{ "query": "context pls", "namespace": "3ce1ae59-87c4-4812-a805-d634c8bacf21", "messages": [ { "role": "assistant", "content": "Hallo Admin User,\n\nich bin Simon, dein KI-Chatbot, der mit dem Large Language Model gemini-1.5-flash arbeitet, um all deine Fragen zu beantworten. \n\nIch habe Zugriff auf die Wissensbasis \"vector deletion 4\" mit den Dokumenten \"test123.txt\" und \"ThinkPython.pdf\". \n\nM\u00f6chtest du mehr \u00fcber die Inhalte von \"ThinkPython.pdf\" erfahren? Hier sind ein paar Themenvorschl\u00e4ge:\n\n* \ud83d\udcda **Dateibearbeitung in Python:** Wie man Dateien \u00f6ffnet, liest und schreibt \n* \ud83d\udcbb **Datenstrukturen:** Listen, Tupel, Dictionaries und ihre Anwendungen\n* \ud83e\uddd1\u200d\ud83d\udcbb **Objektorientierte Programmierung:** Klassen, Objekte, Vererbung und Kapselung\n* \ud83d\uddbc\ufe0f **Grafische Benutzeroberfl\u00e4chen:** Einf\u00fchrung in Tkinter und die Erstellung von GUIs\n* \ud83c\uddef\ud83c\uddf5 **Japanische Verarbeitung:** Unicode-Strings, Kodierungsschemata und die Verwendung japanischer Zeichen in Python\n\nWas m\u00f6chtest du dir aus dieser Liste genauer ansehen? \ud83d\ude0a \n\n\ncontext pls\n\n FOR ADDITIONAL CONTEXT:\n\nKnowledgebase name: vector deletion 4\nKnowledgebase files:\ntest123.txt\r\nThinkPython.pdf\nKnowledgebases crawlers:\n" }, { "role": "user", "content": "can you summarize thinkpython?" }, { "role": "assistant", "content": "\"Think Python\" is a comprehensive introduction to programming using the Python language. It covers a wide range of topics, from basic programming concepts like variables, data types, and control flow to more advanced topics like object-oriented programming, data structures, and file handling. \n\nThe book is written in a clear and engaging style, making it accessible to beginners. It includes numerous examples and exercises to help readers solidify their understanding of the concepts. \n\nHere's a breakdown of some key topics covered in \"Think Python\":\n\n* **Fundamentals:** Variables, data types, operators, expressions, statements, functions, and modules.\n* **Control Flow:** Conditional statements, loops, and iteration.\n* **Data Structures:** Lists, tuples, dictionaries, and sets.\n* **Object-Oriented Programming:** Classes, objects, inheritance, and polymorphism.\n* **File Handling:** Reading and writing data to files.\n* **Debugging and Testing:** Techniques for finding and fixing errors in your code.\n\n\"Think Python\" is a valuable resource for anyone who wants to learn Python programming, whether you're a complete beginner or have some prior experience. 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You are Simon, an intelligent personal assistant within the KIOS system. You can access knowledge bases provided in the user's "CONTEXT" and should expertly interpret this information to deliver the most relevant responses. In the "CONTEXT", prioritize information from the text tagged "FEEDBACK:". Your role is to act as an expert at summarization and analysis. Prioritize clarity, trustworthiness, and appropriate formality when communicating with enterprise users. If a topic is outside your knowledge scope, admit it honestly and suggest alternative ways to obtain the information. Utilize chat history effectively to avoid redundancy and enhance relevance, continuously integrating necessary details. 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18.3 カードの比較 `attributes` と呼ばれる、`rank` や `suit` の変数はインスタンスに付随しているのでインスタンス属性 (instance attributes) と呼ばれる。 同様の性質はメソッド内で指定できる。例えば、`__str__` メソッド内では、`self` のカードオブジェクトであり、`rank` はそのランクを表す。同時に `Card` はクラスオブジェクトであり、`Card.rank_names` はそのクラスに付随している文字列のリストである。各カードオブジェクトは自身の `rank` と `suit` を持つが、`suit.names` や `rank.names` は共通に一つである。 まとめると、`Card.rank_names[self.rank]` の表現の意味は「配列のインデックスとしてクラスオブジェクト `self` の属性 `rank` をクラス `Card` の `rank_names` リストに代入し、ランクの名前として適当な文字列を選ぶ」ということである。 これでメソッドを使うと、カードを生成し、そのカードをプリントすることができる。 ``` card1 = Card(2, 11) print(card1) ``` 図 18.1 は `Card` クラスオブジェクトと 1 枚のカードの実体を示す `Card` インスタンスの図である。`Card` はクラスオブジェクトであるので、`card1` のラベルは `Card` である。 ``` Figure 18.1: オブジェクト図 ``` ## 18.3 カードの比較 組み込み型に関しては比較演算子 (`<`, `<=`, `>`, `>=`, `==`, `!=` など) がより大きい、より小さい、他と等しいなどの個別の比較に使える。ユーザ定義型については、`__cmp__` メソッドが提供する組み込み型の操作を再定義することになる。 ``` #################### File: ThinkPython.pdf Page: 163 Context: 11.10. 練習問題 163 練習問題11.10 二つの単語は一つを回転したら他方に一致するときこの二つの単 語は「回転ペア」と呼ぶことにする。words.txt を読み込んで全ての「回転ペア」 検出するプログラムを作成せよ（練習問題8.12 の関数rotate word を参照せよ） 。 解答例：http://thinkpython.com/code/rotate_pairs.py 練習問題11.11 これもCarTalk のパズル名人から借用した。　 (http://www.cartalk.com/content/puzzler/transcripts/200717) Dan O’leary という人物から送られてきたものだ。 五文字からなる一音節の単語を思いついたが以下のような面白い性質 を持っているというのだ。まず、先頭の文字を削除すると四文字の単 語になるがこれが元の単語と同音異義語である。つまりこの二つの単 語の発音は厳密に一致するのだ。さらに、この文字を元のところにも どして、二番目の文字を削除すると四文字の単語になるが、これも元 の単語の同音異義語になる。問題は、この元の単語はなにかだ。 さて、成り立たないが例を示す。単語wrack つまりW-R-A-C-K を例にとろう。こ の単語は“wrack with pain”（痛さに卒倒する）などに使う言葉だ。先頭の一文字 を削除するとR-A-C-K になる。“Holy cow, did you see the rack on that buck! It must have been a nine pointer!”（おやまあ、あの雄ジカの角を見たかい。あれは ナインポインタに違いないよ）などにみるね。そしてこの言葉は完全な同音異義 語である。さて、’w’ を元に戻し、二番目の文字を削除すると、“wack”が得られ る。これも実在する単語であるが、この言葉は前二者と同音異義語になっていな い。しかし、Dan やわれわれが知っている単語で少なくとも一つは条件を満たす単 語がある。ある文字列が単語リストにあるかどうかを調べる目的で練習問題11.1 の辞書を使うことができる。二つの単語は同音異義語であるかどうかの検定には CMU 発音辞典を使うことができる： http://www.spech.cs.cmu.edu/vgi-bin/cmudict または http://thinkpython.com/code/c06d.txt からダウンロードできる。 また、http://thinkpython.com/code/pronounce.py をダウインロードできる。 この中のread dictionary は発音辞典から単語とその単語の主要な発音をPython の辞書として戻す関数である。 パズル名人のこの問題を解くプログラムを作成せよ。 解答例：http://thinkpython.com/code/homophone.py #################### File: ThinkPython.pdf Page: 136 Context: 136 第10 章 リスト def add_all(t): total = 0 for x in t: total += x return x 変数total は0 で初期化される。変数x はループを回る毎にリストt の要素を 得る。演算子+=は変数の更新の操作の省略形である。累積代入文（augmented assignment statement）、total += x はtotal = total + x と等価である。 ループが進むに連れて、total は要素の和の累積になる。このような機能のため に用いられる変数はアキュームレイタ（accumulator）と呼ばれる。 要素の全和を求めることは一般的なので、Python では組み込み関数sum を提供 している： >>> t = [1, 2, 3] >>> sum(t) 6 要素の列を一つの値にしてしまうような操作を還元（reduce）と呼ぶ。 練習問題10.1 入れ子になっている整数の全要素の総和を求める関数nested sum を作成せよ。 ときとして他のリストを作成しつつ、リストを横断的に処理する必要がある。例 えば def capitalize_all(t): res = [] for s in t: res.append(s.capitalize()) return res 変数res は空リストとして初期化される。ループが回る毎にオリジナルのリスト の要素が処理されres に追加される。従って変数res は別な種類のアキュームレ イタとみなすことができる。関数capitalize all のような処理を写像（map）と いう。ここではあるリストの全要素に同一の処理（capitalize()）を施すからで ある。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 41 Context: 3.6. 関数定義とその利用法 41 関数定義を終わりにしたいときには空行を入力する（これはスクリプト・モー ドでは不必要） 。関数の定義は同じ名前の変数を生成する： >>> print print_lyrics >>> type(print_lyrics) つまり、 print lyricsの値はbf 関数オブジェクト （function object） で、 function 型を持つ。 関数の呼び出しは組み込み関数と同じである： >>> print_lyrics() I’m a lumberjack, and I’m okay. I sleep all night and I work all day. 一度関数が定義されると、その関数は他の関数の内部で呼ぶことができる。例 として、前の歌詞を繰り返し表示するrepeat lyrics を作ってみる： >>> def repeat_lyrics(): ... print_lyrics() ... print_lyrics() ... そして関数repeat lyrics を呼び出してみる： >>> repeat_lyrics() I’m a lumberjack, and I’m okay. I sleep all night and I work all day. I’m a lumberjack, and I’m okay. I sleep all night and I work all day. この歌の実際の歌詞はこうではないが。 3.6 関数定義とその利用法 前節で紹介したプログラムを纏めると以下のようになる（スクリプト・モード で作成。インデントはtab キーを使うと便利） ： #################### File: ThinkPython.pdf Page: 265 Context: 19.8. バインディング 265 ラはコールバックのような関数または結合メソッドである。コールバックと大き く異なる点は、イベントハンドラは引数としてイベントオブジェクトを取ること である。例を上げる。 def make_circle(event): pos = ca.canvas_coords([event.x, event.y]) item = canvas.circle(pos, 5, fill=’red’) イベントオブジェクトはイベントのタイプやマウスが指している座標の情報など の詳細な情報を含んでいる。この例では、必要なものはマウスがクリックされた 画面上の位置である。その値はそのグラフィ ックス系で定義されている「ピクセ ル座標」である。それをcircle メソッドが使う「カンバス座標」に変換するのが canvas coords である。 エントリではユーザが改行やエンターキーを叩いたときに発生するイ ベントをバインドするのが一般的だ。以下は一つのボタンと一つのエントリを生 成するコードである： bu = g.bu(’Make text item:’, make_text) en = g.en() en.bind(’’, make_text) コールバック関数make text はボタンが押されたときかユーザがエントリで改行 キーを入力したとき発動される。従ってmake text はオプションcommand の値と した関数（引数なし）とイベントハンドラとした関数（引数はイベントオブジェ クト）の双方を満たす関数である。 def make_text(event=None): text = en.get() item = ca.text([0,0], text) 関数make text はエントリの中味を受け取り、カンバスの中心にそのテキストを 表示する。 カンバス上にあるアイテムに対してバインドを生成することもできる。以下は Draggable クラスの例である。これはドラック-アンド-ドロップ機能を実行するバ インドをItem の子クラスとして設計する。 class Draggable(Item): def __init__(self, item): self.canvas = item.canvas self.tag = item.tag #################### 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: 158 Context: 158 第11 章 辞書 して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 この新たなfibonacci関数を実行してみよ。 さらに従来のfibinacci 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 関数に対してメモ機能を付けたも のせよ。そして、このメモ機能があると大きな値の引数でも関数の評価が可能か どうかを確認せよ。 ヒント：なし。 解答例：http://thinkpython.com/code/ackermann_memo.py 11.6 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 特別なフレームにこの変数が属していることを意味している。__main__に属する 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。関数に属するローカル変数が関数の終了と共に消 失するのと異なり、大域変数は一つの関数呼ばれ、次が呼ばれようと残る。 大域変数としてよく使われるのがある条件が満たされたどうかを表示するフラ グ（flags）機能を担った変数だ。以下verbose というフラグを使い詳細表示を制 御する例である： verbose = True def example1(): if verbose: print ’Running examle1’ もしこの大域変数の再代入をしようとすると予想外のことが起こる。以下はある 関数が呼ばれたこと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 #間違い 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 ずだ。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: 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: 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: 298 Context: ```markdown # 付録 C: Lumpy について ```python from swampy.Lumpy import Lumpy lumpy = Lumpy() lumpy.make_reference() cheeses = ['Cheddar', 'Edam', 'Gouda'] numbers = [17, 123] empty = [] lumpy.object_diagram() ``` 図 C.1 は結果である。リストはインデックスが要求されていることを示すボックスとして表示されている。この表現は実際にはインデックスはリストの一部ではないので誤解を与えるかもしれない。