{ "query": "what is frieren pc?", "namespace": "147f16e5-deb5-487b-a3b3-584f11450eba", "messages": [ { "role": "assistant", "content": "Hallo Herr Nhyll Test,\n\nich bin Simon, Ihr KI-Chatbot, der mit dem Large Language Model gemini-1.5-flash ausgestattet ist, um all Ihre Fragen zu beantworten. \n\nIch habe Zugriff auf die Wissensdatenbank \"Prod Vectors Test\" und kann Ihnen dabei helfen, die Dokumente \"test.txt\" und \"ThinkPython.pdf\" zu verstehen. \n\nM\u00f6chten Sie mehr \u00fcber die folgenden Themen erfahren? \n\n* **KI-Entwicklung und -Anwendungen:** Welche KI-L\u00f6sungen bietet DigiRift an? \ud83e\udd14\n* **ChatGPT und LLMs:** Wie kann ChatGPT in Unternehmen eingesetzt werden? \ud83e\udd16\n* **KI-Status Check:** Wie kann ich den KI-Reifegrad meines Unternehmens ermitteln? \ud83d\udcca\n* **KI-Ethik:** Welche ethischen Aspekte sind bei der Entwicklung und Anwendung von KI zu beachten? \ud83e\uddd0\n* **Softwareentwicklung:** Wie kann DigiRift bei der Entwicklung von Softwarel\u00f6sungen helfen? \ud83d\udcbb\n* **Datenmanagement:** Was ist KIOS und wie funktioniert es? \ud83d\uddc3\ufe0f\n* **ThinkPython:** Was sind die wichtigsten Konzepte in Python? \ud83d\udc0d\n* **Programmieren lernen:** Wie kann ich mit Python programmieren lernen? \ud83d\udc68\u200d\ud83d\udcbb\n\nWas interessiert Sie am meisten aus dieser Liste? \n\n\nwhat is frieren pc?\n\n FOR ADDITIONAL CONTEXT:\n\nKnowledgebase name: Prod Vectors Test\nKnowledgebase files:\ntest.txt\nKnowledgebases crawlers:\nname: Digirift - Nuen crawl - url: https://digirift.com" }, { "role": "user", "content": "what are the documents in your kb?" }, { "role": "assistant", "content": "The knowledge base \"Prod Vectors Test\" contains the following documents:\n\n* **digirift-com-60613.txt**\n* **ThinkPython.pdf**\n* **test.txt** \n\nI can access and analyze these documents to answer your questions." }, { "role": "user", "content": "summarize the contents of ThinkPython" }, { "role": "assistant", "content": "\"Think Python: How to Think Like a Computer Scientist\" is a comprehensive guide to programming in Python, designed for beginners. The book covers a wide range of topics, from basic programming concepts to more advanced topics like data structures, algorithms, and object-oriented programming.\n\nHere's a summary of the key topics covered in the book:\n\n**Fundamentals:**\n\n* **Introduction to Programming:** The book starts with an introduction to programming concepts, including what a program is, how to write simple programs, and how to debug them.\n* **Variables, Expressions, and Statements:** It covers the basics of Python syntax, including how to define variables, write expressions, and use statements.\n* **Functions:** The book explains how to define and use functions, which are essential for breaking down complex programs into smaller, reusable pieces.\n* **Conditional Statements and Recursion:** It introduces conditional statements (if, elif, else) and recursion, which allows functions to call themselves.\n* **Iteration:** The book covers different ways to iterate over sequences of data, including for loops and while loops.\n* **Strings:** It explores how to work with strings, including methods for manipulating, searching, and comparing strings.\n* **Lists:** The book explains how to create, manipulate, and iterate over lists, which are ordered collections of data.\n* **Dictionaries:** It introduces dictionaries, which are unordered collections of key-value pairs.\n* **Tuples:** The book covers tuples, which are immutable sequences of data.\n* **Files:** It explains how to read and write data to files.\n\n**Advanced Topics:**\n\n* **Object-Oriented Programming:** The book introduces object-oriented programming concepts, including classes, objects, methods, and inheritance.\n* **Data Structures and Algorithms:** It covers various data structures, such as stacks, queues, and trees, and explores common algorithms for searching, sorting, and other tasks.\n* **Case Studies:** The book includes several case studies that demonstrate how to apply Python to solve real-world problems.\n* **GUI Programming:** It introduces GUI programming using the Tkinter library.\n\n**Key Features:**\n\n* **Clear and Concise Writing:** The book is written in a clear and concise style, making it easy for beginners to understand.\n* **Numerous Examples:** It includes numerous examples to illustrate the concepts being discussed.\n* **Practice Exercises:** The book provides practice exercises at the end of each chapter to help readers solidify their understanding.\n* **Debugging Techniques:** It emphasizes the importance of debugging and provides techniques for finding and fixing errors.\n\n\"Think Python\" is an excellent resource for anyone who wants to learn Python programming. Its focus on clear explanations, practical examples, and hands-on exercises makes it an ideal choice for both self-study and classroom use." }, { "role": "user", "content": "give a 200 word summary about thinkPython" }, { "role": "assistant", "content": "\"Think Python: How to Think Like a Computer Scientist\" is a comprehensive guide to programming in Python, designed for beginners. It covers a wide range of topics, from basic programming concepts to more advanced topics like data structures, algorithms, and object-oriented programming. \n\nThe book is known for its clear and concise writing style, numerous examples, and practice exercises. It emphasizes the importance of debugging and provides techniques for finding and fixing errors. \n\n\"Think Python\" is an excellent resource for anyone who wants to learn Python programming. 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Besuchsdauer).](#) Privatsphäre-EinstellungenEssenziellFunktionalStatistikMarketing [Alle akzeptieren](#)[Weiter ohne Einwilligung](#)[Privatsphäre-Einstellungen individuell festlegen](#) [Datenschutzerklärung](https://digirift.com/datenschutzerklaerung/) • [Impressum](https://digirift.com/impressum/) * [ info@digirift.com ](mailto:info@digirift.com) * Mo - Fr: 8:00 - 18:00 Uhr Ihr Partner für **künstliche Intelligenz**! **[Jetzt KI-Status-Check machen!](https://digirift.com/leistungen/ki-status-check/)** [ ](https://digirift.com/) #################### File: digirift-com-60613.txt Page: 1 Context: * [ info@digirift.com ](mailto:info@digirift.com) * Mo - Fr: 8:00 - 18:00 Uhr Ihr Partner für **künstliche Intelligenz**! **[Jetzt KI-Status-Check machen!](https://digirift.com/leistungen/ki-status-check/)** [ ](https://digirift.com/) #################### File: digirift-com-60613.txt Page: 1 Context: [ ](tel:+493052001346) ### [ Kostenfrei anrufen ](tel:+493052001346) [+49 30 52001346](tel:+493052001346) [Kontakt](/kontakt/) // Künstliche Intelligenz-Agentur ## Innovation trifft Intelligenz – Ihr KI-Partner für den digitalen Wandel. Wir sind ein Team von professionellen KI- & Softwareentwicklern mit mehr als 10 Jahren Erfahrung in der Realisierung von hochwertigen Softwarelösungen. 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[Kostenfreies erstgespräch](/kontakt) In der sich rasant entwickelnden digitalen Landschaft ist die Fähigkeit, sich schnell anzupassen und zu innovieren, entscheidender denn je. Bei DigiRift, einer führenden KI-Agentur, verstehen wir die Herausforderungen und Chancen, die die künstliche Intelligenz (KI) Unternehmen bietet. Unsere Mission? Unternehmen nicht nur zu befähigen, mit dem digitalen Wandel Schritt zu halten, sondern diesen aktiv zu gestalten und an der Spitze der Innovation zu stehen. Wer wir sind #################### File: digirift-com-60613.txt Page: 1 Context: ###### Automatisierung der Dokumentenprüfung in der produzierenden Industrie durch KI Industrie Ein Gesundheits-Unternehmen entwickelte mit uns eine KI-App für personalisierte Trainings- und Ernährungspläne, basierend auf Nutzerdaten. Die App passt sich mit maschinellem Lernen an Fortschritte an, verbessert Fitnessziele und minimiert Verletzungsrisiken, und wird von Gesundheitsprofessionellen zur Unterstützung von Rehabilitation und gesundem Lebensstil empfohlen. ###### KI in der Fitnessmedizin: Personalisierte Trainingspläne Gesundheit Ein POS-Unternehmen integrierte KI in sein Point-of-Sale (POS)-System, um Verkaufsdaten in Echtzeit zu analysieren und personalisierte Angebote zu generieren. Die KI verbesserte das Kundenerlebnis durch maßgeschneiderte Empfehlungen, steigerte die Umsätze und optimierte den Lagerbestand. ###### KI-Optimierung im POS-Verkauf POS [ ](https://digirift.com/portfolio/pos-advisor/) [](https://digirift.com/portfolio/pos-advisor/) ##### [POS-Advisor](https://digirift.com/portfolio/pos-advisor/) [ ](https://digirift.com/portfolio/talentsuche/) [](https://digirift.com/portfolio/talentsuche/) ##### [Talentsuche](https://digirift.com/portfolio/talentsuche/) [ ](https://digirift.com/portfolio/forkon/) [](https://digirift.com/portfolio/forkon/) ##### [ForkOn](https://digirift.com/portfolio/forkon/) [ ](https://digirift.com/portfolio/fmh/) [](https://digirift.com/portfolio/fmh/) ##### [FMH](https://digirift.com/portfolio/fmh/) [ ](https://digirift.com/portfolio/speedcert/) [](https://digirift.com/portfolio/speedcert/) #################### File: digirift-com-60613.txt Page: 1 Context: * [App-Entwicklung](https://digirift.com/leistungen/app-entwicklung/) * [Web-Entwicklung](https://digirift.com/leistungen/web-entwicklung/) * [Über Uns](https://digirift.com/about-us/) * [KIOS](https://digirift.com/leistungen/kios/) * [Wissenswertes](https://digirift.com/blog/) #################### File: digirift-com-60613.txt Page: 1 Context: * [App-Entwicklung](https://digirift.com/leistungen/app-entwicklung/) * [Web-Entwicklung](https://digirift.com/leistungen/web-entwicklung/) * [Über Uns](https://digirift.com/about-us/) * [KIOS](https://digirift.com/leistungen/kios/) * [Wissenswertes](https://digirift.com/blog/) #################### File: digirift-com-60613.txt Page: 1 Context: Wer wir sind Mit einem erfahrenen Team von professionellen KI- & Softwareentwicklern bringen wir mehr als 10 Jahre Erfahrung in die Realisierung von hochwertigen Softwarelösungen ein. Als Technologieunabhängiger Service Provider liegt unser Fokus auf der Einführung und Skalierung von Data Science und KI-Anwendungen in Unternehmen. Unsere Expertise stützt sich auf mehrere Duzend erfolgreiche Projekte bei namhaften Kunden, durch die wir bewiesen haben, dass wir wissen, worauf es ankommt, um KI auch für Ihr Unternehmen zu einer Erfolgsgeschichte zu mache. Wir bei DigiRift sind fest davon überzeugt die Kraft der hybriden Intelligenz – die Verschmelzung von menschlicher Kreativität und maschineller Präzision. Unser Ansatz ist unerbittlich auf reale Auswirkungen ausgerichtet, wobei wir innovative Lösungen mit tiefgreifendem strategischem Denken und Fachwissen kombinieren. Wir helfen unseren Kunden, schneller zu transformieren, intelligenter zu innovieren und die Zukunft zu antizipieren, indem wir die Möglichkeiten der KI voll ausschöpfen. // Unsere Produkte & Dienstleistungen ## Vorreiter in KI: Premium IT-Produkte & Dienstleistungen ##### [Künstliche Intelligenz](/leistungen/ki-agentur) Vertrauen Sie bei der Implementierung KI, der Optimierung intelligenter Systeme und der Integration von KI-Lösungen auf unsere erfahrenen Experten. [Mehr erfahren](/leistungen/qualitaetssicherung) ##### [KI-Beratung & Workshops](/leistungen/it-beratung) #################### File: digirift-com-60613.txt Page: 1 Context: [](https://digirift.com/portfolio/speedcert/) ##### [SpeedCert](https://digirift.com/portfolio/speedcert/) [ ](https://digirift.com/portfolio/mindtopia/) [](https://digirift.com/portfolio/mindtopia/) ##### [Mindtopia](https://digirift.com/portfolio/mindtopia/) // unsere Kunden ## Wir arbeiten mit Start-Ups, kleinen, mittelständigen und großen Unternehmen zusammen ###### mama marketing Marian & Marcel - Geschäftsführer "Die Qualität unserer gemeinsamen Reise basiert auf gegenseitigem Vertrauen und Verständnis, der gleichen Vision, sich ergänzenden Fähigkeiten und jeder Menge Spaß. Das findet man nicht oft und wir freuen uns, Euch als Weggefährten zu haben." ###### John Suarez Buntig GmbH "DigiRift ist die beste KI-Agentur auf dem Markt. 