテレータを取れます (---訳注: Python 3 では対応するメソッド名が keys, values, items に変わっただけでなく、これらは「ビュー」オブジェクトを返すように変更されています。---) ほかに小さな変更点としては、 in 演算子は今では辞書に対して動作し、 key in dict は dict.has_key(key) と等価です (---訳注: Python 3 では辞書オブジェクトのメソッド has_key はなくなり、 key in dict がキー有無を直接問い合わせる唯一の方法です---)。

ファイルもイテレータを提供しています。これはファイルに読むべき行がなくなるまで readline() を呼び出すもので、つまりファイルを行ごとに読み出すのにこのように書けるわけです:

for line in file:
    # do something for each line
    ...

イテレータは前進しか出来ないことに注意してください; 前の要素を取り出す手段もなければ、イテレータをリセットしたりコピーしたりといったことも出来ません。イテレータオブジェクトにそのような追加の能力を持たせることは出来ますが、イテレータプロトコルが規定するのは next() メソッドのみです。

参考

PEP 234: イテレータ

著: Ka-Ping Yee と GvR (Guido van Rossum); 実装: Python Labs クルー, 主に GvR と Tim Peters.

PEP 255: 単純なジェネレータ

ジェネレータはもう一つの新機能で、これはイテレータの導入と連携するものです。

Python や C の標準的な関数コールについては、よくご存じに違いありません。関数を呼ぶと、ローカル変数を作るプライベートな名前空間ができますね。その関数が return 文まで来ると、ローカル変数が破壊されてから、返り値が呼び出し元に返ります。次に同じ関数をもう一度呼ぶと、新しいプライベート名前空間に新規のローカル変数が作られるのです。しかし、関数を出るときにローカル変数を捨てなければどうなるでしょうか。その出ていったところから関数を続行できたとしたら、どうでしょう。これこそジェネレータが提供する機能です; すなわち、ジェネレータは続行できる関数と考えることができます。

ジェネレータ関数の最も単純な例です:

def generate_ints(N):
    for i in range(N):
        yield i

新しいキーワード yield がジェネレータのために導入されました。 yield ステートメントを含むどんな関数もジェネレータ関数です; Python バイトコードコンパイラはこれを検知し、関数が特別に扱われるように翻訳します。新たなキーワードの導入なので、ジェネレータを使えるようにするには from __future__ import generators ステートメントをモジュールソースコードの先頭付近に含めなければなりません。Python 2.3 ではこのステートメントは不要になります。(---訳注: Python 2.5 の PEP 342 も参照して下さい。この 2.2 で導入時点の yield はステートメントではなく式に変更されています。---)

ジェネレータ関数を呼び出すと、単一の値の代わりにイテレータプロトコルに対応したオブジェクトを返します。上の例で yield を実行したとき、ジェネレータは return 文のようにして i の値を生成します。 yield と return 文の大きな違いは、 yield に到達した段階でジェネレータの実行状態が一時停止になって、ローカル変数が保存される点です。次回そのジェネレータの .next() メソッドを呼ぶと、 yield の直後から関数が実行を再開します。(複雑な理由により、 yield は try...finally の try ブロック内に含めることは許されていません; PEP 255 に yield と例外の相互作用についての詳細説明がありますので参照して下さい。) --- (---訳注: Python 2.5 の PEP 342 で try...finally 内に置けないという制約はなくなりました。また、 try...finally の try 、とここであえて特定しているのは、同じく 2.5 の PEP 341 によって try/except/finally の一体化されるまでは、 finally の try と except の try が別物だったからです。---)

上記 generate_ints() ジェネレータはこんな具合に使います:

>>> gen = generate_ints(3)
>>> gen
<generator object at 0x8117f90>
>>> gen.next()
0
>>> gen.next()
1
>>> gen.next()
2
>>> gen.next()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
  File "<stdin>", line 2, in generate_ints
StopIteration

同じく for i in generate_ints(5) や a,b,c = generate_ints(3) といった書き方もできます。

ジェネレータ関数内で return 文は、引数を付けずに、処理の終わりを知らせるためにだけ使うことができます; return を実行したあとは、もうそのジェネレータが値を返すことはできません。ジェネレータ関数の中では、 return 5 などと値を付けた return は構文エラーです。ジェネレータの出力が終わったことを示すには、ほかにも、手動で StopIteration を投げてもいいですし、関数の最後まで実行するだけでも同じことになります。(---訳注: Python 2.7 まではジェネレータ内での戻り値のある return 5 は構文エラーになりますが、少なくとも Python 3.4 で構文エラーとはなりません。単に無視されます。リファレンスに言及されていない振舞いなので、何かの事故かもしれません。いずれにせよジェネレータ内では Python 3 でも return で値は戻せません。---)