しかし、これで図は読み易くなっていると思う。空のリストは空のボックスとして表示されている。 図 C.2: オブジェクト図 次は第 11.4 節で扱った辞書に対する例である。 からダウンロードできる。 ```python from swampy.Lumpy import Lumpy lumpy = Lumpy() lumpy.make_reference() hist = histogram('parrot') inverse = invert_dict(hist) lumpy.object_diagram() ``` ``` #################### File: ThinkPython.pdf Page: 310 Context: 310付録D日本語の処理db=anydbm.open(’abc.db’,’c’)forkey,valueind.items():printkey,valueskey=pickle.dumps(key)svalue=pickle.dumps(value)db[skey]=svaluedb.close()データベースのキーや値としてユニコード文字列を直接使うことができないので、dumps関数でユニコード文字列をstringに変換して使う。このデータベースの読み込みには、loads関数を使い元のユニコードに戻す。一例を示す：#coding:utf-8importanydbmimportpickledb=anydbm.open(’abc.db’)forskey,svalueindb.items():key=pickle.loads(skey)value=pickle.loads(svalue)printkey,len(key),value,len(value)db.close()表示の結果は以下のようになる：丑1うし2寅1とら2卯1う1子1ね1辰1たつ2日本語文字の長さが正確に計測されているのが分かる。[参考文献]柴田　淳「みんなのPython」（ソフトバンククリエイティブ：2006年） #################### File: ThinkPython.pdf Page: 187 Context: 13.9.データ構造187択に任せる。プログラムのテストではプレフィックスの長さは2でよいが、任意の長さに対応するようにせよ。2.マルコフ解析に従ってテキストを乱雑に生成するプログラムを作り、前のプログラムに追加せよ。以下はEmmaをオーダー2のマルコフ解析から得られた例である：Hewasveryclever,beitsweetnessorbeangry,ashamedoronlyamused,atsuchastroke.ShehadneverthoughtofHannahtillyouwerenevermeantforme?””Icannotmakespeeches,Emma:”hesooncutitallhimself.この例では単語に付いていた句読点はそのままその単語に付けて用いた。結果は英語構文的にはほぼ、正確には充分でないが、正しい。意味論的には、ほぼ意味が通るが、正確には充分でない。マルコフ解析のオーダーを高くしたらどうなるがろう？もっと意味論的に意味が通るテキストができるのだろうか？3.プログラムが動くようになったら、混合したらどうなるか確かめることにしたい。二つ以上の本をマルコフ解析して、それに従ってランダムテキストを生成してみるとこれは解析に用いた本の単語や語句をブレンドしたものになるはずだ。出典：KernighanandPike著“ThePracticeofProgramming”(Addison-Wesley,1999)の例に啓発されてこの事例研究を作成した。例によって、練習問題は答えをみる前に解答を試みること。解答例：http://thinkpython.com/code/markov.pyまた解析に使ったテキストとしてhttp://thinkpython.com/code/emma.txtが必要。13.9データ構造マルコフ解析によるランダムテキストの生成は面白いが、この事例研究はデータ構造の選択に関する問題も含んでいる。その選択では：•プレフィックスをどのように表現するか？•可能なサフィックスの集合をどのように表現するか？•各プレフィックスからサフィックスの集合へのマッピングをどう表現するか？ #################### File: ThinkPython.pdf Page: 229 Context: 17.5.initメソッド229このメソッドを使うには、一つのオブジェクト上でこれを発動させ、他のオブジェクトは引数としてこのメソッドに渡す：>>>end.is_after(start)Trueこの構文の愉快なのは英文を読むような順序に並んでいることだ、つまり、“endisafterstart?”。17.5initメソッドinitメソッド（“initialization”の省略）はオブジェクト具現化の際に発動される特殊なメソッドである。正式名は__init__（二つのアンダースコア記号にinitが続き更に二つのアンダースコア記号）。Timeクラスのinitメソッドは以下のようなものだろう：#クラスTimeの定義に中でdef__init__(self,hour=0,minute=0,second=0):self.hour=hourself.minute=minuteself.second=second__init__の引数の名前を属性と合わせることは習慣だ。文self.hour=hourの意味は引数hourの値はselfの属性(cid:3)hourの値として保存されるということである。>>>time=Time()>>>time.print_time()00:00:00もし引数一つを与えると、その値はhourの値を再定義する：>>>time=Time(9)>>>time.print_time()09:00:00もし引数二つを与えると、それらはhour,minuteの値を再定義する：>>>time=Time(9,45)09:45:00引数三つを与えると既定値の全てが無効になる。練習問題17.2Pointクラスのinitメソッドを作れ。引数はxとyで、対応する属性に代入されるようにせよ。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 145 Context: 10.15. 練習問題 145 入れ子のリスト（nested list） ：他のリストの要素になっているリスト。 リストの横断処理（list traversal） ：リストの各要素を端から端まで順次に処理 すること。 マッピング（mapping） ：一つの集合の各要素を他の集合の各要素に対応させる 関係。一つのリストは指標から要素へのマッピングである。 アキュームレイタ（accumulator） ：ループの数え上げや単一の結果に累積する 際に使う変数。. 累積代入文（augmented assignment statement） ：+=. のような演算子を使っ て変数の値を更新する代入。 還元（reduce） ：配列を横断的してその要素を単独の結果に累積させる処理パター ン。 写像（map） ：配列を横断的して各要素に同一の命令を施す処理パターン。 フィルタ（filter） ：リストを横断してある条件を満たす要素だけを抽出する処理 パターン。 オブジェクト（実体） （object） ：変数が参照する実体。オブジェクトは値とタイ プを持つ。 等価（equivalent） ：同じ値を持つこと。 同一（identical） ：同じオブジェクトを参照していること。それ故それらは等価 である。 参照（reference） ：変数と値との間の対応関係。 別名参照された（aliased） ：二つ以上の変数が同一の一つのオブジェクトを参照 している状況。 区切り文字（delimiter） ：文字列を何処で区切るかを指示する文字または文字列。 10.15 練習問題 練習問題10.6 リストを引数として受け取り、そのリストが昇順にソートされてい るとTrue を、それ以外はFalse を返す関数is sorted 作成せよ。関係演算子<、> 等は使えるものとする。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 67 Context: 67第5章条件文と再帰5.1モジュラ演算子モジュラ演算子（modulusoperator）は整数に対する演算子で、最初の被演算子を二番目の被演算子で除算したときの余りを生成するものである。Pythonではこの演算子は%で表現される。構文は他の演算子と同じである：>>>quotient=7/3>>>printquotient2>>>remainder=7%3>>>printremainder17を3で割ると商は２、余り１となる。モジュラ演算子は極めて有用なものであることが分かってくる。例えば、ある整数が他の整数で割り切れるか調べたいときには、x%yがゼロならば、xがyで割り切れるということになる。また、ある整数に一桁目の数字や下何桁かの数字を求めたときにも使える。例えば、x%10とすると、整数xの十進一桁目の数字が、x%100で下二桁の数字が得られる。5.2ブール代数表現ブール代数表現（booleanexpression）は真（true）と偽（false）の表現である。以下の例では、演算子==を使い二つの被演算子を比較し、等しい場合は真をそれ以外は偽を値として持つ。>>>5==5True>>>5==6False #################### File: ThinkPython.pdf Page: 237 Context: 17.13. 練習問題 237 color は赤、緑、青の値を0.0 から1.0 までの範囲に持つRGB を要素にするタプル である（色モデルはhttp://en.wikipedia.org/wiki/RGB_color_model を参照 のこと） 。マウスの中ボタンを押してマウスを上下にドラックすると球を拡大・縮 小することができる。さらに右ボタンでシーンを回転させることもできるが、球 一つのシーンでは確認が難しい。 以下のループは沢山の球で立方体を作る： t = range(0, 256, 51) for x in t: for y in t: for z in t: pos = x, y, z sphere(pos=pos, radius=10, color=color) 1. これをスクリプトとして作成し、期待通りに動くことを確認せよ。 2. 三次元の座標値をRGB の値として色を設定せよ。 三次元の座標値は0 から255 であるが、RGB 値は0.0 から1.0 までであることに注意。 3. http://thinkpython.com/code/color_list.py をダウンロードし、 関数read colors を使い使用可能な色彩名とRGB 値のリストを作成し、RGB 値に対応する位置にその色の球を描け。 解答例：http://thinkpython.com/code/color_sphere.py #################### File: ThinkPython.pdf Page: 113 Context: 8.8.文字列メソッド113通常の関数の構文、upper(word)の替わりにメソッドの構文word.upper()を使う。>>>word=’banana’>>>new_word=word.upper()>>>printnew_wordBANANAドット記法の形式はメッソドupperとそのメッソドを適用する文字列、wordを特定している。空の丸括弧はこのメソッドが引数を何も取らないことを示している。メソッドの呼び出しは発動（invocation）と呼ばれる。今の場合はwordに対してupperを発動させたと言えばよい。明らかになるように、文字列に対するfindというメソッドは関数として書いたfindと極めて類似した処理をするものである：>>>word=’banana’>>>index=word.find(’a’)>>>printindex1この例ではwordに対してfindを探索する文字を引数として渡して発動している。メソッドfindは実際にはもっと複雑な処理ができる。引数は一文字でなく、文字列で構わない。>>>word.find(’na’)2また、第二の引数を付けることも可能で、この引数は探索を開始するインデックスを意味している：>>>word.find(’na’,3)4更に、第三の引数も取れる。これは探索を止めるインデックスを意味している：>>>name.find(’b’,1,2)-1この探索は失敗に終わっている。なぜなら、探索区間の１から２まで（２は含まれない）の間に文字’b’はないからである。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 212 Context: 212 第15 章 クラスとオブジェクト def grow_rectangle(rect, dwidth, dheight): rect.width += dwidth rect.height += dheight 以下はこの関数の効果を示す例である： >>> print box.width 100 >>> print box.height 200 >>> grow_rectangle(box, 50, 100) >>> print box.width 150 >>> print box.height 300 関数の中ではrect はbox の別名である。従って関数内でrect を変更すれば、box も変更される。 練習問題15.2 引数としてオブジェクトRectangle と二つ数dx、dy を取り、長方 形の場所の座標x とy をそれぞれdx とdy だけ移動する関数move rectangle を作 成せよ。 15.6 コピー 別名呼称は一ヶ所を変えると他に思わぬ効果が出るためプログラムを読み難く してしまう。その結果あるオブジェクトを参照する全ての変数の軌跡を追跡する ことを難しくしてしまう。 別名呼称に替わるものとしてコピーがある。モジュールcopy は任意オブジェク トのコピーを生成する関数copy を提供している： >>> p1 = Point() >>> p1.x = 3.0 >>> p1.y = 4.0 >>> import copy >>> p2 = copy.copy(p1) p1 とp2 は同じデータを含んでいるが、同一のPoint オブジェクトではない。 #################### 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: 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: 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: 140 Context: 140第10章リストab’banana’ab’banana’’banana’図10.2:.状態図>>>a=’banana’>>>b=’banana’変数a、bとも同じ文字列を参照している。しかし、この二つが同一の文字列を参照しているかどうかは不明である。図10.2に示したように二つの可能性がある。一つの可能性は、この二つは同じ値を持つが異なったオブジェクト（実体）（object）を参照しているとするものだ。他方は同一のオブジェクトを参照しているとするものである。これをチェックするにはis演算子を使ってみればよい：>>>a=’banana’>>>b=’banana’>>>aisbTrueこの例ではPythonは一つ文字列オブジェクトを生成し、変数a、bともこれを参照している。しかし、二つのリストでは、二つのオブジェクトが生成される：>>>a=[1,2,3]>>>b=[1,2,3]>>>aisbFalse従って状態図は図10.3のようになる。この場合二つのリストは同じ要素を持ってab[ 1, 2, 3 ][ 1, 2, 3 ]図10.3:状態図いるので等価（equivalent）であるという。しかし異なったオブジェクトであるので同一（identical）ではない。同一である二つのオブジェクトは等価であるが、等価である二つのオブジェクトは必ずしも同一ではない。これまで「オブジェクト（実体）」と「値」を交換可能な言葉として使ってきたが、もう少し厳密に言うとこうなる。オブジェクトは値を持つ。操作[1,2,3] #################### File: ThinkPython.pdf Page: 74 Context: 74 第5 章 条件文と再帰 File "", line 2, in recures recures() File "", line 2, in recures recures() 　..... File "", line 2, in recures recures() RuntimeError: maximum recursion depth exceeded このトレースバックは前章でみたものより長めである。このエラー発生時には、ス タックには1000 個のrecures フレームができる。 5.11 キーボード入力 これまで生成したプログラムはユーザからの入力を受け付ける機能がなく、い つも同じ動きをするもであった。 Python2 ではキーボードから入力を受け付けるraw input という組み込み関数 を提供している。Python3 ではinput だ。この関数が呼ばれると、実行は停止し、 ユーザからの入力待ちになる。ユーザはReturn キーやEnter キーを入力すると、 プログラムは再実行され、raw input はユーザが入力したものを文字列として戻 す。つまり、 >>> input = raw_input() What are you waiting for? >>> print input What are you waiting for? ユーザからの入力を得る前に、ユーザに何を入力すべきか知らせることが賢明で ある。関数raw input は入力促進文字列を引数として受け取ることができる。つ まり、 >>> name = raw_input(’what...is your name\n’) what...is your name? Arthur, King of the Britons! >>> print name Arthur, King of the Britons! #################### 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: 99 Context: 7.3.while文99defcountdown(n):whilen>0:printnn=n?1print’Blastoff!’このwhile文は英文を読むように読める。つまり、「nが0より大きい間、nの値を表示し、nの値を1減じなさい。ｎが0になったとき単語Blastoff!を表示しなさい」。もう少し厳密にwhile文の実行の流れを述べてみる：•条件を評価し、真か偽を得る。•偽ならば、while文のブロックを抜け、次ぎの文から実行を続ける。•真ならば、whike文のボディを実行して、１に戻る。この種の実行の流れをループ（loop）と称する。ループの本体の中で一つか二つの変数を更新し、ループの終了が保証されているようにしなければならない。さもないとそのループは無限ループ（infinteloop）になる。コンピュータ科学者にとって、「よく泡立て、よく洗い、これを繰り返す」というシャンプーの使用説明はひやかしの尽きない源である。関数countdownのばあいはnの値が有限で、ループを繰り返す度にnが減少するので、いずれは0になることが証明される。一般的にはこれは容易くない：defsequence(n)whilen!=1:printnifn%2==0:#nは偶数n=n/2else:#ｎは奇数n=n*3+1このループの条件はn!=1、だからループはnが1に達し、条件が偽になるまで続く。毎回nの値が表示され、nが奇数か偶数かが検定される。もし偶数であるとすると、nは2で割られる。奇数であると、nの値はn*3+1に置き換わる。例として3を引数としてこの関数が呼ばれると、表示は3,10,5,16,8,4,2,1となる。 #################### 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: 124 Context: 124 第9 章 事例研究：単語あそび このfor ループは単語中の文字を横断的に探索する。もし文字“e”が見つかれば直 ちにFalse を返し関数は終了する。そうでなければ次ぎの文字に移る。ループを 通常の姿で抜けたことは文字“e”を一つも含まないことなのでTrue を返す。 関数avoids は関数has no e を一般化したものであるが、プログラムの構造は 同じだ： def avoids(word, forbidden): for letter in word: if letter in forbidden: return False return True 文字の組み合わせ文字列forbidden 内の文字を一つでも含んでいると直ちにFalse を返し関数は終了する。ループを通常の姿で抜けるとTrue を返す。 関数uses only も条件は逆だが、同じ構造をしている。 def uses_only(word, available): for letter in word: if letter not in available: return False return True 禁止文字の組み合わせの替わりに、利用可能な文字の組み合わせを使う。利用可 能文字以外の文字がみつかったら直ちにFalse を返して関数は終了する。 関数uses all では単語と組み合わせ文字の役割を逆にする。 def uses_all(word, required): for letter in required: if letter not in word: return False return True 単語（word）の中の文字を横断的に調べる替わりに、要求された文字の組み合わ せ（required）の中の文字を横断的に調べる。