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Die Datenverarbeitung kann auch erst in Folge gesetzter Cookies stattfinden. Wir teilen diese Daten mit Dritten, die wir in den Privatsphäre-Einstellungen benennen. Die Datenverarbeitung kann mit deiner Einwilligung oder auf Basis eines berechtigten Interesses erfolgen, dem du in den Privatsphäre-Einstellungen widersprechen kannst. Du hast das Recht, nicht einzuwilligen und deine Einwilligung zu einem späteren Zeitpunkt zu ändern oder zu widerrufen. Weitere Informationen zur Verwendung deiner Daten findest du in unserer [Datenschutzerklärung](https://digirift.com/datenschutzerklaerung/). Einige Services verarbeiten personenbezogene Daten in unsicheren Drittländern. Indem du in die Nutzung dieser Services einwilligst, erklärst du dich auch mit der Verarbeitung deiner Daten in diesen unsicheren Drittländern gemäß Art. 49 Abs. 1 lit. a DSGVO einverstanden. Dies birgt das Risiko, dass deine Daten von Behörden zu Kontroll- und Überwachungszwecken verarbeitet werden, möglicherweise ohne die Möglichkeit eines Rechtsbehelfs. Außerdem erlaubst du die Datenverarbeitung gemäß dem Google Consent Mode von Google auf der Grundlage deiner Einwilligung für die folgenden Zwecke: [Speicherung und Auslesen von Daten wie Cookies (Web) oder Gerätekennungen (Apps) im Zusammenhang mit Werbung.](#) #################### File: digirift-com-60613.txt Page: 1 Context: Was macht KIOS besonders? KIOS ist unser fortschrittliches KI Dokumenten Management System, das speziell darauf ausgelegt ist, Daten mit höchster Präzision zu analysieren und für die Nutzung durch KI-Anwendungen aufzubereiten. Es unterstützt Unternehmen bei einer Vielzahl von Aufgaben, von der persönlichen Assistenz bis hin zu strategischer Planung und Kundenbetreuung. [Mehr erfahren](/leistungen/kios) Ist KI für mein Unternehmen geeignet? KI bietet ein enormes Potenzial für Unternehmen aller Art, von der Effizienzsteigerung über die Kostenreduktion bis hin zur Erschließung neuer Geschäftsmöglichkeiten. Kontaktieren Sie uns, um zu besprechen, wie KI speziell in Ihrem Unternehmenskontext eingesetzt werden kann. [Jetzt kostenfrei kontaktieren](/kontakt) Wie kann ich mit DigiRift zusammenarbeiten? Beginnen Sie, indem Sie uns über unser Kontaktformular auf der Website oder per E-Mail kontaktieren. Ein Mitglied unseres Teams wird sich mit Ihnen in Verbindung setzen, um Ihre Bedürfnisse zu besprechen und zu erörtern, wie DigiRift Ihrem Unternehmen helfen kann. [Jetzt kostenfrei kontaktieren](/kontakt) Welche Vorteile bietet die Partnerschaft mit DigiRift? Durch die Zusammenarbeit mit DigiRift profitieren Sie von unserem tiefgreifenden Verständnis für KI-Technologien, unserer Erfahrung in der erfolgreichen Implementierung von KI-Projekten und unserer Fähigkeit, maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, die auf die spezifischen Herausforderungen und Ziele Ihres Unternehmens zugeschnitten sind. Wie viel kostet die KI-Entwicklung? #################### File: digirift-com-60613.txt Page: 1 Context: * [Leistungen](https://digirift.com/leistungen/) * [Entwicklung & Lösungen](https://digirift.com/leistungen/entwicklung-und-loesungen/) * [Chatbots & KI-Assistenten](https://digirift.com/leistungen/chatbots-und-ki-assistenten/) * [Künstliche Intelligenz](https://digirift.com/leistungen/ki-agentur/) * [KI Agentur](https://digirift.com/leistungen/ki-agentur/) * [ChatGPT](https://digirift.com/leistungen/chatgpt/) * [LLMs](https://digirift.com/leistungen/llms/) * [Wissensdatenbanken](https://digirift.com/leistungen/wissensdatenbanken/) * [KI-Entwicklung](https://digirift.com/leistungen/ki-entwicklung/) * [Beratung und Strategie](https://digirift.com/leistungen/beratung-und-strategie/) * [KI-Status Check](https://digirift.com/leistungen/ki-status-check/) * [Ethikberatung für KI](https://digirift.com/leistungen/ethikberatung-fuer-ki/) * 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Einstellungen ](/datenschutzerklärung) [](https://www.exali.de/siegel/DigiRift-GmbH) [ ](/) Copyright © 2024 DigiRift. All Rights Reserved. #################### File: digirift-com-60613.txt Page: 1 Context: Wir von DigiRift bieten maßgeschneiderte KI-Beratung und praxisorientierte Workshops an, um Unternehmen bei der Integration und Maximierung des Nutzens künstlicher Intelligenz effektiv zu unterstützen. [Mehr erfahren](/leistungen/it-beratung) ##### [KI Web Entwicklung](/leistungen/web-entwicklung) Unsere Erfahrung hebt uns von anderen Webentwicklungs-Agenturen ab. Wir entwickeln mit den neusten Technologie um Ihre Produkt, MVP oder KI-Lösung umzusetzen [Mehr erfahren](/leistungen/web-entwicklung) ##### [KI App Entwicklung](/leistungen/app-entwicklung) In der KI-App-Entwicklung kreieren wir intelligente Anwendungen, die durch maschinelles Lernen und Datenanalyse personalisierte Nutzererlebnisse bieten und Unternehmen effizienter machen. [Mehr erfahren](/leistungen/app-entwicklung) ##### [Dokumenten & Daten-Management (KIOS)](/leistungen/kios) KIOS ist ein fortschrittliches KI-Dokumentenmanagement-System, das speziell entwickelt wurde, um Unternehmensdaten präzise zu analysieren und effektiv für KI-Anwendungen aufzubereiten. [Mehr erfahren](/leistungen/plattform-os) ##### [KI Managed Service ](/leistungen/ki-managed-service) Unser spezialisierter Beratungsservice für KI-Lösungen bietet Ihnen eine Sicherheit, dass sie die beste Beratung, neuste Trends mitbekommen und diese einsetzen können [Mehr erfahren](/leistungen/cto-as-a-service/) ##### UI/UX Design Build the product you need on time with an experienced team that uses a clear and effective design. ##### Dedicated Team Over the past decade, our customers succeeded by leveraging Intellectsoft’s process of building, motivating. // Erfahung. Execution. Exzellenz. ## Mehr als nur eine Software Agentur ##### Den richtigen Partner finden #################### File: digirift-com-60613.txt Page: 1 Context: Kamil Gawlik, Geschäftsführer // Kontakt Details ## Ihr Ansprechpartner Rufen Sie uns an oder schreiben Sie uns, wir bemühen uns, alle Anfragen innerhalb von 24 Stunden an Werktagen zu beantworten. ###### Unser Email-Adresse anfrage@digirift.com ###### Unsere Telefonnummer: +49 30 52001346 ###### Unsere Adresse: Adalbertstraße 9, 10999 Berlin ##### Leistungen * [ Web Entwicklung ](/leistungen/web-entwicklung/) * [ App Entwicklung ](/leistungen/app-entwicklung/) * [ Plattform OS ](/leistungen/plattform-os/) * [ CTO as a Service ](/leistungen/cto-as-a-service/) * [ Android Entwicklung ](/leistungen/android-app-entwicklung/) * [ iOS Entwicklung ](/leistungen/ios-app-entwicklung/) ##### Hauptsitz DigiRift GmbH Adalbertstraße 9 10999 Berlin Deutschland **info@digirift.com** ##### Folgen Sie Uns * [ LinkedIn ](https://www.linkedin.com/company/digirift-gmbh) ##### Unternehmen * [ Über Uns ](/uber-uns) * [ Entwicklungsablauf ](/ablauf/) * [ Wissenswertes ](/blog/) * [ Kontakt ](/kontakt/) * [ Karriere ](/karriere) ##### Rechtliches * [ Datenschutz ](/datenschutzerklaerung) * [ Impressum ](/impressum) * [ Cookie Einstellungen ](/datenschutzerklärung) [](https://www.exali.de/siegel/DigiRift-GmbH) [ ](/) Copyright © 2024 DigiRift. All Rights Reserved. ##### Leistungen #################### File: digirift-com-60613.txt Page: 1 Context: ## Mehr als nur eine Software Agentur ##### Den richtigen Partner finden Eigenentwicklung durch Festangestellte, Freelancer oder sonstige Mitarbeiter ist auf Dauer teuer, begrenzt in der Flexibilität und nicht die beste Lösung. Deshalb helfen wir unseren Kunden jegliche Software-Projekte umzusetzen. * **Flexible** und **skalierbare** Entwicklungsleistung * **MVP**\-Entwicklung * **Weiterentwicklung** von bestehenden **Systemen** * **KI-Integration** und **Optimierung** * **Plattform** und **Plattform-Ökonomie**\-Experten [Sprechen Sie mit uns über unsere KI-Entwicklungsleistungen](/kontakt) // Wir sind Ihr Partner ## Lassen Sie uns gemeinsam eine Erfolgsstory schreiben [ Kontaktieren Sie uns ](/kontakt) // aktuelle Projekte ## Ein Ausschnitt unserer Projekte Wir haben unsere Erfahrung in einer Vielzahl von Branchen genutzt, um unseren Kunden wertvolle Einblicke zu geben und sie zu unterstützen. // Unsere Case-Studies ## Expertise durch Erfahung Eine Nachhilfe führte mit uns eine KI-Plattform ein, die individuelle Lernpfade anbietet, um auf die Bedürfnisse jedes Schülers einzugehen. Durch maschinelles Lernen passt die Plattform Lerninhalte in Echtzeit an, verbessert so die Motivation und die akademischen Leistungen der Schüler. ###### Revolution im Klassenzimmer durch KI-gestütztes Lernen Bildung Ein Produktionsunternehmen führte eine KI-Plattform ein, um die Prüfung von Produktionsdokumenten zu automatisieren. Die Lösung nutzte maschinelles Lernen und NLP, reduzierte die Prüfzeit von Stunden auf Minuten, verringerte die Fehlerquote deutlich und verbesserte die Produktionsqualität sowie die Compliance #################### File: digirift-com-60613.txt Page: 1 Context: Wie viel kostet die KI-Entwicklung? Diese Frage ist schwer zu beantworten, da viele Faktoren in die Kosten einfließen. Um welche Art von KI-Plattform oder App handelt es sich beispielsweise? Ist es eine Idee oder bereits konzipiert? Welche Funktionen benötigt die KI? Wir können Ihnen ein Angebot für Ihr spezifisches Projekt unterbreiten, benötigen jedoch weitere Informationen von Ihnen, um ein aussagekräftiges Angebot abgeben zu können. [Teilen Sie uns Ihre Projektdetails mit](/kontakt) Wie lange dauert die Entwicklung einer Plattform/ App? Für die Entwicklung eines MVP einer App oder Plattform benötigt ein kleines Team von uns (1-5 Personen) in der Regel bis zu 3 Monate, bei komplexen Enterprise-Systemen kann es auch deutlich länger dauern. Wie hoch sind die Support-, Wartungs- und Betriebskosten? Unsere Arbeit endet nicht mit der Fertigstellung der Plattform. Gerne pflegen, warten und optimieren wir Ihre Plattform auch in der Zukunft! Laufende Tests und Optimierungen verbessern nachweislich das Nutzererlebnis – gerade bei skalierenden Apps sind Support, Wartung und Optimierung die Schlüsselfaktoren für Ihren Plattform-Erfolg. Wie bleibt DigiRift an der Spitze der KI-Innovation? Unser Team engagiert sich kontinuierlich in Forschung und Entwicklung, um am Puls der neuesten KI-Trends und -Technologien zu bleiben. Wir arbeiten eng mit führenden Technologieanbietern zusammen und investieren in die Weiterbildung unserer Mitarbeiter, um sicherzustellen, dass wir unseren Kunden stets die fortschrittlichsten Lösungen bieten können. #### #### #### #### ## Ihr Partner für künstliche Intelligenz in Ihrem Unternehmen #################### File: ThinkPython.pdf Page: 193 Context: 193第14章ファイル14.1永続性これまでみてきたプログラムは短時間実行し、結果を表示し、それが終われば消えてしまうという意味で過度的なものだ。もしプログラムを再度走らせようと思ったら、まっさらな状態からに再実行することしかない。他のプログラムは永続的（persistent）だ。それらは長い時間（または常に）動いている：それらはデータの一部を外部記憶装置（例えばハードディスク）に保存しておく。そして、プログラムが終了しても、終了時のデータを使って再実行ができる。このような永続的なプログラムの典型はオペレーティング・システムで、コンピュータが起動している間はほぼ動いている。WEBサーバはもう一つの例だ。これはネットワーク上の要求に対応するように常に動いている。プログラムが扱うデータを保持する最も簡単な方法はテキストファイル（textfile）の読み込み書き込みである。テキストファイルの読み込みについては既に触れたので、この章では書き込みを議論する。また別な方法はプログラムの状態をデータベースに保存しておくものだ。この章では簡単なデータベースを示し、プログラムの状態をこのデータデースに保存するときに使うモジュールpickleを紹介する。14.2読み込み・書き込みテキストファイルは外部記憶装置（ハードディスク、フラッシュ・メモリー、CD-ROM等）に文字ベースで保存される。既に、9.1節で読み込みのためのopenとreadについては学習した。書き込みは’w’モードでファイルをオープンする：>>>fout=open(’output.txt’,’w’)>>>printfout #################### File: ThinkPython.pdf Page: 204 Context: 204第14章ファイル組み込み関数reprがこのときに役に立つ。この関数は引数として任意のオブジェクトをとり、そのオブジェクトを表現する文字列を返す。文字列であるとデータ区切り文字を含めて表示される：>>>printrepr(a)’1,2\t3\n4’他の問題としては行の終わりを示す文字が異種システム間で違っていることだろう。あるシステムでは行の終わりは\nになるが、他のシステムでは\rであり、またこの両方で行の終わりを示すシステムもある。異なったシステム間でファイルのやり取りをするときに問題になる可能性がある。多くのシステムでは変換のためのアプリケーションがある。それらを見つけてみよう。更にhttp://en.wikipedia.org/wiki/Newlineも参照のこと。勿論、あなた自身でそのプログラムを書くのもよし。14.11語句永続的（persistent）：休みなく実行され少なくともそのデータの一部が外部不揮発記憶装置に保存されようなプログラムの性格。記述演算子（formatoperator）：記述文字列と記述子（タプルになっている）を受け取り、記述子の各要素を記述文字列に従って文字列に変換することを含めた文字列を生成する演算子%である。記述文字列（formatstring）：記述演算子と共に使われる記述子を含む文字列。記述子（formatsequence）：記述文字列の中で値を如何に文字列に変換するかを指定する%dのような文字列。テキストファイル（textfile）：ハードディスクのような外部装置に保存される文字だけのデータ。ディレクトリー（directories）：固有の名前が付けられたファイルの集合。フォルダーとも言う。パス（path）：一つのファイルを同定するための文字列。相対パス（relativepath）：カレント・ディレクトリーから辿ったパス。絶対パス（absolutepath）：ファイルシステムの最上位のディレクトリーから辿ったパス。. #################### File: ThinkPython.pdf Page: 21 Context: 1.7.語句21感情が仕事をする上で邪魔にならないよう、あなたの感情を問題解決することに集中する方法を探すとよい。デバッグの方法を学ぶことは期待したものではないかもしれない。しかし、これはプログラミングという枠を超えて多くに仕事にも役にたつものである。各章の終わりにここで述べたようなデバッグの節を設けた。あなたの助けになればなによりだ。1.7語句問題解決能力（problemsolving）：問題を定式化し、解を見つけそしてそれを表現する過程。高級言語（high-levelLanguage）：Pythonのような、人にとって読み書きが容易になるように設計されたプログラム言語。低級言語（low-levelLanguage）：コンピュータにとって実行が容易であるよに設計されたプログラム言語。「機械語」とか「アセンブリ言語」と呼ばれる。移植性（portability）：一種以上のコンピュータ上で実行可能な性質。インタプリタ（Interpreters）：高級言語のプログラムを一回に一行ずつ解釈し、実行すること。コンパイラ（Compilers）：高級言語で書かれたプログラムを低級言語に一時に翻訳すること。翻訳された低級言語のプログラムは後に実行される。.ソースコード（sourcecode）：:コンパイルされる前の高級言語で書かれたプログラム。オブジェクトコード（objectcode）：ソースコードをコンパイルした結果生成されるプログラム。実行プログラム（executable）：実行可能なかたちになったオブジェクトコードの別名。入力請求記号（prompt）：インタプリタでユーザからの入力を受けることが可能になっていることを示すための文字列。スクリプト（script）：一つのファイルとして保存されたプログラム（通常はインタプリタで実行される）。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 281 Context: A.3.意味的エラー281の替わりにcount=self.hands[i].removeMatches()retruncountとする。これでretrun文の直前で戻り値countの値を表示できる。行き詰まってしまった、助けが必要だまず第一に数分間でよいのでコンピュータの前から離れてみる。コンピュータは以下のような症状を引き起こす波動を放射している：•フラストレーションや怒り。•「コンピュータは私を憎んでいる」という妄想や「私が帽子を後ろ向きに被ったとみにのみプログラムは動く」という迷信。•酔歩プログラミング（思いつくままにあれこれとプログラムを変更してみる）。これらの症状の一つにでも当てはまるようだったら、椅子を立ち散歩に行くとよい。落ち着いてきたらプログラムのことを考えてみよう。何が起きているのか？何があのような振る舞いの原因なのか？ちゃんと動いたプログラムだったのかいつか？それに何を追加したのか？ときとして時間が解決してくれるときもある。私はよくバグが見つけられるのはコンピュータから離れ、あれこれを考えているときだ。それは列車の中だったり、シャワーを浴びているときだったり、眠りに落ちる寸前のベッドの中だったりする。もうダメだ、助けが必要だこれは起こる。最高のプログラマでもときとして行き詰まる。一つのプログラムに長い間掛かり切りになっているが故にエラーが見えないことがある。新たな目が必要なことがある。他の人を呼び込む前に充分な用意ができていることを確認しよう。プログラムはできうる限り簡単にすべきだ。また問題を引き起こすに必要な最少の入力データを用意すべきだ。さらに、適当な場所にprint文（その出力も充分に意味が分かるもの）を追加すべきである。最後に、起きている問題を充分に理解できていて、それを簡潔に叙述できる必要がある。他の人に助けを求める前に、その人が必要な情報が揃っているか確かめよう。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 1 Context: ThinkPython：コンピュータサイエンティストのように考えてみよう相川利樹（日本語訳） #################### File: ThinkPython.pdf Page: 17 Context: 1.3.デバッギングとは何か？171.3.3意味的エラー　第三のエラーは意味的エラー（semanticerror）である。意味的エラーがあってもコンピュータはエラーメッセージを出さないでプログラムは成功裡に実行さたようにみえる。しかし、結果が間違っている。意図したことと別なことが実行された訳である。特に、間違っているにせよ、あなたがせよと命じたことが行われているからだ。問題は書き上げたプログラムがあなたが書こうとしたプログラムでないことである。プログラムの内容（従ってその意味）が間違っている訳である。この意味的なエラーを探し出すことはきわどい仕事である。なぜならば、コンピュータの出力結果をみてソースプログラムの間違いを探り当てるという後ろ向きの作業をしなければならないからだ。　1.3.4実験科学的デバッギングあなたが獲得しなければならない最も重要な能力の一つはデバッギングである。デバッギングはやる気を挫くものであるが、これはプログラミングの作業のなかで最も知的で、やりがいがあり、興味深い領域である。ある意味では、デバッギングは探偵の仕事に似ている。幾つかの手懸かりを頼りにその結果を引き起こした過程やイベントを特定しなければならない。また、デバッギングは実験科学に似ている。何が間違っているかについて一つの考えが浮かんだら、プログラムを修正し、実行してみる。この仮説が正しかったとすると、その変更の結果を予測てき、前に一歩進める。仮説が間違っていたとすると、再度仮説を立て直さなければならない。シャーロック・ホームズも指摘したように、「あなたが不可能を取り除いてしまったとき、どんなものが残ろうとも、それがありそうもないことであっても、残ったものが真実にちがいない」（コナンドイル「四つの署名」）。多くの人たちにとっては、プログラミングとデバッギングは同義語だ。つまり、プログラミングとは最終的に欲しい結果を生み出すプログラムを徐々に完成させるデバッギングの過程である。この考え方は、最初はほんの簡単なことができるプログラムを作成し、進捗するにつれて、何時もその限りでは動くプログラムを心がけつつ、これを徐々に変更、デバッグするということだ。例えば、Linuxはオペレーティング・システムの一つであり、ソースコードは数千行もあるプログラムであるが、LinusTorvaldsが嘗てIntel80386チップの動きを調べるために作成した一つの簡単なプログラムであった。LarryGreenfieldによれば、「Linuxの初期のプロジェクトの一つはprintAAAAと　printBBBBの切り替えを行うプログラムであった。後にこれがLinuxへと進化した。」（TheLinux #################### File: ThinkPython.pdf Page: 157 Context: 11.5.メモ157呼び出しグラフは関数フレームの集合を示す。そこでは呼びだされた関数とその関数を呼んだ関数が線で繋がれている。グラフの頂点は引数n=4のfibonacciで、これが引数n=3とn=2のfibinacciを呼んでいる。替わって、引数n=3のfibinacciは引数n=2とn=1を呼んでいる。等々である。このようなグラフからfibonacci(0)やfibonacci(1)が全体で呼ばれている回数を調べてみよう。これからこのfibonacciプログラムはこの問題の解答としては不充分であることが分かる。この欠点は引数が大きくなるほど強調される。この解決法の一つは既に計算し終えた値を辞書に保存し値の軌跡を残して置くことだ。このように計算した結果を後のために保存することをメモ（memo）と呼ぶ。