ライブラリと拡張 FAQ
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ライブラリ一般の質問
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作業 X を行うためのモジュールやアプリケーションを探すにはどうしますか？
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ライブラリリファンレス から関係がありそうな標準ライブラリモジュールが
あるかどうか調べてください。 (標準ライブラリに何があるかが分かるように
なると、この段階をスキップすることができます。)

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


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

Python のモジュールには、(少なくとも) 3 種類あります:

1. Python で書かれたモジュール (.py)。

2. C で書かれ、動的にロードされるモジュール (.dll, .pyd, .so, .sl,
   etc)。

3. C で書かれ、インタプリタにリンクされているモジュール。このリストを
   得るには、こうタイプしてください:

      import sys
      print(sys.builtin_module_names)


Python のスクリプトを Unix で実行可能にするにはどうしますか？
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二つの条件があります :スクリプトファイルのモードが実行可能で、最初の行
が "#!" で始まり Python インタプリタのパスが続いていなければなりません
。

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

後者は、いくつかの方法でできます。最も直接的な方法はこのように

   #!/usr/local/bin/python

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

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

   #!/usr/bin/env python

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

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

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

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

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


Python には curses/termcap パッケージはありますか？
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Unix 系 OS において: 標準の Python ソースディストリビューションには
Modules サブディレクトリに curses モジュールが付いてきますが、デフォル
トではコンパイルされていません。 (これは Windows 用ディストリビューシ
ョンでは利用できないことに注意してください -- Windows には curses モジ
ュールはありません。)

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


Python には C の onexit() に相当するものはありますか？
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"atexit" モジュールは、 C の "onexit()" と同じような関数登録を提供しま
す。


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

   handler(signum, frame)

だから、これは二つの仮引数で宣言されるべきです:

   def handler(signum, frame):
       ...


よくある作業
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Python のプログラムやコンポーネントをテストするにはどうしますか？
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Python には二つのテストフレームワークがついています。"doctest" モジュ
ールは、モジュールの docstring から使用例を見つけてそれらを実行し、出
力を docstring によって与えられた望まれる出力と比較します。

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

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

プログラムの "global main logic" は

   if __name__ == "__main__":
       main_logic()

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

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

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

   if __name__ == "__main__":
       self_test()

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


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


一度に一つの押鍵を取得するにはどうしますか？
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Unix 系 OS ではいくつか解決方法があります。curses を使うのが素直なやり
方ですが、curses は学ぶには少し大き過ぎるモジュールです。


スレッド
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スレッドを使ったプログラムを書くにはどうしますか？
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"_thread" モジュールではなく、必ず "threading" モジュールを使ってくだ
さい。 "threading" モジュールは、 "_thread" モジュールで提供される低レ
ベルな基本要素の、便利な抽象化を構成します。


スレッドが一つも実行されていないようです。なぜですか？
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メインスレッドが終了するとともに、全てのスレッドは終了されます。メイン
スレッドは速く働きすぎるので、スレッドには何をする時間も与えられません
。

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

   import threading, time

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

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

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

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

簡単に直すには、関数の実行の最初にちょっとスリープを加えることです:

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

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

   time.sleep(10)

"time.sleep()" の良い遅延時間を推測しようとするよりも、セマフォのよう
な仕組みを使う方が良いでしょう。 1 つのアイディアは "queue" モジュール
を使って、キューオブジェクトを作り、各スレッドが完了したときにキューに
トークンを追加し、メインスレッドにスレッドと同じ数のトークンをキューか
ら読み出させることです。


たくさんのワーカースレッドに作業を割り振るにはどうしますか？
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最も簡単な方法は、新しい "concurrent.futures" モジュール、特に
"ThreadPoolExecutor" クラスを使うことです。

もしくは、実行アルゴリズムを上手にコントロールしたい場合は、自身の手で
ロジックを書くこともできます。 "queue" モジュールを使って、ジョブのリ
ストを含むキューを作ってください。 "Queue" クラスはオブジェクトのリス
トを保持し、キューに要素を追加する ".put(obj)" メソッド、それら要素を
返す ".get()" メソッドを持っています。このクラスは、それぞれのジョブが
きっちり 1 回だけ取り出されることを保証するのに必要なロック処理にも配
慮します。