要求された文字が一つでも欠けて いたら直ちにFalse を返し関数を終了する。 本物のコンピュータ科学者のように考えるのであれば、uses all は前の解いた 問題の新たな例証にすぎないことを認識するはずだ。そして以下のように書くだ ろう： #################### File: ThinkPython.pdf Page: 45 Context: 3.10. スタック図 45 関数cat twice が終了した後、変数cat は消滅する。たからこの変数をprint し ようとすると例外になる： >>> print cat NameError: name ’cat’ is not defined 仮引数もローカル変数である。例えば、関数print twice の外部ではbruce と いうものは存在しない。 3.10 スタック図 どの変数がどこで使われているかを追跡するために、スタック図（fig.stack）を 書いてみるのも有用だ。状態図と同じように、スタック図も各変数の値を表示す るが、どの関数に属するかも示す。 各変数はフレーム（frame）によって区切られる。フレームはその脇に関数名を 付した矩形枠で内部ではその関数の仮引数や変数の名前がある。先の例のスタッ ク図は図3.1 に示した。 フレームはどの関数がどの関数を呼んだかということが分かるように積み重ね た状態で表現されている。われわれの例では、print twice はcat twice によっ て呼ばれているし、cat twice は特別な最上位のフレーム、__main__によって呼 ばれている。関数の外側で変数を生成すると、この変数は__main__に属すること になる。各仮引数は対応する引数が持つ値と同じものだ。だから、part1 はline1 line1 line2 ’tiddle bang.’ part1 part2 cat bruce ’Bing tiddle ’ ’Bing tiddle ’ ’tiddle bang.’ ’Bing tiddle tiddle bang.’ ’Bing tiddle tiddle bang.’ cat_twice print_twice 図3.1: スタック図. と同じ値を参照しているし、line2 も然りである。bruce はcat と同じ値を持つこ とになる。 関数呼び出しのときにエラーを起こすと、Python はその関数の名前、関数を呼 んだ関数の名前、その前というように__main__に至る全ての関数の名前を表示す #################### File: ThinkPython.pdf Page: 247 Context: 18.8.クラス図247親クラスの振る舞いをカスタマイズできるので、コードの再利用の機能を果たす。あるケースでは、継承は問題自体が持つ性質を反映することがあり、プログラムをより読みやすくする。一方、継承はプログラムを読みにくくすることもある。あるメソッドが発動されたとき、その定義がどこにあるのかが明白でないこともある。関連するコードがいくつかのモジュールに渡って散乱していることもあるうる。継承を使ってなし得る多くのことがそれ無しでも充分にやれることもある。18.8クラス図これまでプログラムの状態を示すスタック図、オブジェクトの属性とそれらの値の関係を示したオブジェクト図をみてきた。これらの図はプログラム進行中のスナップショットであり、プログラムの進行に連れて変わる。それらは極めて詳細を究め、ある目的には詳細過ぎる。クラス図（classdiagram）はプログラムの構造をより抽象的に表現したものである。個々のオブジェクトを示すかわりに、クラスとクラス間の関係を示す。複数のクラスの間にある関係としては以下のものがあり得る：•一つのクラス・オブジェクトが他のクラスのオブジェクトの参照を含む。例えば、個々のRectangleオブジェクトはPointオブジェクトの参照を含んでいるし、個々のDeckオブジェクトは多くのCardオブジェクトの参照を含んでいる。この関係は「一つのRectangleは一つのPointを持っている」にあるようにHAS-A関係（HAS-Arelationship）と呼ぶ。•一つのクラスが他のクラスを継承する。この関係は「HandはDeckの一種である」にあるようにIS-A関係（IS-Arelationship）と呼ぶ。•一つのクラスの変更が他のもう一つのクラスの変更を要求するといった依存関係にある二つのクラス間の関係。クラス図はこれらの関係を図式したものだ。例えば、図18.2はCard、Deck、Hand間の関係を示したものだ。白抜きの矢印はIS-Aの関係を表示している。この図ではHandはDeckを継承していることを示している。普通の矢印はHAS-Aの関係を表示している。この図ではDeckはCardの参照を持っていることを示している。矢印の上部のスター（*）は重複度（multiplicity）である。これはDeckクラスには何個のCardオブジェクトの参照があるかを表示するものである。これは単に52といった単なる数字、5..7と言った区間、任意の数を示すスターなどでよい。この図ではDeckは任意の数のカードを持ち得るのでスターになっている。 #################### 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: 259 Context: 19.5.さらなるウィジェット259canvas.line([[0,100],[100,200],[200,100]],width=10)polygonは同じ引数だが、必要に応じて多角形最後の辺も描き、閉じた図形にする：canvas.polygon([[0,100],[100,200],[200,100]],fill=’red’,outline=’orange’,width=10)19.5さらなるウィジェットTkinterはユーザの文字入力の方法を二つ提供している。一つは一行入力のエントリであり、他は複数行のテキストの入力が可能なテキストボックスである。enは新規のエントリを生成する：entry=g.en(text=’Defaulttext.’)オプションtextでこのエントリが生成されたときに表示する文字列を指示できる。メソッドgetでエントリの中味を（多分ユーザによって変えられた）を得ることができる。>>>entry,get()’Defaulttext.’teはテキストボックスを生成する：text=g.te(width=100,height=5)widthとheightは文字数と行数で指示されるボックスの大きさである。insertメソッドでボックスのテキストを挿入できる：text.insert(END,’Alineoftext.’)ENDは特殊なインデックスでテキストボックスの最後の文字を意味する。さらにドット表記（1.1のような、ドットの前の数で行数、後で桁数を示す）で挿入位置を指定することもできる。以下の例では一行目の最初の文字の後に’nother’を挿入することになる：>>>text.insert(1.1,!nother’)getメソッドはテキストボックスから文字列を取り出す。引数として最初から最後までのインデックスを与えてあるので、改行記号も含めて取り出せる： #################### File: ThinkPython.pdf Page: 30 Context: 30第2章変数、表式、文一行目は変数milesへの代入文であり、結果はなにも表示されない。二行目は表式で、インタプリタはこの表式を評価し、その結果を表示する。これでマラソン競技は約42kmの距離を走ることが分かる。しかし、この二行をそっくりスクリプトとして書き、実行しても何も表示されない。スクリプト・モードでは表式それ自体には表示機能がない。スクリプト・モードでも表式は評価されるが、表示は別だということである。スクリプトでは以下のように書く：miles=26.2printmiles*1.61最初はこのことで混乱するかもしれない。スクリプトは通常複数の文を含む。複数の文があるときは、結果はそれらの文が一度に一つずつ実行される。スクリプトの例を示す：print1x=2printxこれを実行した結果の表示は12となる。代入文には表示するものがない。練習問題2.2　以下のような表現をPythonインタプリタで入力し、何が表示されるか調べよ。5x=5x+1さて、同じ表現をスクリプトとして書き、そのスクリプトを実行してみよ。何が今回は表示されるか調べよ。スクリプトを修正して、各表式をprint文に直し実行してみよう。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 270 Context: 270 第19 章 事例研究：Tkinter PhotoImage モジュールはGIF とかPPM とかの数少ない画像形式にのみ対応してい るが、Python Image Library(PIL) を使うと多くの画像形式に対応できる。そのモ ジュール名はImage で、Tkinter も同じ名前のモジュールを使っている。衝突を 避けるためにimport..as 形式を使ってインポートする： import Image as PIL import ImageTK 第一行はPIL のImage モジュールをPIL という名前にしてインポートした。第二 行目はPIL のImageTk モジュール（これはPIL 形式のPhotoImage をTkinter 形 式のPhotoImage に変換する）をインポートした。画像表示の例を示す： image = PIL.open(’allen.png’) photo2 = ImageTk.PhotoImage(image) g.la(image=photo2) 以上を以下の手順で行え： 1. image demo.py、danger.gif、allen.png をhttp://thinkpython/code か らダウンロードせよ。その上で、image demo.py を実行せよ。PIL や（PIL の一つのモジュールである）ImageTk をインストールしなければならないか もしれない。 2. image demo.py の中で第二画像の代入をphoto2 からphoto に変え、プログ ラムを実行せよ。第二の画像だけが表示され、第一の画像は表示されないは ずだ。この事情はphoto に第二のPhotoImage 関数の戻り値を代入すると、 第一のPhotoImage 関数の戻り値に対する参照を上書きしてしまうことから 起きる。同じことがPhotoImage 関数の戻り値を局所変数に代入したときも 関数が終了すると画像は消えてしまう。これを避けるには表示を続けたい PhotoImage にたいする参照をデータ構造に保存するか、オブジェクトの属 性にしてしまうことだ。この振る舞いは困ったものだ、“Danger!”という画 像を表示させたのも私の警告のつもりだ。 3. このプログラムを元にして、あるディレクトリ内にあるPIL が画像として認 識できる全ての画像を表示するプログラムを作成せよ。例外処理try を利用 して、PIL が認識できないファイルを処理することも考えよ。画像をクリッ クすると、次の画像が表示されるようにもせよ。 4. PIL は多くの画像処理のメソッドを提供している。それについては http://pythonware.com/pil/handbook を参照せよ。それらのいくつかを 使って画像の編集を可能にするようにGUI を構築せよ。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 133 Context: 10.3.リストの横断的処理133•もしもインデックスの値が負であるとすると、それはリストの後の要素からカウントしている意味だ。in演算子もリストにそのまま機能する。>>>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: 102 Context: 102 第7 章 繰り返し処理 >>> x = y >>> y = (x + a/x) / 2 >>> print y 2.0 >>> x = y >>> y = (x + a/x) / 2 >>> print y 2.0 つまり、y == x で繰り返しを終了する。纏めると、初期推定値x から出発してそ れが変化しなくなるまで繰り返すことにする： while True: print x y = (x + a/x) / 2 if y == x: break x = y この考えで大部分のa についてはよさそうだ、しかし浮動小数点数の等値に関連 する問題を含んでいる。浮動小数点数は近似的に正しいのみである。例えば、1/3 のような有理数、 √ 2 のような無理数は浮動小数点数では正確には表現できない。 そこで、x とy が正確に一致するという替わりに、この２つの値の差の絶対値を 計算し、この差の絶対値に制限を置くことにする。ある値の絶対値は組み込み関 数abs を使う。 if abs(y-x) < epsilon break ここでepsilon は0.0000001 のような数で、二つの値x,y がどの程度近ければよ いかを決める。 練習問題7.2 以上の議論を基に関数square root を作成せよ。この関数は仮引数 として正の数a を持ち、この平方根を求める機能を持つ。平方根はこの関数の戻 り値とする。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 171 Context: 12.6.辞書とタプル171この関数dictと関数zipを組み合わせると大変簡明な辞書生成の方法ができあがる：>>>d=dict(zip(’abc’,range(3)))>>>printd{’a’:0,’c’:2,’b’:1}辞書のメッソドupdateはタプルのリストを受け取り既存の辞書に追加する。メソッドitemsとタプルの代入そしてfor文を組み合わせると辞書のキー・値ペアを横断的に調べる仕掛けができる：forkey,valind.items():printval,key結果は以下である。0a2c1bタプルを辞書のキー（リストはこの目的には使えないので）に使うことがよくある方法である。例えば、ファーストネームとラストネームを対にして辞書のキーとして使い、電話番号を値とする辞書である。それらをfirst,last,numberとすると以下のように書くことができる：dictionary[last,first]=number角括弧内の表式はタプルである。このような辞書の横断的な処理にもタプルの代入が使える。forlast,firstindictionary:printfirst,last,dictionary[last,first]このループはタプルであるキーを横断的に眺める。各タプルの組みをlast,firstに代入し、それに対応する辞書の値をprintする。01’Cleese’’John’tuple図12.1:状態図 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 88 Context: 88第6章結果を生む関数3は0でないので、第二の分枝をとり、n-1の階乗を計算する。　　2は0でないので、第二の分枝をとり、n-1の階乗を計算する。　　　　1は0でないので、第二の分枝をとり、n-1の階乗を計算する。　　　　　　0は0であるので、第一の分枝をとり、単に1を戻り値として返す。　　　　戻り値1をrecurseに代入、これとn（即ち1）とを乗じた値1を返す。　　戻り値1をrecurseに代入、これとn（即ち2）とを乗じた値2を返す。戻り値2をrecurseに代入、これとn（即ち3）とを乗じた値6を返す。これでこの関数を最初に呼んだ関数に戻る。図6.1にこの関数呼び出しのスタック図を示した。戻り値はスタック図を繋ぐ経路に添付した。各フレームでは戻り値はそのフレームのresultが持っている値である。最後のフレームでは流れはif文の第一分枝になるので、ローカル変数recuresとresultは存在しない。n3recurse2recurse1recurse1factorialn2n1n0factorialfactorialfactorial11261result26resultresult図6.1:スタック図.6.6信用して跳び越える実行の流れを追うことはプログラムを読むひとつの方法であるが、直ぐに複雑になる。別な方法は私が「信用して跳び越える」と呼ぶ方法である。関数に出会ったらその関数内の流れを追跡するかわりに、その関数は正常に動作し、正しい戻り値を返すとみなし、この関数内の実行の流れをスキップする。このようなスキップは既に組み込み関数では経験している。math.expやmath.cosの関数ではこれらの関数内の流れには頓着しない。われわれはこれらの関数は優秀なプログラマーが作成したもので、正常に動作するとみなしている。同じことが自作関数でもいえる。例えば、6.4節で作成したdivisible関数だ。コードの吟味や検証で正常に動作することが確証できたら、以後はこのボディの実行の流れには頓着しない。 #################### 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: 285 Context: B.1. 増加の次数 285 アルゴリズムA の支配項の係数は100 と大きく、これがｎが小さいときにB が 有利な原因である。しかしこの係数にも拘わらずan2 > bn を満たすn は必ずある。 この議論は支配的でない項に対しても当てはめることができる。アルゴリズム A の実行時間がn + 1000000 と書けたとしても大きなn に対してはアルゴリズム B より優秀だと言える。 一般に大きな問題に対しては次数の小さい支配項を持つアルゴリズムがより優 秀だといえるが、小さな問題になってくると他のアルゴリズムが有利になる切り 換え点がある。この切り換え点はアルゴリズムの細部、入力データ、ハードウエア に依存する。従って、アルゴリズム解析では通常は無視する。しかし、この事実 は忘れてよいわけではない。 もし二つのアルゴリズムの支配項の次数が同じであるときは、どちらが優秀か をいうのは難しい。これも細部による。従ってアルゴリズム解析ではその支配項 が持つ係数が異なっていてもこの二つは同等だと考える。 　「増加の次数」はそれらの漸近的な振る舞いが同等とみなされる関数の集合に 与えられる。例えば、2n、100n、n + 1 は同じ増加の次数に属する。つまり、ビッ ク-O（訳注：ギリシャ文字）記法（Big-Oh notation）ではO(n) と書く。そして この関数の集合はn に比例して増大するので、この次数を線形（linear）と呼ぶ。 支配項がn2 である全ての関数はΟ (n2) に属し、それらは方形と呼ばれる。支 配項がを持つ関数に付けられたものとしてはおかしな名前だ。 以下の表は通常アルゴリズム解析で登場する増加の次数を劣性が増加する順に 並べてものである。 増加の 名称 次数 O(1) 定数　 O(logb n) 対数的（任意の底b で） O(n) 線形　 O(n logb n) 「エヌログエヌ」 O(n2) 方形（二次） O(n3) 立方形（三次） O(cn) 指数的（任意の底c で） 　 対数項の場合その底の値は問題ではない。底が異なることは定数をその項に乗 ずることに同値なので増加の次数を変えるものではないからだ。同様に底が何で あろうと指数的な次数の関数は同じ増加の次数に属する。指数関数は急激に増加 するので、指数的なアルゴリズムは小さい問題でしか使えない。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 129 Context: 9.7.練習問題129この問題を探索の問題として解くPythonのプログラムを作成せよ。組み込み関数zfillを使ってもよい(訳注：zfillは数字の先頭を0で埋める。’5’.zfill(4)のように使う)。解答例：http://thinkpython.com/code/cartalk3.py #################### File: ThinkPython.pdf Page: 78 Context: 78 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 fermat を作成せよ。この関数はn が 2 より大きくしかも an + bn = cn が成立したら、 「おやまあ、フェルマーは間違っている」と表示し、さもな いと「だめだ。成り立たない」と表示する。 2. ユーザにたいして整数a,b,c,n の入力請求をして、これらを整数に変換し、 関数check fermat でこれらの整数値がフェルマーの定理を満たさないかど うかを示す関数を作成せよ。 練習問題5.4 三つの楊枝を使って三角形を作ることを試みる。例えば、一つが12 インチの楊枝で、他の二つは1 インチの楊枝だとしよう。これでは明らかに端と 端を接して三角形を作ることはできない。三つの任意の値に対して、三角形をつ くる条件を調べることができる。 三角形の一つの辺の長さが他の二辺の長さの和より大きいとこれでは三角形は 作れない。これ以外であれば作れる（二つの辺の長さは他の一辺に等しいときは、 「縮退」三角形という） 1. 三つ整数を引数とする関数is triangle を作成せよ。この関数ではこれらの 長さの楊枝から三角形が作れるときは"yes"をprint し、それ以外は"no"を print する。 2. ユーザに三つの楊枝の長さを入力させ、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。 練習問題5.5 以下の関数を読みそれがどのようなことをしているか明らかにせよ。 そしてこれを実行してみよう（第四章の例を参照のこと） 。 