fibonaccin4fibonaccin3fibonaccin2fibonaccin0fibonaccin1fibonaccin1fibonaccin2fibonaccin0fibonaccin1図11.2:呼び出しグラフ以下はそれを使った関数fibinacciの実装である：known={0:0,1:1}deffibonacci(n):ifninknown:returnknown[n]res=fibonacci(n-1)+fibonacci(n-2)known[n]=resreturnres大域変数knownは辞書で既に計算したフィボナッチ数を保存して置く。この辞書の初期値は0を0にマップ、1を1にマップさせるものである。関数fibinacciが呼ばれる度に辞書knownが検索される。結果があればそれを使う。なければ計算 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 275 Context: A.2.実行時エラー275•ファイルを編集したが、実行する前に保存するのを忘れた。開発環境によってはこの保存を替わりにやってくれるものもあるが、そうでないものもある。•ファイル名を変更したが、実行しているものは古い名前のものだった。•開発環境が正常に構築されていない。•モジュールを作成していてインポートを使っているとしたら、Pythonの標準モジュール名と同じ名前は使わないようにする。•インポートでモジュールを読み込むことをしているときには、もしもそれが変更されたモジュールであるならば、インタプリタの再起動かreloadコマンドで再読み込みを行うこと。さもないと変更が反映されない。これでも行き詰まってしまったら、’HelloWorld!’のような簡単なプログラムから再出発し、確認が取れているプログラムが正常に動くことを確かめるのも一つの方法だ。そして、徐々に元のプログラムの一部を新規のプログラムに追加して行くようにする。A.2実行時エラープログラムが構文的の正しいとすると、Pyhtonはそれをコンパイルし、少なくとも実行を開始する。次ぎに起こるとしたらどんなエラーだろうか？全く反応なしこの問題の状況はファイルが関数やクラス定義からなるときで、実行を開始するために必要な何ものも発動していない場合である。そのモジュールをクラスや関数を提供する目的のためにだけ必要な場合は意図的に行うことがある。そうでないのであれば実行を開始するために関数を発動させるか、インタラクティブモードで関数の一つを実行しなければならない。以下の「実行の流れ」の項も参照のこと。プログラムが終わらないプログラムが終了しても何もしなかったようにみえるときは、多分に「ハング」した状態にあるためだ。多くの場合それは無限ループや無限の再帰処理に陥ったことを意味している。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 2 Context: 2（原題）ThinkPython:HowtoThinkLikeaComputerScientist（著者）AllenB.DowneyCopyrightc(cid:2)2013相川利樹「ThinkPython:コンピュータサイエンティストのように考えてみよう」by相川利樹islicensedunderaCreativeCommons表示3.0非移植License #################### File: ThinkPython.pdf Page: 282 Context: 282付録Aデバッギング•もしエラーメッセージがあるなら、それは何で、プログラムの何処を示しているのか？•このエラーメッセージが発生するようになる直前にあなたは何をしたのか？あなたが最後に書き加えた部分は何処か？失敗した最近の事列は何か？•これまで試したことは何か？それで解ったことは何か？バグは見つかったときは、もっと早く発見するためには何をすればよかったのかを僅かな時間でよいから考えてみよう。次回には同じような状況になったときは今より早くバグを見つけるようになるだろう。そのプログラムが動くようになることだけが目標ではないことを思いだそう。目標は如何にしたら動くプログラムが作れるかを学ぶことだ。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 20 Context: 20第1章プログラムが動くまでである。プログラムでテキストの最初と最後を示す引用符号は結果には表示されない。Python3では構文が少し異なりprint(’HelloWorld!’)括弧はこのprintが関数であることを示す。第三章で関数は詳しく触れる。この本ではわたしはこのprint文を使う。もしあなたはPython3を使っているのであれば、読み替えをしてほしい。大したことではないので気にする必要はない。1.6デバッギング　この本を読むときには、あなた自身で例題がどう動くか確認しつつ進めるようコンピュータを前にして読んでほしい。例題の多くはインタラクティブ・モードで実行できるが、いろんな試みをしてみるためにはスクリプト・モードの方が便利だ。　新しいテーマに出会うたびに、間違いをすべきである。例えば、“HelloWorld!”プログラムである。print文で使っている引用符（’）の一つがないと何が起きるか？二つないと何が起きるか？printの綴りを間違えると何がおきるか？　このような間違いを犯した経験は、このような間違いをするとそのとき表示されるエラーメッセージの意味を確認できるので、この本で読んだことが何であったかの記憶を助けてくれ、デバッギングの助けにもなる。早い内に、それも意図的に間違いをしてみる方は後に偶然にそれをするより賢明だ。　プログラミングや特にデバッギングはときとして心理的な葛藤を呼び起こすことがある。もしあなたが困難なバグに格闘しているとすると、怒り、失望、恥ずかしさの感情を持つかもしれない。　人々がこのような状況におかれるとコンピュータがあたかもヒトであるように対応することはよく知られていることである。作業が上手くいっていると我々はコンピュータを僚友と感ずる、そして、コンピュータが意地悪で、言うことを聞いてくれないと、我々はそのようにヒトに対して振る舞うように、コンピュータに対しても振る舞う（ReevesandNass,“TheMediaEquation:HowPeopleTreatComputers,Television,andNewMediaLikeRealPeopleandPlays”）。このようなヒトの反応に対して心構えをしておくことは賢明だ。一つの接近法はコンピュータを例えば、速度や精度に対して特殊な能力を持っているが、物事を斟酌し、大枠を捉えることに極端に弱点のある従業員と考えることである。あなたの仕事は優秀なマネージャであることである。つまり、その長所を活かし、弱点を補強する方法を探すことだ。そして、コンピュータに対するあなたの #################### File: ThinkPython.pdf Page: 79 Context: 5.14.練習問題79図5.2:コッホ曲線.練習問題5.6コッホ曲線は図5.2のようなフラクタル図形である。長さxの線分からコッホ曲線を描くには以下のような手順が必要になる：1.x/3の長さでコッホ曲線を描く2.60度左転回3.x/3の長さでコッホ曲線を描く4.120度右転回5.x/3の長さでコッホ曲線を描く6.60度左転回7.x/3の長さでコッホ曲線を描く例外はxが3よい小さいときで、長さxの直線を描くことでよい。1.turtleと長さを仮引数とする関数kochを作成せよ。この関数はこの与えられた長さでコッホ曲線を描く。2.関数snowflakeを三つのコッホ曲線から作成せよ。この関数は雪の微片の外周を表現する。解答例：http://thinkpython.com/code/koch.py3.コッホ曲線はいろんな具合に一般化できる。http://en.wikipedia.org/wiki/koch_snowflake参考にして自分の好みの　図形を描くプログラムを作ってみよう。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 311 Context: 311訳者あとがきAllenDowney著“ThinkPython:HowtoThinkLikeaComputerScientist”（2.0.3版）の日本語訳である。訳者も大学の情報科学系の学生に初級プログラミングの担当をしたことがある。C言語を取りあげたがいくつかの問題点を感じていた。それらは、1.C言語の教育にも拘わらずポインタは難易度が高いとして省略せざるをえない。D.KnuthによればポインタはC言語の宝庫である。2.オブジェクト指向プログラミングについては別の言語で学習する必要がある。3.日本語は継子扱いである。Pythonはこれらの問題点のほとんどを解決してくれると訳者には思えた。Pythonの大きな難点は日本語で読めるよい教科書がないことである。そのようなときに出会ったのがこのThinkPythonである。原著者の「はじめに」にもあるように、この本は大学のプログラミングの教科書として書かれたものでる。教科書として特徴的なことはプログラムを作成する上で不可欠のデバッグについて多くのページを割いていることである。この点が原書を翻訳してみようとした大きな動機でもある。この訳書が如何にプログラミングをするかといったことに感心がある読者にとって助けになれば幸である。日本語の取り扱いについては原著では一切触れていない。訳書では付録DとしPythonによる日本語の処理を纏めておいた。相川利樹仙台 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 13 Context: 13第1章プログラムが動くまでこの本の目標は、如何にしたらコンピュータサイエンティストのように考えることができるかをあなたに教えることである。そのような考え方は数学者、工学者、自然科学者のそれぞれの特徴を合わせ持っている。数学者のように、コンピュータサイエンティストは自分のアイデアをコンピュータ上で実限させるために形式言語を使う。工学者のように物ごとを設計し、部品を集めて一つのシステムを作り、さまざまの可能性の損得を評価する。また、自然科学者のように、複雑系の振る舞いを調べ、仮説を立て、予測を検証する。このコンピュータサイエンティストに求められる最も重要な能力は問題解決能力（problemsolving）である。問題解決能力は問題を定式化し、その解決について創造的に考え、その解決を明白にかつ正確に表現する能力のことである。徐々に明らかになるが、プログラミングを学習するプロセスはこの問題解決能力を耕す大変に貴重な機会である。この章を「プログラムが動くまで」とした理由もここにある。一面では、プログラムの学習それ自体は有意義な能力開発である。他面では、プログラミングは他の目的のための手段である。追々とその目的とは何かがはっきりしてくるはずだ。1.1プログラミング言語Pythonここで学ぶコンピュータ言語はPythonである。Pythonは高級言語（high-levelLanguage）の一つである。多分名前は聞いたことがあるだろうが、他の高級言語にはC、C++、PerlそしてJavaがある。機械語やアッセンブリ言語と呼ばれる低級言語（low-levelLanguage）もある。大まかに言って、低級言語で書いたプログラムだけがコンピュータで直接実行できる。従って、高級言語で書いたプログラムはそれを実行する前に加工プロセスが必要になる。この余分なプロセスは時間を食う、この点は高級言語の短所である。しかし、その長所は計り知れない。第一は、高級言語を使うプログラミングはずっと楽だ。高級言語を使って書いたプログラムは短い時間で書くことができ、短く読むことは楽であり、従って間違いが少ないことである。第二は、高級言語は移植性（portability）があることである。この意味は高級言語で書いたプログラ #################### File: ThinkPython.pdf Page: 283 Context: # 付 録 B アルゴリズムの解析 この章のアプローチは Allan B. Downey 著 “Think Complexity” (O'Reilly Media: 2011) から編集されたものです。今読んでいるこの本を終えたら、そちらの本に是非にも手を伸ばしてみたいと思うかもね。 アルゴリズムの解析 (analysis of algorithms) はアルゴリズムの効率、特に実行時時間とメモリ消費を測るコンピュータ科学の一部である。 （[Wikipedia - Analysis of algorithms](http://en.wikipedia.org/wiki/Analysis_of_algorithms) を参照） このアルゴリズムの解析の実際的な側面はプログラムを設計することに対して実際にアルゴリズムの実行効率を予測することである。 2008年の米国大統領選挙キャンペーンの中で、オバマ候補がデーターを訪問したときに前職の職務を果たす経済管理官のエリック・シュミットに対して言ったのは印象的でしよう。「100万ドルの32ビット数を数えるのに最も効率の良いのは何でしょうか、白黒だね、『パブルートにはダメだね』と即座に答えたことからどうやってパブルートは計算されていたのだろうか。」 （[YouTube - How to Check](http://www.youtube.com/watch?v=x4RiN_mtQc8) を参照） 確かにアルゴリズムは理論的には単純だが、大きなデータセットでは計算が難しい。シミュレーションが求められることは多い。「理想ソート」だろう。 （[Wikipedia - Radix sort](http://en.wikipedia.org/wiki/Radix_sort) を参照） アルゴリズムの解析の目的はアルゴリズム自体の意味とは比較できる。しかし、いくつかの問題がある： - アルゴリズムの相対的な実行効率はハードウェアの特性によるものもあれば、後であるアルゴリズムはマシンにはよく適応し、マシンによっては体格が違いということもある。このような状況の解析は新しいマシンモデルを指定させることによってこの解析がアルゴリズムの実行を新しくする上に必要なステップとなり、または結果を解析することだ。 しかし、インターネットを通じて実行を受け止め、もっともらしい応答となったとしても、「100万ドルの32ビット数を数える」というのは特定の値を体現するリサーチではなく、単なる概念としてケーススタディ機能して成果を推進することになります。プログラム役に立つのはこの時支えられている事実であり、アルゴリズムにはそれぞれ特定の意味とその安定性を記述することに関して説明すると、数千のソースからの若一匹の成果を示します。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 309 Context: D.5.日本語を含むファイル309D.5日本語を含むファイル簡単な日本語を含むテキストファイルを作成する。ファイル名はabc.txtで文字コードはsjisとする。このファイルをPythonで作成する。以下はそのプログラムである：#coding:utf-8fout=open(’abc.txt’,’w’)uword=u’あいうえお’fout.write(uword.encode(’sjis’))fout.close()ユニコード文字列をsjisでエンコード変換してファイルに書き込んだ。今度はこのファイルを読み込んでみよう。プログラムは以下である：#coding:utf-8fin=open(’abc.txt’,’r’)forlineinfin:word=line.strip()printword,len(word)uword=unicode(word,’sjis’)printuword,len(uword)fin.close()wordは8ビット文字列（sjis）で、uwordはユニコード文字列である。結果の表示は以下のようになる：あいうえお10あいうえお5文字列の長さをlenで調べてとユニコード文字列は日本語の長さを適切に処理していることが分かる。データベースに使ってみる第十四章で扱ったデータベースにユニコード文字列を使ってみる。#coding:utf-8importanydbmimportpickled={u’子’:u’ね’,u’丑’:u’うし’,u’寅’:u’とら’,u’卯’:u’う’,u’辰’:u’たつ’} #################### File: ThinkPython.pdf Page: 279 Context: A.3.意味的エラー279A.3意味的エラーある意味この意味的エラーが最も厄介なエラーである。何故なら、インタプリタは何が悪いのかの情報を一切持っていなからである。あなたたけがそのプログラムが為すべきことを知っている。第一に、プログラム全体と観察から得られたプログラムの振る舞いとの間の関連を付けることだ。プログラムが実際に行っていることについて仮説を持つ必要がある。困ることの一つはコンピュータによる実行があまりにも速いことである。プログラムの実行速度はヒトの速度なみに減速され、デバッカが使えたらと思うことがあるかもしれないが、適当の位置にprint文を挿入することの方がデバッガーを起動させ、ブレイクポイントを挿入・除去し、エラーを見つけるためにプログラムを「ステップ実行」させるより往々にして短時間で済む。プログラムがまともではない以下を自問してみよう：•プログラムの中で、実行されるべきなのに実行されていないように思える個所はないか？その機能を実行している個所を見つけ、それが実行されるべきときに実行されていることを確かめる。•起こるはずがないことが起きていることはないか？その機能を実行している個所をみつけ、起こるはずがないときに実行されているか確認する。•期待していない効果を生成しているようなコードの個所はないか？問題のプログラムコードを自分は理解しているか確認しよう。特にそのコードがPythonの他のモジュールの発動に関与しているときはそれが必要だ。発動させている関数のドキュメンテーションをよく読みなさい。小さなプログラムでそれらを使って結果を確かめよう。プログラムを作成するためには、そのプログラムが如何に動くかについてのメンタルモデルが必要だ。もしプログラムを闇雲に書いているとすれば、問題はプログラムにあるのではなく、あなたのメンタルモデルに問題があるのだ。メンタルモデルを修正する最善の方法はプログラムをいくつかの部分（通常は関数やメソッド）に分割し、その分割した部分を個別にテストすることだ。一度メンタルモデルと現実との不一致が確認できれば抱えている問題は解決できるはずだ。勿論、それらの分割したものを再構築し、プログラムを開発するに過程に応じてテストしなければならない。問題に遭遇したら、プログラムに追加する未知の部分は極少量にすべきだ。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 160 Context: 160第11章辞書11.7ロング整数関数fibonacci(50)を計算すると、以下のようになる：>>>fibinacci(50)12586269025L最後のLは結果がロング整数（long型）であることを示す（Python3ではlong型はなくなり、全てint型となった）。int型は限られた整数であるが、long型は任意の長さの整数が表現できるが大きくなるとメモリーと計算時間を消費する。数学的演算やモジュールmathの関数もそのままlong型へも適用できる。一般にint型で書いたプログラムは変更なしにlong型にも通用する。結果があまりにも大きな整数であるとPythonは自動的に結果をロング整数に変換する：>>>1000*10001000000>>>100000*10000010000000000L最初の例はint型、二番目はlong型の例である。練習問題11.8大きな整数の指数は暗号の公開キーの一般的なアルゴリズムの基礎である。RSAアルゴリズムに関するWikipedia(http://en.wikipedia.org/wiki/RSA)を読み、メッセージをコード化、またはデコード化する関数を書け。11.8デバッギング扱うデータ（データセット）の量が多くなるに従って否応なしに表示によるデバッグや手作業によるデータのチェックが必要になる。ここではそのようなデータが多いプログラムに対するデバッグ作業のいくつかの示唆を示す：入力のスケールダウン：もし可能なら、入力するデータ量を減らしてみる。例えば、テキストファイルを読むプログラムであるなら、最初の10行だけ読んでみる。または最少単位のデータを用意する。これはファイル自体を修正するか、もっといい方法はプログラムを修正して最初のn行だけ読むようにする。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 103 Context: 7.6.アルゴリズム1037.6アルゴリズムニュートン法はアルゴリズム（algorithms）の一例である。それは機械的な方法である種の問題を解く方法のことである（いまの場合は、平方根を求める）。アルゴリズムとは何かを定義することはそんなに易しくない。アルゴリズムでないものから議論したら理解が進むかもしれない。一桁のかけ算を学んだ過程で、九九の表を暗記することになるはずだ。この知識で特別な値を持った100個の場合のかけ算の解法が得られたことになる。しかし、このような知識はアルゴリズム的でない。もしあなたが「怠け者」で、このような暗記をなるべく減らしたいとして頭を使ったとしよう。例えば、9桁の九九はnを他の整数とすると、かけ算の答えは十の位はn-1で、一の位は10-nであるとすればよいと発見したとしよう。この発見は任意の整数nに対して成り立つ操作だ。このようなものがアルゴリズムである。同様に、加算での繰り上げ、減算の繰り下げの操作がアルゴリズムである。アルゴリズムの一つの特徴はその操作に知性を必要としないことだ。それらは最初から最後まで簡単な規則に沿って進められる機械的なプロセスである。わたしの意見では、現在の学校制度がこのような知性を必要としないアルゴリズムの実行の仕方を学ぶことに多くの時間を費やしていることは恥ずかしいことだと思う。これに反して、アルゴリズムを設計することは興味深く、知性的な挑戦であり、プログラミングの中枢である。ヒトが何の苦もなく無意識にやっているいくつかのことをアルゴリズムとして定式化することは最も難しい。自然言語はその卑近な例である。ヒトはそれをやっているが、これまでどのようにしてヒトがそれをやっているのか説明できないでいるし、少なくともアルゴリズム的に定式化できないでいる。7.7デバッギング大きなプログラムを書き始めると、デバッギングに掛ける時間が多くなる。より大きなコードはより多くのエラーの機会があり、より多くの場所にバグが潜んでいることを意味する。時間を短縮する一つの方法は、「二分割デバッグ法」とでもいう方法だ。例えば、100行あるコードを一時にチェックしようとすると100行をみる時間が必要になる。そこで、プログラムを半分に分割する。手頃な半分あたりでよい。そこにprint文（またはおなじ効果が得られるものでよい）を追加し、プログラムを実行してみる。このチェックポイントまでで間違いが分かれば、前半に問題があることになるし、間違いがなければ、問題は後半にあることになる。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 198 Context: 198第14章ファイルtry:fin=open(’bad_file’)forlineinfin:printlinefin.closeexcept:print’Somethingwentwrong.’Pythonはtry句を先ず実行する。何も問題がなければ、except句は無視し次ぎに進む。もし何か例外が起こるとtry句を中断してexcept句を実行する。try文による例外の処理は例外捕捉（catching）と呼ばれている。上の例ではexcept句は単にエラーが起きたことを知らせる表示だけでありあまり役に立たないが、一般にexcept句は問題の解決法、再実行、少なくとも優雅にプログラムを終了させる位のことはする。練習問題14.2探索文字パターン、置換文字パターンの二つの文字列を引数に、更に二つのファイル名を引数とする関数sedを作成せよ。一つのファイルは読み込み用のテキストファイルで、他は書き込み用のファイルである。関数はテキストを読み込み、その中に探索文字パターンがあるときは、この文字列を置換パターンに置き換えてテキストを書き込みファイルに書き出す。ファイルのオープン、読み込み、書き込み、クローズに際してエラーがある場合には、例外捕捉でエラー表示をし、プログラムを終了するようにせよ。解答例：http://thinkpython.com/code/sed.py14.6データベースデータベース（database）はデータ保存のために組織化されたファイルである。大部分のデータベースはキーから値への写像という特徴をもつので辞書のように組織かされている。最大の違いは、データベースはハードディスクのような外部記憶装置上に作られ、従って、プログラムが終了しても永続的に残ることである。モジュールanydbmはデータベース・ファイルの作成及び更新の操作を提供している。例としてここでは画像ファイルの脚注を保存するデータベースを作成する。データベースのオープンはファイルのそれと似ている：>>>importanydbm>>>db=anydbm.open(’captions.db’,’c’) #################### File: ThinkPython.pdf Page: 191 Context: 13.12.練習問題19113.12練習問題練習問題13.9単語出現頻度に従って単語を並べてときの単語の順位をその単語の「ランク」という。最頻度単語のランクは一位で、その次ぎ二位である。自然言語に対して、ジップの法則は単語の頻度とそのランクの間にある関係を述べてものである（http://en.wikipedia.org/wiki/zipf’s_law）。それによれば、単語の頻度fはその単語のランクrから以下の関係で予測される：f=cr−sここでsとcは使用言語とテキストによって決まる定数である。両辺の対数をとるとlogf=logc−slogrとなる。従って、両対数グラフを作ると傾きが-sで接片がlogcの直線が得られる。テキストから英文を読み込み、単語出現頻度を調べよ。そして、頻度の降順に一行毎に各単語のlogf、logrを表示せよ。手元にあるグラフ表示ソフトウエアを使って結果をグラフ化し、直線が現れるか調べよ。傾きsの値は推定できるか？解答例：http://thinkpython.com/code/zipf.py.グラフ表示にはmatplotlibが利用できる（http://matplotlib.sourceforge.net）。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 261 Context: # 19.6. パッキングウィジェット ![TurtleWorld: snowflake コードが終了した時点。](./snowflake.png) setup 関数はウィジェットの生成と配置をする関数である。GUI にウィジェットを配置することはパッキング (packing) と呼ばれる。`pack` メソッドは新規のフレームを生成し、それを「カレント・フレーム」とする。このフレームが開かれられるが新しいフレームが生成されるウィジェットはこの行に対に付けられる。 以下のコードで二つのカラムからなる別フレームが生成される。 ```python self.canvas = self.ca(width=400, height=400, bg='white') self.col() ``` この列フレームの第一ウィジェットはグリッドフレームで 2x2 の四つのボタンを付ける： ```python self.grid(cols=2) self.bu(text='Print canvas', command=self.canvas.dump) self.bu(text='Quit', command=self.quit) self.bu(text='Make Turtle', command=self.make_turtle) self.bu(text='Clear', command=self.clear) self.end() ``` `gr` は後に別クラスを受け取り、グリッドフレームを生成する。グリッド上のウィジェットの配置番地は左から右、上から下の順である。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 127 Context: 9.6.語句127単語、空文字列のような極端に短い単語も調べる必要がある。空文字列は特別な例（specialcase）の一例でときとしてエラーが潜むことがある。テストとして用意した単語の他にwords.txtのような既存の単語リストでプログラムをテストすることもできる。出力を調べることでエラーの見つけることができるかもしれないが、注意したいのは摘出したエラーはそのリストに含まれていない単語ではなく、含まれている単語に関してのみであることだ。一般にテストすることはバグを探すのに有効だが、テストに使うよいセットを用意するのは容易ではない。そして、たとえ用意できたとしても、プログラムが正しいことの確証を持つことはできない。伝説的なコンピュータ科学者によればプログラムをテストすることはバグの存在を示すことには使えるが、決してバグがないことを示すことには使えない。—エドガー・ダイクストラ9.6語句ファイルオブジェクト（fileobject）：開かれたファイルを表現する値。.問題認識（problemrecognition）：既に解かれた問題の例証として表現することで問題を解く。特別な例（specialcase）：典型的でなくまたは明白でない（そして正確に処理することができにくくみえる）検定用に使う例。.9.7練習問題練習問題9.7この問題はラジオプログラムCarTalk　(http://www.cartalk.com/contest/puzzler/transcripts/200726）で放送されたパズル名人を基礎とした問題である。連続して二回同じ文字が続き、しかもこれが三回引き続いて起こるような単語を私にください。それに近いような単語の例を示す。例えば、committeeつまり、c-o-m-m-i-t-t-e-e。途中にこっそりとiが入っていることを除けば可成り近い例である。また、Mississippiつまり、M-i-s-s-i-s-s-i-p-p-i。もしもiを削除してもよいとすれば、まあ条件を満たす例になる。しかし、上の条件を完全に満たす単語が一つ #################### File: ThinkPython.pdf Page: 22 Context: 22第1章プログラムが動くまでインタラクティブ・モード（interactivemode）：入力請求時にコマンドや表式を入力することによってPythonインタプリタを使う方式。スクリプト・モード（scriptmode）：一つのスクリプトを読み込みそれを一気に実行するようなPythonインタプリタの使い方。プログラム（program）：一連の計算を実行するための一連の命令の集まり。.アルゴリズム（algorithms）：典型的な諸問題を解く一般的な手続き。バグ（bugs）：プログラムに潜んでいるエラー。デバッギング（debugging）：プログラムに潜む三種類のエラーを見つけ取り除く作業。構文（syntax）：プログラムの構造。構文エラー（syntaxerror）：構文解析が不可能になるようなプログラム上のエラー（そしてそれ故インタプリタもエラーを出す）。例外（exceptions）：プログラムの実行時に発生するエラー。意味論（semantics）：プログラムの意味。意味的エラー（semanticerror）：プログラムが意図した以外の別な内容を実行してしまうこと。自然言語（naturallanguage）：人類の進化と共に進化したヒトが話す言語。