ここにちょっとした例があります:

   import threading, queue, time

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

   # Create queue
   q = queue.Queue()

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

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

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

実行時には、以下のように出力されます:

   Running worker
   Running worker
   Running worker
   Running worker
   Running worker
   Main thread sleeping
   Worker <Thread(worker 1, started 130283832797456)> running with argument 0
   Worker <Thread(worker 2, started 130283824404752)> running with argument 1
   Worker <Thread(worker 3, started 130283816012048)> running with argument 2
   Worker <Thread(worker 4, started 130283807619344)> running with argument 3
   Worker <Thread(worker 5, started 130283799226640)> running with argument 4
   Worker <Thread(worker 1, started 130283832797456)> running with argument 5
   ...

より詳しいことはモジュールのドキュメントを調べてください; "Queue" クラ
スは多機能なインターフェースを提供しています。


グローバルな値のどんな種類の変更がスレッドセーフになるのですか？
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*global interpreter lock* (GIL) が内部で使われ、Python VM で一度に一つ
だけのスレッドが実行されることが保証されています。一般に、Python では
スレッド間の切り替えをバイトコード命令の間でのみ行います。切り替えの周
期は、 "sys.setswitchinterval()" で設定できます。したがって、それぞれ
のバイトコード命令、そしてそれぞれの命令が届く全ての C 実装コードは、
Python プログラムの観点からは、アトミックです。

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

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

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

これらは、アトミックではありません:

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

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


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

With the approval of **PEP 703** work is now underway to remove the
GIL from the CPython implementation of Python.  Initially it will be
implemented as an optional compiler flag when building the
interpreter, and so separate builds will be available with and without
the GIL.  Long-term, the hope is to settle on a single build, once the
performance implications of removing the GIL are fully understood.
Python 3.13 is likely to be the first release containing this work,
although it may not be completely functional in this release.

The current work to remove the GIL is based on a fork of Python 3.9
with the GIL removed by Sam Gross. Prior to that, in the days of
Python 1.5, Greg Stein actually implemented a comprehensive patch set
(the "free threading" patches) that removed the GIL and replaced it
with fine-grained locking.  Adam Olsen did a similar experiment in his
python-safethread project.  Unfortunately, both of these earlier
experiments exhibited a sharp drop in single-thread performance (at
least 30% slower), due to the amount of fine-grained locking necessary
to compensate for the removal of the GIL.  The Python 3.9 fork is the
first attempt at removing the GIL with an acceptable performance
impact.

The presence of the GIL in current Python releases doesn't mean that
you can't make good use of Python on multi-CPU machines! You just have
to be creative with dividing the work up between multiple *processes*
rather than multiple *threads*.  The "ProcessPoolExecutor" class in
the new "concurrent.futures" module provides an easy way of doing so;
the "multiprocessing" module provides a lower-level API in case you
want more control over dispatching of tasks.

C 拡張をうまく使うことも役立ちます。C 拡張を時間のかかるタスクの実行に
使えば、その拡張は実行が C コードで行われている間 GIL を解放でき、その
間に他のスレッドで作業が進められます。 "zlib" や "hashlib" など、すで
にこれを行なっている標準ライブラリモジュールもあります。

An alternative approach to reducing the impact of the GIL is to make
the GIL a per-interpreter-state lock rather than truly global. This
was first implemented in Python 3.12 and is available in the C API. A
Python interface to it is expected in Python 3.13. The main limitation
to it at the moment is likely to be 3rd party extension modules, since
these must be written with multiple interpreters in mind in order to
be usable, so many older extension modules will not be usable.


入力と出力
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ファイルを削除するにはどうしますか？ (その他、ファイルに関する質問...)
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"os.remove(filename)" または "os.unlink(filename)" を使ってください。
ドキュメントは、 "os" モジュールを参照してください。この二つの関数は同
じものです。 "unlink()" は単に、この関数の Unix システムコールの名称で
す。

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

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

ファイルを切り詰めるには、 "f = open(filename, "rb+")" を使ってファイ
ルを開き、 "f.truncate(offset)" を使ってください; offset はデフォルト
では現在のシーク位置です。 "os.open()" で開かれたファイル用の
"os.ftruncate(fd, offset)" もあります。 *fd* はファイルディスクリプタ
(小さい整数値) です。