def draw(t, lenght, n): if n== 0: return angle = 50 fd(t, lenght*n) lt(t, angle) draw(t, lenght, n-1) rt(t, 2*angle) draw(t, lenght, n-1) lt(t, angle) bk(t, lenght*n) #################### File: ThinkPython.pdf Page: 180 Context: 180 第13 章 事例研究：データ構造・選択 13.2 乱数 ある与えられた入力に対してコンピュータプログラムは常に同一の結果を出力 する。この状況を決定論的（deterministic）と呼ぶ。われわれは常にこのような 状況を期待しているので、決定論的な処理は良好だと思っている。しかし、ある 種のアプリケーションではコンピュータに予測不可な振る舞いを期待する。ゲー ムはその明白な例であるがそれ以外にもある。 プログラムで真に非決定論的な振る舞いを実現することは易しくないが、非決定 論的な振る舞いにみえるものを作るには方法がある。その一つが疑似乱数（pseu- dorandom number）を生成するアルゴリズムである。決定論的なプロセスで生 成されるので、疑似乱数は真の意味では乱数ではないが、みた目には殆ど乱数と 区別することは不可能だ。 モジュールrandomは疑似乱数を生成する関数を提供している（これ以降単に 「乱 数」と呼ぶことにする） 。関数random は区間0.0 から1.0 までの間の乱数（0.0 は含み1.0 は含まない）を生成する。関数random を呼び出す毎に長い数列の中の 次ぎの数が得られる。例をみるために以下を実行してみよう： import random for I in range(10): x = random.random() print x 関数randint は二つの引数low とhigh を受け取り、このlow とhigh（両方とも 含む）の区間の整数乱数を生成する： >>> random.randint(5, 10) 7 >>> random.randint(5, 10) 5 モジュールrandom はガウス分布、指数分布、ガンマ分布などの連続分布関数に 従って乱数を生成する関数を提供している。 練習問題13.5 第11.1 節で定義された頻度分布を引数として受け取り、その頻度 分布に従って値を選択し、その値を戻り値とする関数choose from hist を作成せ よ。例を示す： >>> t = [’a’, ’a’, ’b’] >>> hist = histogram(t) #################### File: ThinkPython.pdf Page: 201 Context: 14.8. パイプ 201 えば、Unix ではディレクトリーの変更はcd、ディレクトリーの中味の表示はls、 またweb ブラウザーの起動は（例えば）firefox のコマンドで行う。 シェルから起動できるプログラムはパイプ（pipe）を使ってPython からも起動 できる。パイプは起動されているプログラムを表現しているオブジェクトである。 例えば、Unix コマンドls -ll はカレント・ディレクトリーの中味を表示するも のであるが、os.popen 1 でこのコマンドを実行できる： >>> cmd = ’ls -l’ >>> fp = os.popen(cmd) 引数はコマンドを表現する文字列である。戻り値はファイルのオープン文で戻る ようなオブジェクトである。メソッドreadline でls プロセスの表示を一行毎に表 示できるし、read で一度に全てを表示できる。 >>>res = fp.read() 終わるときはファイル同じようにクローズする： >>> stat = fp.close() >>> print stat None 戻り値はls プロセスの終了状態である。None はそのプロセスが正常に終了した ことを示す。 他の例である。多くのUnix システムはファイルの中味を読み、“checksum”とい う量を計算するコマンドmd5sum を提供している。 このMD5 についてはhttp://en.wikipedia.org/wiki/Md5 を参照せよ。このコマ ンドは二つのファイルの中味が同一なものであるかどうかを調べる上で有効な方 法を提供している。中味が異なるファイルが同じchecksum を生成する確率は極め て小さい（宇宙が崩壊する以前には起こりそうもない） 。Python からパイプを使っ てこのmd5sum を起動することができ、結果も得られる。 >>> filename = ’book.tex’ >>> cmd = ’md5sum ’ + filename >>> fp = os.popen(cmd) >>> res = fp.read() >>> stat = fp.close() 1popen は旧式であると言われている。その意味はこれに替わる新しいモジュールsubprocess を使うことが期待されている。しかし、簡単なケースではsubprocess は必要以上に複雑になって しまう。わたしはそれが解決されるまではpopen を使うつもりである。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 115 Context: 8.10.文字列の比較115>>>in_both(’apples’,’oranges’)aes8.10文字列の比較関係演算子は文字列にも適用できる。二つの文字列が一致しているかどうかを調べるにはifword==’banana’:print’Allright,bananas.’他の関係演算子もアルファベット順に単語を並べるのに有効だ：ifword<’banana’:print’Yourword,’+word+’,comesbeforebanana.’elifword>’banana’:print’Yourword,’+word+’,comesafterbanana.’else:print’Allright,bananas.’Pythonは大文字、小文字の扱いを普通人々がするようには処理しない。大文字で始まる全ての単語は小文字で始まる単語の前にくる。Pineappleとbananaを比較すると以下のよな表示になる：Yourword,Pineapple,comesbeforebanana.これに対処する一般的な方法は文字列を標準化された形、例えば全てを小文字に変換した後に比較することである。手榴弾（Pineapple）で武装した人に対処しなければならないときのためにこのことを記憶しておくとよい。8.11デバッギング配列の横断的な処理をするとき、その処理の初めと終わりを正しく選ぶことには注意が必要だ。以下は二つ単語を調べ、一つが他の逆順に並べたものであるときにはTrueを戻す関数の一例である。しかし、二つのエラーを含んでいる： #################### File: ThinkPython.pdf Page: 261 Context: 19.6. パッキングウィジェ ット 261 図19.1: TurtleWorld：snowflake コードが終了した時点。 setup 関数はウィジェ ットの生成とアレンジをする関数である。GUI にウィジェ ッ トをアレンジすることはパッキング（packing）と呼ばれる。row 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。このフレームが閉 じられるか新しいフレームが生成されるまで、引き続き生成されるウィジェ ットは この行フレームに付けられる。 以下のコードで一つカンバスと一つの列フレームが生成される。 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 の四つボタンを付 ける： self.gr(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.endgr() gr は引数に列数を受け取り、グリッドフレームを生成する。グリッド上のウィジェ ッ トの配置は左から右へ、上から下への順である。 #################### 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: 120 Context: 120第8章文字列値とする関数である。例えば、“cheer”を7だけずらすと“jolly”になり、“melon”を10だけずらすと“cubed”になる。文字を文字コードに変換する組み込み関数ordや文字コードを文字に変換する組み込み関数chrを使ってもよい。インタネットに対する潜在的に悪意のあるジョークがROT13にコード化されていることがある。あまり気にならなければ、それを見つけ元に戻してみよう。　解答例：http://thinkpython.com/code/rotate.py #################### File: ThinkPython.pdf Page: 222 Context: 222 第16 章 クラスと関数 間に対するわれわれの直感のほうが良いかもしれない。しかし、一度60 進法数と しての時間につての洞察ができ、その変換プログラムを作ってしまうと、より短 く、読むことやデバッグがより易しく、より信頼性の高いプログラムを作ること ができる。また、この方法を取ると機能の追加をするのが楽である。例えば、二 つの時間の差を求める問題を考えてみよう。従来の方法では、上位の桁からの借 りが必要になる。変換関数を使う方法ではもっと簡単で、従って正常に動くプロ グラムが作れる。 16.5 デバッギング Time オブジェクトはminute やsecond が0 と60 の間（0 は含み60 は含まない） の値を持っていて、hour が正の値であると健全である。またhour やminute の値 は整数値であるべきだが、second は小数点数であってもよい。このような要求は それが何時も満たされていることが求められるものなので、不変性（invariants） と呼ばれている。換言すれば、それが満たされていないと何かが間違っていると いうことになる。 この不変性をチェ ックするようにプログラムを書くと、エラーの検出やその原因 解明にとっての助けになる。例えば、Time オブジェクトを引数としてそれば不変 性の一つでも破っているときはFalse を返す関数valid time が作れる： def valid_time(time): if time.hour < 0 or time.minute < 0 or time.second < 0: return False if time.minute >= 60 or time.second >= 60: return Flase return True 関数の先頭でこのチェ ックをして引数の妥当性を調べることができる： def add_time(t1, t2): 　　if not valid_time(t1) or not valid_time(t2): raise ValueError, ’invalid Time object in add_time’ seconds = time_to_int(t1) + time_to_int(t2) return int_to_time(seconds) またはassert 文を使い、条件が満たされていないと例外を発生させることもで きる： #################### File: ThinkPython.pdf Page: 39 Context: 3.4. 混合計算 39 >>> ratio = signal_power / noise_power >>> decibels = 10 * math.log10(ratio) >>> radians = 0.7 >>> height = math.sin(radians) 最初の例では関数log10 と信号・雑音比をデシベルで計算するために使った（勿 論、signal power、noise power は定義済みとしている） 。数学モジュールは同様 にlog 関数、つまり底をe とする対数も提供している） 。 二番目の例ではラジアンのsin である。変数の名前がヒントになっているよう に関数sin（cos, tan, etc）は引数としてラジアンで表現した角度を受け取る。 角度をラジアンに変換するには360 で割り、2π を掛けるとよいから >>> degrees = 45 >>> radians = degrees / 360.0 * 2* math.pi >>> math.sin(radians) 0.70710678118654746 ここでmath.pi の表記はmath モジュールで定義されている変数pi を受け取る。 この変数の値はπ の15 桁程度の精度の近似値である。三角関数の知識があるとこ の結果を2 の平方根を2 で割ったもので確認できる： >>> math.sqrt(2)/2.0 0.70710678118654757 3.4 混合計算 これまで変数、表式、文などのプログラムの構成要素を単独で、それらを混合 する使い方の話なしで、眺めてきた。 プログラミングの強力な特徴の一つはこれらの構成要素を混合（composition） して使えることである。例えば、関数の引数には算術演算子を含む任意の表式が 使える： >>> x = math.sin(degrees / 360 * 2 * math.pi) 関数の呼び出しさえ構わない： >>> x = math.exp(math.log(x + 1)) #################### 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: 154 Context: 154 第11 章 辞書 この関数は探索パターンのもう一つの例であるが、これまでにないraise を使っ ている。raise 文は例外を作りだす。今の場合はValueError を吐き出す。このエ ラーは引数の値が問題を含んでいることを示すものである。つまり、ループが終 わってしまったということは、その辞書にはv を持つ要素はないことになり、例 外を送出する。 以下は成功裡に終わった逆ルックアップの例である： >>>h = histogram(’parrot’) >>>k = reverse_lookup(h, 2) >>>print k r そして不首尾の終わり例： >>>k = reverse_lookup(h, 3) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in ? File "", line 5, in reverse_lookup ValueError 例外の送出はPython のインタプリタが送出するものと同じである。つまり、ト レースバックとエラーメッセージを表示する。 送出文はオプションとして詳細なエラーメッセージを受け取ることができる： >>>raise ValueError,’value does not appear in the dictionary’ Traceback (most recent call last): File "", line 1, in ? ValueError: value does not appear in the dictionary 逆ルックアップは順ルックアップに比較して鈍い。もしこれを頻繁に使ったり、辞 書が大きかったりするときにはプログラムの実行はその影響を被る。 練習問題11.4 関数reverse lookup は値v をマップする全てのキーをリストとし て戻す。 この関数を作成せよ。キーが一つもないときは空リストを返すものとする。 11.4 辞書とリスト リストは辞書の値として現れることができる。例えば、文字から頻度をマップ する辞書が与えられ、この逆引き辞書を作りたいとしよう。つまり、頻度から文 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 195 Context: 14.4.ファイル名とパス195>>>camels=42>>>’Ihavespotted%dcamels,’%camels’Ihavespotted42camels,’二つ以上の記述子が文字列中にあるときは、第二被演算子はタプルでなければならない。以下の例では’%d’は整数のため、’%g’は浮動小数点数のため、’%s’は文字列のために使われている：>>>’In%dyearsIhavespotted%g%s.’%(3,0.1,’camels’)’In3yearsIhavespotted0.1camels.’タプルの要素の個数は記述子の個数と一致している必要があるし、要素の型は記述文字列の中の型と合っている必要がある。>>>’%d%d%d’%(1,2)TypeError:notenoughargumentsforformatstring>>>’%d’%’doliara’TypeError:%dformat:anumberisrequired,notstr最初の例では個数が一致していないし、第二の例では型が一致していない。記述演算子は強力であるが使い方が難しい。より詳細はdocs.python.org/lib/typesseq-strings.htmlを参照のこと。14.4ファイル名とパスファイルはディレクトリー（directories）を使って組織化されている。実行中のプログラムの全てが大部分の操作に対して既定値となる「カレント・ディレクトリー」と呼ばれるディレクトリーを持っている。例えば、プログラムでファイル読み込みのためにopen文を実行すると、Pythonはこのカレント・ディレクトリーにそのファイルを探しに行く。モジュールosはファイルやディレクトリーに関連する操作をサポートする関数を提供している（osは“operatingsystem”の略である）。os.getcwdはカレント・ディレクトリーの名前を返す：>>>importos>>>cwd=os.getcwd()>>>printcwd/home/dinsdale #################### File: ThinkPython.pdf Page: 253 Context: 18.12. 練習問題 253 練習問題18.7 この練習問題では第四章で扱ったTurtleWorld を使う。 このTurtle でゲームtag（鬼ごっこ）が遊べるプログラムを作成する。ゲーム tag に馴染みのない読者はhttp://en.wikipedia.org/wiki/Tag.(game) を参照 せよ。 1. http://thinkpython,com/code/Wobbler.py をダウンロードし、起動して run ボタンを押すと三匹のカメが画面上を乱雑に動き回ることを確認せよ。 2. そのコードを眺め、動きを確認せよ。Wobbler クラスはTurtle クラスを継 承している。つまり、lt、rt、fd、bk メソッドはWobbler でも有効だ。step メソッドは個々のぶらつきカメ（Wobbler）に対してTurtleWorld によって 発動される。またstep メソッドはある決められた方向にカメを向けるsteer メソッドを発動、カメの「不器用さ」に比例して乱雑な方向転回を繰り返す wobble メソッドを発動、カメの「スピード」に比例して前進するmove メソッ ドを発動する。 3. ファイルTagger.py を作成せよ。Wobbler.py の全てをインポート、Wobbler を継承したクラスTagger を作成せよ。Tagger クラスオブジェクトを引数 に渡してmake world を呼び出せ（訳注：これで世界の主役は鬼ごっこカメ （tagger）たちになる） 。 4. Wobbler クラスのsteer メソッドを再定義することになるTagger クラスの steer メソッドを作成せよ。簡単のためここでは全てのカメを原点の方向に 向ける。ヒント：Turtle の属性x、y、heading と数学関数atan2 を使え。 5. 全てのカメは境界（-200,200）内にいるようにsteer メソッドを修正せよ。 デバッギングのために全てのカメの動きを一歩ずつ進めるStep ボタンで動 作を確認することも良いかもしれない。 6. 最も近い相手の方向を向くようにsteer を修正せよ。ヒント：カメは自分 たちが住んでいる世界TurtleWorld についての属性world を持っている。 このTurtleWorld の属性としてその世界に住む全てのカメをリストにした animals を持っている。 7. ゲームtag が演じられるようにsteer を修正せよ。Tagger クラスに新規のメ ソッドを追加することは構わない。またsteer と__init__を再定義できる が、step、wobble、move の修正や再定義はしてはいけない。また、steer メ ソッドではカメの頭の方向を制御するのみで位置の制御はできないとする。 解答例：http://thinkpython.com/code/Tagger.py #################### File: ThinkPython.pdf Page: 70 Context: 70第5章条件文と再帰ifxy:print’xisgreaterthany’else:print’xandyareequal’elifは　“elseif”の省略形である。ここでも一つの分枝が必ず実行される。elif文の個数には制限がない。else節を使うときはこれを最後に置く。これがある必要もない。ifchoice==’a’:draw_a()elifchoice==’b’:draw_b()elifchoice==’c’:draw_c()各条件は順次調べられる。もし初めが偽であるとすると、次ぎが調べられという具合である。それらの一つが真であるとその分枝が実行され、文の終わりになる。一つ以上の真があっても初めの真の分枝が実行されるだけである。5.7入れ子の条件処理条件処理は入れ子にできる。