形式言語（formallanguage）：数学的な考えやコンピュータのためのプログラムのように特別な目的のために設計された言語。そして全てのプログラミング言語は形式言語である。字句（tokens）：自然言語の単語に類似したプログラムの意味的構造上の基本要素の一つ。文法（sturucture）：構文解析（parsing）：形式文法に従ってプログラムを解析すること。print文（printstatement）：Pythonインタプリタが画面上に値を出力することを意図した命令。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 200 Context: ``` 200 # 第14章 ファイル この文文字列の記法はヒントには不明だ。これは pickle によって容易に解釈できることを意味している。事実 `pickle.loads`（つまり `load string`）はオブジェクトを復元する。 ```python >>> t1 = [1, 2, 3] >>> s = pickle.dumps(t1) >>> t2 = pickle.loads(s) >>> print(t2) [1, 2, 3] ``` この新しいオブジェクトは古いものと同じ値を持っているが、一般に同一のオブジェクトではない： ```python >>> t1 == t2 True >>> t1 is t2 False ``` つまり、「削筆をし」と「その返信」はオブジェクトをコピーしたことに対応する。この pickle モジュールを使って文字列ではない型のデータベースで扱うことができる。モジュール `shelve` はこれらの機能をカプセル化したものである。 ## 練習問題14.3 準備問題12.4 の解答 [http://thinkpython.com/code/anagram_sets.py](http://thinkpython.com/code/anagram_sets.py)をダウンロードしてコードを眺めてみる。単語をキーにしてその単語から派生するアナグラムにあたる単語のリストを保存する辞書を使っていることがわかる。例えば、`anagrams` という辞書のキーは `opts`、`post`、`spot`、`stop`、`tops` となる。 `anagram_sets` をインポートし、この新しい関数を作成せよ。一つはアナグラム辞書を `格` に保存する `store_anagrams`、もう一つはこのデータベースから一に対してするアナグラムのリストを呼び出す `read_anagrams` である。 解答: [http://thinkpython.com/code/anagram_db.py](http://thinkpython.com/code/anagram_db.py) ## 14.8 パイプ 多くのオペレーティング・システムはシェル (shell) として知られているコマンドベースのインターフェースを持っている。シェルはファイルシステムを探索し、プログラムを起動させたりするコマンドの体系を提供する。例 ``` #################### File: ThinkPython.pdf Page: 16 Context: 16第1章プログラムが動くまでここでの話は少し漠然としているかもしれない。アルゴリズム(algorithms)の話題のところで再度考察しよう。1.3デバッギングとは何か？　プログラミングにはエラーは付き物だ。いたずら心から、プログラミングに起因するエラーはバグ（bugs）と呼ばれる。そしてこのバグ取りの過程をデバッギング（debugging）と呼ぶ。プログラムでは三種類のエラーが起こりうる。つまり、構文エラー、実行時エラー、意味的エラーである。これらの三種類のエラーを区別し、バグ取りが効果的に行えるようにするとよい。1.3.1構文エラー　Pythonは構文は正しいときにのみプログラムを実行する。そうでないときにはインタプリタはエラーメッセージを吐き出す。構文（syntax）とはプログラムの構造に言及したもので、その構造が持つべきルールである。例えば、カッコは右左を揃えて使わなければならない、だから(1+2)は合法であるが、8)は構文エラー（syntaxerror）になる。　　英語では読者は大抵の構文エラーには寛容だ。だからE.E.Cummingsの詩はエラーメッセージを吐き出すことなく読める。Pythonは許さない。あなたのプログラムが構文エラーを一つでも含んでいると、Pythonはそのエラーに対してエラーメッセージを出し、そこでプログラムの実行を停止する。プログラミングの経験の浅い初めの数週間はこの種の構文エラーのバグ取りにかなりの時間を費やすだろう。しかし、経験を積むに従ってエラーをする度合いは減るし、エラーを容易く発見できるようになる。1.3.2実行時エラー第二のエラーはプログラムが実行されるまでは現れないので実行時エラーと呼ばれているものである。これらのエラーはプログラムを実行しているときに何か例外的（そして悪い）な状況が起きたときに出るエラーなので例外（exceptions）とも呼ばれている。　簡単なプログラムでは実行時エラーは希であるので、それに遭遇するまでは暫くかかる。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 91 Context: 6.9.デバッギング91この二つの検証を通過したら、引数nは正か0の整数である。この状態になれば、この再帰呼び出しは有限回で停止することが証明できる。このプログラムはときとして保護回路（guardian）と呼ばれる手法を例示したことになる。最初の二分枝は保護回路で実行時エラーを引き起こすだろうと思われる値からコードを保護する役目をしている。11.3節ではエラーの表示の替わりに例外処理を実行するもっと融通の効く手法に出会うはずだ。6.9デバッギング　大きなプログラムをそれより小さい関数に分割することはそれ自体でデバッグの極自然な確認の単位になる。もし関数が正常に動作しないとなると、考えなければならないことは以下の三点である：•関数の事前条件に違反するような引数の問題。•関数の事後条件に違反する問題。•関数の戻り値やそれの使われ方の問題。最初の可能性を除外するには関数の先頭にprint文を挿入し、仮引数の値（そして型も）を表示してみるとよい。または、関数のコード自体にこの機能を持たせるとよい。仮引数に問題がないとすると、次は関数のreturn文の前で戻り値を表示してみる。もし可能ならば、この戻り値を紙で計算してみる。簡単な引数の値であれば、その関数の戻り値を手計算することは容易い（6.2節をみよ）。関数の最初と最後にprint文を追加・挿入することは実行の流れを可視化する上で有用である。以下はfactorialにprint文を追加したものである：deffactorial(n):space=’’*(4*n)printspace,’factorial’,nifn==0:printspace,’returning1’return1else:recurse=factorial(n-1)result=n*recurseprintspace,’returning’,resultreturnresult #################### File: ThinkPython.pdf Page: 49 Context: 3.14.デバッギング49>>>frommathimportpiこの場合にはドット表記なしに直接piにアクセスできる：>>>printpi3.14159265359また、モジュールの全てはスター演算子、*でインポートできる：>>>frommathimport*>>>cos(pi)-1.0このインポートの方法はソースコードをよりコンパクトにできる長所があるが、ソースコードで使っている変数名とモジュールで定義されている名前が競合する短所もある。3.14デバッギングもしテキストエディタを使ってプログラムを書いているのであれば、空白とタブのどちらを使うべきか悩むであろう。最良はタブなして空白のみを使うことだ。多くのテキストエディタはPythonが行うべきことをそのままで知っているはずだが、そうでないものもある。タブも空白も見えないので厄介だ。桁下げをやってくれるエディタをみつけるようにしてほしい。また、プログラムを実行する前に保存することを忘れないように。多くの開発環境では自動保存の機能が備わっているが、そうでないものもある。この場合にはエディタで眺めているプログラムと実行したプログラムが異なっているということもあり得る。デバッギングに際して、同一の間違ったプログラムを走らせ続けていたら、途方もない時間の無駄だ。自分が眺めているソースコードが実行させているプログラムだということを確認しよう。確認できないときは、プログラムの先頭にprint’hello’などの文を置き、再実行させてみる。もしもhelloが見えないとすると、それは正しいプログラムが走っていない証拠だ。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 205 Context: 14.12.練習問題205例外捕捉（catching）：try文やexcept文を用いてプログラムの異常終了を回避する手法。データベース（database）：その内容がキーと対応する値を辞書で組織化した中身になっているファイル。14.12練習問題練習問題14.5モジュールurllibはWeb上のURLを操作するメソッドを提供している。以下の例はthinkpython.comから秘密のメッセージをダウンロードし、表示するものである。importurllibconn=urllib.urlopen(’http://thinkpython.com/secret.html’)forlineinconn:printline.strip()上記のコードを実行してそこに書かれている命令に従え。解答例：　http://thinkpython.com/code/zip_code.py #################### File: ThinkPython.pdf Page: 15 Context: 1.2.プログラムとは何か15ここで山型の記号>>>はインタプリタがユーザに入力可能状態を示す入力請求記号（prompt）である。この例ではあなたがキーボードから1+1と入力しエンタキーを敲くとインタプリタは2と表示する。もう一つのモードでは、あなたはソースコードをファイルに保存し、インタプリタはこのファイルの中味、これをスクリプト（script）と呼ぶが、を実行する。習慣として、Pythonスクリプトは.pyで終わるファイルに書かれる。スクリプトを実行するためにはインタプリタにそのファイル名を知らせなければならない。あなたがスクリプトファイルdinsdale.pyを実行したいと思い、UNIXの端末画面で作業をしているのであれば、そこでPythondinsdale.pyと入力すればよい。その他の開発環境ではスクリプトの実行はこれと異なる。あなたのPythonの開発環境についてはhttp://Python.orgを参照しなさい。インタラクティブ・モードでの作業は直ぐに結果がでるのでソースコードの小さい部分の動作検証に向いている。しかし、数行に渡るようなものはスクリプトとしてファイルに書き出すべきである。こうすることでそのソースコードを修正することができ、いつでも実行できる。1.2プログラムとは何か一つのプログラム（program）とは如何に計算を進めるのかということを特定した一連の命令の集まりである。ここで計算といっているものは例えば方程式の解を求める、多項式の根を求めるなどの数学的なものかもしれないが、しかし、それは文書の中やプログラムの中（不思議に思えるが）のテキストを検索したり、置き換えをしたりすることでもある。異なったプログラム言語で細部は異なってみえるが、基本的な命令はどのような言語でも確認できる：入力：キーボード、ファイルそしてその他の様々な装置からデータを得る。出力：画面にデータを表示、ファイルやその他の装置にデータを書き出す。演算：加算や乗算のような基本的な数学的操作。条件実行：特定の条件を調べ、条件が満たされていると目的のコードを実行する。繰り返し：ある動作を繰り返し実行する。大抵の場合何かを少しずつ変えて実行する。信じられないことだが、これらはプログラムが持つべき機能の殆ど全てである。あなたが既に使ったどのプログラムも、見かけは複雑にみえても、ここで述べた基本的な機能によく似た命令で出来上がっているのだ。だからプログラミングとは全てを盛り込んだ大きなタスクをより小さい複数のタスクに分解し、上記の基本的な機能の一つとして実行できるほど細かな多数のタスクに分解することである。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 90 Context: 90第6章結果を生む関数>>>factorial(1.5)RuntimeError:maximumrecursiondepthexceededこの実行時のエラーは制限なしの再帰に起因するようにみえる。どうしてそんなことが起きるのか？この関数には基底ケースが考慮されているではないか。引数nが整数でないと、この基底ケースをすり抜けてしまい、制限なしの再帰になるのだ。上の引数では、最初の再帰で引数nの値は0.5になり、二回目は-0.5となる。だから基底ケースであるn=0は実現しない。対策としては二つの方向がある。一つはfactorialを拡張して引数は浮動小数点数にも対応できるようにする。二つ目は引数型を検証するように書き改めることである。第一はガンマ関数への拡張であり、この本の範囲を超えるので、第二番目の方法を紹介する。引数の型を調べるために組み込み関数isinstanceを使う。これと同時に引数が正の数であることも調べることにする。プログラムは以下のようになる：deffactorial(n):ifnotisinstance(n,int):print’Factorialisonlydefinedforintegers.’returnNoneelifn<0:print’Factorialisnotdefinedfornegativeintegers.’returnNoneelifn==0:return1else:returnn*factorial(n-1)第一番目の基底ケースは非整数対策であり、第二番目の基底ケースは負整数対策である。どちらも何らかの問題があるというメッセージを吐き出し、戻り値はNoneである：>>>factorial(’fred’)Factorialisonlydefinedforintegers.None>>>factorial(-2)Factorialisnotdefinedfornegativeintegers.None #################### File: ThinkPython.pdf Page: 203 Context: 14.10.デバッギング203ここではwcはモジュールオブジェクトになっている：¿¿¿printwc¡module’wc’from’wc.py’¿このモジュールはlinecountという関数を提供することになる：>>>wc.linecount(’wc.py’)7これでPythonのモジュールを書いたことになる。唯一の問題はこの例ではモジュールをインポートした時点で、コードの最後に書いたコードのテストが実行されてしまうことである。通常はモジュールのインポートは関数類の定義でありその実行までは必要ない。モジュールとして使う予定のプログラムはよく以下のような常套句を使う：if__name__==’__main__’:printlinecount(’wc.py’)__name__は組み込み変数でプログラムが起動されたときに値が決まる。もしもプログラムがスクリプトとして起動された時はこの値は__main__である。その場合はテストコードが実行される。さもないと、つまりモジュールとしてインポートされるとテストコードはスキップされる。練習問題14.5例題のwc.pyをファイルとして作成せよ。そしてPythonを起動し、wcをインポートしてみる。この時点で__name__は如何なる値を持っているか？注：もしもインポートしようとしたモジュールが既にインポートされているとすると、そのモジュールが変更を受けていようがPythonは何もしない。再度モジュールをインポートしたいときには、組み込み関数reloadが使える。しかし、扱いにくいので、最も安全な方法はインタプリタを再起動し、再度モジュールをインポートすることだ。14.10デバッギングファイルの読み書きでデータ区切り文字の問題に遭遇するかもしれない。普通空白、タブ、改行は見えないので、この種のエラーはデバックが難しい：>>>a=’1,2\t3\n4’>>>printa1,234 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 116 Context: 116第8章文字列defis_reverse(word1,word2):iflen(word1)!=len(word2):returnFalsei=0j=len(word2)whilej>0:ifword1[i]!=word2[j]:returnFalsei=i+1j=j-1returnTrue最初のif文は二つの単語の長さが等しいかどうか調べている。そうでなければFalseを戻り値として関数は終了する。従ってこれ以降は二つの単語の長さは同じとして処理できる。これは6.8節で議論した保護回路の一例である。変数i、jはインデックスである。iはword1を前方、jはword2を後方に横断的にサーベイする。二つの文字が同じでないと、その場でFalseを戻り値として関数は終了する。ループの全過程を終了して抜けてきた場合はTrueを戻り値として関数は終了する。単語potsとstopを使ってこの関数をテストする。Trueが期待されるが、インデックスが領域外というIndexErrorが出る：>>>is_reverse(’pots’,’stop’)File"is_reverse.py",line9,inis_reverseifword1[i]!=word2[j]:IndexError:stringindexoutofrangeこのようなときに私が最初にやることは、このエラーが発生する直前でこれらの二つのインデックスの値を表示させてみることである。whilej>0:printi,j#printhereifword1[i]!=word2[j]:returnFalsei=i+1j=j-1 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 89 Context: 6.7.もう１つの例題89同じことが再帰関数でもいえる。再帰関数の呼び出しに出会ったら、その関数内の流れを追わず、その再帰的な呼び出しは正常に動作する（正しい戻り値を返す）とみなす。そして、「もしn-1の階乗が計算できたら、それでnの階乗が計算できるか？」と自問してみる。この場合、n-1の階乗にnを乗ずれば答えになることは明らかである。勿論、まだ書き上げてもいない関数が正常に動作するとみなすことは少々奇妙であるが、これは「信用して跳び越える」という言葉の所以である。6.7もう１つの例題関数factorialに引き続き数学的な再帰関数として引き合いに出されるfibonacci関数である。この関数の定義は以下のようである：fibonacci(0)=0fibonacci(1)=1fibonacci(n)=fibonacci(n-1)+fibonacci(n-2)（http://en.wikipedia.org/wiki/Fibonacci_numberも参照のこと）これをPythonに翻訳するとこんな風になる：deffibonacci(n):ifn==0:return0elifn==1:return1else:returnfibonacci(n-1)+fibonacci(n-2)この関数の実行の流れをまともに追跡すると、nが小さい場合でさえ頭が爆発してしまう。しかし、「信用して跳び越える」方法に従って、二つ再帰呼び出しは正常に実行されると仮定すると、第三分枝の計算で正しい答えが戻ることは自明となる。6.8型の検証関数factorialを引数の値に1.5を入れて呼ぶとどうなるだろうか？ #################### File: ThinkPython.pdf Page: 3 Context: 3目次はじめに11第1章プログラムが動くまで131.1プログラミング言語Python......................131.2プログラムとは何か..........................151.3デバッギングとは何か？........................161.3.1構文エラー...........................161.3.2実行時エラー..........................161.3.3意味的エラー..........................171.3.4実験科学的デバッギング....................171.4形式言語と自然言語..........................181.5初めてのプログラム..........................191.6デバッギング..............................201.7語句...................................211.8練習問題.................................23第2章変数、表式、文252.1値と型..................................252.2変数...................................262.3変数名と予約語.............................272.4演算子と被演算子............................282.5表式と文.................................292.6インタラクティブ・モードとスクリプト・モード..........292.7演算子の順位..............................312.8文字列処理...............................312.9コメント.................................322.10デバッギング..............................332.11語句...................................332.12練習問題.................................34 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 18 Context: 18第1章プログラムが動くまでUsers’GuideBetaVersion1）後の章でデバッギングやプログラミング作法についてもっと多くの示唆をすることにする。1.4形式言語と自然言語自然言語（naturallanguage）は英語、スペイン語、フランス語のように人々が話している言語である。それらは（人々はこれらに対してある規範を課そうとするが）人工的に設計されたものではない。これらは自然と進化したのだ。形式言語（formallanguage）はある特別の用途のために人工的に設計された言語である。例えば、数学で用いる記号は数や記号の間の関係を記述する上で適切な形式言語である。化学者は分子の化学構造を示すために形式言語を用いる。そして、さらに重要なことであるが、プログラム言語は計算を表現するために設計されてきた形式言語である。形式言語はその構文が厳格になる傾向がある。例えば、3+3=6は数学的には正しい構文で作られた文である。しかし、3+=3$6はそうでない。H2Oは化学的には正しい構文で作られた文である。2Zzはそうでない。構文のルールは二つ特徴物からなる、つまり字句（tokens）と文法（sturuc-ture）である。字句は単語、数、化学元素のような言語の基本要素である。3+=3$6が不正である一つの理由は$が数学的に正しい字句でないことである。また、2Zzでは省略形で表現される元素がないことである。構文エラーの二つ目は文の文法に関連するものだ。つまり、字句の並べ方のよるものだ。3+=3という文は+や=は正しい字句であるが、隣接して使うことは不正である。同じように、化学式では元素記号の後に添え字が付き前ではない。練習問題1.1　不正な字句を含む文法的に正しい英文を書きなさい。また、もう一つの例として、有効な字句からなる文法的に不正な英文を書きなさい。あなたが英文や形式言語の文を読んでいるとき、あなたはその文の構文がどうなっているか確認しなければならない（自然言語のばあいはこれを無意識に行っている）。このような過程を構文解析（parsing）と言う。例えば、あなたは“Thepennydropped”という文を聞いたとしよう。あなたは“The“apenney”が主語で、“dropped”は述語であることを理解する。構文解析が終わると、この文が意味していることの理解に向かう。“penny”の意味、“drop”の意味が分かっていると、この文が言おうしたことが理解できる訳である。形式言語と自然言語は多くの共通点、字句、文法、構文、意味があるが、いくつかの違いがある： #################### File: ThinkPython.pdf Page: 62 Context: 62第4章事例研究：インタフェース設計defpolygon(t,n,lenght):angle=360.0/npolyline(t,n,lenght,angle)関数arcは以下のようになる：defarc(t,r,angle):arc_lenght=2*math.pi*r*angle/360n=int(arc_lenght/3)+1step_lenght=arc_lenght/nstep_angle=float(angle)/npolyline(t,n,step_lenght,step_angle)円周は円弧の特別な形なので、関数circleは関数arcで書くことができる：defcircle(t,r):arc(t,r,360)以上のような過程、つまり関数インタフェースを改良し、コードの再利用を促進する方法を再因子分解（refactoring）という。いまの場合は関数arcと関数polygonとに共通する部分があり、この共通項として関数polylineを抽出したことになる。最初からこのことが分かっていたら、関数ttpolylineから始めたかもしれない。しかし、多くの場合プロジェクトの最初から全ての関数インタフェースを設計しておくことは難しい。プログラムを書き始めて問題が良く理解できるものである。ときとして再因子分解をしようと思うことは問題をよりよく理解できたサインである。4.8開発計画開発計画（developmentplan）はプログラムを書く過程のことである。この過程としてわれわれがみてきたものは、「カプセル化と一般化」である。この過程は以下のように纏められる：1.まず、関数を使わないで小さいプログラムを書く。2.プログラムは実行できるようになったら、それを関数としてカプセル化し、名前を付ける。3.適宜仮引数を追加してそれを一般化する。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 58 Context: 58第4章事例研究：インタフェース設計1.squareという関数を作成せよ。仮引数としてturtleであるtを持つ。このturtleで正方形を描くようにせよ。そしてこの関数でbobを引数として受け取り関数呼び出しを書き実行せよ。2.lengthという別な仮引数を追加せよ。関数のボディを変更してlengthを一辺の長さにするように変更し、関数呼び出しに第二の引数を持つように変更せよ。適当な長さのlengthを与え実行してみよう。3.関数ltの回転角度の既定値は90である。しかし、lt(bob,45)のように角度を与えることもできる。そこでsquareをコピーして名前をpolygonとする。この関数は第二の仮引数nを持ち、ボディをn個の辺を持つ正多角形を描くように変更せよ。ヒント：n個の辺を持つ正多角形の外角は360/nである。4.circle関数を作成せよ。この関数はpolygon関数から派生し、仮引数としてturtleを値に持つtと、半径rを持ち、近似的に円を描く関数である。ヒント：円周は近似的に正n辺多角形で近似すると、円周　=length*nで表現できる。ここでlengthは多角形の一辺の長さである。もう一つヒント：描画速度が余りのも遅いときは、bob,delay=0.01とするとよい。5.更に一般的な関数arc関数を作成せよ。この関数は追加の仮引数としてangleを持つ。描画はこの(cid:3)angleを角度とする孤を描くことにある。angle=360で完全な円を描くことになる。4.4カプセル化第一例は正方形を描画するコードを関数にする問題である。解答例はdefsquare(t):foriinrange(4):fd(t,100)lt(t)square(bob) #################### File: ThinkPython.pdf Page: 107 Context: 107第8章文字列8.1文字列は文字の配列文字列は文字の配列（sequence）である。角括弧で文字列の一つの文字にアクセスすることができる。>>>fruit=’banana’>>>letter=fruit[1]第二の命令では文字列fruitから一文字を選び、それをletterに代入している。角括弧の中の表式はインデックス（index）と呼ばれている。このインデックスはどの文字を選びたいかを示すものである。しかし、結果はあなたが期待したものでないかもしれない：>>>printlettera多くの人々にとっては、’banana’の最初の文字はbであってaではない。しかし、コンピュータ科学者にとっては、インデックスは文字列の最初の文字からのオフセット（片寄り）であり、最初の文字のオフセットは0である。>>>letter=fruit[0]>>>printletterbだから、bは0番目の文字であり、aは１番目の文字、nは2番目の文字である。このインデックスの表式は、変数や演算子を含めて任意であるが、そのインデックスの値は整数でなければならない。さもないとエラーになる：>>>letter=fruit[1.5]TypeError:stringindicesmustbeintegers,notfloat #################### File: ThinkPython.pdf Page: 189 Context: 13.10.デバッギング189まったら動かなくなることもある。しかし、一般のアプリケーションでは記憶領域の大きさは速度に比較したら第二義的な問題だ。最後にもう一つの考察をしよう。解析時とテキスト生成時のデータ構造は同じとしてきたが、これは二つが分離できることから、それぞれ異なったデータ構造を使う選択肢もある。一つのデータ構造を解析に用いて、それを必要に応じて変換したデータ構造でテキスト生成を行うわけである。テキスト生成時に於ける実行時間の節約が変換に必要な時間を超えていれば全体の時間は節約できる。13.10デバッギングプログラムをデバッグしていて、特に見つけにくいバグに遭遇したときには以下の四つのことをしてみよう：読め：自分が書いたコードを吟味せよ。自分に言い聞かせるように読め。そして自分の言いたいことが書けているか調べよ。実行せよ：プログラムを変更し、異なったバージョンを実行する実験をせよ。ときとして、しかるべきところで表示をしてみることで、問題が自明になるということもある。しかし、このような足場を幾重にも組まなければならないときもある。熟考せよ：時間をかけて考えよ。それはどのようなエラーか、構文なのか、実行時なのか、意味的なエラーなのか？エラーメッセージまたはプログラムの表示から得られた情報は何なのか？どんなエラーが懸案の問題を引き起こすだろうか？問題が最初に現れたのは何をしたときか？