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。

• It's also possible to automatically call methods on accessing or setting an instance attribute by using a new mechanism called properties. Many uses of __getattr__() can be rewritten to use properties instead, making the resulting code simpler and faster. As a small side benefit, attributes can now have docstrings, too.

• 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):
        ...
    ...

This means that class statements that don't have any base classes are always classic classes in Python 2.2. (Actually you can also change this by setting a module-level variable named __metaclass__ --- see PEP 253 for the details --- but it's easier to just subclass object.)

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

To make the set of types complete, new type objects such as dict() and file() have been added. Here's a more interesting example, adding a lock() method to file objects:

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

The now-obsolete posixfile module contained a class that emulated all of a file object's methods and also added a lock() method, but this class couldn't be passed to internal functions that expected a built-in file, something which is possible with our new LockableFile.

デスクリプタ

In previous versions of Python, there was no consistent way to discover what attributes and methods were supported by an object. There were some informal conventions, such as defining __members__ and __methods__ attributes that were lists of names, but often the author of an extension type or a class wouldn't bother to define them. You could fall back on inspecting the __dict__ of an object, but when class inheritance or an arbitrary __getattr__() hook were in use this could still be inaccurate.

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__ is the attribute's docstring.

• __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)

For methods, descriptor.__get__ returns a temporary object that's callable, and wraps up the instance and the method to be called on it. This is also why static methods and class methods are now possible; they have descriptors that wrap up just the method, or the method and the class. As a brief explanation of these new kinds of methods, static methods aren't passed the instance, and therefore resemble regular functions. Class methods are passed the class of the object, but not the object itself. Static and class methods are defined like this:

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

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

The staticmethod() function takes the function f(), and returns it wrapped up in a descriptor so it can be stored in the class object. You might expect there to be special syntax for creating such methods (def static f, defstatic f(), or something like that) but no such syntax has been defined yet; that's been left for future versions of Python.

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)

Note that a person using the new eiffelmethod() doesn't have to understand anything about descriptors. This is why I think the new features don't increase the basic complexity of the language. There will be a few wizards who need to know about it in order to write eiffelmethod() or the ZODB or whatever, but most users will just write code on top of the resulting libraries and ignore the implementation details.

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

The lookup rule for classic classes is simple but not very smart; the base classes are searched depth-first, going from left to right. A reference to D.save() will search the classes D, B, and then A, where save() would be found and returned. C.save() would never be found at all. This is bad, because if C's save() method is saving some internal state specific to C, not calling it will result in that state never getting saved.

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. List all the base classes, following the classic lookup rule and include a class multiple times if it's visited repeatedly. In the above example, the list of visited classes is [D, B, A, C, A].

2. Scan the list for duplicated classes. If any are found, remove all but one occurrence, leaving the last one in the list. In the above example, the list becomes [D, B, C, A] after dropping duplicates.

Following this rule, referring to D.save() will return C.save(), which is the behaviour we're after. This lookup rule is the same as the one followed by Common Lisp. A new built-in function, super(), provides a way to get at a class's superclasses without having to reimplement Python's algorithm. The most commonly used form will be super(class, obj), which returns a bound superclass object (not the actual class object). This form will be used in methods to call a method in the superclass; for example, D's save() method would look like this:

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

A fair number of sophisticated Python classes define hooks for attribute access using __getattr__(); most commonly this is done for convenience, to make code more readable by automatically mapping an attribute access such as obj.parent into a method call such as obj.get_parent. Python 2.2 adds some new ways of controlling attribute access.

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。

New-style classes also support a new method, __getattribute__(attr_name). The difference between the two methods is that __getattribute__() is always called whenever any attribute is accessed, while the old __getattr__() is only called if foo isn't found in the instance's dictionary.

However, Python 2.2's support for properties will often be a simpler way to trap attribute references. Writing a __getattr__() method is complicated because to avoid recursion you can't use regular attribute accesses inside them, and instead have to mess around with the contents of __dict__. __getattr__() methods also end up being called by Python when it checks for other methods such as __repr__() or __coerce__(), and so have to be written with this in mind. Finally, calling a function on every attribute access results in a sizable performance loss.

property is a new built-in type that packages up three functions that get, set, or delete an attribute, and a docstring. For example, if you want to define a size attribute that's computed, but also settable, you could write:

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")

That is certainly clearer and easier to write than a pair of __getattr__()/__setattr__() methods that check for the size attribute and handle it specially while retrieving all other attributes from the instance's __dict__. Accesses to size are also the only ones which have to perform the work of calling a function, so references to other attributes run at their usual speed.