三分枝の例題は以下のようになる：ifx==y:print’xandyareequal’else:ifx　（訳注：モジュール名がCard の場合である） 従って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 とが分かる。関数find defining class ではメソッドが探索されるクラスのリス トを得るメソッドmro が使われている（“MRO”は“method resolution order”の略 である） 。 以下はプログラム設計に際しての示唆である。何らかの理由でメソッドを書き 換える必要があるときにはいつでも、そのインタフェースは古いものと同じにす べきである。同じ型の仮引数で、戻り値も同じ型にする。つまり、同じ事前条件と 同じ事後条件に従うようにする。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）のインスタンスで有効な関数を作っておくと、この関数 はそのサブクラス（例えばHand やPokerHand）のインスタンスでも有効に使える ことになる。このルールに違反すると、そのコードはカードで作った家のように 簡単に崩壊する。 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 を確定した。そして、こ れらを表現するためのクラスを定義した。各々において、オブジェクトと現実世 界の実体との明白な対応関係（少なくとも数学的世界の）がある。 しかし、どうようなオブジェクトが必要で、それらがいかに相互作用するのか が明白でない場合も往々にしてある。このような場合には別の方法を取る必要が ある。関数のインタフェースはカプセル化や一般化の原則の実現体であるように、 クラスのインタフェースもデータカプセル化（data encapsulation）の原則を実 現したものにすべきだ。 13.8 節で議論したマルコフ解析はよい実例を提供してくれる。 http://thinpython.com/code/markov.py をダウンロートしてそのコードを眺め ると、いくつかの関数から読み書きされる二つの大域変数suffix map とprefix とが定義されている： suffix_map = {} prefix = () これらの変数は大域変数であるので、一度に一つのテキストの解析ができるだけ である。もし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 することになる（これ自体は興味のある結果を生むが） 。複数の解析を別々なデー #################### File: ThinkPython.pdf Page: 183 Context: 13.5.選択的な仮引数183t=most_common(hist)print’Themostcommonwordsare:’forfreq,wordint[0:10]:printword,’\t’,freq#’\t’はタブEmmaを解析した結果は以下のようになる：Themostcommonwordsare:to5242the5205and4897of4295i3191a3130it2529her2483was2400she236413.5選択的な仮引数これまで組み込み関数やメソッドの中に可変数の引数を受け取るものがあった。ユーザ定義関数でも選択的な仮引数を使うことでこれは可能だ。ヒストグラムから頻度の高い単語を表示する関数で例を示そう：defprint_most_common(hist,num=10):t=most_common(hist)print’Themostcommonwordsare:’forfreq,wordint[0:num]:printword,’\t’,freq最初の仮引数は必須で、第二の仮引数は選択である。その仮引数numの既定値（defaultvalue）は10である。もし引数一つのみでこの関数を呼び出すと、つまり、print_most_common(hist)変数numの値はその既定値が使われる。もし二つの引数で呼べば、つまり #################### 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: 215 Context: 15.8.語句21515.8語句クラス（class）：ユーザ定義型。クラスの定義によって新しいクラスオブジェクトが生成される。クラスオブジェクト（classobject）：ユーザ定義型に関する情報を含むオブジェクト。クラスオブジェクトはその型のインスタンスを生成するときに使われる。インスタンス(instance)：一つのクラスを具現化したオブジェクト。属性（attributes）：一つのオブジェクトに付随した名前の付いた値。埋め込まれたオブジェクト（embedded　object）：他のオブジェクトの属性として使われたオブジェクト。浅いコピー（shallowcopy）：埋め込まれたオブジェクトへの参照を残したままオブジェクトの複製を作る。深いコピー（deepcopy）：そのなかに埋め込まれたオブジェクトがあるときその複製をも作るかたちでオブジェクトの複製を作る。オブジェクト状態図（objectdiagram）：オブジェクト、その属性、その属性が参照している値を明示するグラフ表現。15.9練習問題練習問題15.4パッケージswampyはWorldという名前のモジュールを提供している。そこではWorldとい名前のユーザ定義型を定義している。そのモジュールを使う：fromswampy.WorldimportWorld以下のようなコードでWorldオブジェクトを生成し、メソッドmainloopでユーザ入力を待つことになる：world=World()world.mainloop()これで何もない正方形の窓が出現する。この窓に点、長方形、その他の図形を描くことにする。以下の三行をmianloopの前に追加して再度実行してみよう： #################### File: ThinkPython.pdf Page: 235 Context: 17.12. 語句 235 かし、インタフェースを注意深く設計して置くとインタフェースの変更無しに実 装の変更ができる。つまり、プログラムの他の部分への変更はナシで済む。 インタフェースを実装から分離しておくということは属性を隠せということだ。 プログラムの他の部分（クラス定義の外）では、メソッドを使いオブジェクトの 状態を読み、変更を行うようにするのだ。属性を直接にアクセスしないようにす るわけだ。このような原理を情報隠蔽（information hiding）と言う。 （[http://en.wikipedia.org/wiki/Information_hiding を参照のこと。 ） 練習問題17.6 http://thinkpython.code/code/Time2.py をダウンロードせよ。 そしてTime オブジェクトの属性を真夜中からの経過時間（秒）を表す一つの整数 に変更せよ。そして、この変更に見合うようにメソッド （そして関数int to time） を変更せよ。main は変更してはいけない。このプログラムを実行すると変更前の 表示と同じものがでるはずである。 解答例：http://thinkpython.com/code/Time2_son.py 17.12 語句 オブジェクト指向言語（object-oriented programming language） ：ユーザ定 義クラスやメソッド構文のようなオブジェクト指向プログラミングをサポー トする特徴を持っている言語。 オブジェクト指向プログラミング（object-oriented programming） ：データと それを操作する命令をクラスとメソッドとして組織化するプログラミング・ スタイル。 メソッド（method） ：クラス定義の中で定義される関数そしてそのクラスのイン スタンスによって発動される。 主語（subject） ：メソッドを発動するオブジェクト（実体） 。 演算子の多重定義（operator overloading） ：ユーザ定義型に直に有効なように +のような演算子の振る舞いを変える。 型別処理（type-based dispatch） ：被演算子の型を判定し異なった型には異なっ た関数を当てはめるプログラミング手法。 多態的（polymorphic） ：一つ以上のデータ型に適用できるようになっている関 数の性格。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 252 Context: 252 第18 章 継承 straight: 引き続くランクからなる五枚のカード （エースは高くも低くにもなれる。 従って、Ace-2-3-4-5 はstraight、10-Jack-Queen-King-Ace もstraight、しか し、Queen-King-Ace-2-3 はstraight ではない） flush: 同じスートの五枚のカード full house: 一つのランクの三枚のカードと他のランクの二枚のカード four of a kind: 同じランクの四枚のカード straight flush: 同じスートで引き続くランク（上で定義したように）からなる五 枚のカード さてこの練習問題の目標は上のような手を引き当てる確率を推定することにある。 1. 以下のファイルをhttp://thinkpython.com/code からダウンロードせよ。 Card.py ：これはCard、Deck、Hand のクラス記述の完全版である。 PokerHand.py ：ポーカーの手を表現するためのクラスの不完全な記述とそ のテストコードである。 2. PokerHand.py を起動すると“7-card”ポーカーの七枚の手札が配られ、この 手札にflush が含まれているかをチェ ックするようになっている。 3. PokerHand にhas pair、has twopair というメソッドを追加せよ。これらの メソッドは手札に当該の手が含まれているとTrue を、そうでなければFalse を返す。コードは任意の枚数の手札でも手を検出できること（5 とか7 とか がよくある数であるが） 。 4. 一つの手札に含まれる最高位の手を調べるclassify メソッドを作成せよ。 そして属性のlabel をそれに従ってセットせよ。例えば、“7-card”の手とし てflush を含んでいたら、’flush’ という文字列をlabel に代入する。 5. このclassify メソッドが動くことが確認できたら、次ぎのステップは種々 の手の確率を求める番だ。PokerHand.py 内に積み札をシャ ッフルしてそれ を手札に分割し、各手札をclassify で分類し、特定の分類値が起こる回数 を調べる関数を書け。 6. 分類値とその確率を表にしてプリントせよ。充分長く実行して沢山の手を 発生させその確率が適当な桁で落ち着くまでプログラムを実行せよ。結果を http://en.wikipedia.org/wiki/Hand_rankinge と比較せよ。 #################### 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符号と説明している： ```python >>> a = 'Monty Python' >>> print(a[0:5]) Monty ``` 演算子 `[:]` で文字列の n 番目の文字から n 番目 (n 番目は含まず) までの文字列を返す。この振る舞いは直感的ではないが、関数`len`を使用するとインデックスは文字と文字の間にあると理解できるかもしれない。 最初のインデックス (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 = 'banana' >>> fruit[:3] 'ban' >>> fruit[3:] 'ana' ``` 最初のインデックスが二番目より等しいか大きいと空文字列 (`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: 184 Context: 184 第13 章 事例研究：データ構造・選択 print_most_common(hist, 20) 変数num の値は引数の値が使われる。換言すれば、選択的な引数を与えることは 既定値を無効にする（overrides）わけである。 関数が必須引数と選択的な引数で構成されているときには、全ての必須引数を まず並べ、選択的な引数はそれに続けて並べる。 13.6 辞書の差し引き ある本で見つかった単語で単語集words.txt に存在しない単語を探したいとい う問題は一つの集合で他の集合にない全ての要素を見つける集合の差の問題であ る。関数substract は二つの辞書d1 とd2 を引数として受け取り、d2 にないd1 の要素を新たな辞書として返す関数である（新たな辞書はキーが重要で値は全て None とする） 。 def substract(d1, d2): res = dict() for key in d1: if key not in d2: res[key] = None return res 辞書d2 としてwords.txt を選びprocess file で辞書化して使う： words = process_file(’words.txt’) diff = substract(hist, words) print "The word in the book that aren’t in the word list are:" for word in diff.keys(): print word 小説Emma の結果は以下のようになる： The word in the book that aren’t in the word list are: rencontre 　genlis 　jane’s 　blanche 　woodhouses 　disingenuousness friend’s 　Venice 　apartment… … . いくつかは名前や所有格であり、 “rencontre”のような最早普通には使われなくなっ たものもあるが、いくつかはリストに登録すべき普通の単語もある。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 32 Context: 32第2章変数、表式、文表示されるものはthroatwarblerである。演算子*も文字列に使え、文字列の繰り返しを行う。例として、’Spam’*3はSpamSpamSpamの表示を得る。被演算子の一つが文字列ならば、他は整数というかたち使う。これらの演算子+、*の使用法は算術演算子として持つ機能を考えれば納得がゆくものであろう。4*3が4+4+4と同値であるように、’Spam’*3は’Spam’+’Spam’+’Spam’であろうからである。一方、この文字列の連結処理や繰り返し処理と整数の加算、乗算とは異なるところがある。文字の連結ではできないが整数の加算ではできる性質の一つを思い浮かべることができるか？2.9コメントプログラムが大きくなり、より複雑になるとプログラムを読むことが難しくなる。形式言語は稠密なので、コードの一部分を眺めてそこで行われていることを理解することが多々困難なことがある。そこでプログラムの中に自然言語でそこで行われていることについての注釈を追加することは賢明である。これらはコメント（comments）と言われ、記号#で始まる：#computethepercentageofthehourthatareelapsedpercentage=(minute*100)/60この例ではコメントは一行に書いた。行の終わりに置くこともできる：percentage=(minute*100)/60#percentageofanhour記号#から行の終わりまでがコメントで、プログラムには何の影響も持たない。コメントはそのコードの部分に自明でない特徴がある場合に有効である。コードを直接眺めることでそこで何が行われているかが分かる方が説明を追加するより好ましいことには論を待たない。以下のコメントは冗長で無意味である：v=5#assign5tov以下のコメントはコードのみでは得られない情報を含むので有用だ：v=5#velocityinmeters/second.変数の付け方が上手いとコメントの量を少なくできるが、長い名前は表式を複雑にさせ読み辛いものになるので、損得を天秤かける必要がある。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 81 Context: 81第6章結果を生む関数6.1戻り値組み込み関数の多く、特に数学関数は結果を生成する。このような関数を呼ぶと結果を返すので変数に代入するか、表式の一部として使う：e=math.exp(1.0)height=radius*math.sin(radians)これまでに作成した関数は戻り値がないvoid型であった。それらはなにかをprintし、turtleが動きまわる動作をしたが、戻り値が何もなかった。この章では結果を生む関数を書いてみることにする。第一の例は関数areaである。この関数は半径の値を引数として円の面積の値を戻す関数である：defarea(radius):temp=math.pi*radius**2returntempreturn文については既に触れたが、結果を生む関数では、return文には表式を付随する。この文は、「この関数から直ちに戻り、以下の表式を返り値として使え」という意味だ。この表式は任意で、以下のように書くこともできる：defarea(radius):returnmath.pi*radius**2しかし、tempのような一時変数（temporaryvariables）の導入はデバッグを容易にしてくれることがある。ときとして、多重のreturn文の使用が有益なことがある。とくに条件文による分枝がある場合には、以下のようになる：defabsolute_value(x):ifx<0:return-xelse:returnx #################### File: ThinkPython.pdf Page: 53 Context: 3.16.練習問題53print’+’,’-’そして、もしprint文をカンマで終わりにすると、Pythonはprint文が完了してないとみなし、次ぎのprint文も同一の行に表示する：print’+’,print’-’この出力は’+-’である。print文それ自体で行が終わったら、改行で次ぎに行に移る。2.同様に四行四列の格子を描く関数を作成せよ。解答例：http://thinpython.com/code/grid.py。出典：この練習問題はOualline著”PracticalProgramming.ThirdEdition(O’RellyMedia,1997)”の中の練習問題を基礎とした。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 233 Context: 17.10.デバッギング233defhistogram(s):d=dict()forcins:ifcnotind:d[c]=1else:d[c]+=1returndこの関数はその要素がハッシュ可能ならば、つまりキーとして使えるならば、引数はリスト、タプル、それに辞書でさえ有効だ。以下はリストの例である：>>>t=[’spam’,’egg’,’spam’,’spam’,’bacon’,’spam’]>>>histogram(t){’bacon’:1,’egg’:1,’spam’:4}いくつかの型に対しても有効な関数は多態的（polymorphic）だと言う。多態性はコードの再利用に役立つ。例えば、組み込み関数sumは配列の要素の総和を求める関数であるが、加算演算子が定義されている要素であれば、如何なる配列でも構わない。>>>t1=Time(7,43)>>>t2=Time(7,41)>>>t3=Time(7,37)>>>total=sum((t1,t2,t3))>>>printtotal23:01:00一般に関数内の全ての操作がある型に対して有効であるならば、その関数はその型に対して有効である。多態性の面白さは既に作成した関数が当初計画しないでいた型に対しても有効だというのを発見すると言った予期しないことがあることだ。17.10デバッギングクラスの属性はプログラムの実行中に任意に追加することができるが、もし型に対して厳格な考え方を持つなら、同じ型のオブジェクトが異なった属性を持つことは疑惑に満ちた習慣だ。オブジェクトの初期化の際に必要な属性を初期化し #################### 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>> print_all(1, 2.0, ’3’) (1, 2.0, ’3’) 「纏める」の補語はばらす（scatter）である。値の配列があり、それを複数の 引数を受け取る関数に通したいときは、記号*を使う。例として、divmod 関数は 厳密に二つの引数を要求するので、一つのタプルではエラーになる： >>> t = (7, 3) >>> divmod(t) TypeError: divmod expected 2 arguments, got 1 しかし、タプルをばらすと二つの引数になり正常に動く： >>> divmod(*t) (2, 1) 練習問題12.1 組み込み関数の多くは可変長引数タプルを使っている。例を挙げれ ば、min、max も任意の長さの引数を受け取ることができる。 >>> max(1, 2, 3) 3 #################### 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: ThinkPython.pdf Page: 51 Context: 3.16. 練習問題 51 ドット表記（dot notation） ：他のモジュールに属する関数や定義を使うとき、そ れらをモジュール名に続いてピリオドそして関数名（または定義変数）で指 定する構文規則。 