後退せよ：いくつかのタイミングで、最善の策は進行している変更を破棄し、プログラムがそれなりに動き、理解ができる時点のプログラムまで戻ることだ。そして、この状態からプログラムを再構築すればよい。初心者はとかくこれらのやらなければならないことの一つのみに執着しがちだ。そして、他の可能性を忘れてしまう。これらの四つの行動は起因するエラーの種類に対応したものだ。例えば、コードを詳しく読むことはコードが含むタイプミスを見つけるには役に立つが、問題が概念的な誤解からくるものであると役に立たない。自分がプログラムとして作っていることがらを理解していないならば、コードを百回読んでもエラーを見つけることはできない。エラーは自分の頭の中にあるのだから。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 194 Context: 194第14章ファイル既存のファイルであると古いデータを全て消去するので要注意。存在しないものであると新規にフィアルを作成する。メソッドwriteはデータをフィアルに書き込む：>>>line1="Thishere’sthewattle.\n">>>fout.write(line1)ファイルオブジェクトは現在ファイルの何処にいるのかの追尾機能を持っているので、writeでもう一度書き込むとデータはそれまでの終わりに追加されることになる：>>>line2="theemblemofourland.\n">>>fout.write(line2)14.3記述演算子メソッドwriteの引数は文字列でなければならない。従って他の値をファイルに書き込むにはそれらを文字列に変換する必要がある。その最も安易な方法はstrを用いるものだ：>>>x=32>>>f.write(str(x))他の方法として、記述演算子（formatoperator）%を使うものがある。整数に適用した%はモジュラー演算子であるが、最初の被演算子が文字列であるときには記号%は記述演算子となる。最初の被演算子は記述文字列（formatstring）で、第二の被演算子を如何に記述するかを指定する少なくとも一つの記述子（formatsequence）を含んでいる必要がある。整数を記述する’%d’記述子（dは“digital”の略語である）を例にみよう。>>>camels=42>>>’%d’%camels’42’結果は文字列の’42’である。整数の42と混乱しないように。記述子は文字列の任意の場所に置くことができ、値を文章の任意の場所に挿入できる： #################### File: ThinkPython.pdf Page: 305 Context: 305付録D日本語の処理ここではPythonで日本語の文字を扱うときのポイントを述べる。日本語の文字をコンピュータで扱うときの問題点は第一にどのような文字が扱えるとよいかということがある。ひらがな、カタカナは文字数が少ないからよいが漢字は文字数が多いから漢字を完璧に扱えるようにするには大変である。「超漢字」システム（http://ja.wikipedia.org/wiki/超漢字）は十七万漢字を取り扱うことができるが、これは例外的である。よく使われる漢字に対してJIS第一水準漢字、JIS第二水準漢字として規格化されている約一万個の漢字がある（https://ja.wikipedia.org/wiki/JIS漢字コード）。後発ではあるがこれとは別の体系としてユニコード（Unicode）がある。東アジア圏の言語を纏めたCKJ統合漢字の中で扱える漢字が約二万個ある（http://ja.wikipedia.org/wiki/Unicodeを参照せよ）。ユニコードで扱える漢字はJIS第一水準漢字、JIS第二水準漢字を完全に含んでいる。一方漢字をどのように符号化するかも複雑である。歴史的な経緯からJISの水準漢字に対しては、シフトJIS、JIS、EUC-JPの三つエンコード方式（符号化方式）が使われている。ユニコードに対してはUTF-8のエンコード方式がよく使われる。Pythonではこの四つのエンコード方式をサポートしている。これらのエンコード方式は全て8ビットの数値を一文字として扱う。漢字一文字も複数バイトに分解して扱うので8ビット文字列と呼ぶ。D.1ユニコード文字列の生成　これに対してユニコード文字列は英数字、ひらがな、カタカナ、漢字の一文字を平等に一文字として扱うことができる。Pythonはこのユニコード文字列で文字列処理を行う機能を持っている。ユニコード文字列を生成する方法の一つが8ビット文字列の前に「u」をつける方方式である：a=’あいう’au=u’あいう’ #################### File: ThinkPython.pdf Page: 64 Context: 64第4章事例研究：インタフェース設計例としてみると、polylineは四個の引数を要求している。tはturtle、nは線分の数、従って整数、lengthは線分の長さ、だから正の数値、angleは度を単位とする数値である。これらの要求は事前条件（precondition）という。関数が実行される前に実現しておく必要のある条件だからである。この逆に、関数の終わりで示される条件は事後条件（postcondition）と言われるものである。これにはその関数が意図したもの（線分の描画のような）、その関数の実行による副産物（turtleの移動、世界に及ぼす変更のような）が含まれる。事前条件は呼び手が責任を負うものである。呼び手がこの事前条件に反し、関数が正常に働かないとすると、バグは呼び手にあり、関数ではない。4.11語句インスタンス（instance）：一つの集合の一構成員。この章のworldはTurtleWorld(定義）の一構成員（実体）である。ループ（loop）：繰り返して実行されるプログラムの部分。カプセル化（encapsulation）：一つの目的のための一連の文の集合を一つの関数として変形する過程。.一般化（generalization）：必要なく特定されているもの（例えば数）を適当な一般的なもの（変数や仮引数）に置き換える過程。キー付き引数（keywordargument）：「キー」として仮引数の変数名を含めた実引数インタフェース（inteface）：関数名、引数や戻り値の説明を含めたその関数の使い方に関する叙述。再因子分解（refactoring）：関数のインタフェースやコードの質的な向上のため作動しているプログラムを改変する過程。開発計画（developmentplan）：プログラムを作成する過程。ドキュメント文字列（docstring）：関数定義の中で関数のインタフェースを叙述した文字列。事前条件（precondition）：関数を呼ぶ前に呼び手が満たすべき条件。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 147 Context: 10.15.練習問題147しないかが分かる。ソートされたリストと目的の値を引数として、もし目的の値がリストにあるときはTrueを返し、存在しないときはFalseを返す関数bisectを作れ。またはモジュールbisectのドキュメンテーションを読み、使ってみる。解答例：http://thinkpython.com/code/inlist.py練習問題10.12二つの単語がお互いに逆順であるとき二つは「逆順ペア」と呼ぶことにしよう。単語リストに存在する全ての「逆順ペア」を見つけるプログラムを書け。解答例：http://thinkpython.com/code/reverse_pair.py練習問題10.13二つの単語から構成する文字を互い違いに組み合わせると新しい単語は生成できるとき、この二つの単語は「咬み合っている」と呼ぶことにしよう。例えば、“shoe”と“cold”から“schooled”が作れる。1.「咬み合っている」単語ペア全てを見つけるプログラムを書け。ヒント：全てのペアを列挙するな。2.三つ方法で「咬み合っている」単語はあるだろうか？つまり、その単語の一番目の文字、二番目の文字、または三番目の文字から出発して、三番目毎に文字を抜き出し、三つの文字列を作るとこれらの全てが単語を作り出すような単語を見いだすことができるか？（訳注：逆にみると三つの単語があり、それらを構成する文字を一文字毎に交互に抜き出して並べると単語になるような三つの単語があるかという問題になる）出典：この練習問題はhttp://puzzlers.orgよりヒントを得た。解答例：http://thinkpython.com/code/interlock.py #################### File: ThinkPython.pdf Page: 10 Context: 1019.5さらなるウィジェット.........................25919.6パッキングウィジェット........................26019.7メニューとコーラブル.........................26319.8バインディング.............................26419.9デバッギング..............................26719.10語句...................................26819.11練習問題.................................269付録Aデバッギング273A.1構文エラー...............................273A.2実行時エラー..............................275A.3意味的エラー..............................279付録Bアルゴリズムの解析283B.1増加の次数...............................284B.2Pythonの基本操作の解析.......................286B.3探索アルゴリズムの解析........................289B.4ハッシュ表...............................289付録CLumpyついて295C.1状態図..................................296C.2スタック図...............................297C.3オブジェクト図.............................297C.4関数とクラスオブジェクト.......................300C.5クラス図.................................301付録D日本語の処理305D.1ユニコード文字列の生成........................305D.2エンコード方式の指定.........................306D.3ユニコード文字列のエンコード変換..................307D.4辞書やタプルで日本語.........................308D.5日本語を含むファイル.........................309訳者あとがき310 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 8 Context: 813.8マルコフ解析..............................18613.9データ構造...............................18713.10デバッギング..............................18913.11語句...................................19013.12練習問題.................................191第14章ファイル19314.1永続性..................................19314.2読み込み・書き込み..........................19314.3記述演算子...............................19414.4ファイル名とパス............................19514.5例外捕捉.................................19714.6データベース..............................19814.7削ぎ落とし...............................19914.8パイプ..................................20014.9モジュールを書く............................20214.10デバッギング..............................20314.11語句...................................20414.12練習問題.................................205第15章クラスとオブジェクト20715.1ユーザ定義型..............................20715.2属性...................................20815.3長方形..................................21015.4戻り値としてのインスタンス.....................21115.5オブジェクトは変更可能........................21115.6コピー..................................21215.7デバッギング..............................21415.8語句...................................21515.9練習問題.................................215第16章クラスと関数21716.1時刻...................................21716.2純関数..................................21816.3修正関数.................................21916.4原型と開発計画.............................22016.5デバッギング..............................222 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 197 Context: 14.5.例外捕捉197ifos.path.isfile(path):printpathelse:walk(path)os.path.joinはディレクトリー名とファイル名を引数に取り、完全なパス名を返す。練習問題14.1モジュールosはここで提示した関数walkがある。この関数のドキュメンテーションを読み、あるディレクトリー内のファイル名、その中にあるディレクトリー内のファイル名というように全てのファイル名を表示するプログラムを作成せよ。解答例：http://thinkpython.com/code/walk.py14.5例外捕捉ファイルの読み書きでは沢山の事柄が上手く行かないことがある。存在しないファイルを開こうとするとIOErrorが出る：>>>fin=open(’bad_file’)IOError:[Errno2]Nosuchfileordirectory:’bad_file’また、許可のないファイルにアクセスしようとすると同様にエラーになる：>>>fout=open(’/etc/passwd’,’w’)IOError:[Errno13]Permissiondenied:’/etc/passwd’更に、ディレクトリーを書き込みモードで開とエラーになる：>>>fin=open(’/home’)IOError:[Errno21]Isadirectoryこれらのエラーを避けるためには、os.oath.existsやos.path.isfileのような関数を使うことも考えられるが、可能性のある全てのエラーを調べるには時間もかかるし、コードも余計に太る。それよりもさし当たって問題が惹起されるか試みて、問題があれば対処するという方法がよりよい。これはtry文が意図するものである。構文はif文に似た書き方をする： #################### File: ThinkPython.pdf Page: 95 Context: 6.11.練習問題95この練習問題の出典は、AbelsonandSussman,“StructureandInterpretationofComputerPrograms”である。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 190 Context: 190第13章事例研究：データ構造・選択特に小規模で簡単なテストでプログラムを実行してエラーを探すことは有益である、しかし、考えもしないでコードを読まずに単に実行を繰り返すことは、私が「酔歩プログラミング」と呼ぶ欠陥に陥る。これはプログラムが正常に動くまで、適当に場当たり的に修正を繰り返すことになる。この酔歩プログラミングはデバッグに多大な時間がかかることは言うまでもない。考えることに時間を割くべきだ。デバッギングは実験科学のようなものだ。問題の所在について少なくとも一つの仮説を立てるべきだ。二つも三つもあるときは一つずつ潰していけばよい。休憩は考察のために役に立つ、他の人に話をする機会もそうだ。問題を他の人、または自分自身でもよい、に説明しようとして、話が終わる前に答えが分かってしまうことがあるものだ。エラーが大量で、小さいテストを実行するにはコードが膨大で複雑であるとこれら最善のデバッギングの技術を用いても失敗することがある。このような状況では最善の選択肢は後退である場合がある。自分が理解でき、何かの手懸かりが掴まえられるまでプログラムを単純にしてみることだ。せっかく書きあげたコードであるので、それが間違いを含んでいてもそのコードの一行も削除することに我慢ができないので、初心者は後退に躊躇しがちである。コピーで気持が納まるのであれば、コピーを作り、コードを推敲すればよい。コピーされたものから少しずつ推敲中のコードに追加するようにする。見つけにくいバグに遭遇したときは、読み、実行し、熟考し、ときとして後退することが必要だ。もし自分がこれらのやらなければならないことの一つのみに執着しているようだったら、他も試してみよう。13.11語句決定論的（deterministic）：同一の入力を与えられて実行されたプログラムが各時刻に同一の出力を出すといったプログラムの関係性。疑似乱数（pseudorandomnumber）：見かけの上では乱雑に見えるが決定論的な過程で生成された数の列が持つ性質。既定値（defaultvalue）：引数が与えられない場合に使う前もって準備された最適な値。無効にする（overrides）：既定値を引数で置き換える。ベンチマーク・テスト（benchmarking）：データ構造の選択にあたって幾つかの候補になるデータ構造を実装し同じ実際のデータを与えて実行して優劣を決める過程。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 262 Context: # 第 19章 事例研究：Tkinter 第一番目のボタンは `self.canvas.dump` をコールバックとして使い、第二は `self.quit` を使う。これは特別なオブジェクト（インスタンス）に関連したものであるので、それをメソッド（bound method）と呼ばれる。それらが発動されるときは、そのオブジェクトに対して発動される。 列フレームの小さなウィジェットは子フレームである。そこにはこのボタンと二つのエントリがある： ```python self.row([0, 1], pady=30) self.button(text='Run file', command=self.run_file) self.en_file = self.en(text='snowflake.py', width=0) self.endrow() ``` `row` メソッドに対する第一引数は二次元配列のリストであり、ウィジェット間の間隔を示す余分なスペースの許容範囲を示す。リストの `[0, 1]` は行ごとのウィジェット（エントリ）においても余分なスペースが与えられる。このコールを実行し、意図した大きさを変えてみると、エントリは大きくなるが、ボタンはそのままになりうる。オプション `pady` はフレームの方向、つまり上に下にどのくらい詰めるかを示すことである。`endrow` メソッドにはこのフレームの終わりを示唆する。従って次からのウィジェットには位置の列フレームに相対することになる。このように `Gui.py` はフレームのスタックを確認・管理している。 - `row` と `col` はフレームのどれを生成するかがスタックの最上位になる、カレントフレームとなる。 - `endrow`, `endcol`, `endgr` が実行されると対応するフレーム点頭時に、フレームスタックが削除され、スタックの最底位になるフレームがカレントフレームとなる。 メソッド `run_file(self)` はエントリの中の内容を読み、それをファイル名としてそのファイルの中身を読み込む `run.code` に選択する。`self.inter` はオブジェクトで、選択された文字列を読みそれを Python コードとして実行する。 ```python def run_file(self): filename = self.en_file.get() fp = open(filename) source = fp.read() self.inter.run_code(source, filename) ``` 最後の二つのウィジェットはテキストボックスとボタンである： #################### File: ThinkPython.pdf Page: 92 Context: 92第6章結果を生む関数変数spaceは出力のインデントを制御する空白文字列である。factorial(5)の結果を示す：factorial5factorial4factorial3factorial2factorial1factorial0returning1returning1returning2returning6returning24returning120実行の流れについて混乱してしまったときは、このような出力は有用になる。このような効果的な足場を据えることには時間が掛かるが、ちょっとした足場もデバッギングの時間を節約することができる。6.10新しい語句一時変数（temporaryvariables）：複雑な計算の際に中間結果を保存する目的で使われる変数。死コード（deadcode）：如何なるばあいでも到達しないプログラムの部分。return文の後にあることが多い。ノン（None）：returnの無い関数や戻り値がない関数が返す特別な値。段階的な改良法（incrementaldevelopment）：一時に少量の追加とテストを行いつつプログラムを開発する手法。足場組み（scaffolding）：最終版では削除されるがプログラム開発の途上で使われるコード。保護回路（guardian）：エラーを引き起こす状況を検出及び回避するために条件文を使うプログラムの部分。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 5 Context: 55.5二者選択処理..............................695.6条件文の連鎖..............................695.7入れ子の条件処理............................705.8再帰...................................715.9再帰関数のスタック図.........................725.10無制限な再帰..............................735.11キーボード入力.............................745.12デバッギング..............................755.13語句...................................765.14練習問題.................................77第6章結果を生む関数816.1戻り値..................................816.2段階的な改良法.............................826.3合成関数.................................846.4ブール代数関数.............................856.5再帰関数の拡張.............................866.6信用して跳び越える..........................886.7もう１つの例題.............................896.8型の検証.................................896.9デバッギング..............................916.10新しい語句...............................926.11練習問題.................................93第7章繰り返し処理977.1多重代入.................................977.2変数更新.................................987.3while文.................................987.4ブレイク.................................1007.5平方根..................................1017.6アルゴリズム..............................1037.7デバッギング..............................1037.8語句...................................1047.9練習問題.................................104 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 11 Context: 11はじめに本書の来歴１９９９年１月Javaを使ったプログラミング入門の講義の準備をしていた。これまで三回もこの講義を行っていたが、段々と嫌気が募ってきた。この講義の落第者の割合は高く、及第した学生の全体的な到達レベルもそんなに高くなかった。　問題の一つは書籍だ。それらの書籍は余りにも大きく、必要以上にJavaの文法の細部にページを割き、如何にプログラムを組むかといった点に充分な組織的な配慮がなされてないものであった。それらの書籍の全てが「落とし穴」効果に犯されていた。つまり、最初は易しく、徐々に先に進むスタイルになっているが、第五章あたりから急に難しくなって床が抜けてしまう。学生たちは余りにも急に多くの新しいことにぶつかり、これ以降私は系統だった講義ができなくなり、切れ切れの講義をせざるをえないとい状況に陥る訳だった。　講義開始の二週間前私は自分自身で本を書くことに決めた。目標は•でき得る限り短く。同じ内容ならば五十ページを割くより、十ページで済ます方が学生の負担は少ない。•語彙に注意する。呪文は最小限にし、語句は最初にキチンと定義して使う。•徐々に組み立てる。「落とし穴」を避けるため、難しいテーマはそれを細分化したステップで構成する。•プログラム言語ではなく、プログラミングに焦点を当てる。最小限に必要なものだけでJavaを構成する。本の題名は必要だった。そのとき心に浮かんだのが、「コンピュータサイエンティストのように考えてみよう」(“Howtothinklikeacomputerscientist”)である。　私の第一版は荒削りなものであったが有効だった。学生たちはそれを読み、高度な話題や興味あるテーマにもクラスの時間を割けるほどの理解を示した。さらに、最も重要なことであるが、学生たちがそれらのテーマについての実習もできたことだ。私はこの本をGNUFreeDocumentationLicenseの下で出版した。このことはこの本のコピー、変更、さらに配布は利用者が自由にできることを意味していた。 #################### File: test.txt Page: 1 Context: We're no strangers to love You know the rules and so do I (do I) A full commitment's what I'm thinking of You wouldn't get this from any other guy I just wanna tell you how I'm feeling Gotta make you understand Never gonna give you up Never gonna let you down Never gonna run around and desert you Never gonna make you cry Never gonna say goodbye Never gonna tell a lie and hurt you We've known each other for so long Your heart's been aching, but you're too shy to say it (say it) Inside, we both know what's been going on (going on) We know the game and we're gonna play it And if you ask me how I'm feeling Don't tell me you're too blind to see Never gonna give you up Never gonna let you down Never gonna run around and desert you Never gonna make you cry Never gonna say goodbye Never gonna tell a lie and hurt you Never gonna give you up Never gonna let you down Never gonna run around and desert you Never gonna make you cry Never gonna say goodbye Never gonna tell a lie and hurt you We've known each other for so long Your heart's been aching, but you're too shy to say it (to say it) Inside, we both know what's been going on (going on) We know the game and we're gonna play it I just wanna tell you how I'm feeling Gotta make you understand Never gonna give you up Never gonna let you down Never gonna run around and desert you Never gonna make you cry Never gonna say goodbye Never gonna tell a lie and hurt you Never gonna give you up Never gonna let you down Never gonna run around and desert you Never gonna make you cry Never gonna say goodbye Never gonna tell a lie and hurt you Never gonna give you up Never gonna let you down Never gonna run around and desert you Never gonna make you cry Never gonna say goodbye Never gonna tell a lie and hurt you #################### File: ThinkPython.pdf Page: 19 Context: 1.5.