自分でクラスを書いて、ジェネレータで言うところのローカル変数をインスタンス変数として全部保管しておけば、同じ効果を得ることは可能です。たとえば整数のリストを返すのは、 self.count を 0 にして、 next() メソッドが self.count をインクリメントして返すようにすればできます。しかしながら、ある程度複雑なジェネレータになってくると、同じことをするクラスを書くのは格段にややこしいことになります。 Lib/test/test_generators.py にはもっと面白い例がたくさん含まれています。一番単純な一つは、ジェネレータを再帰的に使ってツリーを順繰りに横断する実装をするこれです (---訳注: ジェネレータは現在の最新 3.5 までの間に 2 度大きな機能強化が行われているのですが、一つが 2.5 での PEP 342 でこれは yield 「に」値を戻せるようにするものです。もう一つが 3.3 での PEP 380 で、これはサブジェネレータへの委譲 yield from <subgen> の追加でした。ですのでこの 3.3 からの yield from を使うと下記例はもっとスッキリ書けます。---):

# A recursive generator that generates Tree leaves in in-order.
def inorder(t):
    if t:
        for x in inorder(t.left):
            yield x
        yield t.label
        for x in inorder(t.right):
            yield x

ほかにも Lib/test/test_generators.py には、N-Queens 問題 (N×N コマのチェス盤に、互いに攻撃できないような配置で N 個のクイーンを置く) やナイト・ツアー (N×N 盤の全コマをナイトが一度ずつ通るような経路を探す) の解を出す例が入っています。

ジェネレータの発想はほかのプログラミング言語、特に Icon (https://www.cs.arizona.edu/icon/) から着想しています。Icon ではジェネレータが言語の中枢になっています。Icon では、あらゆる式と関数がジェネレータのように振舞います。 https://www.cs.arizona.edu/icon/docs/ipd266.htm の "Icon プログラミング言語の概要" の一つの例が、これがどのようなものであるのかを教えてくれます:

sentence := "Store it in the neighboring harbor"
if (i := find("or", sentence)) > 5 then write(i)

Icon では find() 関数は部分文字列 "or" が見つかる位置 3, 23, 33 を返します。 if 文内では i には最初 3 が代入されますが、これは 3 より小さいので比較は失敗し、Icon は次の値 23 を取り出します。 23 は 5 より大きいので比較は成功し、コードは 23 をスクリーンに表示します。

Python では Icon がそうするほどにはジェネレータを中心的概念に置きません。ジェネレータは Python 言語中核の新たな一面ではありますが、それらを学ぶのも使うのも誰しも行うべきだというものでもなく、そしてこれで解決できない何か問題があれば、忘れてしまっても良いものです。Icon と比較した特筆すべき Python インターフェイスの機能はジェネレータの状態が具象オブジェクト (イテレータ) で表現されることであり、それは他の関数に渡せますし、データ構造に記憶しておくことも出来ます。(---訳注: ジェネレータについてかなり控えめなのは、この時点で著者は将来の拡張を既に見据えていたから? かもしれませんね。PEP 342 と PEP 380 により今やジェネレータはこの頃より遥かに高機能になっており、今ではきっと「こんなものなくても困らない」なんて Python 使いはいないでしょう。---)

参考

PEP 255 - 単純なジェネレータ

Neil Schemenauer, Tim Peters, Magnus Lie Hetland により著されました。実装のほとんどは Neil Schemenauer と Tim Peters により行われ、 Python Labs クルーにより他の修正が行われました。

PEP 237: 長整数と整数を一体化していく

最近のバージョンでは、普通の整数、これはほとんどの機器で 32 ビットの値ですが、これと長整数、こちらは任意サイズになりえます、この 2 つの区別が、苛立ちの種になってきています。たとえば 2**32 より大きなファイルをサポートするプラットフォームでは、ファイルオブジェクトの tell() メソッドは長整数で値を返さなければなりません。しかしながら Python の様々な場所では無印の整数を期待していて、長整数を渡すと例外を引き起こすのでした。例えば Python 1.5 ではスライスのインデクスとして普通の整数しか使えず、 'abc'[1L:] は 'slice index must be int' というメッセージとともに TypeError を引き起こしました。

Python 2.2 は必要に応じて short 整数を長整数に値をシフトします。 'L' サフィックスは長整数リテラルを示すのにはもはや不要です。今ではコンパイラは相応しい型を選べます。('L' サフィックスは将来の Python 2.x では非推奨となり、Python 2.4 では警告となり、おそらく Python 3.0 では削除されます。 --- 訳注: Python 3 で 'L' が廃止されて、付けると構文エラーになるようになったのは事実です。ですが少なくとも Python 2.7 では -3 でも -Qwarnall でも警告とならないので注意してください。Python 2 系を使っていて Python 3 との互換性を持ちたいならば、 2.2 以降では 'L' は付けるべきではありません。 --- ) かつて OverflowError となっていたような多くの演算が、今ではその結果として長整数を返します。例えば:

>>> 1234567890123
1234567890123L
>>> 2 ** 64
18446744073709551616L

ほとんどのケースで、今や整数と長整数は同じものとして扱われるでしょう。 type() ビルトインで今でも区別出来ますが、ほとんど必要ないでしょう (--- 訳注: Python 3 では本当にこの2つの区別がなくなったので、当然区別出来ません。Python 3 系への移行を考えている Python 2 コードは、両者の区別に頼らないようにするべきです。 ---)。

参考

PEP 237 - 長整数と整数を一体化していく

Moshe Zadka と Guido van Rossum 著、実装 (ほぼ) Guido van Rossum.。

PEP 238: 除算演算子を変更していく

Python 2.2 の変更で最も物議を醸すものが、Python 誕生時からずっとそうであり続けた古い設計の欠陥、これを修正するための取り組み開始の予兆です。現在の Python の除算演算子 / は 2 つの整数引数に対して C 言語の除算演算子のように振舞います: 端数部があれば切り捨てて整数を結果として返します。例えば 3/2 は 1.5 ではなく 1 で、 (-1)/2 は -0.5 ではなく -1 です。Python の動的型付けにより演算対象の型がなんなのかを容易には決定できないくせに 2 つの演算対象の型に依存するので、除算の結果は予想に反したものとなりうるのです。

(議論の的となるのはこれが 本当の 設計の欠陥なのかどうかと、果たしてこれを修正することで既存のコードを破壊する価値はあるのかどうかです。それは python-dev での終わりのない議論を巻き起こし、2001 年 7 月には comp.lang.python への辛辣な投稿の嵐に突入しました。私はここではどちらかの側に立って説きつけるつもりはなく、Python 2.2 で何が実現したのかを記述することだけに専念します。PEP 238 にはその主張と反対意見の要約が書かれていますので、そちらをお読みください。)

この変更がコードを破壊しうるために、導入は大変ゆっくり少しずつ進められていきます。Python 2.2 が移行を始めますが、切り替えは Python 3.0 になるまで達成させられることはありません。

まず最初に、いくつか PEP 238 から用語を借りることにします。 "真の除算 (True division)" とは、プログラマでない人々が一番馴染みのある除算です。 3/2 は 1.5、1/4 は 0.25、などなど。 "切り捨て除算 (Floor division)" は、整数の被演算子が与えられたときの Python の / 演算子が現在やっていることで、結果は真の除算の結果の値の小数点以下を小さくなる方向へ丸めたものです。 "クラシック除算 (Classic division)" は現在の / の混合した振る舞いを指します。演算対象が整数同士であれば切り捨て除算の結果となり、一方が浮動小数点数であれば真の除算の結果となる振る舞いです。

以下が 2.2 で導入される変更です:

• 新しい演算子 // が floor division の演算子です。(いえーい、これって C++ コメントのシンボルに似てるね、なんてことは私たちは知っています。) // は演算対象の型がなんであれ いつでも floor division を実行しますので、 1 // 2 は 0、 1.0 // 2.0 も 0.0 です。

  // は Python 2.2 でいつでも使えます; __future__ を使って有効化するなんてことは必要ないです。

• from __future__ import division をモジュールに import することで、 / 演算子が真の除算 (true division) の結果を返すように変更されるので、 1/2 は 0.5 になります。 __future__ 文なしでは / はクラシック除算 (classic division) のままです。 / が持つデフォルトの意味は Python 3.0 になるまで変更されません。

• クラスでは __truediv__() と __floordiv__() メソッドを、2つの除算演算子をオーバロードするために定義出来ます。C のレベルにも PyNumberMethods 構造体内にスロットがあり、拡張型もその 2 つの演算子を定義出来ます。

• Python 2.2 は、コードが変更後の除算セマンティクスで動作するかどうかをテストするコマンドライン引数をサポートします。 -Q warn で python を実行すると、除算が二つの整数に適用されている箇所全てで警告します。除算の意味変更の影響を受ける箇所の特定と修正に使えるでしょう。デフォルトでは、Python 2.2 は警告なしで単純に classic division を実行します; その警告がデフォルトになるのは Python 2.3 からです。

参考

PEP 238 - 除算演算子を変更していく

Moshe Zadka と Guido van Rossum 著、実装 Guido van Rossum.。

Unicode の変更

Python の Unicode サポートが 2.2 で少し拡張されています。Unicode 文字列は普通は 16 ビット符号なし整数としての UCS-2 で格納されます。Python 2.2 は内部エンコーディングとして 32 ビット符号なし整数の UCS-4 を使うようにもコンパイル出来ます。これは configure スクリプトに --enable-unicode=ucs4 オプションを与えることで行います。(--disable-unicode を与えることで完全に Unicode サポートを無効にすることも出来ます。)

