# ライブラリと拡張 FAQ

## ライブラリ一般の質問

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

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

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

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

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

Python のモジュールには、(少なくとも) 3 種類あります:

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？

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

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

後者は、いくつかの方法でできます。最も直接的な方法はこのように

    #!/usr/local/bin/python

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

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

    #!/usr/bin/env python

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

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

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

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

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

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

Unix 系 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？

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

### シグナルハンドラが動かないのですがなぜですか？

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

    handler(signum, frame)

だから、これは二つの仮引数で宣言されるべきです:

    def handler(signum, frame):
        ...

## よくある作業

### Python のプログラムやコンポーネントをテストするにはどうしますか？

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

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

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

プログラムの "global main logic" は

    if __name__ == "__main__":
        main_logic()

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

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

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

    if __name__ == "__main__":
        self_test()

複雑な外部インタ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？

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

### 一度に一つの押鍵を取得するにはどうしますか？

Unix 系 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

### スレッドを使ったプログラムを書くにはどうしますか？

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

### スレッドが一つも実行されていないようです。なぜですか？

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

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

    import threading, time

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

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

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

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

簡単に直すには、関数の実行の最初にちょっとスリープを加えることです:

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

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

    time.sleep(10)

`time.sleep()` 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？

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

    # ワーカースレッドはキューからジョブを取り出す。キューが空になれば、
    # それ以上の作業はないとして終了 (exit) する。
    # （現実的には ワーカーは終了する (terminated) まで走り続ける）
    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)

    # キュー作成
    q = queue.Queue()

    # ５つのワーカープールをスタート
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=worker, name='worker %i' % (i+1))
        t.start()

    # キューへの作業追加を開始
    for i in range(50):
        q.put(i)

    # スレッドの作業時間を確保
    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？

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？

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。

PEP 703 の承認により、Python の CPython 実装から GIL を削除する作業が現在進められています。はじめに、インタープリタをビルドする際にオプションのコンパイラフラグとして実装され、そのため GIL あり・なしの別々のビルドが利用可能になります。長期的には、GIL を削除することのパフォーマンスへの影響が十分に理解された時点で、1つのビルドに落ち着くことが望まれています。Python 3.13 がこの作業を含む最初のリリースになる可能性がありますが、このリリースで完全に機能するとは限りません。

GIL 削除に向けた現在の取り組みは fork of Python 3.9 with the GIL removed by Sam Gross をベースとしています。それ以前 Python 1.5 の時代には、 Greg Stein が実際に、 GIL を取り除き よりきめ細かいロッキングに置き換える包括的なパッチセット ("free threading" パッチ) を実装しました。 Adam Olsen は python-safethread プロジェクトで同様の実験を行いました。 残念ながら、これら初期の実験はどちらも シングルスレッドのパフォーマンスの極端な低下 (少なくとも 30% の遅れ) を示しましたが、それは GIL の削除を補うために必要なきめ細かいロッキングの量のためでした。 Python 3.9 fork は、許容可能なパフォーマンス影響にて GIL を取り除こうとする最初の試みです。

現行の Python リリースに GIL が搭載されていることは、マルチ CPU マシン上で Python を使いこなせないことを意味しません！ 作業を複数の スレッド ではなく複数の プロセス に分けることを考えればいいのです。 その簡単な方法は新しい `concurrent.futures` モジュールの `ProcessPoolExecutor` クラスが提供しますが、タスクのディスパッチをより深く制御したい場合には `multiprocessing` モジュールがより低水準な API を提供しています。

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。

GIL の影響を減らす別のアプローチとして、 GIL を真にグローバルなロックではなく、インタープリタごとのロックにするというものがあります。これは Python 3.12 で初めて実装され C API で利用できます。 Python のインターフェースは Python 3.13 で利用可能となる予定です。現時点での主な制約はサードパーティー製の拡張モジュールで、使えるようにするには複数のインタープリタを想定して書く必要があるため、多くの古い拡張モジュールは使えなくなります。

## 入力と出力

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

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

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

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

ファイルを切り詰めるには、 `f = open(filename, "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？

`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？

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？

`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？

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？

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

### Python の WWW ツールには何がありますか？

ライブラリリファレンスマニュアルの インターネットプロトコルとサポート と インターネット上のデータの操作 という章を参照してください。Python には、サーバ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？

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

### Python のスクリプトからメールを送るにはどうしますか？

標準ライブラリモジュール `smtplib` を使ってください。

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

    import sys, smtplib

    fromaddr = 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 の場所
    p = os.popen("%s -t -i" % SENDMAIL, "w")
    p.write("To: receiver@example.com\n")
    p.write("Subject: test\n")
    p.write("\n")  # headers - body を分ける空行
    p.write("Some text\n")
    p.write("some more text\n")
    sts = p.close()
    if sts != 0:
        print("Sendmail exit status", sts)

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

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

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

`connect_ex()` メソッドを使えば例外を生成しなくて済みます。これは単に errno の値を返すでしょう。ポーリングのためには、後でまた `connect_ex()` を呼び出すことができます -- `0` または `errno.EISCONN` は接続されたことを表します -- または、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

### 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？

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？

`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

### Python で乱数を生成するにはどうしますか？

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()

これは、 [0, 1) の範囲のランダムな浮動小数点数を返します。

このモジュールにはその他多くの特化した生成器もあります。例えば:

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

- `uniform(a, b)` は [a, b) の範囲の浮動小数点数を選びます。

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

シーケンスに直接作用する高水準な関数もあります。例えば:

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

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

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