混合（composition） ：より長い表式の一部として表式を、またはより複雑な文の 一部として文を使うこと。 実行の流れ（flow of execution） ：プログラムの実行時にどの文から実行される かの順序。. スタック図（fig.stack） ：一つのモジュールで使われる関数群やそれらの内部で定 義される変数、そしてそれらの変数が参照する値の対応を表示するグラフィ カルな表現。 フレーム（frame） ：スタック図内で関数呼び出しを表現する枠。 トレースバック（traceback） ：例外が発生したときに表示される実行されていた 関数のリスト。 3.16 練習問題 練習問題3.3　Pythonは文字列の長さを返す組み込み関数len、 例えばlen(’allen’) は5 を返す、を提供している。 文字列の表示で、文字列の最後の文字が70 桁にくるようなright justify 関数 を作成せよ。 >>> right_justify(’allen’) allen 練習問題3.4 　関数オブジェクト自体も関数の引数とすることができる。例えば、 do twice 関数は関数オブジェクトを引数として受け取りその関数を二度実行する、 つまり def do_twice(f): f() f() さて、do twice が以下の関数print spam を引数とする使用例をみてみよう： #################### 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: 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: 301 Context: # C.5 クラス図 図 C.6: オブジェクト図 ```python class Rectangle(object): """Represents a rectangle.""" def instantiate(constructor): """Instantiates a new object.""" obj = constructor() lumpy.object_diagram() return obj point = instantiate(Point) ``` 図 C.6 が結果である。`object_diagram`を一つの関数内で発動させたので、モジュールレベルの変数と関数`instantiate`の発動によるスタック図が得られる。モジュールレベルでは、`Point`と`Rectangle`はクラスオブジェクト（type 型）を参照し、`instantiate`は関数オブジェクトを参照している。この図は次の三つの点を明記しているかもしれない。それは以下の（1）クラスオブジェクト`Point`と`Point`のインスタンスの間の違い、（2）`instantiate`が定義されるときに生成される関数オブジェクトとその関連が呼ばれるときに生成されるフレームの違いである。 ## C.5 クラス図 状態図、スタック図、オブジェクト図と区別したがそれらはほぼ同じものである。それらは実行時のある場面でのプログラムの構造を表している。 クラス図には以下のことが見られる。これはプログラムを構成しているクラスとそれらのクラス同士の関係を表現している。クラス図には持続的な時点のプログラムの状態の構造はなく、プログラム全体の構造を記述するという意味で時間に依存しない。例えば、クラスAのインスタンスが一般的にクラスBの参照を含んでいるとき、これらのクラスの図には`HAS-A`関係があることを示す。以下に`HAS-A`。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 173 Context: 12.8.配列の配列173単語の長さ順にソートされた単語を要素とするリストを生成するプログラムを示す：defsort_by_length(words):t=[]forwordinwords:t.append((len(word),word))t.sort(reverse=True)res=[]forlenght,wordint:res.append(word)returnres第一のループで単語とその単語の長さを先頭にしたタプルのリストを構築する。そして各タプルの最初の第一の要素、つまり長さでソートする。第二要素は第一要素が同じで決着をつけるときにのみ考慮される。ソートの引数reverse=Trueは長い順にソートするためである。第二のループはソートされた単語のみのリストを生成するためだ。練習問題12.2上の例では長さが同じばあいには単語はアルファベットの逆順に並ぶ。他の応用では、ここの単語の並びは乱雑であることがほしい場合がある。そこで、上のプログラムを修正して、同じ長さならばその単語は乱雑に並ぶようにせよ。ヒント：randomモジュールのrandom関数を参考にせよ。解答例：http://thinkpython.com/code/unstable_sort.py12.8配列の配列ここまではタプルのリストの話を進めてきたが、これらはリストのリスト、タプルのタプル、リストのタプルなどにも大凡適用できる。重複を避けるために配列の配列として話を纏めることにする。多くの状況で、異なった形式の配列（文字列、リスト、タプル）は相互に交換可能である。それではどのようにして、何故に他の形式より、ある配列形式を好ましいとして選択すべきだろうか？自明なことであるが、文字列は要素が文字のみであるということから他の形式の配列より制限がきつい。それらは変更不可でもある。もし文字の一部を変更し #################### 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: 216 Context: 216 第15 章 クラスとオブジェクト canvas = world.ca(width=500, height=500, background=’white’) bbox = [[-150, -100], [150, 100]] canvas.rectangle(bbox, outline=’black’, width=2, fill=’green’) 黒で縁取られた緑の長方形が描かれるはずだ。最初の行では白の窓が描かれたカ ンバスが生成される。オブジェクトcanvas は長方形のような種々の形をそこに描 くメソッドを提供している。bbox はリストで「境界のあるボックス」の意味であ る。第一のペアが左下の座標を第二のペアが右上の座標を示している。 円は以下のようなコマンドで描ける： canvas.circle([-25,0], 70, outline=None, fill=’red’) 第一の座標のペアが円の中心の座標、第二の引数は円の半径を示す。これで、バ ングラディシュの国旗のような図形が完成する。 （http://en.wikipedia.org/wiki/Gallery_of_sovereign_state_flags参照せ よ） 。 以下は練習問題である： 1. 一つのカンバスと一つのRectangle を引数として受け取り、そのカンバスに その長方形を描く関数draw rectangle を作れ。 2. オブジェクトRectangle に新たな属性としてcolor を追加し、このcolor を 流し込みの色とするようにdraw rectanlge を修正せよ。 3. カンバスに点を描く関数draw point を作成せよ。 4. クラスCircle を新たにつくり、関数draw cricle でカンバス上にいくつか 円の描いてみよう。 5. チェコ共和国の国旗を描くプログラムを作成せよ。ヒント：多角形の描画は 以下のようにするとよい： points = [[-150,-100],[150,150], [150,-100]] canvas.polygon(points, fill=’blue’) 利用可能な色のリストを吐き出す小さなプログラムを作成した。必要ならば以下 からダウンロードして使え（http://thinkpython.com/code/color_list.py） 。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 224 Context: 224 第16 章 クラスと関数 mul time を使って、レースの到着時間を表すTime オブジェクトと距離（マイル） を表す数を引数として、 レースの平均ペース （時間毎マイル） を示すTime オブジェ クトを返す関数を作成せよ。 練習問題16.7 モジュールdatetime はこの章で議論したと同じようなdate やtime オブジェクトを提供しているが、さらに多くのメソッドや操作を含んでいる。詳 しくはdocs.python.org/lib/datetime-date.html を参照せよ。 1. 日日を引数にとり、曜日を返す関数datetime を作成せよ。 2. 誕生日の日付を受け取り、ユーザの年齢と次ぎの誕生日までの日数、時、分、 秒を表示するプログラムを作成せよ。 3. 異なった日に生まれた二人にといて、一人が他の年齢の二倍になる日が存在 する。これは二人にとって「二倍日」である。二つの誕生日を引数として受 け取り、この二人の「二倍日」を計算するプログラムを作成せよ。 4. もう少し挑戦的な問題として、一般に二人の誕生日を引数として、一人の年 齢が他の年齢n 倍のなる日を計算するプログラムを作成せよ。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 280 Context: 280 付録A デバッギング 大きく不格好な表現があり、それが予想したようには動いていない 複雑な表現でもそれが読み易く書いてあれば問題ないが、デバッグは難しくな る。複雑な表現を一時的な変数への代入の組み合わせで分割するのは有益なこと が多い。 例を上げよう： self.hands[1].addCard(self.hands[self.findNeighbor(1)].popcard()) これは以下のように書ける： neighbor = self.findNeighbor(1) pickedCard = self.hands[neighbor].popCard() self.hands[1].addCard(pickedCard) 一時的な変数名が追加の情報になるのでこのような明確に展開された表現は読み やすい。中間の変数の値や型も表示し、チェ ックできるのでデバッグも容易だ。 長い表現のもう一つの問題は評価の順序が期待したものにならないというもの だ。例えば、x 2π の表現をPython に置き換えるとするとき以下のように書いたと する： x = x / 2 * math.pi これは正しい表式ではない、何故なら乗算と除算は同じ優先度を持つので、左か ら右への順序で式は評価されるので、xπ/2 が計算されることになる。括弧を追加 して評価の順序を明確に示しておくとデバッグし易いものになる： x = x / (2 * math.pi) 評価の順序が不安なときはこのように括弧を使うとよい。プログラムが意図した ように動くという意味で正しく動くばかりでなく、他の人がみてもより読み易く なる。 期待した戻り値を返さない関数やメソッドができてしまった 複雑な表現を持つ表式を持たせてreturn 文を書くと、その直前でその戻り値を 表示することができない。ここでも一時的な変数を使うとよい。以下はその例で ある： return self.hands[i].removeMatches() #################### File: ThinkPython.pdf Page: 185 Context: 13.7.乱雑な単語選択185練習問題13.6Pythonは集合の演算をサポートするsetと呼ばれるデータ構造を提供している。文献http://docs.python.org/lib/types-set.htmlを読み、本から抽出した単語で単語集にない単語を探すためにこのsetを使ったプログラムを書け。13.7乱雑な単語選択ヒストグラムに従って単語を乱雑に選択するためには、最も簡単な方法はその出現頻度に従って単語のコピーを作りリストの要素とし、そのリストに従い乱雑な要素を選択することであろう。つまり、defrandom_word(h):t=[]forword,freqinh.items():t.extend([word]*freq)returnrandom.choice(t)表式[word]*freqは文字列wordをfreq個集めたリスト生成する。メソッドextendはappendに似ているが引数が配列であることが違う。練習問題13.7上のアルゴリズムでも動く。しかし効率が悪いし、再構成されたリストは元の本程度の大きさになる。自明に近い改良は、リストはそのままで単語の選択を複数個同時選択させることだ。それにしてもリストは大きすぎだ。別な解法を示す：1.ヒストグラムのキーである単語をリストにする。2.単語の頻度の累積（練習問題10.3をみよ）を要素とするリストを作成する。したがってこの要素の最後の要素は全単語数、nになる。3.1からnまでの乱数を発生させる。二分探索法（練習問題10.11）を使ってこの乱数を内挿値とする累積リストのインデックスを得る。4.このインデックスに従って単語リストから単語を選択する。本から乱雑に単語を選択するこのアルゴリズムを使ったプログラムを作成せよ。解答例：http://thinkpython.com/code/analyze_book3.py #################### 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: 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: 243 Context: 18.4.積み札24318.4積み札カードの定義が終わったので、次は積み札の定義である。積み札は複数のカードからなるので、カードのリストを属性に持つことは自然なことである。以下はDeckクラスの定義である。initメソッドでは属性cardsを生成、ここでは52枚の標準カードを持たせた。classDeck(object):def__init__(self):self.cards=[]forsuitinrange(4):forrankinrange(1,14):card=Card(suit,rank)self.cards.append(card)カードの山を作成する最も安易な方法は入れ子のループを使うことだ。外側のループは0から3までスートを列挙し、内側のループは1から13までランクを列挙している。繰り返し毎に新しいカードが生成され、self.cardsに追加される。18.5積み札のプリントDeckのための__str__メソッドは以下のようになる：#クラスDeckの定義に中でdef__str__(self):res=[]forcardinself.cards:res.append(str(card))return’\n’.join(res)このメソッドは大きな文字列を纏める有効な方法を示している。つまり、文字列のリストを作り、joinを使い纏める。カードに対する組み込み関数strはカード毎にその__str__メソッドを発動させ、文字列の表現を返す（訳注：__str__はprintcard文及び関数str(card)でも発動される）。joinメソッドは改行文字で発動されているので、各カードは一行毎にプリントされる。以下は結果である：>>>deck=Dec() #################### File: ThinkPython.pdf Page: 93 Context: 6.11.練習問題936.11練習問題練習問題6.4以下のようなプログラムのスタック図を示せ。さらに実行したとき、如何なる表示が出るか答えよ。defb(z):prod=a(z,z)printz,prodreturnproddefa(x,y):x=x+1returnx*ydefc(x,y,z):total=x+y+zsquare=b(total)**2returnsquarex=1y=x+1printc(x,y+3,x+y)解答例：http://thinkpython.com/stack_diagram.py練習問題6.5Ackermann関数は以下のように定義される：A(m,n)=⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩n+1ifm=0A(m−1,1)ifm>0andn=0A(m−1,A(m,n−1))ifm>0andn>0.⎫⎪⎪⎬⎪⎪⎭（この関数については、http://en.wikipedia.org/wiki/ackermann_functionを参照のこと）Ackermann関数の値を計算する関数ackを作成せよ。そして、ack(3,4)の値125を調べよ。大きなmやnでは何が起こるか調べよ。解答例：http://thinkpython.com/code/ackermann.py練習問題6.6回文とは、例えば“noon”や“redivider”のように後から読んでも、前から読んでも同じ綴りを持つ言葉である。再帰的には、もしある言葉の最初と最後 #################### 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: 97 Context: 97第7章繰り返し処理7.1多重代入これまで経験したことから分かるが、同じ変数に複数回の代入をすることは合法である。この新しい代入で変数はこの新しい値を参照することになる（古い値の参照は停止する）。bruce=5printbruce,bruce=7printbruceこのプログラムの表示は57となる。第一回目のbruceの表示で5を、次には7を表示する。図7.1には多重代入（multipleassignment）のスタック図の様子を示した。75bruce図7.1:状態図.多重代入で重要なことは代入処理と等値の違いを明確にしておくことだ。Pythonでは等号（=）は代入に使われるので、a=bのような文を等値と解釈しがちである。これは間違いだ。第一に、等値は左辺と右辺が対称だが、代入は対称でない。例えば、数学的では、a=7と7=aは同じ意味だが、Pythonでは違う。更に、数学では等値は常に真が偽の値を持つ。だから、もしa=bならaとbとは常に等値である。Pythonの代入文でも二つの変数の値を同じにすることができるが、常に同じ値を持つとは限らない。a=5b=a#aとbとは同じ値を持つa=3#aとbとは最早同じ値ではない #################### File: ThinkPython.pdf Page: 176 Context: 176第12章タプルデコレート・ソート・アンデコレート（DSU）：“decorate-sort-undecorate,”の略称。タプルのリストを作り、それをソートして結果の部分を抽出する手順。データ構造（datastructure）：リスト、辞書、そしてタプル等のかたちに纏められた値の集合。型エラー（shapeerrors）：データ構造のような複雑に纏められたデータにアクセスする際に起こる型の不一致によるエラー。12.11練習問題練習問題12.3文字列を受け取りその文字列に含まれている文字の頻度を降順に表示するプログラムを作成せよ。色々な言語で書かれた文書を調べ文字の頻度分布が言語でどのように異なるかを調べ、以下の文献と比較せよ。http://en.wikipedia.org/wiki/Letter_frequencies.解答例：http://thinkpython.com/code/most_frequent.py練習問題12.4アナグラム再論！1.ファイルから単語集を読み込み（9.1節をみよ）、アナグラムになっている単語の全てを表示するプログラムを作成せよ。どんな出力になるのかを例で示す：[’deltas’,’desalt’,lasted’,’salted’,’slated’,’staled’][’retainers’,’ternaries’][’generating’,’greatening’][’resmelts’,’smelters’,’termless’]ヒント：文字のセットとそれらの文字から作れる単語のリストとを写像する辞書を作ることになるかもしれない。問題はいかに文字のセットをキーとする辞書を作るかである。2.前のプログラムを修正して最大の数の単語を含むアナグラムを最初に表示し、次ぎは二番目というような順序に表示にせよ。3.スクランブル（単語ゲーム）では、ボード上にある一文字とラックに用意された七個の文字タイルを全て使って八文字の長さの単語が作れると「ビンゴ」になる。どんな八文字のセットが最も「ビンゴ」になりやすいか？ #################### File: ThinkPython.pdf Page: 256 Context: 256第19章事例研究：Tkinterボタン（Button）：それが押されると何かのアクションが実行される文字また画像でできたウィジェットである。カンバス（Canvas）：線、長方形、円や他の図形を描くことができる領域である。エントリ（Entry）：ユーザがテキストを入力できる領域である。スクロールバー（Scrollbar）：他のウィジェットの可視化領域を制御するウィジェットである。フレーム（frame）：大抵は見えないが、他のウィジェットを含んだ入れ物である。一つのGuiを生成したときに現れた灰色の正方形がフレームである。新たにウィジェットを生成するとそれはこのフレームに追加される。19.2ボタンとコールバックメソッドbuでボタンが生成される：button=g.bu(text=’Pressme.’)メソッドbuからの戻り値はボタンオブジェクトである。フレーム上に現れたこのボタンはこのオブジェクトのグラフィックスを用いた表現である。このオブジェクトに対して発動されるメソッドによってこのボタンを制御できる。メソッドbuは見栄えや関数の制御のために32個の引数を受け取る。それらの仮引数はオプション（options）と呼ばれている。