初めてのプログラム19曖昧さ（ambiguity）：自然言語は曖昧さに満ちあふれている。人々は文の中味に手懸かりを求め、他の情報を使ってこの曖昧さに対処している。形式言語は、文の中味に拘わらず、ほぼまたは完全に曖昧さを排除するように設計されている。冗長性（redundancy）：自然言語では曖昧さがあることや誤解を避けるために、冗長性を高めている。その結果、自然言語はだらだらしたものになる。形式言語は冗長性を減らしその結果簡明なものになっている。逐語性（literalness）：自然言語は慣用句や比喩に満ちあふれている。わたしは“Thepennydropped”と言ったとしても、もしかするとそこには“penny”も“drop-ping”もないかもしれない（この慣用句的な表現は“目から鱗が落ちる”という意味だ）。一方、形式言語ではそこで言われたことがそのままの意味になる。自然言語を喋って育った人々は形式言語に慣れることに多々苦労する。ある意味では、この相違は詩と散文の違いに似ているが、それ以上だ：詩（poetry）：単語はその意味と同時に音韻のためにも使われる。詩全体によって感情の起伏を作り出す。曖昧さの高さは一般的ばかりでなく、意図的だ。散文（prose）：単語の逐語的な意味はもっと重要になり、文法はより意味を持つようになる。散文はより素直に解析できるが、多くのばあい曖昧さは多い。プログラム（program）：一つのコンピュータプログラムが持っている意味は唯一で曖昧さがなく、字句と文法の解析で完全に理解できる。ここでプログラム（その他の形式言語でも）を読む上で留意すべき点を列記する。第一に形式言語は自然言語に比較して稠密なことだ。そのためそれを読むためには時間を要する。また、文法は極めて重要だ。従って、上から下、右から下へと読み下すことは薦められない。そのかわり、字句を特定し、文法的な解釈を頭でしながら、構文解析をすべきだ。最後に、細かなことであるが、自然言語では見過ごしてもよいような綴りや句読点の僅かな間違いが形式言語では重大な相異を生み出す。1.5初めてのプログラム伝統的に新しい言語であなたが書く最初のプログラムは“HelloWorld!”と呼ばれるものである。そのプログラムがすることの全ては画面に“HelloWorld”と表示することだからである。Pythonでは以下のようにある。print’HelloWorld!’これが紙の上に何も印刷しないけれど、print文（printstatement）の一つの例である。print文は一つの値を画面に表示する。いまの場合それは単語で、HelloWorld! #################### File: ThinkPython.pdf Page: 202 Context: 202第14章ファイル>>>printres514f67fee821e1d0f353051c2094de78book.tex>>>printstatNone練習問題14.4MP3ファイルの膨大なコレクションがある。多分同じ内容の曲が異なった名前や異なったディレクトリーにあることが少なからずあると思われる。この練習問題はこの重複を探索する方法である。1.あるディレクトリー内及びそのサブディレクトリーと再帰的に調べ特定の拡張子（.mp3のような）を持つ全てのファイル対する完全パスを要素とするリストを生成するプログラムを作成せよ。2.重複を確認するために、各ファイルの“checksum”を計算するためにmd5sunを利用する。二つのファイルが同一の“checksum”だったら、この二つのファイルは中味が同じとみてよい。3.二重のチェックとしてUnixコマンドのdiffを使うこともできる。解答例：http://thinkpython.com/code/find_duplicates.py14.9モジュールを書く任意のPythonコードを含むファイルはモジュールとしてインポートできる。例として、以下のようなコードを含むwc.pyを考える：deflinecount(filename):count=0forlineinopen(filename):count+=1returncountprintlinecount(’wc.py’)このプログラムを起動するとファイルの行数、つまり7を表示するはずだ。このファイルをインポートもできる：>>>importwc7 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 50 Context: 50第3章関数3.15語句関数（function）：意味のある命令を実行する文の纏まりに名前を付けたもの。関数は引数を取るものもあり、結果を返すものもある。関数定義（functiondefinition）：関数名、仮引数、実行する文の纏まりを指定して新たな関数を作成するための文。関数オブジェクト（functionobject）：関数定義で生成される一つの値。関数名はこの関数オブジェクトを参照する変数である。ヘッダー（header）：関数定義の一行目の部分。.:ボディー（body）：関数定義の内部の本体（文の集合）。仮引数（parameters）：関数の中で引数として渡される値を参照する変数。関数呼び出し（functioncall）：関数を実行する文。関数名と必要な実引数のリストが続く。引数（argument）：関数が呼ばれたときその関数に付随して与えられる値。この値は関数の中では対応する仮引数に代入される。ローカル変数（local）：関数内で定義され使われる変数。ローカル変数はその関数内でのみ有効である。戻り値（returnvalue）：関数の結果。もし関数が表式として使われているとすると、その戻り値がその表式の値となる。結果を生む関数（fruitfulfunction）：結果を返す関数。ボイド関数（voidfunction）：値を返さない関数。モジュール（module）：関連する関数群や付随する定義を一つに纏めたファイル。インポート文（importstatement）：一つのモジュールを読み込みモジュール・オブジェクトを生成する文。モジュール・オブジェクト（moduleobject）：一つのモジュール内で定義されている値へのアクセスを提供するimport文が生成する値。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 87 Context: 6.5.再帰関数の拡張87vorpal:何かvorpalであるものを記述する形容詞である。こんな定義を辞書でみつけたらまごついてしまうかもしれない。しかし、階乗関数が記号！で記述されているのを探し出したときには、その記述は以下のようなものだろう：0!=1n!=n(n-1)!この定義は0の階乗は1、その他の任意の値、nの階乗はn-1の階乗にnを乗じたものであることを意味する。だから3!は3掛け2!で、2!は2掛け1!で、1!は１掛け0!である。これを纏めると3!は3×2×1×1で6となる。何かを再帰的な定義で記述できたならば、それをPythonでプログラムして評価することができる。第一にすべきは、関数名とその仮引数を決めることである。今回の場合、その関数factorialの仮引数は一つの整数である。つまりdeffactorial(n):となる。この引数がたまたま0であると、この関数の返すべき値は1であるのでdeffactorial(n):ifn==0:return1となる。さもないと、これが興味あるケースであるが、再帰呼び出しでn-1の階乗を求め、それにnを乗ずる計算をすることになる。従って、プログラムは以下の様になる：deffactorial(n):ifn==0:return1else:recurse=factorial(n-1)result=n*recursereturnresultこのプログラムの実行の流れは5.8節で登場したcountdownと似たものになる。nの値を3にしてこの関数を呼んだときの流れを以下に示す： #################### File: ThinkPython.pdf Page: 72 Context: 72第5章条件文と再帰関数countdownはn=0で実行される。nの値が0に等しいので、”Blastoff!”をprintして、関数をreturnする。n=1のcountdownが関数returnに達する。n=2のcountdownが関数returnに達する。n=3のcountdownが関数returnに達する。そしてmain関数__main__に戻る。従って全表示は以下のようになる：321Blastoff!自分自身を呼ぶ関数は再帰的で、このプロセスを再帰処理（recursion）という。もう一つの例は文字列を表示するプログラムである：defprint_n(s,n):ifn<=0:returnprintsprint_n(s,n-1)もしn<=0であるとすると、関数returnが実行される。実行は呼び出し関数に戻ることである。この関数の残りの部分はcountdownに類似している。nが0より大きいと文字sをprintし、残りの(n-1)回のprintのために自分自身を呼んでいる。従って、文字sのprintは1+(n-1),つまりn回のprintがなされる。このような簡単な例ではforループの方が易しいかもしれないが、後にforループではプログラムを書くことが難しく、再帰では容易な例に出会うことになる。そのために少し早めに紹介した。5.9再帰関数のスタック図3.10節で関数の呼び出しに際してプログラムの状態を示すためにスタック図を用いた。同じ図が再帰関数の振る舞いを調べるのに便利だ。関数は呼ばれる度にPythonは関数フレームを生成する。このフレームには関数内のローカル変数や仮引数が含まれる。再帰関数の場合には、同時にスタック上にある関数は一つ以上であるかもしれない。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 199 Context: 14.7.削ぎ落とし199モードcはもしデータベースが存在しないときは作成するという意味である。結果は辞書が持つ操作の大部分を提供するデータベースオブジェクトを戻す。新しいアイテムを追加しようとすると、anydbmはデータベースを更新する。>>>db[’cleese.png’]=’PhotoofJohnCleese.’アイテムにアクセスしようとすると、anydbmはファイルからの読み込みをする：>>>printdb[’cleese.png’]PhotoofJohnCleese.もし既存のキーに代入を試みると、古い値の上書きになる：>>>db[’cleese.png’]=’PhotoofJohnCleesedoingasillywalk.’>>>printdb[’cleese.png’]PhotoofJohnCleesedoingasillywalk.辞書で使えたメソッド、例えばkeysやitemsなども使える。またfor文での繰り返しもできる：forkeyindb:printkey終了は、普通のファイルのようにクローズで終わる：>>>db.close()14.7削ぎ落としanydbmの制限はキーも値も文字列のみが許されることだ。他の型ではエラーになる。モジュールpickleはこんなときに役に立つ。このモジュールはほぼ任意の型のデータを文字列に変換し、また逆に型データに逆変換する。pickle.dumpsは引数として任意の型を受け取り、対応する文字列による表現を返す（dumpsは“dumpstring”の略）。>>>importpickle>>>t=[1,2,3]>>>pickle.dumps(t)’(lp0\nI1\naI2\naI3\na.’ #################### File: ThinkPython.pdf Page: 109 Context: 8.3.forループによる横断処理109このループ横断処理では文字列の一文字毎に一行表示される。ループの継続条件はindex>>fin.readline()’aah\r\n’次の単語は“aah”で、全く規則にあった単語である。そんなに怪訝な様子で私をみないでくきださい。二つの特殊記号が邪魔ならば、文字列メッソドstripを使って取ってしまうこともできる：>>>line=fin.readline()>>>word=line.strip()>>>printwordaahedforループの一部にファイルオブジェクトを使うこともできる。以下のプログラムはwords.txtを読み込み、一行に一単語毎に表示するものである：fin=open(’words.txt’)forlineinfin:word=line.strip()printword練習問題9.1ファイルwords.txtを読み、単語の長さが20（特殊文字を含めないで）以上ある単語のみ表示するプログラムを作成せよ。9.2練習問題これからの練習問題の解答は次の節にあるが、答えをみる前に一度は解答を試みてほしい。練習問題9.2ErnstVincentWrightは1939年にGadsbyというタイトルの50,000単語の小説を出版した。この本は文字’e’を全く含んでいない。文字’e’は英語では最も頻度の高い文字であるので、この作業は簡単ではない。Infact,itisdifficulttoconstructasolitarythoughtwithoutusingthatmostcommonsymbol,itisslowgoingatfirst,butcautionandhoursoftrainingcangraduallygainsfacility. #################### File: ThinkPython.pdf Page: 33 Context: 2.10.デバッギング332.10デバッギングここまでで出会いそうな構文エラーは不正な変数名、classやyield（これらは予約語）またはodd~jobやUS$（不正な文字を含む）についてだろう。　また空白を含む文字を使うと、Pythonは二つの被演算子が演算子なしで用いられていると解釈する。>>>badnameSyntaxError:invalidsyntax構文エラーに関して、このエラーメッセージはあまり役に立たない。頻繁に出会うエラーメッセージはSyntaxError:invalidsyntaxやSyntaxError:invalidtokenで、これらは情報不足である。実行時エラーでよく遭遇するのは、「定義前の使用」だ。つまり、値を代入する前に変数を使うことによるエラーだ。よくやるのは変数名の綴りミスによるものだ。>>>principal=327.68>>>interest=principle*rateNameError:name’principle’isnotdefinedまた、変数名は大文字小文字で異なる。だから、LaTeXとlatexは異なる。これまでの時点で遭遇しそうな意味的エラーは演算子の順序に関連するものだろう。例えば、1/2πを評価しようとして以下のように書いたとしよう：>>>1.0/2.0*pi最初に除算がなされるので、π/2が得られる。これは意図したものと異なる。Pythonはあなたが何を意図してこれを書いたか知る手段がないので、勿論エラーメッセージは出ない。間違った結果を出すだけだ。2.11語句値（value）：プログラムが操作する数値や文字列のような基本的データの実体。型（types）：値が持つ属性。これまで出会ったのは整数（int型）、浮動小数点数（float型）そして文字列(str型）である。整数（integer）：全ての数を表現する型。浮動小数点数（floatingpoint）：小数点以下を持つ数値を表現する型。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 73 Context: # 5.10 無制限な再帰 ## - countdown - n = 3 - countdown - n = 2 - countdown - n = 1 - countdown - n = 0 図 5.1 は n = 3 で呼ばれた countdown 関数のスタック図である。いつものようにスタックの最上段は `__main__` のフレームである。このフレームは `__main__` で定義された変数や引数が存在するので、空白ではない。四つの countdown フレームは仮引数の n の値が変化している。スタックの底には n = 0 のフレームと悪性ケース (base case) と呼ばれている。これは再帰的な呼び出しをしないのでこれ以上のフレームは存在しない。 練習問題 5.1 では、n = 2 で呼ばれた `print(n)` 関数のスタック図を描け。 練習問題 5.2 仮引数として副オブジェクトと一つの数を仮引数とする再帰関数 `do_n` を作成せよ。この関数は問題の関数を回実行する。 ```python def recures(): recures() ``` 大抵の開発環境では、このような無制限な再帰を含むプログラムは永久に実行されることはない。Python は再帰の深さの決定に基づきエラーメッセージを出す： ``` File "pysehell47", line 2, in recures recures() ``` #################### File: ThinkPython.pdf Page: 12 Context: 12はじめに次ぎに起きたことは実にかっこいいことだった。バージニア州の高校教師、JeffElknerが私の本を引き継ぎ、それをPythonで書き直してくれた。そして、彼はその翻訳版を私に送ってくれた。私は私の書いた本を読んでPythonを学ぶという希有な経験をした。2001年にはGreenTeaPressからPython版の初版を出版した。2003年に私はOlinCollegeで教鞭を取り始め、そこで初めてPythonを教えることになった。やってみると、Javaのときと対照的に学生の躓きは少なく学習が進み、もっと興味有るテーマに取り組めるようになり、概して学生たちはより面白がった。九年間以上かけて私は間違いを修正、サンプルプログラムを推敲、そして練習問題に多くの材料を追加し、この本を充実したものにしよう努力してきた。その結果誕生したのがこの本である。少し控え目に書名はThinkPythonとした。主な変更点を以下列記する。•各章の終わりにデバッギングに関する節を設けた。これらの節はバグを避けること、バグの発見の仕方の技術を扱っている。•理解を助ける小テストからかなり本格的な課題までに渡り、多くの練習問題を追加した。そしてそれらの殆ど全てに解答を書いた。•一連の事例研究を追加した。それらは課題、その解法、議論からなる少し長めの例題である。そのいくつかは、私は自分のクラスのために書いた一連のPythonプログラム、Swampyを基本にしている。このSwampyはhttp://thinkpython.comから入手できる。•プログラム開発手法や基本的なデザインパターンの議論を拡張した。•デバッギング、アルゴリズムの解析、LumpyによるUML図についての付録を追加した。私はこの本を使うことで学習が楽しみになり、あなたの役に立ち少しでもコンピュータサイエンティストのように考えることができるようになることを期待する。AllenB.DowneyNeedham,MA #################### File: ThinkPython.pdf Page: 57 Context: 4.3.練習問題57fd(bob,100)lt(bob)fd(bob,100)lt(bob)fd(bob,100)これらをmypolygon.pyに追加して実行してみよう。これはfor文を使うともっとコンパクトに書ける：foriinrange(4):print’hello!’得られる結果は以下である：hello!hello!hello!hello!これは簡単なfor文の利用法である。詳細は後にみることにする。正方形を描くプログラムにfor文を使うのには、上の例題で充分だ。以下は正方形描画のfor文版だ。foriinrange(4):fd(bob,100)lt(bob)for文の構文は関数定義と似ている。コロンで終わるヘッダーを持ち、インデントされたボディからなる。ボディは任意の数の文を含んで構わない。for文はループ（loop）と呼ばれる。実行の流れがボディを実行してあとボディのトップに戻るからである。今の場合はボディを4回繰り返す。このfor文を使った正方形描画プログラムはオリジナルのものとホンの僅かだが異なっている。それは正方形を描いた後、bobが余計な左転回をすることだ。4.3練習問題以下はTurtleWorldを使った練習問題のシリーズである。それらは面白いものであるが、学習のポイントも含まれている。作業をしながらその学習ポイントにも目を向けてほしい。以下の節でその解答を提示するが、完成するまで（少なくも試みるまで）はそれをみてはいけない。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 14 Context: # 第1章 プログラムが動くまで ## 図 1.1: インタプリタはプログラムを少し読み込み、実行する。これを支五に繰り返す。 ``` SOURCE CODE | V INTERPRETER | V OUTPUT ``` ## 図 1.2: コンパイラはソースコードをハードウェアで実行可能なオブジェクトコードに翻訳する。 ``` SOURCE CODE | V COMPILER | V OBJECT CODE | V EXECUTOR | V OUTPUT ``` このように小さな変更は重要で、異種のコンピュータで実行できることでもある。あるコンピュータのために低級言語で書いたプログラムはそのコンピュータのみで実行可能で、他の異種のコンピュータで実行するためには言語を変えなければならない。この研究所でも、始める全てのプログラムは高級言語で書かれている。低級言語は特定したアプリケーションのためにのみ使用される。 高級言語で書いたプログラムをコンピュータで直接実行できる低級言語に加工する方式にある。つまり、インタプリタ（Interpreters）とコンパイラ（Compilers）である。インタプリタは高級言語で書いたプログラムを逐次的に実行することができる。そこでこのプログラムの行動を見て、実行する同じ操作を次に引き継ぎます。図1.1はインタプリタの役目を示している。 コンパイラはプログラムを翻訳しプログラムを実行する前にそのプログラム全体を翻訳する。このような意味で、高級言語はプログラムをソースコード（source code）と呼び、翻訳されたプログラムはオブジェクトコード（object code）または実行プログラム（executable）と呼ばれる。理解が容易なプログラムは同程度の動作を循環しながら実行される。図2にはPythonの役割や環境について記述した。 Pythonで書かれたプログラムはインタプリタで実行される。Pythonはインタプリタ言語の一種と考えられる。そこでインタラクティブモード（interactive mode）とスクリプトモード（script mode）に区別できる。インタラクティブ・モードでは、あなたのキーボードからプログラム全体がシンタックス結果に表示される。例えばこうだ： ``` >>> 1 + 1 2 ``` #################### File: ThinkPython.pdf Page: 260 Context: 260第19章事例研究：Tkinter>>>text.get(0.0,END)’Anotherlineoftext.\n’deleteメソッドはテキストボックス内の文字を消去する。以下の例は先頭の二文字を残して残りを全部削除する：>>>text.delete(1.2,END)>>>text.get(0.0,END)’An\n’練習問題19.3練習問題19.2を修正して一つのエントリと第二のボタンを追加、第二のボタンを押すとエントリに与えた色名を得て円の流し込みの色を変更するようにせよ。そのためにはconfigメソッドを使う。プログラムはユーザが円の生成しない前にこのボタンを押す、間違った色名を入力するといった状況にも対処すること。解答例：http://thinkpython.com/code/circle_demo.py19.6パッキングウィジェットこれまでのウィジェットは一段に積み重ねて置かれた。しかし、多くのGUIではレイアウトはもっと複雑だ。例えば、図19.1には簡単化されたTurtleWorldを示した。この章ではこのGUIをいくつかのステップに分けて作るコードを紹介する。全体のコードはhttp://thinkpython.com/code/SimpleTurtleWorld.pyからダウンロードできる。このGUIの最上部には一つのカンバス、一つのフレームが含まれる。これらは一行に揃えて置かれる。したがって、第一のステップはこの行を生成することである：classSimpleTurtleWorld(TurtleWorld):"""ThisclassisidenticaltoTurtleWorld,butthecodethatlaysouttheGUIissimplifiedforexplanatorypurposes."""defsetup(self):self.row()........ #################### File: ThinkPython.pdf Page: 249 Context: ``` 18.10 データカプセル化 ==================== （注意：モジュール名が card の場合である） 　まず Hand の shuffle メソッドはクラス Deck で定義されたものを使っていることが分かった。関数 find.defining_class ではメソッドが探索されるクラスのリストを名前付きメソッド mr が使っている。この "MR" は "method resolution order" の略である。 　以下はプログラム設計に関しての示唆である。何かの理由でメソッドを置き換える必要があるときはいつでも、そのインターフェースはもともと同じでなければならない。言い換えれば、同じ他の振る舞いに見えること。つまり、自己参照性と副作用を作り出すように。この条件に従ってプログラムを設計すると、上位クラス（例えば Deck）とのインターフェースが有効機能にすること。この関数はそのクラス（例えば Hand や PokerHand）のインスタンスで有効に使えることになる。 scrollingに戻ると、そのコードは家のように簡単に再利用できる。 ## 18.10 データカプセル化 　第十六章では「オブジェクト指向設計」とも呼ぶべきプログラム開発設計の過程を示した。まず必要な実体、Time, Point, Rectangle を定義した。そして、これを表示するためのクラスを定義した。各々は、それぞれオブジェクト上現実世界の米国的な内側にある実体（少なくとも客観的な視点の）を持つ。 　しかし、どのようなオブジェクトがあるのか、それらが小さければ使用するのかの部分で「はい」はちょっとおかしいこともある。このような場合においては、関数のインターフェースはカプセル化や一般的な原則の実現を考えるに、クラスのインターフェースもデータカプセル化（data encapsulation）の原則を案出したのには意味があった。 　13.8節で言及したマルコフ解析は上記例を提供してくれる。 　http://thinpython.com/code/markov.py をダウンロードしてそのコードを眺めると、いくつかの関数が読み込まされることに大変好意的な suffix_map と prefix_map が例示されている： ```python suffix_map = {} 　この変更は大変素数であるので、一度に二つのテキストの解析ができるだけである。この二つのテキストを同時に解析するとなると、同じデータ構造に追加するとこうなる（これは具体的ある結果を生む）複数の解析になるチー ``` #################### File: ThinkPython.pdf Page: 158 Context: ```markdown # 第11章 課題 してもその結果を辞書に残すと共に戻り値として返す。 ## 練習問題11.6 の新たな `fibonacci` 関数を実行してみよ、さらに従来の `fibonacci` 関数との計算時間を比較せよ。 ## 練習問題11.7 練習問題6.3で扱った `Ackermann` 関数に対してメモ化機能を付けてもよい。さらに、このメモ機能があると大きな値の引数でも関数が正常に動作するかを確認せよ。 **ヒント**: ない。 **解答例**: [http://thinkpython.com/code/ackermann_memo.py](http://thinkpython.com/code/ackermann_memo.py) ## 11. 大域変数 前節の例では変数 `known` は関数の外で生成された。これは `__main__` と呼ばれる特殊なフレームにおいてこの変数が使えていることを意味している。 `__main__` による変数は大域変数（global variable）と呼ばれる。この変数は任意の関数からアクセスすることができるからだ。関数に関係するローカル変数が関数の終了と共に消失するのとは異なり、大域変数は一つの関数呼び出しを消失させても残る。 大域変数としてよく使われるものがある条件付けをされているどうかを示すフラグ（flags）機能を担った変数だ。以下の `verbose` と引数フラグを詳解表示する制御する例である： ```python verbose = True def example1(): if verbose: print('Running example1!') # もしこの大域変数の使用をしようとすると予想のことが起こる。以下にある関数が呼ばれたときがあるかを追跡することを意図したプログラムである。 been_called = False def example2(): been_called = True # 再帰 # このプログラムを実行すると、大域変数の値が変化していないことに気が付くはず。問題は関数 `example2` では新たなローカル変数 `been_called` が作成された。 ``` #################### File: ThinkPython.pdf Page: 278 Context: 278付録AデバッギングAttributeError：存在しない属性やメソッドにアクセスしようとした。まずスペルをチェックしよう。存在する属性を表示するdirコマンドを使うこともできる。もしそのAttrubuteErrorがオブジェクトはNoneTypeであると表示したら、そのオブジェクトはNoneである。よく遭遇する原因は関数の戻り値を書き忘れたときである。関数の戻り値を与えないで関数定義を終えると、それはNoneを返す。他の例としては、リストに関連するメソッド、例えばsortのような、を使っているときだ。この戻り値はNoneだ。IndexError：リスト、文字列、タプルにアクセスするために使っているインデックスが（それらの長さ-1）を越えている。直ちにエラー発生の直前にインデックスの値と配列の大きさを表示するprint文を挿入する。配列は予期した長さになっているか？