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 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。

In Python versions up to 2.1, the usual way to make for item in obj work is to define a __getitem__() method that looks something like this:

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

__getitem__() is more properly used to define an indexing operation on an object so that you can write obj[5] to retrieve the sixth element. It's a bit misleading when you're using this only to support for loops. Consider some file-like object that wants to be looped over; the index parameter is essentially meaningless, as the class probably assumes that a series of __getitem__() calls will be made with index incrementing by one each time. In other words, the presence of the __getitem__() method doesn't mean that using file[5] to randomly access the sixth element will work, though it really should.

In Python 2.2, iteration can be implemented separately, and __getitem__() methods can be limited to classes that really do support random access. The basic idea of iterators is simple. A new built-in function, iter(obj) or iter(C, sentinel), is used to get an iterator. iter(obj) returns an iterator for the object obj, while iter(C, sentinel) returns an iterator that will invoke the callable object C until it returns sentinel to signal that the iterator is done.

Python classes can define an __iter__() method, which should create and return a new iterator for the object; if the object is its own iterator, this method can just return self. In particular, iterators will usually be their own iterators. Extension types implemented in C can implement a tp_iter function in order to return an iterator, and extension types that want to behave as iterators can define a tp_iternext function.

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
>>>

In 2.2, Python's for statement no longer expects a sequence; it expects something for which iter() will return an iterator. For backward compatibility and convenience, an iterator is automatically constructed for sequences that don't implement __iter__() or a tp_iter slot, so for i in [1,2,3] will still work. Wherever the Python interpreter loops over a sequence, it's been changed to use the iterator protocol. This means you can do things like this:

>>> 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

That's just the default behaviour. If you want to iterate over keys, values, or key/value pairs, you can explicitly call the iterkeys(), itervalues(), or iteritems() methods to get an appropriate iterator. In a minor related change, the in operator now works on dictionaries, so key in dict is now equivalent to dict.has_key(key).

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。---)

上記の 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://www2.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://www2.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

In recent versions, the distinction between regular integers, which are 32-bit values on most machines, and long integers, which can be of arbitrary size, was becoming an annoyance. For example, on platforms that support files larger than 2**32 bytes, the tell() method of file objects has to return a long integer. However, there were various bits of Python that expected plain integers and would raise an error if a long integer was provided instead. For example, in Python 1.5, only regular integers could be used as a slice index, and 'abc'[1L:] would raise a TypeError exception with the message 'slice index must be int'.

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。

• Classes can define methods called __truediv__() and __floordiv__() to overload the two division operators. At the C level, there are also slots in the PyNumberMethods structure so extension types can define the two operators.

• 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。)

When built to use UCS-4 (a "wide Python"), the interpreter can natively handle Unicode characters from U+000000 to U+110000, so the range of legal values for the unichr() function is expanded accordingly. Using an interpreter compiled to use UCS-2 (a "narrow Python"), values greater than 65535 will still cause unichr() to raise a ValueError exception. This is all described in PEP 261, "Support for 'wide' Unicode characters"; consult it for further details.

Another change is simpler to explain. Since their introduction, Unicode strings have supported an encode() method to convert the string to a selected encoding such as UTF-8 or Latin-1. A symmetric decode([*encoding*]) method has been added to 8-bit strings (though not to Unicode strings) in 2.2. decode() assumes that the string is in the specified encoding and decodes it, returning whatever is returned by the codec.

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'

To convert a class instance to Unicode, a __unicode__() method can be defined by a class, analogous to __str__().

encode(), decode(), and __unicode__() were implemented by Marc-André Lemburg. The changes to support using UCS-4 internally were implemented by Fredrik Lundh and Martin von Löwis.

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
    ...

The function g() will always raise a NameError exception, because the binding of the name g isn't in either its local namespace or in the module-level namespace. This isn't much of a problem in practice (how often do you recursively define interior functions like this?), but this also made using the lambda expression clumsier, and this was a problem in practice. In code which uses lambda you can often find local variables being copied by passing them as the default values of arguments.

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

Line 4 containing the exec statement is a syntax error, since exec would define a new local variable named x whose value should be accessed by g().