32個のオプションの全てに値を入れる替わりにtext=’Pressme.’のようなキーワード付き引数機能（keywordargument）を使って必要なオプションだけを設定できる。ところでフレームにウィジェットを追加すると、それは「密着包装」される、つまり、フレームはウィジェットの大きさになる。さらにウィジェットを追加するとフレームはそれらを包容するように大きくなる。　メソッドlaはラベルを生成する：label=g.la(text=’Pressthebutton.’)既定値としてTkinterはウィジェットを上から下へ左右の中心に置く。この振る舞いを再定義する方法には直ぐに出会う。ボタンを押しても何も起こらない。なぜならばまだ「配線がされて」いないからだ、つまり、何をすべきが教えてないからだ。ボタンの振る舞いを制御するオプションはcommandである。このcommandが持つ値はそのボタンが押されたときに実行される関数である。その関数の例を以下に示す。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 117 Context: 8.12. 語句 117 i 0 j 3 word1 ’pots’ word2 ’stop’ 図8.2: 状態図 実行してみると、新たな情報が得られるはずだ： >>>is_reverse(’pots’, ’stop’) 0 4... IndexError: string index out of range ループの最初でj の値が4 になっているこのが、この値は文字列’pots’ では範囲 外になる。この文字列の最後の文字を示すインデックスの値は3 で、j の最初の値 はlen(word2)-1 である。 そのように修正して、実行すると以下になる： >>>is_reverse(’pots’, ’stop’) 0 3 1 2 2 1 True 今回の場合は正しい結果になったが、ループは三回しか回っていない。おかしい。 このようなときは、この関数の状態図を書いてみるとよい。図8.2 はis reverse 関数の例で第一回目の繰り返し時の状態図である。私はフレーム内の変数が持つ値 を表示する場所に少し工夫を施した。インデックスi、ｊが文字列word1、word2 のどの文字を指しているかが分かるようにその値と文字を点線で結んだ。 練習問題8.9 この図を紙に書いて繰り返し毎にインデックスi、j がどのような値 をもつのか調べ、関数is reverse が持つ第二のエラーを修正せよ。 8.12 語句 オブジェクト（object） ：変数が参照するあるもの （訳注 ： 定義に対してその実体） 。 配列（sequence） ：整数インデックスによって同定される順序立った変数の組。. アイテム（item） ：配列の一要素。 #################### 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: 277 Context: A.2. 実行時エラー 277 表示するためにprint 文を挿入してみる。再実行してみると、その関数またはメ ソッドが発動される度にこのprint 文による表示が現れる。仮引数の値が基底ケー スの条件の方向に向かっていないとすれば、問題の所在についてのヒントが得ら れるはずである。 実行の流れ： プログラムの実行の流れが把握できないときには、 「関数foo に入る」 （このfoo に関数名が入る）というようなメッセージを表示するprint 文を関数の 先頭に挿入する。プログラムを実行してみるとそのprint 文はその関数が発動さ れる軌跡となる。 プログラムを実行すると例外が発生する 実行時に何か不正があると、Python は例外の名称、発生したプログラムの行番 号、トレースバックを含んだメッセージを吐き出す。トレースバックは現在実行さ れている関数名、その関数を発動した関数、さらにその関数を発動した関数等の 特定情報である。換言すれは、あなたが現在どこにいるかを示す関数の系列を遡っ て表示する。さらにそれらの関数呼び出しが起きた行番号の情報も含まれる。 最初にすべきことはプログラムのどこでそのエラーが発生したかを特定し、何 が起きたかを認識できるかどうか確かめることである。以下はよく遭遇する実行 時エラーとその意味だ： NameError：現在存在しない変数名を参照しようとした。局所変数はローカルで しか通用しない。それらが定義された関数の外でそれらを参照することはで きない。 TypeError：いくつかの原因がある： • 値の代入が不正である。例えば、文字列、リスト、タプルのインデック スとして整数以外のものを代入した。 • 変換記述文字列と変換に渡されるアイテムの間に不一致がある。アイテ ムの個数の不一致でも、不正な変換でもこのエラーは出る。 • 関数やメソッドに渡す引数の個数が間違っている。メソッドでは、よく 定義を眺めること、第一番目の引数はself である。次ぎにそのメソッ ドを発動させる側を調べる。そのメソッドを発動させるオブジェクトが 正しい型か、引数は正確かどうかを調べる。 KeyError：辞書に存在しないキーを使って辞書の要素にアクセスしようとした。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 73 Context: 5.10. 無制限な再帰 73 countdown countdown countdown countdown n 3 n 2 n 1 n 0 図5.1: スタック図 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__で生成さ れた変数や引数が不明なので、空白である。四つcountdown フレームは仮引数の n の値が異なっている。スタックの底はn=0 のフレームで基底ケース （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 s = ’Hello’、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 仮引数として関数オブジェクトと一つの数n 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n 回実行する。 5.10 無制限な再帰 もしある再帰処理が基底ケースを持たないとすると、再帰的な呼び出しは永遠 に続くことになる。これは無制限な再帰（infinite recursion）として知られてい て、一般に健康なアイデアではない。以下はその最小なプログラムの例である： 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遠に実行さ れることはない。Python は再帰の深さの限界値に達するとエラーメッセージを吐 き出す： File "", line 2, in recures recures() #################### File: ThinkPython.pdf Page: 287 Context: B.2.Pythonの基本操作の解析287total=0foraint:total+=a組み込み関数sumも同じことをやっているので線形であるが、もっと効果的な方法を実装している。アルゴリズム解析の言葉では、支配項の係数がより小さいということになる。同じループを文字列のリストの「数え上げ」に適用するとその次数は方形（二次）となる。文字が基本操作の単位であり文字列の連結は線形となるが、その連結の操作のループだからである。（訳注：文字列の連結は既存の文字列の最後に新たな文字列を追加することになり、この既存の文字列の最後を探す操作が線形である。）文字列メソッドjoinは文字列が基本単位であり文字列の全長に対して線形なので、その次数は線形だ。経験からループの本体の次数がO(na)であると、全ループはO(na+1)になる。例外はこのループがある決まった有限回数で終了することが示されたときである。ループはnにも拘わらずk回で終了するのであれば、その次数は如何にkが大きくてもO(na)である。定数kの乗算は次数を変えないし、除算も然りである。従って本体はO(na)であり、ループの回数がn/k回であっても全体の次数はO(na+1)となる。多くの文字列やタプルに対する操作は線形である。例外はインデッスを使ったアクセスと関数lenで、これらは定数である。組み込み関数min、maxは線形である。スライスを使った操作は出力の大きさに比例するが、入力のサイズとは独立である。全ての文字列に対する操作は線形であるが、文字の長さがある定数によって有限であるとすると実行時間の次数は定数となる。その例としては単独文字の文字列に対する操作がある。リストに対する操作は大抵線形である。これには例外がある：•リストの末尾に要素を追加するのは平均にすると一定時間だ。もし領域が不足してより大きな領域の全体をコピーするという事態であるとそれは線形となる。しかし、n回の追加で必要となる実行時間はO(n)であるので、一操作当たりの「償却時間はO(1)になる。•リストの末尾のある要素の削除は一定時間である。•リストのソートはO(nlogn)である。辞書の操作やメソッドの多くは一定時間である。これも例外がある： #################### File: ThinkPython.pdf Page: 232 Context: 232第17章クラスとメソッド>>>duration=Time(1,35)>>>printstart+duration11:20:00printstart+133710:07:17不幸にしてこの加算演算は交換可能でない。整数を被演算子の最初に置くとエラーになる。>>>print1337+startTypeError:unsupportedoperandtype(s)for+:’int’and’instance’問題はTimeオブジェクトに整数を加えることを要請する替わりに、Pythonは整数にTimeオブジェクトを加算することを要請することになり、どうしてよいか分からなくなっていることである。しかし、上手い解決策がある。__radd__(“rightsideadd”の略)は特殊なメソッドでTimeオブジェクトが演算子+の右側にあるときにこのメソッドが発動される。今の場合の定義は以下のようになる：#クラスTimeの定義に中でdef__radd__(self,other):returnself.__add__(other)使ってみる：>>>print1337+start10:07:17練習問題17.5クラスPointでPointオブジェクトでもタプルでも有効なaddメソッドを作成せよ。•第二被演算子もPointオブジェクトであるときには、戻り値はその被演算子のx座標の和、y座標の和を要素とする新規のPointオブジェクトになる。•第二被演算子がタプルのときにはタプルの初めの要素をx座標に加え、第二の要素をy座標に加えた新たなPointオブジェクトを戻す。17.9多態性型別処理は必要なときは便利にものだが、常に必要になる訳ではない。例として11.1節で取りあげたhistogramでは一つの単語の中の文字頻度をカウントするのに使った。 #################### 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: 31 Context: 2.7.演算子の順位312.7演算子の順位表式に一つ以上の演算子が含まれていると、その表式の評価は優先順位（ruleofprecedence）による。数学的な演算子については、Pythonは数学的慣用に従う。PEMDASという頭字語として覚えるとよい。•括弧は最も高い優先度を持つ、そしてこれによってある表式の評価をあなたが必要とする順位で処理させることができる。括弧で括られた表式が最初に評価されるので2*(3-1)は4であり、(1+1)**(5-2)は8である。また、あなたは括弧を表現の見やすさのために用いることもできる。(minute*100)/60では括弧はなくても結果は同じになる。•階乗算は次ぎに高い順位を持つ演算子である。だから、2**1+1は3であり、4ではない。また、3*1**3は3であり、27ではない。•乗算、除算は加算、減算（この二つも同じ優先度である）より優先度が高く、同じ優先度を持つ。だから、2*3-1は5であり、4ではない。同じく、6+4/2は8であり、5ではない。•同じ優先度を持つ演算子は左から右へ（例外は階乗算）と評価される。だから、表式degree/2*piは除算が最初で、その結果にpiがかけられる。2πで割ることを意図したのであれば、括弧を使うか、degree/2/piとする。わたしは他の演算子についての優先順位を憶えることにあまり熱心でない。表式がそれらしくみえないときは、括弧を使い明確にすることにしている。2.8文字列処理一般に算術的な演算をそれが見かけの上で数のようであっても文字列に施すことはできない。従って、以下のような演算は不正である：’2’-’1’’eggs’/’easy’’third’*’acharm演算子+は文字列に作用できるが、あなたが期待したものではないかもしれない。これは文字列の連結（concatenation）、つまり、文字列と文字列の端と端を結合することである。例を挙げるとfirst=’throat’second=’warbler’printfirst+second #################### 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: 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: 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: 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: 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: 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: 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: 250 Context: 250 第18 章 継承 タ構造に収めようとすると、各解析の状態を一つのオブジェクトにカプセル化す る必要がある。それは以下のようになる： class Markov(object): def __init__(self): self.sufix_map = {} self.prefix = () 次ぎに関数をメソッドに変換する。例として、process word 関数を変換してみる： def process_word(self, word, order=2): if len(self.prefix) < order): self.prefix += (word,) return try: self.suffix_map[self.prefix].apppend(word) except KeyError: # if there is no entry for this prefix, make one self.suffix_map[self.prefix] = [word] self.prefix = shift(self.prefix, word) 関数の中味を変えずにデザインを変える手法はプログラムの変更方法に対する再 因子分解のもう一つの事例である（4.7 節） 。 この例はオブジェクトやメソッドをデザインするための開発計画を示唆している ： 1. まず、大域変数（もし必要なら）を使って読み・書きする関数を書く。 2. そのプログラムが動くようになったら、それらの大域変数とそれらを使う関 数の関係を探す。 3. 関連する変数を一つのオブジェクトの属性としてカプセル化する。 4. 付随する関数は新たなクラスのメソッドになるように変換する。 練習問題18.5 13.8 節のサンプルコードを http://thinkpython.com/code/markov.py からダウンロードし、上記のステッ プに従い大域変数を新たなクラスMarkov の属性としてカプセル化せよ。 解答例：http://thinkpython.com/code/Markov.py （大文字のM に注目） 。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 118 Context: 118 第8 章 文字列 インデックス（index） ：文字列のような配列内の要素を選択ために使う整数値。 スライス（slice） ：インデックスの範囲指定で取り出された文字列の一部。 空文字列（empty string） ：二つの引用符で表現された文字を含まない長さ0 の 文字列。 変更不可（immutable） ：文字列の要素を代入できない性質。 横断処理（traversal） ：似たような操作を配列の端から端まで繰り返し行う。 探索（search） ：捜していたものが見つかったときに停止する横断処理の一形態。 カウンタ（counter） ：何か数えるために使われる変数。通常は0 で初期化され、 その後インクリメントされる。 メソッド（method） ：一つのオブジェクトに付随しておりドット表記で呼ばれる 関数。 発動（invocation） ：[メソッドを呼ぶ文。 8.13 練習問題 練習問題8.10 文字列スライスは第三の引数を受け取ることができる。この第三の 引数はスライスを何文字毎（ステップサイズ）にするかを指示するものである。ス テップサイズが2 であるということは、文字列内の文字を一つ置きに拾うことで あり、3 であると、三つ毎になる。 >>> fruit = ’banana’ >>> fruit[0:5:2] ’bnn’ このステップサイズを-1 にすると後からのスライスになる。だからスライス[::-1] とするとその文字列の逆順の文字列が得られる。これを使って練習問題6.6 で作成 した文字列が回文である調べる関数is palidrome の一行版を作成せよ。 練習問題8.11 以下の関数はいずれも文字列が小文字を含んでいるかを調べる意図 に作成したものであるが、いずれも問題を含んでいる。各々の関数が実際にして いることを述べよ（関数に文字列を渡すとして） 。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 188 Context: 188第13章事例研究：データ構造・選択最後の問題が最も簡単に決められそうである。つまり、辞書を使うことだ。プレフィックスに関しては、文字列、文字列のリスト、文字列のタプルなどが候補になるだろう。サフィックスに関しては、リストまたはヒスとグラム（辞書型）が考えられる。どのような基準で選択するか？第一に考慮すべきは想定したデータ構造に対してしなければならない操作について検討することだ。新たなプレフィックスを生成するために、プレフィックスの先頭の単語を削除して、単語を一つ追加する操作が必要になる。例えば、今のプレフィックスは“Halfa”であって、次ぎの単語が“bee”であったとすると、新しいプレフィックスは“abee”となる（訳注：単語を一つずらして“Half”を消して“bee”を加える）。このように考えるとプレフィックスにはリストが便利なことが分かる。しかし、またプレフィックスは辞書のキーにもならなければならない。だとするとリストではダメである。タプルでは変更不可なので削除や追加はできないが、追加を関数で処理し、新しいタプルを生成することで代替できる：defshift(prefix,word):returnprefix(1:)+word関数shiftは単語のタプルprefixと文字列wordを引数として持ち、最初の単語を除外した単語のタプルと単語wordを追加した新しいタプルを返す。サフィックスの集合に関しては、新たな要素を追加する（またはヒストグラムであると頻度を１上げる）、及びランダムにサフィックスを選択するという操作がある。リストからランダムに選択することは容易だが、ヒストグラムでは少し難しい操作（練習問題13.7をみよ）になる。これまでは実装の容易さについてのみ考察したが、データ構造の選択は他の要素からも考察する必要がある。実行時間はその一つである。ある場合は理論的な推定からあるデータ構造が他のものより速いということが分かることがある。例えば、リストと比較して辞書にしておいた方が操作は速いことに既に言及した。しかし、多くの場合は前もってこのような実行時間の推定はできない。そのようなときに取る得る選択肢は双方のデータ構造を使って実行時間を実測してみることだ。これはベンチマーク・テスト（benchmarking）と呼ばれている方法だ。実際的には、実装することが最も容易なデータ構造を選択し、速度の点から実用に耐え得るかをみるのがよいだろう。もしよければこれ以上は必要ない。もしもそうでなければ、profileのようなツールを使ってプログラムで時間を食っている個所を特定してみるとよい。考察の次ぎは記憶領域の消費の程度だ。例えば、サフィックスの集合をヒストグラムにすると保存すべきある単語がいかに多数回テキストに現れても一回だけの保存で済むのでリストより少ない記憶領域で処理できる。ある場合には少ない記憶領域で済むことは実行速度を速めることにもなる。メモリーを食い尽くしてし #################### 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: 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: 105 Context: 7.9. 練習問題 105 8.0 2.82842712475 2.82842712475 4.440892e-16 9.0 3.00000000000 3.00000000000 0.000000e+00 第一列は数値a、第二列は7.5 節で検討した関数で計算した平方根の値、第三列は math.sqrt で計算した値、第四列は二つの計算結果の差の絶対値である。 