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


ファイルをコピーするにはどうしますか？
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"shutil" モジュールに "copyfile()" 関数があります。注意点として、これ
は Windows NTFS ボリューム上の alternate data streams も macOS HFS+ 上
の resource forks もコピーしません。ただし現在ではどちらも使われること
は ほとんどありません。またファイルのパーミッションやメタデータもコピ
ーされませんが、この代わりに "shutil.copy2()" を使うとそのほとんど (す
べてではありませんが) が保持されます。


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

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

   import struct

   with open(filename, "rb") as f:
       s = f.read(8)
       x, y, z = struct.unpack(">hhl", s)

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

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

注釈:

  バイナリデータを読み書きするには、 (ここにあるように ""rb"" を
  "open()" に渡して) ファイルをバイナリモードで開く義務があります。代
  わりに (デフォルトの) ""r"" を使った場合は、ファイルはテキストモード
  で開かれ、 "f.read()" は "bytes" オブジェクトではなく "str" オブジェ
  クトを返します。


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


シリアル (RS232) ポートにアクセスするにはどうしますか？
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Win32、OSX、Linux、BSD、Jython、IronPython では:

   pyserial

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

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


sys.stdout (stdin, stderr) を閉じようとしても実際に閉じられないのはなぜですか？
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Python の *file object* は、低水準の C ファイルディスクリプタ上の、抽
象の高水準レイヤです。

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

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

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

   os.close(stdin.fileno())
   os.close(stdout.fileno())
   os.close(stderr.fileno())

または、数の定数としてそれぞれ 0, 1, 2 も使えます。


ネットワーク/インターネットプログラミング
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Python の WWW ツールには何がありますか？
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ライブラリリファレンスマニュアルの インターネットプロトコルとサポート
と インターネット上のデータの操作 という章を参照してください。Python
には、サーバサイドとクライアントサイドの web システムを構築するのに便
利な多くのモジュールがあります。

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


どのモジュールが HTML の生成の役に立ちますか？
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Web Programming についての wiki のページ から役に立つリンクが見付けら
れます。


Python のスクリプトからメールを送るにはどうしますか？
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標準ライブラリモジュール "smtplib" を使ってください。

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

   import sys, smtplib

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

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

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

   import os

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


ソケットの connect() メソッドでブロッキングされなくするにはどうしますか？
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主に "select" モジュールがソケットの非同期の I/O を扱うのに使われます
。

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

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

注釈:

  "asyncio" モジュールは、ノンブロッキングのネットワークコードを書く作
  業のためにフレームワークのような方法を提供します。その他の選択肢とし
  て、Twisted は多機能で著名なサードパーティのライブラリです。


データベース
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Python にはデータベースパッケージへのインターフェースはありますか？
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はい。

標準の Python には、 "DBM" や "GDBM" などの、ディスクベースのハッシュ
へのインターフェースも含まれています。また、 "sqlite3" モジュールは、
軽量なディスクベースの関係データベースを提供します。

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


Python で永続的なオブジェクトを実装するにはどうしますか？
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"pickle" ライブラリモジュールで、ごく一般的な方法でこれを解決できます
(開かれたファイル、ソケット、ウィンドウのようなものを保管することはで
きませんが)。 "shelve" ライブラリモジュールは pickle と (g)dbm を使い
、任意の Python オブジェクトを含む永続的なマッピングを生成します。


数学と数
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Python で乱数を生成するにはどうしますか？
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標準モジュールの "random" が乱数生成器を実装しています。使い方は単純で
す:

   import random
   random.random()

This returns a random floating-point number in the range [0, 1).

このモジュールにはその他多くの特化した生成器もあります。例えば:

* "randrange(a, b)" は区間 [a, b) から整数を選びます。

* "uniform(a, b)" chooses a floating-point number in the range [a, b).

* "normalvariate(mean, sdev)" は正規 (ガウス) 分布をサンプリングします
  。

シーケンスに直接作用する高水準な関数もあります。例えば:

* "choice(S)" は与えられたシーケンスからランダムな要素を選びます。

* "shuffle(L)" はリストをインプレースにシャッフルします。すなわち、ラ
  ンダムに並び替えます。

"Random" クラスのインスタンスを生成して、複数の独立な乱数生成器をつく
ることもできます。