UCS-4 ("wide Python") を使ってビルドすると、インタプリタは U+000000 から U+110000 までの Unicode 文字をネイティブに処理出来ますので、 unichr() 関数へのこの範囲の正当な値は適切に処理されます。UCS-2 ("narrow Python") を用いてビルドしたインタプリタの場合は、 65535 を超える値を unichr() に与えるとこれまで通り ValueError を投げます。この変更については PEP 261 「'wide' Unicode 文字のサポート」に全て記述されていますので、詳細はこれを調べてください。

もう一つの変更については説明は簡単です。その導入以来 Unicode 文字列は、文字列を選択した UTF-8 や Latin-1 のようなエンコーディングで変換するための encode() メソッドをサポートしてきました。2.2 では、対となる decode([*encoding*]) メソッドが (Unicode 文字列ではない) 8 ビット文字列に追加されました。 decode() は文字列が特定のエンコーディングであることを仮定してデコードを行い、コーデックにより返されるものを返します。

この新たなインターフェイスに相乗りする形で、 Unicode には無関係のタスクのためのコーデックが追加されました。例えば uu エンコーディング、 MIME の base64 エンコーディング、 zlib モジュールでの圧縮のためのエンコーディングが追加されています:

>>> s = """Here is a lengthy piece of redundant, overly verbose,
... and repetitive text.
... """
>>> data = s.encode('zlib')
>>> data
'x\x9c\r\xc9\xc1\r\x80 \x10\x04\xc0?Ul...'
>>> data.decode('zlib')
'Here is a lengthy piece of redundant, overly verbose,\nand repetitive text.\n'
>>> print s.encode('uu')
begin 666 <data>
M2&5R92!I<R!A(&QE;F=T:'D@<&EE8V4@;V8@<F5D=6YD86YT+"!O=F5R;'D@
>=F5R8F]S92P*86YD(')E<&5T:71I=F4@=&5X="X*

end
>>> "sheesh".encode('rot-13')
'furrfu'

クラスのインスタンスを Unicode に変換するために、クラスに __unicode__() メソッドを定義出来ます。これは __str__() への相似です。

encode(), decode(), __unicode__() は Marc-André Lemburg により実装されました。UCS-4 を内部的に使う変更に関しては Fredrik Lundh と Martin von Löwis により実装されました。

参考

PEP 261 - 'wide' Unicode 文字のサポート

Paul Prescod 著。 (---訳注: この What's New セクションと PEP 内容は 2.x ではずっと有効ですが、3.x で大幅に変わっていて逐一補足出来ないほど大きく違っています。変更の概要についてはクックブックの「Python 2 から Python 3 への移植」がわかりやすいと思います。---)

PEP 227: 入れ子状のスコープ

Python 2.1 では、静的にネストされたスコープが from __future__ import nested_scopes ディレクティブで有効に出来るオプションの機能として追加されました。2.2 では入れ子のスコープには特別に有効化する必要なく、もういつでもそこにあります。このセクションの残りの部分は "What's New in Python 2.1" の入れ子のスコープの記述からの丸々コピーですので、2.1 のときに読んだなら読み飛ばしてもらって結構です。

Python2.1 で導入され、2.2 で完成した最も大きな変更点は Python のスコープルールです。Python2.0では、ある指定された時点である変数の名前を検索するために多くても3つの名前空間、つまりローカル、モジュールレベル、ビルトイン名前空間しか使われませんでした。このことは直感的な期待と一致せずしばしば人々を驚かせました。例えば、入れ子になった再帰関数の定義は動きません:

def f():
    ...
    def g(value):
        ...
        return g(value-1) + 1
    ...

名前 g はローカルの名前空間にもモジュールレベルの名前空間にも紐付かないので、関数 g() は常に NameError 例外を上げます。これは実際には大した問題ではありません (このような内部関数を再帰的に定義する頻度はそう多くありません)が、 lambda 式をより使いにくくするのでこれについては問題です。 lambda を使うコードにおいて、デフォルトの引数としてこれらを渡してコピーされるローカル変数を頻繁に見かけます。:

def find(self, name):
    "Return list of any entries equal to 'name'"
    L = filter(lambda x, name=name: x == name,
               self.list_attribute)
    return L

過度な関数型スタイルで書かれた Python コードの可読性は、結果的にはひどく苦痛を感じるものですね。

Python 2.2 の最も重要な変更点は、この問題を解決するために静的なスコープが追加されたことです。最初の効果として、 name=name という例ではデフォルトの引数は必要ありません。簡単に言えば、指定された引数名が関数内の値に割り当てられない場合(def 、 class または import ステートメントの割り当てによって)、変数の参照は外側のスコープのローカル名前空間で検索されます。ルールや実装の詳細は PEP で参照できます。