インデックスは正常な値を示しているか？Pyhtonデバッガー（pdb）は種々の例外の原因を突き止めるときに役に立つ。それはそのエラーは発生する直前までのプログラムの状態を吟味できるからだ。pdbについてはdocs.python.org/lib/module-pdb.htmlを参照のこと。多くのprint文の追加で出力に埋没print文を多用したデバッギングの問題は出力に埋没することだ。二つの回避方法がある。出力を簡単化するか、プログラムを簡素化するかだ。出力の簡単化は余分なprint文を削除またはコメントにし、理解し易いように表示形式を工夫することだ。プログラムの簡素化はいくつも方法がある。第一に、プログラムで取り組んでいる問題の規模を縮小してみることだ。例えば、リストの検索の問題であれば、問題のリストを小さいリストで行ってみることだ。プログラムがユーザから入力を受け取る部分もあるのであれば、問題の引き起こすに足りる最も簡単な入力にしてみることだ。第二に、プログラムを整理してみる。死文化されたコードは削除、理解し易いようにプログラムを再構成してみることだ。例えば、問題は多重な入れ子に関連するところかという疑いがあるなら、その部分をもっと簡単な構造に書き直してみることだ。また、問題が大きな関数に由来していると思われるときは、この関数を複数の小さい関数に分割し、それらを別々に検証してみる。ときとして最小単位のテストをしようとする過程がバグを発見することに繋がることがある。プログラムがある状況では問題なく、他のケースでは動かないというのであると、このことがヒントになる。同様に、コードの部分的な書き直しは隠されているバグの発見にも役立つ。プログラムには影響しないと思って変更したことがそうでなかったら、これこそバグの在処を教えているようなものだ。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 48 Context: 48第3章関数3.12なぜ関数？プログラムを関数に分割することに心を砕く理由はあまりはっきりとしないかもしれない。その理由としていくつかある。•関数を生成することで一括りの文に名前を付けることができ、読みやすく、デバッグし易いプログラムを作ることができる。•関数化することで繰り返しをなくし、プログラムを短くすることができる。そして、何か変更が必要なことが起きたときには一個所を修正することで足りる。•長いプログラムを関数に分割することで関数ごとのデバッグが可能になり、その後にそれらを全体して纏めることができる。•良くできた関数は多くにプログラムで有用だ。一度書いてデバッグして完成させると、それを再利用することができる。3.13from付きのインポートPyhtonは二つの方法でモジュールをインポートする方法を提供している。その一つは既に出会った：>>>importmath>>>printmath>>>printmath.pi3.14159265359mathをインポートするとmathという名前のオブジェクトは生成される。このモジュールにはpiのような定数やsin、expといった関数が含まれている。しかし、直接piにアクセスしようとするとエラーになる：>>>printpiTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inprintpiNameError:name’pi’isnotdefinedモジュールのインポートするもう一つの方法は以下のようなものだ： #################### File: ThinkPython.pdf Page: 269 Context: 19.11.練習問題269イベント・ループ（eventloop）：ユーザの動作や応答を待っている無制限のループ。アイテム（item）：カンバスウィジェット上にあるグラフィカルな部品。境界ボックス（boundingbox）：様々なアイテムを取り囲む長方形。通常対角線上にある頂点の座標で指定される。パッキング（packing）：GUIで様々な部品を整理し表示すること。幾何学的配置管理（geometrymanagers）：ウィジェット類を体系的にパッキングするシステム。バインディング（binding）：ウィジェット、イベントそしてイベント処理関数の集まりを束ねる。19.11練習問題練習問題19.4この練習問題はイメージビュアを作ることである。以下に簡単な例を示す：fromswampy.Guiimport*fromTkinterimportPhotoImageg=Gui()canvas=g.ca(width=300)photo=PhotoImage(file=’danger.gif’)canvas.image([0,0],image=photo)g.mainloop()PhotoImageはファイルを読んでTkinterで表示可能なPhotoImageオブジェクトを返す。canvas.imageは与えられた座標を中心として画像をカンバスに貼り付ける。この画像はラベル、ボタンや他のいくつかのウィジェットに貼り付けることができる：g.la(image=photo)g.bu(image=photo) #################### File: ThinkPython.pdf Page: 78 Context: # 第5章 条件文と再帰 1. 四つ仮引数 a, b, c, n を持つ関数 `check_format` を作成せよ。この関数は $$ a^n + b^n = c^n $$ が成立したら、「おやまあ、フェルマーは問題と言っている」と表示し、さもなければ「成立しない」と表示する。 2. ユーザに整数値 a, b, c, n の入力を要求して、これらを整数に変換し、関数 `check_format` でこれらの整数値がフェルマーの定理を満たさないどうかを示す関数を作成せよ。 繰り返し問題 5.4 について、三角形を作るとを試みる。例えば、一つが 12 インチの長さで、他の二つは1 インチの長さとしよう。この場合は、三辺を使って三角形を作ることはできない。この二つの辺の長さの和より大きいときは三角形は作れない。これ以外であれば作れる（この二つの辺の長さは他の辺に等しいときは、「線出し=三角形」と言う）。 1. 三つの数を引数とする関数 `is_triangle` を作成せよ。この関数では三つの長さの組から三角形が作れるときは「yes」を print し、そうでない場合は「no」を print する。 2. ユーザに三つの長さを入力させ、関数 `is_triangle` で検定するプログラムを作成せよ。 以下の練習問題は第四章の `TurtleWorld` を使う。 繰り返し問題 5.5 以下の関数を読みあげがらどうようなことをしているか明らかにせよ。 そしてそのを実行してみよう（第四章の例を参照のこと）。 ```python def draw(t, length, n): if n == 0: return angle = 50 fd(t, length * n) lt(t, angle) draw(t, length, n - 1) rt(t, 2 * angle) draw(t, length, n - 1) lt(t, angle) bk(t, length * n) ``` #################### File: ThinkPython.pdf Page: 121 Context: 121第9章事例研究：単語あそび9.1単語リストの読み込みこの章の演習では英単語のリストが必要だ。英単語のリストはWebで入手可能なものが沢山あるが、我々の目的に最適なものはMobyレキシコンプロジェクト（http://wikipedia.org/wiki/Moby_Projectをみよ）の一部としてGradyWardによって収集され、公開されている英単語リストがその一つである。それは公式のクロスワードパズルや他の英単語ゲームに使える113,809個の英単語リストである。この集録は113809f.ficという名前のファイルになっているが、もっと簡単な名前、words.txtでhttp://thinkpython.com/code/words.txtからダウンロードできる。このファイルは単純なテキストファイルであるので、テキストエディタで閲覧できるし、Pythonで読むこともできる。組み込み関数openの引数ファイル名を与え実行するとファイルオブジェクト（fileobject）を返してくる。これを使ってファイルを読むことができる：>>>fin=open(’words.txt’)>>>printfin変数finは入力に使うファイルオブジェクトによく使われる名前である。モード’r’は読み込みモードでファイルがオープンされたことを示す（その逆は書き込みモードで’w’である）。ファイルオブジェクトは読み込みのためのいくつかのメソッドを提供している。その一つはreadlineでこれは文字を改行記号に達すまで読み込み、その結果を文字列として返すメソッドである：>>>fin.readline()’aa\r\n’このリストの第一番目の単語は“aa”である。これは溶岩の一種である。符号\r\nは二つ特殊記号、キャリージ・リターンと改行でこの単語を次ぎのものから分離 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 63 Context: 4.9.ドキュメント文字列634.１〜3を繰り返し、プログラムが動くようにする。5.再因子分解でプログラムが改良できるかコードを眺めてみる。例えば、プログラムの中に同じようなコードを使っている個所あれば、適当な関数でそれらを置き換える。この過程は欠点もあるが、もしプログラムをどのような関数に分解したらよいか事前に分からないときには助けになる（後に別なアプローチを示す）。この方法はプログラミングを進めながら設計も進める方法である。4.9ドキュメント文字列ドキュメント文字列（docstring）とは関数のインタフェースを説明するために関数の初めの部分に置く文字列のことである。例を示す。defpolyline(t,n,lenght,angle):"""与えられた長さ（lenght）と与えられた線分間角度（angle）（度）を持つn個の線分を描画する。tはturtleである。"""foriinrange(n):fd(t,lenght)lt(t,angle)この文字列は三重の引用符で括られている。三重の引用符は複数行に渡る文字列を書くことができるからだ。この例のようにドキュメント文字列は短いがこの関数を使おうとしたときに必要な情報を含んでいる。これは簡潔にこの関数の機能が関数の細部に渡らずに説明されているし、仮引数の役割（時には型についても）も示されている。このようなドキュメントを書くことは関数のインタフェースの設計の重要な部分である。良く設計されたインタフェースは説明も明快にできるはずである。もし関数のインタフェースの説明に苦労するようであれば、それは多分にインタフェース自体の改良が必要なサインであり得る。4.10デバッギングインタフェースは関数とその呼び手との接面のようなものである。呼び手は仮引数に対して値を与えることに同意し、関数はそれをもとに作業をすることに同意する。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 178 Context: 178第12章タプル4.プログラムの効率を高めるために全縮小可能単語を記憶しておくことが考えられる。解答例：http://thinkpython.com/code/reducible.py #################### File: ThinkPython.pdf Page: 23 Context: 1.8.練習問題231.8練習問題練習問題1.2Pythonのウエッブサイトhttp://python.orgを閲覧してみなさい。このページにはPythonの情報やPythonに関連する情報のリンクがある。そして、Pythonの関連する文献を検索することができる。たとえば、検索窓でprintと入力すると、その文献の中のprint文に関するリンクが表示されるはずである。そこの書かれている全ては理解できなくとも、どこを探せばよいかわかったことはよいことである。練習問題1.3Pythonインタプリタを起動してhelp()と入力してヘルプ機能を起動させてみなさい。また、help(’print’)と入力してprint文についての情報を得てみよう。上手く動作しなにならば、追加の文献が必要かもしれない。また環境変数の設定に問題があるのかもしれない。練習問題1.4Pythonインタプリタを起動し、計算をしてみよう。Pythonの算術記号に対する構文はほぼ数学的な記号と同じである。例えば、+,-,/の記号は加算、減算、除算の記号である。乗算記号は*である。あなたが10kmレースを43分30秒で走ったとしよう。１マイルあたり掛かった平均時間はいくらか？また、マイル毎時で表現した速度はいくらか？（ヒント：1マイルは1.61kmである）。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 271 Context: 19.11.練習問題271解答例：http://thinkpython.com/code/ImageBrowser.py練習問題19.5ベクターグラフィックスエディタとはユーザが種々の幾何学図形（線、円、長方形など）を画面上に描画・編集できるプログラムのことである。このプログラムはPostscriptやSVGのようなグラフィク形式の出力ファイルを生成できる機能を持っている。Tkinterを使って簡単なグラフィックスエディタを作成せよ。少なくともユーザが線、円、長方形をスクリーン上に描画できること、Canvas.dumpメソッドを使ってカンバス上の内容をPostscriptで記述しファイルとして出力できることを実現せよ。挑戦として、ユーザがカンバス上のアイテムを選択、そのアイテムの大きさを（マウス操作で）変えられるようにせよ。練習問題19.6Tkinterを使って基本的な機能を持つWebブラウダーを作成せよ。検索したいURLを入力する１つのテキストボックスとそのページの内容を表示するカンバスを持つようにする。ファイルのダウンロードにはモジュールurllib（練習問題14.6）が使える。モジュールHTMLParserでHTMLタグの解析ができる（詳細はpython.org/lib/module-HTMLParser.htmlを参照せよ）。少なくともテキストとハイパーリンクを処理して表示できるようにせよ。挑戦として背景色、テキストの表示形式、画像を処理できるようにせよ。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 214 Context: ``` >>> box3 = copy.deepcopy(box) >>> box3 is box False >>> box3.corner is box.corner False これで box と box3 は完全に別々のオブジェクトである。 練習問題 15.3 について、Rectangle オブジェクトを受け取り、新しい Rectangle を返す関数 move_rectangle の改訂版を作成せよ。 ## 15.7 デバッグ オブジェクトの処理を含むプログラムを扱い始めると新たな種類のエラーに遭遇する。もし存在しない属性にアクセスしようとすると、AttributeError が出る： ```python >>> p = Point() >>> print p.z AttributeError: Point instance has no attribute 'z' ``` もし一つのオブジェクトがどうようなものか不明な時は、以下のようなコマンドを使うとよい： ```python >>> print p <__main__.Point instance at 0x011FDAB8> ``` もしある属性をそのオブジェクトが持っているか不明なときは組み込み関数 hasattr が使える： ```python >>> hasattr(p, 'z') False >>> hasattr(p, 'x') True ``` 第一番目の引数は任意のオブジェクトで、第ニ番目の引数はその属性として名前の文字列である。 ``` #################### File: ThinkPython.pdf Page: 4 Context: 4第3章関数373.1関数呼び出し..............................373.2型変換関数...............................373.3数学関数.................................383.4混合計算.................................393.5新規関数の追加.............................403.6関数定義とその利用法.........................413.7実行の流れ...............................423.8仮引数と実引数.............................433.9変数や仮引数はローカルである....................443.10スタック図...............................453.11結果を生む関数とボイド関数.....................473.12なぜ関数？...............................483.13from付きのインポート.........................483.14デバッギング..............................493.15語句...................................503.16練習問題.................................51第4章事例研究：インタフェース設計554.1カメの世界...............................554.2簡単な繰り返し.............................564.3練習問題.................................574.4カプセル化...............................584.5一般化..................................594.6インタフェース設計..........................604.7再因子分解...............................614.8開発計画.................................624.9ドキュメント文字列..........................634.10デバッギング..............................634.11語句...................................644.12練習問題.................................65第5章条件文と再帰675.1モジュラ演算子.............................675.2ブール代数表現.............................675.3論理演算子...............................685.4条件処理.................................69 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 276 Context: ``` - もしある特定のループがなくなると思われるときは、そのループの直前に `print` 文を入れ、ループの最後に `ループ終了` と `print` 文を入れて実行してみる。もし無限のメッセージが出て、一言目が出ない場合、このループが無限ループである。 - 大抵の場合、無限再帰処理では実行は続き、その後に`RuntimeError: Maximum recursion depth exceeded` のエラーが出る。これが起き始める場合、再帰関数の回数を参照にしてほしい。このエラーが出ないにしても、再帰メソッドや内部に問題があると思うときは「無限再帰」の部分の活用状況を確認してみよう。 - これらのステップが有効でないときは、別の個所のループや再帰処理をテストしてみよう。 - これから先に行かないときは、あなたのプログラムの実行の流れを理解していない可能性がある。「実行の流れ」の項をみてほしい。 無限ループ：無限ループがあると思っている原因となっているループが特定できるときは、ループの終わりに `print` 文を挿入し、ループの条件に関わる変数の值とループの条件を表示してみる。 例としては： ``` while x > 0 and y > 0: # do something to x # do something to y print "x:", x print "y:", y print "condition:", (x > 0 and y > 0) ``` さて、プログラムを再実行すると、そのループが適応する理由にこの三行の表示が出力される。ループが終わるときには、最後の条件は `false` になるから、ループが止まらないときには、変数 `x` と `y` の値が表示されるので、それを正しく更新されないのが特権ができるはずだ。 無限再帰：大抵の場合は実行が続き、その後に `RuntimeError: Maximum recursion depth exceeded` のエラーが出る。しかしながら、再帰関数が正しく止まらない場合があるかどうか確認が必要である。再帰関数がある場合、アルゴリズムの再帰は定義の条件を満たすときには、その関数はメソッドの先頭に戻ることを持たずしているように思えるときには、その関数はメソッドの先頭に戻ることができる。 ``` #################### File: ThinkPython.pdf Page: 255 Context: 255第19章事例研究：Tkinter19.1GUIこれまでの大多数がテキストベースのプログラムであったが、多くのプログラムはグラフィックユーザインタフェース（graphicuserinterface）つまりGUIと呼ばれているものを使っている。Pythonは、wxPyhton、Tkinter、Qtなどを含め、GUIベースのプログラムを作成するための仕掛けをいくつか提供している。各々は一長一短があり、Pythonではどれを標準とするまでには至っていない。この章では初心者に最も馴染みやすいと考えてTkinterを取りあげる。ここで紹介する概念は他のGUIモジュールにも適用できるものである。Tkinterについては沢山の書籍やWebページがあるが、オンラインで使える最良の資料はFredrikLundh著“AnIntroductiontoTkinter”だ。モジュールGUI.pyがパッケージSwampyに同梱されている。これはTkinterの関数やメソッドにたいする簡単なインタフェースを提供している。この章のサンプルはこのモジュールを使っている。一つのGUIを生成するためには、Guiモジュールをインポートし、一つのGuiオブジェクトを具現化しなければならない：fromGuiimport*g=Gui()g.title(’Gui’)g.mainloop()このプログラムを起動すると何もない灰色の正方形で、タイトルにGuiが付いた窓が出るはずである。mainloopはイベント・ループ（eventloop）であり、ユーザがすることを監視し、それに対応するために待機している。これは無限ループであり、ユーザが窓を閉じる、Control-Cボタンを押す、またはユーザがプログラムを終了にもたらす何かをするまで続く。このGuiはウィジェット（部品）（widgets）を一つも持たないので大したことはできない。ウィジェットはGuiを構成する要素である。どんなものがあるか列記する： #################### File: ThinkPython.pdf Page: 38 Context: 38第3章関数>>>int(3.99999)3>>>int(-2.3)-2float関数は整数や文字列を浮動小数点数に変換する：>>>float(32)32.0>>>float(’3.14159’)3.1415899999999999最後の関数であるstr関数は引数を文字列に変換する：>>>str(32)’32’>>>str(3.14159)’3.14159’3.3数学関数Pythonは馴染み深い数学関数を一つのモジュール（module）として提供している。モジュールとは関連する関数類を一纏めしたファイルである。モジュールは使う前にそれをインポートしなければならない：>>>importmathこの文でmathと言う名前のモジュール・オブジェクト（moduleobject）が生成される。モジュール・オブジェクトをprint文で印字とすると、このモジュールの情報が得られる：>>>printmathこのモジュール・オブジェクトはこのモジュールで定義された関数や変数を沢山に含んでいる。それらの関数の一つにアクセスするには、モジュール名と関数名をドット（終止符として知られている）で区切って特定しなければならない。この記法はドット表記（dotnotation）と言う。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 306 Context: 306付録D日本語の処理printlen(a),len(au)このprint文で文字数を表示すると93とでる。つまり、ユニコード文字列ではひらがな文字（カタカナ、漢字も）も文字数が正確に計測される。このようにユニコード文字列で日本語を扱うと英数字の文字列に使えた関数やメソッドがそのまま日本語にも適用できる。さて、インタラクティブ・モードであれスクリプト・モードであれそこに現れた日本語は何らかエンコード方式を使ってコード化されたものである。このエンコード方式を確かめる簡単な方法がある：a=’あいう’au=unicode(a,’utf-8’)これはaに代入された文字列がutf-8でエンコードされたものみなし、ユニコードに変換を試みる関数unicodeを使った例である。第二の引数に間違ったエンコード方式を指定するとエラーとなる。例を示す：>>>a=’あ’>>>unicode(a,’utf-8’)Traceback(mostrecentcalllast):File’’,line1,inunicode(a,’utf-8’)UnicodeDecodeError:’utf8’codeccan’tdecodebyte0x82\inposition0:unexpectedcodebyteこのエラーが吐き出されないエンコード方式がこの日本語をエンコードしているものだとわかる。D.2エンコード方式の指定スクリプト・モードではファイルの先頭もしくは二行目にそのファイルの日本語のエンコード方式を明示的に指定できる：#coding:sjisこのようにエンコード名（今の場合はシフトJIS）を指定するとこのファイル内の日本語はこの指定したエンコード方式でエンコードされることになる。このエンコード方式を明示することで簡単にユニコード文字列が生成できる。つまり、前に紹介したように文字列の前に「u」を付ける： #################### File: ThinkPython.pdf Page: 71 Context: 5.8.再帰71論理演算子はこのような入れ子の条件処理を単純な処理に替えることができる。例として以下のプログラムは１つの条件文に書き替えることができることを示す：if010:print’xは一桁の整数である’5.8再帰一つの関数が他の関数を呼ぶことは合法であるが、自分自身を呼ぶことも合法だ。このようなことで何か得なことがあるとは俄には信じられないが、これはプログラムで実現できる魔法のような世界であることが徐々に明らかになる。例として以下のようなプログラムを眺めてみよう：defcountdown(n):ifn==0:print’Blastoff!’else:printncountdown(n-1)nが0か負になるとBlastoff!（発射！）’をprintする。それ以外はnを表示し、引数をn-1として関数countdown、つまり自分自身を呼ぶ。main関数でこの関数を以下のように呼んだら何がおきるだろう：>>>countdown(3)関数countdownはn=3から始まる。nの値が0より大きいので、nの値3をprintして自分自身を呼ぶ。関数countdownはn=2で実行される。nの値が0より大きいので、nの値2をprintして自分自身を呼ぶ。関数countdownはn=1で実行される。nの値が0より大きいので、nの値1をprintして自分自身を呼ぶ。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 69 Context: 5.4.条件処理695.4条件処理有用なプログラムを書くためにはわれわれは条件を調べ、それに従ってプログラムの振る舞いを替える機能を使う。条件文（conditionalstatement）はそのような機能である。このif文の極簡単な例はifx>0:print’xispositive’ifの後のブール代数表式は条件（condition）と呼ばれる。それが真であると、インデントされた文が実行され、そうでないと実行されない。条件文は関数の定義と同じ構造をしている。つまり、インデントされたボディを従えたヘッダー。このような文を複合文（compoundstatements）という。ボディは無制限の数の文があってもよいが、最低でも一文は必要である。ときとして文なしのボディが必要なときがある（大抵の場合これはまだ書き終えていない部分を余白として残したいときだ）。このようなときは何もしないpass文を使うとよい：ifx<0:pass#負の場合の処理が必要5.5二者選択処理if文の二番目のかたちは二者選択処理（alternativeexecution）である。これでは二つ可能性があり、条件はどっちを取るかを決める。構文は以下のようだ：ifx%2==0:print’xiseven’else:print’xisodd’条件は真または偽のはずなので、二者の内の一つは必ず実行される。二者択一は、実行の流れの分岐であるから、分岐処理（branches）とも言われる。5.6条件文の連鎖ときとして二つ以上の可能性がある場合があり、二つ以上の分岐が必要となる。このような処理を表現する一つの方法は条件文の連鎖（chainedconditional）を使うものがある： #################### File: ThinkPython.pdf Page: 128 Context: 128第9章事例研究：単語あそびある。しかも、私の知る得る限りではこれが唯一の単語だ。条件をみたしている単語は多分500個近くあるかもしれないが、私はその一つしか知らない。さて、その単語は何か？この単語を見つけるプログラムを作成せよ。解答例：http://thinkpython.com/code/cartalk1.py練習問題9.8これもCarTalkのパズル名人による。(http://www.cartalk.com/contest/puzzler/transcripts/200803）先日ハイウエイをドライブしていた。そしてたまたま私の車の走行距離計が目に入った。多くの走行距離計と同じで6桁の数字で走行距離がマイルを単位として表示されている。従って、私の車が300,000マイル走ったのであると表示は3-0-0-0-0-0となる。さて、あの日に私がみた走行計の文字は興味あるものであった。最後の四桁の数字が回文になっていたのだ。つまり、それらは前から読んでも後から読んでも同じだったわけだ。例えば、5-4-4-5は回文だ。距離計は例えば3-1-5-4-4-5となっていたわけである。ところが1マイル走って距離計をみると今度は最後の五桁が回文になっていた。例えば、3-6-5-3-5-6ようだ。