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

• The xmlrpclib module was contributed to the standard library by Fredrik Lundh, providing support for writing XML-RPC clients. XML-RPC is a simple remote procedure call protocol built on top of HTTP and XML. For example, the following snippet retrieves a list of RSS channels from the O'Reilly Network, and then lists the recent headlines for one channel:

  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)'}, ... ]
  

  The SimpleXMLRPCServer module makes it easy to create straightforward XML-RPC servers. See http://xmlrpc.scripting.com/ for more information about XML-RPC.

• 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.)

• Several functions that originally returned lengthy tuples now return pseudo-sequences that still behave like tuples but also have mnemonic attributes such as memberst_mtime or tm_year. The enhanced functions include stat(), fstat(), statvfs(), and fstatvfs() in the os module, and localtime(), gmtime(), and strptime() in the time module.

  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.)

• Various bugfixes and performance improvements have been made to the SRE engine underlying the re module. For example, the re.sub() and re.split() functions have been rewritten in C. Another contributed patch speeds up certain Unicode character ranges by a factor of two, and a new finditer() method that returns an iterator over all the non-overlapping matches in a given string. (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.)

• The rfc822 module's parsing of email addresses is now compliant with RFC 2822, an update to RFC 822. (The module's name is not going to be changed to rfc2822.) A new package, email, has also been added for parsing and generating e-mail messages. (Contributed by Barry Warsaw, and arising out of his work on Mailman.)

• The difflib module now contains a new Differ class for producing human-readable lists of changes (a "delta") between two sequences of lines of text. There are also two generator functions, ndiff() and restore(), which respectively return a delta from two sequences, or one of the original sequences from a delta. (Grunt work contributed by David Goodger, from ndiff.py code by Tim Peters who then did the generatorization.)

• New constants ascii_letters, ascii_lowercase, and ascii_uppercase were added to the string module. There were several modules in the standard library that used string.letters to mean the ranges A-Za-z, but that assumption is incorrect when locales are in use, because string.letters varies depending on the set of legal characters defined by the current locale. The buggy modules have all been fixed to use ascii_letters instead. (Reported by an unknown person; fixed by Fred L. Drake, Jr.)

• The mimetypes module now makes it easier to use alternative MIME-type databases by the addition of a MimeTypes class, which takes a list of filenames to be parsed. (Contributed by Fred L. Drake, Jr.)

• A Timer class was added to the threading module that allows scheduling an activity to happen at some future time. (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.)

• Another low-level API, primarily of interest to implementers of Python debuggers and development tools, was added. PyInterpreterState_Head() and PyInterpreterState_Next() let a caller walk through all the existing interpreter objects; PyInterpreterState_ThreadHead() and PyThreadState_Next() allow looping over all the thread states for a given interpreter. (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:

• Rename Py_TPFLAGS_GC to Py_TPFLAGS_HAVE_GC.

• 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。

• Rename PyObject_GC_Init() to PyObject_GC_Track() and PyObject_GC_Fini() to PyObject_GC_UnTrack().

• Remove PyGC_HEAD_SIZE from object size calculations.

• Remove calls to PyObject_AS_GC() and PyObject_FROM_GC().

• 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.

• Two new flags METH_NOARGS and METH_O are available in method definition tables to simplify implementation of methods with no arguments or a single untyped argument. Calling such methods is more efficient than calling a corresponding method that uses METH_VARARGS. Also, the old METH_OLDARGS style of writing C methods is now officially deprecated.

• Two new wrapper functions, PyOS_snprintf() and PyOS_vsnprintf() were added to provide cross-platform implementations for the relatively new snprintf() and vsnprintf() C lib APIs. In contrast to the standard sprintf() and vsprintf() functions, the Python versions check the bounds of the buffer used to protect against buffer overruns. (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.)

• Some features of the object returned by the xrange() function are now deprecated, and trigger warnings when they're accessed; they'll disappear in Python 2.3. xrange objects tried to pretend they were full sequence types by supporting slicing, sequence multiplication, and the in operator, but these features were rarely used and therefore buggy. The tolist() method and the start, stop, and step attributes are also being deprecated. At the C level, the fourth argument to the PyRange_New() function, repeat, has also been deprecated.

• 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.)

• The pow() built-in function no longer supports 3 arguments when floating-point numbers are supplied. pow(x, y, z) returns (x**y) % z, but this is never useful for floating-point numbers, and the final result varies unpredictably depending on the platform. A call such as pow(2.0, 8.0, 7.0) will now raise a TypeError exception.

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.