この変更は、同じ変数名がモジュールレベルと関数の定義が含まれている関数内のローカルの両方で変数名として使用されているコードで、互換性の問題を引き起こす可能性があります。ですがむしろ気にしなくてよいでしょう。そのようなコードはそもそも最初から相当こんがらかっているので。

この変更の副作用の一つは、 from module import * と exec の両ステートメントが特定の条件下の関数スコープ内で不正となることです。 Python のリファレンスマニュアルははじめからずっと from module import * はトップレベルモジュールでのみ合法であると言ってきましたが、以前の CPython インタプリタはこれを一度も強制していませんでした。入れ子になったスコープ実装の一環として、Python のソースをバイトコードに変換するコンパイラは、内包されたスコープ内の変数にアクセスするために別のコードを生成する必要があります。 from module import *, exec はコンパイラにこれを理解することを不可能にしてしまいます。なぜならそれらはコンパイル時にはわからないローカル名前空間に名前を追加するからです。それゆえ、もし関数が関数定義を含んだり自由な変数に lambda の語句を含んだりする場合、コンパイラは SyntaxError 例外を上げて知らせます。

前述した説明を少し明確にするため、例を挙げます:

x = 1
def f():
    # The next line is a syntax error
    exec 'x=2'
    def g():
        return x

exec 文を含む 4 行目は文法エラーです。 exec としては新しいローカル変数 x を定義したいのですが、これは g() からアクセスされなければなりません。

これは実際には大した制約でもないはずです。 exec が Python コードで使われるのは稀です(使われているとしたら大抵どこか貧弱な設計であることの証)。

参考

PEP 227 - 静的に入れ子になったスコープ

Jeremy Hylton著、実装

新しいモジュールと改良されたモジュール

• Fredrik Lundh により寄稿された xmlrpclib モジュールは、 XML-RPC クライアントを記述するためのサポートを提供します。XML-RPC は HTTP と XML の上に成り立つシンプルなリモートプロシージャコールのプロトコルです。例えば以下のコード断片は O'Reilly ネットワークから RSS チャンネルのリストを抽出して、一つのチャンネルの最新のヘッドラインをリストします:

  import xmlrpclib
  s = xmlrpclib.Server(
        'http://www.oreillynet.com/meerkat/xml-rpc/server.php')
  channels = s.meerkat.getChannels()
  # channels is a list of dictionaries, like this:
  # [{'id': 4, 'title': 'Freshmeat Daily News'}
  #  {'id': 190, 'title': '32Bits Online'},
  #  {'id': 4549, 'title': '3DGamers'}, ... ]
  
  # Get the items for one channel
  items = s.meerkat.getItems( {'channel': 4} )
  
  # 'items' is another list of dictionaries, like this:
  # [{'link': 'http://freshmeat.net/releases/52719/',
  #   'description': 'A utility which converts HTML to XSL FO.',
  #   'title': 'html2fo 0.3 (Default)'}, ... ]
  

  SimpleXMLRPCServer モジュールは、直裁的な XML-RPC サーバを書くのを容易にします。XML-RPC の詳細については http://xmlrpc.scripting.com/ を参照して下さい。

• 新しい hmac モジュールは、 RFC 2104 で記述される HMAC アルゴリズムを実装します 。 (Contributed by Gerhard Häring.)

• 元々が長ったらしいタプルを返していたいくつもの関数が、擬似シーケンスを返すように変更されています。変更後もそれはタプルとして振舞いますが、例えば memberst_mtime や tm_year といった記憶しやすい属性も持ちます。この変更が行われたものには os モジュールの stat(), fstat(), statvfs(), fstatvfs() や time モジュールの localtime(), gmtime(), strptime() が含まれます。

  例えば旧式のタプルでファイルサイズを得るには file_size = os.stat(filename)[stat.ST_SIZE] のように書くしかありませんでしたが、今ではもっとわかりやすい file_size = os.stat(filename).st_size のように書くことが出来ます。

  この機能のオリジナルのパッチは Nick Mathewson により寄稿されました。

• Python プロファイラが大幅に改造されて、出力の色々な間違いが修正されました。 (Contributed by Fred L. Drake, Jr. and Tim Peters.)

• socket モジュールを IPv6 サポート付きでコンパイル可能になりました。Python の configure スクリプトに --enable-ipv6 オプションを与えてください。(Contributed by Jun-ichiro "itojun" Hagino.)

• Two new format characters were added to the struct module for 64-bit integers on platforms that support the C long long type. q is for a signed 64-bit integer, and Q is for an unsigned one. The value is returned in Python's long integer type. (Contributed by Tim Peters.)