さらに1マイル走って距離計をみると六桁の内中間の四文字が回文になっていた。さらに驚くことに、1マイル走って距離計をみるとなんと六桁全体が回文になっていた。問題は最初に眺めた距離計の表示は何か？六桁全ての数字をテストし、上の条件を満たす組み合わせを表示するPythonプログラムを書け。　解答例：http://thinkpython.com/code/cartalk2.py練習問題9.9これもまたCarTalkからである。探索手法で解けるはずだ。(http://www.cartalk.com/contest/puzzler/transcripts/200813）母親を最近に訪ねた、そして私の年齢の二桁の数字が母のそれと逆順になっていることに気が付いた。例えば、母が73で、私が37といった具合だ。このような状況がどの位の頻度で起ったのか話題になったが、話が横道に逸れてしまい、答えを得る機会がなかった。自宅に帰った後に、この年齢の逆順はこれまで6回起きていたことが分かった。また、幸運ならば、この数年中にこの逆順が起こることも分かった。さらに、充分に幸運ならばこの逆順はさらにもう一度訪れるだろうと期待できた。従って（母が99歳になるまで）8回の頻度でこの現象が起きたことになる。問題は、私の現在の年齢はいくつか？ #################### File: ThinkPython.pdf Page: 59 Context: 4.5.一般化59最も内側のfdとltは二段にインデントされる。これらは関数定義のボディの始まりであるforループの内部にある。次の行にあるsquare(bob)は左余白をなくして入力される。このことはforループも関数定義も終了したことを意味する。関数の内部ではtは同一のturtleであるbobを参照しているから、lt(t)はlt(bob)と同じ効果を持つ。それならば、何故直接bobを呼ばないのか？これは関数squareではtはどんなturtleにもなり得るからだ。二匹目のturtleを作成し、それをこの関数の引数にすることもできる、つまり：ray=Turtle()square(ray)コードの一部を関数として纏める作業をカプセル化（encapsulation）と呼ぶ。カプセル化の利点は関数名としてコードに名前がつくのでドキュメントとなること。もう一つの利点はコードを再利用したいとき、関数呼び出しで事足りることである。4.5一般化次ぎのステップはsquare関数に仮引数lengthを追加することである。解答例はdefsquare(t,lenght):foriinrange(4):fd(t,lenght)lt(t)square(bob,200)関数に仮引数を追加する作業を一般化（generalization）という。この作業で関数はさらに一般化される。次ぎのステップも一般化で、正方形を描画する替わりに、正多角形を描画するものである。解答例は以下である：defpolygon(t,lenght,n):angle=360/nforiinrange(n):fd(t,lenght)lt(t,angle)polygon(bob,7,70) #################### File: ThinkPython.pdf Page: 150 Context: 150第11章辞書>>>printeng2sp{’three’:’tres’,’two’:’dos’,’one’:’uno’}となりちょっと戸惑う。キーと値のペアの順序が異なっている。あなたのコンピュータで実行するとまたこれと異なっているかもしれない。アイテムの並びは予想できないのだ。しかし、辞書では整数でインデックスすることは決してないのでなにも問題はない。その替わり、キーが対応するアイテムの選択に使われる：>>>printeng2sp[’two’]dosキー’two’は常に値’dos’にマップされるので、アイテムの並ぶ順序はどうでもよい。キーが辞書の中にないと、例外エラーになる：>>>printeng2sp[’four’]KeyError:’four’関数lenも使えて、キーと値のペアの個数を返す。>>>len(eng2sp)3演算子inも使える。この演算ではキーだろうとしたものがその辞書にキーとしてあるかどうかのブール代数値を返す（値としてあることは充分でない）。>>>’one’ineng2spTrue>>>’uno’ineng2spFalse辞書に値として存在するかどうかを確認したいならば、メソッドvaluesを使うとよい：>>>vais=eng2sp.values()>>>’uno’invaisTrue #################### File: ThinkPython.pdf Page: 179 Context: 179第13章事例研究：データ構造・選択13.1単語頻度分布解析いつものように解答例をみる前に、少なくとも解答を試みるようにしてほしい。練習問題13.1ファイルからテキストを読み、単語に分解し、区切り文字や句読点を取り除き且つ大文字を全て小文字に変換するプログラムを作成せよ。ヒント：モジュールstringは空白、タブ、改行文字等を含む文字の定義whitespaceや句読点を集めた文字の定義punctuationを提供している。確かめてみよう：>>>importstring>>>printstring.punctuation!"#$%&’()*+,-./:;<=>?@[\]^_‘{|}~$削除せよさらに、文字列に対するメソッドstrip,replace,translateなども使える。練習問題13.2グーテンベルグ・プロジェクト（gutenbergproject）から好みの本をテキストベースでダウンロードしてPythonで読めるようにせよ。そして、使われている単語を表示してみる。異なった時代、異なった著者の異なった著書で得られた結果を比較せよ。どの著者が最も多くの語彙を使っているか？練習問題13.3前の練習問題を修正して取りあげた本で使われている最頻度度二十番目までの単語を表示せよ。練習問題13.4第9.1節の単語集（words.txt）を読み込み、取りあげた本で使っている単語でこの単語集にないものを表示せよ。誤植はいくつあるか？単語集に掲載すべき通常の単語はいくつあるか？はっきりしないものはいくつあるか？ #################### File: ThinkPython.pdf Page: 61 Context: 4.7.再因子分解61defcircle(t,r):circumferance=2*math.pi*rn=int(circumferance/3)+1lenght=circumferance/npolygon(t,lenght,n)これで一辺の数は—ttcircumferance/3になり、一辺の長さは約3になる。これはできる多角形で充分に円を近似できる最小で、しかも大きな円でも充分な数である。これで如何なる大きさの円の描画に使える関数ができたことになる。4.7再因子分解円の描画では関数polygonを再利用できた。これは正多角形が円の近似になるからである。しかし、円弧を描画しようとするとpolygonもcircleも使えない。一つの解決方法は関数polygonのソースコードをコピーして、直接に関数arcに加工するものである。結果は以下のようになる：defarc(t,r,angle):arc_lenght=2*math.pi*r*angle/360n=int(arc_lenght/3)+1step_lenght=arc_lenght/nstep_angle=float(angle)/nforiinrange(n):fd(t,step_lenght)lt(t,step_angle)後半は関数polygonに似た処理をしているが、polygonを書き換えないと使えない。そこで、polygonを第三の引数を持たせるように書き換えることにする。名前もpolylineとする：defpolyline(t,n,lenght,angle):foriinrange(n):fd(t,lenght)lt(t,angle)この新しく定義された関数はpolygonにも使えるし、arcにも使える。polygonは以下のようになる： #################### File: ThinkPython.pdf Page: 111 Context: 8.5.文字列は変更不可1118.5文字列は変更不可文字列の一部を変更しようとして以下のような代入を試みたとする：>>>greeting=’HelloWorld!’>>>greeting[0]=’J’TypeError:’str’objectdoesnotsupportitemassignmentここでオブジェクト（object）は文字列、アイテム（item）は文字列の中の代入しようとした文字である。この段階ではオブジェクト（object）とは値と同じものであるとしておく。後にこの定義は再吟味したい。アイテム（item）は配列の一つの要素である。ここでのエラーの理由は文字列は変更不可（immutable）であることから来ている。一旦作成した文字列は変更してはいけない。上の例で最良の解決は新しい文字列を生成することだ：>>>greeting=’HelloWorld!’>>>new_greeting=’J’+greeting[1:]>>>printnew_greetingJelloWorld!この例では新しい文字とgreetingのスライスしたものが連結されている。これでは元々のgreetingには何も変更もない。8.6探索　次ぎのプログラムは何をしているのだろうか？deffind(word,letter):index=0whileindex>>cheeses=[’Cheddar’,’Edam’,’Gouda’]>>>’Edam’incheesesTrue>>>’Brie’incheesesFalse10.3リストの横断的処理リストの要素を横断的にアクセスする一般的な方法はforループを使うものである。構文は文字列の場合と同じである：>>>forcheeseincheeses:printcheeseこれはリストの要素を読み出すときのみの場合である。要素の書き込みや更新をしたいときにはインデックスが必要になる。この場合の一般的な方法はrange関数を使うものである：>>>foriinrange(len(numbers)):numbers[i]=numbers[i]*2このループでリストの各要素を横断的に更新できる。関数lenでリストの要素の数を出し、関数rangeで0からn-1までの数のリストを生成する。ここでnは問題のリストの長さである。ループが回る毎にiは次ぎの要素に対応するインデックスの値を持つ。代入文ではiは古い要素に値を読むことに使われ、新しい値を代入することにも使われている。空リストに対するforループでは本体は一度も実行されない：forxin[]:print’Thisneverhappens.’リストの中にリストを含ませることもできるが、そのリストは一つの要素としてカウントされる。従って以下のリストの要素の数は4である。[’spam’,1,[’Brie’,’Boquefort’,’PoileVeq’],[1,2,3]] #################### File: ThinkPython.pdf Page: 65 Context: 4.12.練習問題65事前条件（precondition）：関数の実行が終わった時点でその関数が満たすべき条件。4.12練習問題練習問題4.1　http://thinkpyhton.com/code/polygon.pyをダウンロードし以下の課題を行え。1.関数polygonと関数circleにドキュメント文字列を追加せよ。2.関数circle(bob,radius)の実行に伴うスタック図を作成せよ。手書きでもよいし、コードにprint文で追加してもよい。3.4.7節の関数arcは、円の描画が常に想定した円の外側に沿った線分で近似されているので正確さに欠けるところがある。その結果turtleが停止した位置は正しい位置から僅かにずれる。わたしの解答例ではこの誤差を減ずる工夫がされている。コードを読んで納得できるがみよ。図4.1:タートルの花々練習問題4.2　図4.1のような描画に対応する関数の典型的なセットを作成せよ。解答例：http://thinpython.com/code/flower.py及びhttp://thinkpython.com/code/polygon.pyも必要である。練習問題4.3　図4.2のような描画に対応する関数の典型的なセットを作成せよ。解答例：http://thinpython.com/code/pie.py図4.2:タートルのパイ #################### File: ThinkPython.pdf Page: 55 Context: 55第4章事例研究：インタフェース設計この章のサンプルコードはhttp://thinkpython.com/code/polygon.pyにある。4.1カメの世界この本の付録としてSwampyというパッケージ（package）を私は作った。このパッケージはhttp://thinkpython.com/code/swampyからダウンロードできる。パッケージは多くのモジュールを集めてものである。このSwampyに集録したモジュールの一つにTurtleWorldがある。これは画面をカメが這い回るようにして線の描画をする多くの関数を纏めたものである。このパッケージをインストールしてあると、このTurtleWorldをインポートできる：fromswampy.TurtleWorldimport*Swampyはダウンロードしたけれどパッケージとしてインストールしないのであれば、Swampyファイル類が存在するディレクトリで作業をするか、またはPythonの検索パスにこのディレクトリを追加する方法を採ってほしい。この場合にはfromTurtleWorldimport*でTurtleWorldをインポートできる。ダウンロードの過程やPythonの検索パスの話はあなたが使っているシステムに依存するので、ここでは細部は触れない。いくつかのシステムの状況についてはhttp://thinkpython.com/swampyに随時情報を掲載するつもりである。さて、mypolygon.pyという名前のファイルを作り、以下のコードを作成してみよう：fromswampy.TurtleWorldimport*world=TurtleWorld() #################### File: ThinkPython.pdf Page: 60 Context: 60第4章事例研究：インタフェース設計7辺を持ち、一辺の長さが70の正多角形を描画する。もし引数の数が増えて、その数値の意味が曖昧になり、順序が不明になったときは、仮引数の名前を付して引数を書くことは合法である：polygon(bob,n=7,length=70)これはキー付き引数（keywordargument）という。この構文規則はプログラムをより読みやすくする。4.6インタフェース設計次ぎのステップは半径rを仮引数として円を描画する関数の作成の問題である。以下は50辺を持つ多角形を描画する解答の一例である：defcircle(t,r):circumferance=2*math.pi*rn=50lenght=circumferance/npolygon(t,lenght,n)第一行では円の円周を計算している。πの値は数学モジュールで与えられるので、mathモジュールのインポートを忘れないように。nは多角形の辺の数であり、この多角形で半径rの円を近似的に描画することができることを使う。この解答例の問題点はnが定数であることである。これでは大きな円では一辺の長さが大きくなって円の近似としては粗くなる。逆に、小さな円では一辺が小さくなりすぎて描画時間が無駄になる。nを仮引数にすることも一案だが、インタフェースとしては明確さを欠くことにある。関数のインタフェース（inteface）とはその関数の使い方の指針である：「仮引数は何か？」、「この関数は何をする関数か？」、「戻り値は何か？」について纏めたものである。そのインタフェースは明確であるということは、「可能なかぎり簡単で、簡単すぎることもない」（アインシュタイン）ことである。今の例では、rは描画しようとする円の半径の値を特定するものであるのでインタフェースに属すると考えられる。しかし、nは如何に円を描画するかに使うものなので、そうではない。これはインタフェースを乱雑にするだけなので、むしろ関数のボディのなかで円周から計算する方がよい。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 110 Context: # 8.4 文字列のスライス 文字列の一部はスライス (`slice`) と呼ばれる。スライスを選択する方法は一文字選択と類似している： ```python >>> a = 'Monty Python' >>> print(a[0:5]) Monty ``` 演習子 `a[n:m]` で文字列の n 番目の文字から m 番目 (m 番目は含まれず、n 番目は含む) までの文字列を返す。この振る舞いは直感的でないが、図 8.1 に示すようにインデックスは文字と文字の間にもあることを理解できるかもしれない。 ## 図 8.1: スライス・インデックス ```python fruit = 'banana' index = 0 1 2 3 4 5 6 ``` のインデックス (コロンの前) を省略すると、スライスは先頭の文字からとなる。また三番目のインデックスを省略すると文字列の最後までとなる。 ```python >>> fruit[3:] 'ana' >>> fruit[:3] 'ban' ``` 最初のインデックスが二番目より等しいか小さい1 空文字列 (`empty string`) を返す。これは二つの引数で表現される： ```python >>> fruit = 'banana' >>> fruit[3:3] '' ``` 空文字列は文字を一つも含まないので文字列の長さは 0 であり、他の性質は普通の文字列と同じである。 ### 練習問題 8.3 `fruit` が与えられた文字列として、`fruit[:]` は何を意味するか？ #################### File: ThinkPython.pdf Page: 85 Context: ``` 6.4 プール代数関数 ---------------- 変数 xc, yc に円の中心の値が保存され、xp, yp に円周の座標の値が保存されているでしょう。第一にすべきはこの二つを使って円の半径 (radius) を出すことである。これには関数 distance を使う： ```python radius = distance(xc, yc, xp, yp) ``` 次はこの半径から面積を出す関数 area を使う。ここでは形式的に結果に書いて置く： ```python result = area(radius) ``` これらを一緒にして一つの関数とする： ```python def circle_area(xc, yc, xp, yp): radius = distance(xc, yc, xp, yp) result = area(radius) return result ``` radius や result の一時変数はプログラムの開発過程上デバッグには有効であるが、一般的なプログラムでは関数を入れ子にして簡潔に書くこともできる： ```python def circle_area(xc, yc, xp, yp): return area(distance(xc, yc, xp, yp)) ``` 6.4 プール代数関数 ---------------- ブーリアン（真理値）を返す関数は関数内容で複雑な検証を隠すことで有効でもある。例を挙げる： ```python def is_divisible(x, y): if x % y == 0: return True else: return False ``` プール代数関数には一言状の一ような関数名がよく付けられる。関数 is_divisible は x が y で割り切れるかどうかの結果を True や False として返す関数である。実行例： ```python >>> is_divisible(6, 4) False >>> is_divisible(6, 3) True ``` ``` #################### File: ThinkPython.pdf Page: 213 Context: # 15.6 コピー ```python >>> print_point(p1) (3, 4) >>> print_point(p2) (3, 4) >>> p1 is p2 False >>> p1 == p2 True ``` is選択子は三つが同一のオブジェクトでないことを意味しており、これは予想したことだ。少し、二つの子では結果はTrueと出ることを期待したかもしれないが、それを予想はしなかった。インスタンスについては既定信じて、二つの子は選択子と同じ行動をする。さらに、この選択肢は支えられるが、これは後の話だ。copy関数を使うとRectangleの複製を作ることができるが、埋め込まれたオブジェクトPointは違う。 ```python >>> box2 = copy.copy(box) >>> box2 is box False >>> box2.corner is box.corner True ``` 図15.3はオブジェクトの状態図がどうなるかを示した。この操作はオブジェクトとそれが持つ属性に関するもので、このコピーは依存する形で嵌め込まれたオブジェクトはそのままであることから浅いコピー（shallow copy）と呼ばれる。大部分のアプリケーションでは、 ``` box = width = 100.0 height = corner = (x = 0.0, y = 0.0) ``` ``` box2 = width = 100.0 height = corner = (x = 0.0, y = 0.0) ``` ジョンではこの場合はあまり良くないものである。いまの例ではオブジェクトRectangleに対してgrow_rectangleを発動させることを示した印象は構造体を受け取る。しかし、同様に、関数move_rectangleの発動では別のインスタンスと動き方を影響させる。こんな感じを最悪にする。エラーの元だ。 一例として、選択子には何ができていて、このオブジェクトが複製するオブジェクトに関してこれが影響するオブジェクト等のコピーを生成する関数deecopyが拡張されている。これを深いコピー（deep copy）と呼ぶ形は明らかだろう。 ########## """QUERY: what is frieren pc?""" Consider the chat history for relevant information. If query is already asked in the history double check the correctness of your answer and maybe correct your previous mistake. If you find information separated by a | in the context, it is a table formatted in Markdown - the whole context is formatted as md structure. Important: Take a look at the QUERY and only the QUERY. Please try always to answer the query question. If the client ask for a formatting structure follow his advise.But if the question is vague or unclear ask a follow-up question based on the context. Final Files Sources: digirift-com-60613.txt - Page 1, ThinkPython.pdf - Page 193, ThinkPython.pdf - Page 204, ThinkPython.pdf - Page 21, ThinkPython.pdf - Page 281, ThinkPython.pdf - Page 1, ThinkPython.pdf - Page 17, ThinkPython.pdf - Page 157, ThinkPython.pdf - Page 275, ThinkPython.pdf - Page 2, ThinkPython.pdf - Page 282, ThinkPython.pdf - Page 20, ThinkPython.pdf - Page 79, ThinkPython.pdf - Page 311, ThinkPython.pdf - Page 13, ThinkPython.pdf - Page 283, ThinkPython.pdf - Page 309, ThinkPython.pdf - Page 279, ThinkPython.pdf - Page 160, ThinkPython.pdf - Page 103, ThinkPython.pdf - Page 198, ThinkPython.pdf - Page 191, ThinkPython.pdf - Page 261, ThinkPython.pdf - Page 127, ThinkPython.pdf - Page 22, ThinkPython.pdf - Page 200, ThinkPython.pdf - Page 16, ThinkPython.pdf - Page 91, ThinkPython.pdf - Page 49, ThinkPython.pdf - Page 205, ThinkPython.pdf - Page 15, ThinkPython.pdf - Page 90, ThinkPython.pdf - Page 203, ThinkPython.pdf - Page 116, ThinkPython.pdf - Page 89, ThinkPython.pdf - Page 3, ThinkPython.pdf - Page 18, ThinkPython.pdf - Page 62, ThinkPython.pdf - Page 58, ThinkPython.pdf - Page 107, ThinkPython.pdf - Page 189, ThinkPython.pdf - Page 194, ThinkPython.pdf - Page 305, ThinkPython.pdf - Page 64, ThinkPython.pdf - Page 147, ThinkPython.pdf - Page 10, ThinkPython.pdf - Page 8, ThinkPython.pdf - Page 197, ThinkPython.pdf - Page 95, ThinkPython.pdf - Page 190, ThinkPython.pdf - Page 262, ThinkPython.pdf - Page 92, ThinkPython.pdf - Page 5, ThinkPython.pdf - Page 11, test.txt - Page 1, ThinkPython.pdf - Page 19, ThinkPython.pdf - Page 202, ThinkPython.pdf - Page 50, ThinkPython.pdf - Page 87, ThinkPython.pdf - Page 72, ThinkPython.pdf - Page 199, ThinkPython.pdf - Page 109, ThinkPython.pdf - Page 122, ThinkPython.pdf - Page 33, ThinkPython.pdf - Page 73, ThinkPython.pdf - Page 12, ThinkPython.pdf - Page 57, ThinkPython.pdf - Page 14, ThinkPython.pdf - Page 260, ThinkPython.pdf - Page 249, ThinkPython.pdf - Page 158, ThinkPython.pdf - Page 278, ThinkPython.pdf - Page 48, ThinkPython.pdf - Page 269, ThinkPython.pdf - Page 78, ThinkPython.pdf - Page 121, ThinkPython.pdf - Page 63, ThinkPython.pdf - Page 178, ThinkPython.pdf - Page 23, ThinkPython.pdf - Page 271, ThinkPython.pdf - Page 214, ThinkPython.pdf - Page 4, ThinkPython.pdf - Page 276, ThinkPython.pdf - Page 255, ThinkPython.pdf - Page 38, ThinkPython.pdf - Page 306, ThinkPython.pdf - Page 71, ThinkPython.pdf - Page 69, ThinkPython.pdf - Page 128, ThinkPython.pdf - Page 59, ThinkPython.pdf - Page 150, ThinkPython.pdf - Page 179, ThinkPython.pdf - Page 61, ThinkPython.pdf - Page 111, ThinkPython.pdf - Page 133, ThinkPython.pdf - Page 65, ThinkPython.pdf - Page 55, ThinkPython.pdf - Page 60, ThinkPython.pdf - Page 110, ThinkPython.pdf - Page 85, ThinkPython.pdf - Page 213 ================================================== **Elapsed Time: 0.00 seconds** ================================================== FINAL ANSWER Answer: [Answer was streamed to client] ================================================== **Elapsed Time: 3.65 seconds** ================================================== SERVICES Services: [{'type': 'chat_embeddings', 'model': 'text-embedding-3-large', 'input_tokens': 6, 'output_tokens': 0, 'total_tokens': 6}, {'type': 'chat', 'model': 'gemini-1.5-flash', 'input_tokens': 46188, 'output_tokens': 7, 'total_tokens': 46195}] ================================================== **Elapsed Time: 0.18 seconds** ==================================================