練習問題7.4 組み込み関数eval は文字列を引数として受け取り、Python インタ プリタでその文字列を評価する関数である。例えば >>> eval(’1+2*3’) 7 >>> import math >>> eval(’math.sqrt(5)’) 2.2360679774997898 >>> eval(’type(math.pi)’) 繰り返しユーザに入力請求をして文字列を入力、それをeval で評価して結果を表 示するプルグラムeval loop を作成せよ。この関数はユーザが’done’ を入力した らループを抜け、最後に評価した値を戻り値とする。 練習問題7.5 数学者Srinivasa Ramanujan は以下の公式が1/π の近似値を生成す ることを発見した： 1 π = 2 √ 2 9801 ∞ k=0 (4k)!(1103 + 26390k) (k!)43964k この公式を使い関数estimate pi を作成せよ。数列の項の和を求めるところに while ループを使い、項が充分に小さくなったところ（10−15）でそのループを抜 ける。結果をmath.pi と比較せよ。 解答例：http://thinkpython.com/code/pi.py #################### File: ThinkPython.pdf Page: 75 Context: 5.12.デバッギング75入力促進文字列の最後にあるシークェンス\nは改行（newline）の記号で、これで改行が起きる。だから、入力文字はこの入力促進文字列の下に現れる訳である。ユーザが整数値を入力すると期待できるときにはその戻り値を整数型に変換するとよい：>>>prompt=’what...istheairspeedvelocityofanunladenswallow?\n’>>>speed=raw_input(prompt)what...istheairspeedvelocityofanunladenswallow?17>>>int(speed)17しかし、ユーザが数字以外のものを入力しようとするとエラーが出る：>>>speed=raw_input(prompt)what...istheairspeedvelocityofanunladenswallow?whatdoyoumean.anAfricanoraEuropeanswallow?>>>int(speed)ValueError:invalidliteralforint()この種のエラーを処理する方法は後に学ぶ。5.12デバッギング　エラーが発生したとき表示されるPythonのトレースバックは多くの情報を含んでいる。しかし、スタック上のフレームが多数あるときには、その量の多さに圧倒される。その中で有用な情報は•どのようなエラーか•どこで起きたか構文エラーの場所を特定するのは一般的に易しいが、意外なものもある。空白やタブは見えないし無視しがちなので、空白によるエラーは陥りやすい：>>>x=5>>>y=6File"",line1y=6^IndentationError:unexpectedindent #################### File: ThinkPython.pdf Page: 86 Context: 86 第6 章 結果を生む関数 比較演算子の結果の値がブーリアンなので関数は以下のように書ける： def is_divisible(x, y): return x % y == 0 ブール代数関数はよく条件文の中で使われる： if is_divisible(x, y): print ’x is divisible by y’ もしかしたら以下のように書くかもしれない： if is_divisible(x, y)==0: print ’x is divisible by y’ しかし、この比較は不必要である。 練習問題6.3 以下の関数is between(x, y, z) を書け。ここでx ≤y ≤z なら True を返し、これ以外ならばFalse を返す。 6.5 再帰関数の拡張 これまでの学習はPython の一部分であるが、これまでの学習で得たもので完全 なプログラミング言語になっていることを確認することは興味深いことであろう。 この完全という意味は計算したいと思われる全てのことがこの言語で書けるとい うことである。あなたがこれまで作成した如何なるプログラムもこれまで学習し たPython を使って書き換えることができる（多分、キーボード、マウス、ディス クといった装置を制御するコマンドは別途必要かもしれない） 。 この主張の証明はアラン・チューリングによって初めて自明なことではない課 題であることが証明された。かれは当時のコンピュータ科学者がそうであったよ うに数学者であったが、コンピュータ科学者の嚆矢の一人である。従って、この主 張はチューリング・テストと言われている。このチューリング定理のもっと完全 で（従って厳密な）議論は“Introduction to the Theory of Computation”(Michael Sipser 著) を参照してほしい。 ここでは、これまで学習したツールを使って何ができるかの認識を得るために、 再帰関数のいくつかを検討することにする。再帰的定義は循環的定義に似ている。 それらの定義にはそこでは定義するべきものの参照を含んでいる。 循環的定義はあまり有用ではない。たとえばこうだ： #################### 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: 142 Context: 142 第10 章 リスト 10.12 リストを引数に使う リストを関数の引数として渡すと、その関数はそのリストの参照ができる。関数 はこの仮引数としてのリストを変更するとこの関数の呼び手のリストも変更を受 ける。例えば、関数delete head はリストの先頭の要素を削除する関数としよう ： >>> def delete_head(t): del t[0] この関数を使う： >>> letters = [’a’, ’b’, ’c’] >>> delete_head(letters) >>> print letters [’b’, ’c’] 仮引数t と変数letters とは同一のリストの別名参照である。これらのスタック 図は10.5 図のようになる。このリストは二つのフレームで共用されているので中 0 1 2 ’a’ ’b’ ’c’ list t letters delete_head 図10.5: スタック図 間に置いた。 リストの変更を伴う操作と新たなリストを生成する操作を区別することは特別 に重要だ。例えば、メソッドappend はリストの変更を伴うが、演算子+はあらた なリストの生成になる。 >>> t1 = [1, 2] >>> t2 = t1.append(3) >>> print t1 [1, 2, 3] >>> print t2 None >>> t4 = t1 + [4] >>> print t4 [1, 2, 3, 4] #################### File: ThinkPython.pdf Page: 274 Context: 274付録Aデバッギングし、これはエラーのある場所であるとは限らない。ときとして、エラーはエラーメッセージの場所より前のことがあり、よくあることはその前の行だったりする。プログラムを少しずつ大きくしているのであれば、そのエラーは新たに追加した個所であると疑ってみることは有益だ。また、プログラムが文献からのコピーである場合には、一字一句の比較が必要である。ときとして、その本が間違いを含んでいるかもしれないので、もし構文エラーらしいものを見つけたとすると、実はそれはその本の間違いかもしれない。以下はよくある構文エラーを避けるいくつかの方法である：1.変数名としてPythonの予約語を使っていないことを確かめる。2.複合文（for、while、if、def）の先頭行の末尾にコロンがあるか確かめる。3.文字列を表すクオート記号は前後で合っているか確かめる。4.多重行文字列を三重クオート（シングルクオートかダブルクオート）で括るとき、末尾が正常に終わっているかを確かめる。閉じていない文字列はプログラムの最後でinvalidtokenのエラーになる。または、次の文字列が現れるまでプログラムは文字列とみなされてしまう。第二のケースではエラーメッセージは全く現れない。5.括弧で展開する表式―(、｛、[―を閉じないと、Pythonは次ぎの行も文の一部をみなす。一般に次ぎの行でエラーメッセージが出る。6.条件文の中で==の替わりに=にしてしまう古典的な間違い。7.インデントが意図通りに使われているか調べる。Pythonはタブでも空白でも処理できるが、それらを混在して使うと問題が起こる可能性あり。問題を避ける最善の方法は自動インデント可能なエディタを使うことだ。これで解決しないときは、次ぎの節に進んでほしい。ずうっと修正をしているのに変化なしインタプリタがエラーを指摘しているのに、エラーが見つからないのはあなたとインタプリタとが同一のコードを眺めていない可能性がある。プログラム開発環境をチェックして編集をしているプログラムがPythonが実行しようとしているものであることを確かめること。もし不安ならば、プログラムの先頭に意図的に分かり易い構文エラーを起こす文を挿入してみることだ。再実行してインタプリタがこのエラーを指摘しないとすれば、あなたは更新されたコードを走らせているのでないことが分かる。このようなことが起こるいくつかの犯人を示す： #################### File: ThinkPython.pdf Page: 283 Context: 283 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) から編集した抄録である。今読んでいるこの本を終えてしまったら、そちら の本に進んで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 実行時間とメモリー消費を調べるコンピュータ科学の一分野である。 （http::/en.wikipedia/wiki/Analysis_of_algorithms を参照せよ） このアルゴリズムの解析の実践的な目標はプログラムを設計するときの目安とし て異なった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最中、オバマ候補はグーグル社を訪問 したとき前触れなしの質問を受けた。主経営責任者のエリックシュミットは冗談交 じりに、 「100 万個の32 ビット整数をソートするのに最も効率のよいのは何でしょ うね」と聞いた。 「バブルソートではダメだよね」と即座に答えたことからどうや らオバマ候補は耳打ちされていたようだ。 （http://www.youtube.com/watch?v=k4RRi_ntQc8 を参照せよ） 確かにバブルソートは原理的には単純だが、大きなデータセットでは効率が悪 い。シュミットが求めていた答えは多分「基数ソート」だろう。 （http://en.wikipedia.org/wiki/Radix_sort を参照のこと）1 　 アルゴリズムの解析の目標はアルゴリズム間の意味ある比較である。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エアの特性によるかもしれない。 従ってあるアルゴリズムはマシンA ではより速いが、マシンB では他が速 いということがある。このような状況の解決策はマシンモデルを特定させる ことだ。そして、この仮想的なマシンモデルの下でアルゴリズムを実行した ときに必要なステップ数、または操作を解析することだ。 1しかし、インタビューで同じような質問を受けたとき、もっとましな答えは以下のようだと私 は思う。 「100 万個の整数をソートする最速な方法は私が使っている言語が提供しているソート関 数をまず使うことです。それは大抵のアプリケーションに対して充分な性能を持っています。もし そのアプリケーションに対してそれが遅いことが判明したら、プロファイラを使いどの部分で時間 を食っているのか調べます。そして、より速いソートアルゴリズムがこれに対して充分な効果があ ると判明したら、基数ソートのうまい実装を探すことにします。 」 ########## """QUERY: context pls""" 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. Use as much tokens as needed but at the same time be as efficient as possible. 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: ThinkPython.pdf - Page 64, test123.txt - Page 1, ThinkPython.pdf - Page 292, ThinkPython.pdf - Page 182, ThinkPython.pdf - Page 241, ThinkPython.pdf - Page 163, ThinkPython.pdf - Page 136, ThinkPython.pdf - Page 41, ThinkPython.pdf - Page 265, ThinkPython.pdf - Page 2, ThinkPython.pdf - Page 158, ThinkPython.pdf - Page 197, ThinkPython.pdf - Page 282, ThinkPython.pdf - Page 298, ThinkPython.pdf - Page 310, ThinkPython.pdf - Page 187, ThinkPython.pdf - Page 229, ThinkPython.pdf - Page 145, ThinkPython.pdf - Page 67, ThinkPython.pdf - Page 237, ThinkPython.pdf - Page 113, ThinkPython.pdf - Page 212, ThinkPython.pdf - Page 95, ThinkPython.pdf - Page 178, ThinkPython.pdf - Page 18, ThinkPython.pdf - Page 140, ThinkPython.pdf - Page 74, ThinkPython.pdf - Page 193, ThinkPython.pdf - Page 99, ThinkPython.pdf - Page 50, ThinkPython.pdf - Page 124, ThinkPython.pdf - Page 45, ThinkPython.pdf - Page 247, ThinkPython.pdf - Page 203, ThinkPython.pdf - Page 259, ThinkPython.pdf - Page 30, ThinkPython.pdf - Page 270, ThinkPython.pdf - Page 133, ThinkPython.pdf - Page 102, ThinkPython.pdf - Page 171, ThinkPython.pdf - Page 88, ThinkPython.pdf - Page 8, ThinkPython.pdf - Page 285, ThinkPython.pdf - Page 129, ThinkPython.pdf - Page 78, ThinkPython.pdf - Page 180, ThinkPython.pdf - Page 201, ThinkPython.pdf - Page 115, ThinkPython.pdf - Page 261, ThinkPython.pdf - Page 33, ThinkPython.pdf - Page 120, ThinkPython.pdf - Page 222, ThinkPython.pdf - Page 39, ThinkPython.pdf - Page 191, ThinkPython.pdf - Page 154, ThinkPython.pdf - Page 195, ThinkPython.pdf - Page 253, ThinkPython.pdf - Page 70, ThinkPython.pdf - Page 144, ThinkPython.pdf - Page 249, ThinkPython.pdf - Page 183, ThinkPython.pdf - Page 190, ThinkPython.pdf - Page 215, ThinkPython.pdf - Page 235, ThinkPython.pdf - Page 252, ThinkPython.pdf - Page 110, ThinkPython.pdf - Page 184, ThinkPython.pdf - Page 32, ThinkPython.pdf - Page 81, ThinkPython.pdf - Page 53, ThinkPython.pdf - Page 233, ThinkPython.pdf - Page 109, ThinkPython.pdf - Page 61, ThinkPython.pdf - Page 168, ThinkPython.pdf - Page 11, ThinkPython.pdf - Page 51, ThinkPython.pdf - Page 21, ThinkPython.pdf - Page 127, ThinkPython.pdf - Page 301, ThinkPython.pdf - Page 173, ThinkPython.pdf - Page 205, ThinkPython.pdf - Page 216, ThinkPython.pdf - Page 224, ThinkPython.pdf - Page 280, ThinkPython.pdf - Page 185, ThinkPython.pdf - Page 121, ThinkPython.pdf - Page 147, ThinkPython.pdf - Page 243, ThinkPython.pdf - Page 93, ThinkPython.pdf - Page 92, ThinkPython.pdf - Page 97, ThinkPython.pdf - Page 176, ThinkPython.pdf - Page 256, ThinkPython.pdf - Page 117, ThinkPython.pdf - Page 59, ThinkPython.pdf - Page 277, ThinkPython.pdf - Page 73, ThinkPython.pdf - Page 287, ThinkPython.pdf - Page 232, ThinkPython.pdf - Page 150, ThinkPython.pdf - Page 31, ThinkPython.pdf - Page 269, ThinkPython.pdf - Page 281, ThinkPython.pdf - Page 10, ThinkPython.pdf - Page 194, ThinkPython.pdf - Page 4, ThinkPython.pdf - Page 306, ThinkPython.pdf - Page 128, ThinkPython.pdf - Page 250, ThinkPython.pdf - Page 118, ThinkPython.pdf - Page 188, ThinkPython.pdf - Page 87, ThinkPython.pdf - Page 160, ThinkPython.pdf - Page 105, ThinkPython.pdf - Page 75, ThinkPython.pdf - Page 86, ThinkPython.pdf - Page 71, ThinkPython.pdf - Page 142, ThinkPython.pdf - Page 274, ThinkPython.pdf - Page 283 ================================================== **Elapsed Time: 0.00 seconds** ================================================== FINAL ANSWER Answer: [Answer was streamed to client] ================================================== **Elapsed Time: 3.36 seconds** ================================================== SERVICES Services: [{'type': 'chat_embeddings', 'model': 'text-embedding-3-large', 'input_tokens': 2, 'output_tokens': 0, 'total_tokens': 2}, {'type': 'chat', 'model': 'gemini-1.5-flash', 'input_tokens': 48655, 'output_tokens': 7, 'total_tokens': 48662}] ================================================== **Elapsed Time: 0.19 seconds** ==================================================