• インタプリタの対話モードに新たに help() ビルトインが追加されています。これは Python 2.1 で導入された pydoc モジュールを用いて対話的なヘルプを提供します。 help(object) で object について手に入る任意のヘルプを表示します。 help() を引数なしで起動するとオンラインのヘルプユーティリティに入ります。ここから関数名やクラス名、モジュール名をタイプすることで、それらのヘルプテキストを読むことが出来ます。 (Contributed by Guido van Rossum, using Ka-Ping Yee's pydoc module.)

• re モジュールのもととなる SRE エンジンに多数のバグフィックスとパフォーマンス改善がありました。例えば re.sub() 関数、 re.split() 関数が C で書き直されました。もうひとつ、貢献されたパッチが特定の範囲の Unicode 文字での 2 倍の高速化を果たし、また新しく、与えられた文字列での重ならないマッチ全体を渡るイテレータを返す finditer() メソッドが追加されました。(SRE is maintained by Fredrik Lundh. The BIGCHARSET patch was contributed by Martin von Löwis.)

• smtplib モジュールに RFC 2487 「Secure SMTP over TLS」のサポートが追加されました。これにより Python プログラムとメール転送エージェント間でのメッセージの暗号化された SMTP トラフィックが可能になりました。 smtplib は SMTP 認証もサポートしています。 (Contributed by Gerhard Häring.)

• Piers Lauder によって保守されている imaplib モジュールに新たに多くの拡張のサポートが追加されました: RFC 2342 で定義されている NAMESPACE 拡張、 SORT、 GETACL、 SETACL。(Contributed by Anthony Baxter and Michel Pelletier.)

• email アドレスのパースをする rfc822 モジュールが RFC 2822 に準拠するようになりました。これは RFC 822 の更新版です。(モジュール名は rfc2822 には変更 されません 。) 新しいパッケージ email も追加されています。これは e-mail メッセージをパース・生成します。(Contributed by Barry Warsaw, and arising out of his work on Mailman.)

• difflib モジュールに新規クラス Differ が追加されています。これはテキスト行のシーケンス 2 つについての変更 ("delta") の、人間にとって読みやすいリストを生成します。生成関数も 2 つ追加されています。 ndiff() と restore() で、前者が 2 つのシーケンスの delta を返し、後者が delta から元のシーケンスの一つを返します。 (Grunt work contributed by David Goodger, from ndiff.py code by Tim Peters who then did the generatorization.)

• string モジュールに新規定数 ascii_letters, ascii_lowercase, ascii_uppercase が追加されました。標準ライブラリ内では A-Za-z 範囲を意味する string.letters がありましたが、この仮定はロケールを使っている場合は正しくありません。 string.letters は現在のロケールで定義される合法な文字集合に依存して変化するからです。それら誤ったモジュールは ascii_letters を代わりに用いることで全て修正されました。 (Reported by an unknown person; fixed by Fred L. Drake, Jr.)

• mimetypes モジュールで代替の MIME-type データベースを使うのが簡単になりました。 MimeTypes クラスがパースされるファイル名のリストを取ります。(Contributed by Fred L. Drake, Jr.)

• threading モジュールに Timer クラスが追加されました。これによりある未来の時間に活性化するようスケジュールすることが出来ます。 (Contributed by Itamar Shtull-Trauring.)

インタプリタの変更と修正

Python 拡張モジュールを書いたり、インタプリタの埋め込みをしたり、あるいは単にインタプリタそのものをハックしたりするために C レベルでインタプリタを扱う人々以外には影響しないいくつかの変更があります。Python コードを書くだけであればここに記述する変更は、あなたに関係するものは全くありません。

• プロファイルとトレースの関数が C で実装されました。Python ベースのものと比較して圧倒的に高速に操作出来、プロファイルとトレースのオーバヘッドを削減するはずです。これは Python の開発環境の著者に朗報でしょう。2 つの C 関数、 PyEval_SetProfile() と PyEval_SetTrace() が Python API に追加されました。既存の sys.setprofile() 関数、 sys.settrace() 関数はそのまま存在し、単純に新規 C レベル関数を使うように修正されました。 (Contributed by Fred L. Drake, Jr.)

• もうひとつ、主として Python デバッガ、開発ツールの実装者にとって興味深い低レベル API が追加されています。 PyInterpreterState_Head() と PyInterpreterState_Next() は呼び出し可能オブジェクトに、存在しているインタプリタのオブジェクト全てを渡り歩かせます。 PyInterpreterState_ThreadHead() と PyThreadState_Next() は与えられたインタプリタについてのスレッド状態全てに渡るループを可能にしています。 (Contributed by David Beazley.)

• ガーベージコレクタの C レベルインターフェイスが変更されています。これはガーベージコレクションをサポートする拡張型を書いたり、関数の利用誤りのデバッグをするのを簡単にします。多数の関数が少々これまでとは異なったセマンティクスを持つので、関数群がリネームされました。旧 API を使う拡張はこれまで通りコンパイルは出来ますが、ガーベージコレクションには参加 出来ません 。このため 2.2 のためにはかなり高優先度で更新を検討すべきです。

  拡張モジュールを新 API でアップグレードするには、以下のステップを実施してください:

• Py_TPFLAGS_GC() を PyTPFLAGS_HAVE_GC() にリネームします。

• オブジェクトのアロケートには PyObject_GC_New() または PyObject_GC_NewVar() を使ってください。

  そしてオブジェクトのデアロケートには PyObject_GC_Del() を使ってください。

• PyObject_GC_Init() は PyObject_GC_Track() にリネームし、

  PyObject_GC_Fini() は PyObject_GC_UnTrack() にリネームしてください。

• オブジェクトのサイズ計算をするのに PyGC_HEAD_SIZE() を使うのをやめます。

• PyObject_AS_GC() と PyObject_FROM_GC() 呼び出しを削除します。

• PyArg_ParseTuple() に新たな書式化シーケンス et が追加されました。 et はパラメータとエンコーディング名の両方を取りパラメータを与えられたエンコーディングで変換しますが、パラメータが Unicode である場合には変換し、8 ビット文字列である場合にはこれが既に望みのものであることと仮定してそのままにします。このことは es 書式化文字が 8 ビット文字列は Python デフォルトの ASCII エンコーディングであると仮定して新たに与えられたエンコーディングで変換するのとは違っています。 (Contributed by M.-A. Lemburg, and used for the MBCS support on Windows described in the following section.)

• A different argument parsing function, PyArg_UnpackTuple(), has been added that's simpler and presumably faster. Instead of specifying a format string, the caller simply gives the minimum and maximum number of arguments expected, and a set of pointers to PyObject* variables that will be filled in with argument values.

• メソッド定義テーブルでの新規フラグ METH_NOARGS と METH_O が利用可能です。これは引数なし、または単一の型の特定されない引数を取るメソッドの実装を単純化します。 METH_VARARGS を使って同じことをするよりも、これらを使うと呼び出しがより効率的です。また C メソッドの記述に使う古い METH_OLDARGS スタイルは公式に非推奨となりました。

• 比較的新しい C ライブラリである snprintf() と vsnprintf() についてのクロスプラットフォームな実装として、ラッパー関数 PyOS_snprintf() と PyOS_vsnprintf() が追加されています。標準の sprintf() と vsprintf() とは対照的に、Python バージョンはバッファオーバランから守るためにバッファの境界チェックを行います。 (Contributed by M.-A. Lemburg.)

• _PyTuple_Resize() 関数の未使用パラメータを取り除いたので、今後は 3 つではなく 2 つのパラメータを取ります。3 つ目の引数は一度も使われることはなかったため、Python 2.2 以前のコードからの移植時には単純に捨てることが出来ます。

その他の変更と修正

いつものように、たくさんのほかの改善とバグフィックスがソースツリー全体に渡って散らばっています。CVS 変更ログを検索すると、Python 2.1 から 2.2 にかけて適用されたパッチは 527、バグ修正は 683、2.2.1 で適用されたパッチは 139、バグ修正は 143、2.2.2 で適用されたパッチは 106、バグ修正は 82。いずれも少なく見積もって、です。

ほかの、さらに特筆すべき変更のいくつかを挙げます:

• The code for the MacOS port for Python, maintained by Jack Jansen, is now kept in the main Python CVS tree, and many changes have been made to support MacOS X.

  The most significant change is the ability to build Python as a framework, enabled by supplying the --enable-framework option to the configure script when compiling Python. According to Jack Jansen, "This installs a self-contained Python installation plus the OS X framework "glue" into /Library/Frameworks/Python.framework (or another location of choice). For now there is little immediate added benefit to this (actually, there is the disadvantage that you have to change your PATH to be able to find Python), but it is the basis for creating a full-blown Python application, porting the MacPython IDE, possibly using Python as a standard OSA scripting language and much more."

  Most of the MacPython toolbox modules, which interface to MacOS APIs such as windowing, QuickTime, scripting, etc. have been ported to OS X, but they've been left commented out in setup.py. People who want to experiment with these modules can uncomment them manually.

• キーワード引数を取らないビルトイン関数にそれを渡すと、メッセージ "function takes no keyword arguments" を伴う TypeError 例外を励起するようになりました。

• Python 2.1 で拡張モジュールとして追加された弱参照は、今では Python 中核の一部です。これは新スタイルクラスの実装のために使われるからです。このため weakref モジュールにいた ReferenceError 例外をビルトイン例外に移動しました。

• Tim Peters による新しいスクリプト Tools/scripts/cleanfuture.py は、Python ソースコードから自動的に廃止された __future__ 文を削除します。

• ビルトイン関数 compile() に flags 引数が追加され、これにより __future__ ステートメントの振る舞いが、IDLE 内やほかの開発環境内にある模擬的なシェル内で正しく準拠するようになりました。この変更は PEP 264 に記述されています。 (Contributed by Michael Hudson.)

• Python 1.6 で導入された新ライセンスは GPL 互換ではありませんでした。2.2 ライセンスのためにいくつか小さな字句的修正によりこれをフィックスし、GPL プログラム内に Python を埋め込むことが再び合法になりました。Python そのものは GPL ではなく、かつても今後も BSD ライセンスに本質的に等価なものであることに注意してください。このライセンスの変更は Python 2.0.1 リリース、2.1.1 リリースにも適用されました。

• Windows において Unicode ファイル名がある場合に、Python はそれを Microsoft ファイル API を使うことで MBCS 文字列に変換するようになりました。MBCS はそのファイル API によって明示的に使われるので、デフォルトのエンコーディングとして Python が ASCII を選択するのは苛立たしいことがわかりました。Unix においては locale.nl_langinfo(CODESET) が利用可能であればロケールの文字セットが使われます。 (Windows support was contributed by Mark Hammond with assistance from Marc-André Lemburg. Unix support was added by Martin von Löwis.)

• Windows でのラージファイルのサポートが有効になりました。 (Contributed by Tim Peters.)

• Tools/scripts/ftpmirror.py スクリプトが、もしあれば、 .netrc ファイルを読むようになりました。 (Contributed by Mike Romberg.)

• xrange() 関数より返されるオブジェクトのいくつかの機能が非推奨となり、それにアクセスすると警告が発せられます。これら機能は Python 2.3 では削除されます。 xrange オブジェクトはスライス、シーケンスの積算、 in 演算子のサポートをすることによりシーケンス型を完全に装うように試みられましたが、これら機能が使われることは稀だったためにバギーでした。 tolist() メソッドと属性 start, stop, step も同様に非推奨になります。 C レベルでは PyRange_New() 関数の 4 つ目の引数 repeat も非推奨になりました。

• 辞書実装に対するパッチの束がありました。ほとんどが、辞書にこっそりとそのハッシュ値を変更するオブジェクトを含んでいたり、それが含まれる辞書を変更する場合に潜在的にコアダンプしていたことに対する修正です。Michael Hudson がコアダンプするケースを見つけて python-dev に穏やかなリズムで報告している間に Tim Peters がバグをフィックスし、 Michael がまた別のケースを見つけ、ということを繰り返しました。

• On Windows, Python can now be compiled with Borland C thanks to a number of patches contributed by Stephen Hansen, though the result isn't fully functional yet. (But this is progress...)

• Another Windows enhancement: Wise Solutions generously offered PythonLabs use of their InstallerMaster 8.1 system. Earlier PythonLabs Windows installers used Wise 5.0a, which was beginning to show its age. (Packaged up by Tim Peters.)

• ファイル名が .pyw で終わるものが Windows でインポート出来るようになりました。 .pyw は Windows のみのものであり、スクリプトが PYTHON.EXE ではなく PYTHONW.EXE を使って実行されることを示すのに使われます。これは出力のために DOS コンソールがポップアップしてしまうのを避けるのに使われます。このパッチはそのようなスクリプトを、それがモジュールとしても利用可能であるケースでインポート出来るようにします。 (Implemented by David Bolen.)

• Python が C の dlopen() 関数を拡張モジュールのロードに用いるプラットフォームにおいて、 dlopen() で使われるフラグを sys.getdlopenflags() 関数と sys.setdlopenflags() 関数でセット出来るようになりました。 (Contributed by Bram Stolk.)

• 組み込み関数 pow() はもはや浮動小数点数の際の 3 番目の引数をサポートしません。 pow(x, y, z) は (x**y) % z を返しますが、浮動小数点の場合はこれは決して役には立ちません。最終結果はプラットフォーム依存で予測不可能なものになります。 pow(2.0, 8.0, 7.0) のような呼び出しは、 TypeError 例外を発生させるようにしました。

謝辞

著者は提案の申し出や修正、様々なこの記事の草稿の助けをしてくれた以下の人々に感謝します: Fred Bremmer, Keith Briggs, Andrew Dalke, Fred L. Drake, Jr., Carel Fellinger, David Goodger, Mark Hammond, Stephen Hansen, Michael Hudson, Jack Jansen, Marc-André Lemburg, Martin von Löwis, Fredrik Lundh, Michael McLay, Nick Mathewson, Paul Moore, Gustavo Niemeyer, Don O'Donnell, Joonas Paalasma, Tim Peters, Jens Quade, Tom Reinhardt, Neil Schemenauer, Guido van Rossum, Greg Ward, Edward Welbourne.