コグノスケ

Python初歩で既に挫折気味

目次: Python

Pythonの初歩と思われるバイト列処理で、既に挫折気味です…。

RubyやらLuaやらの、他の動的型言語はどうしているんだろう…。この手の問題が多発したら、私の弱い心は挫折してしまいそうです。

Pythonにおけるバイト列

Python 3は文字列とバイト列を明確に区別しています。バイト列の表現には2種類あり、bytes型は読み取り専用のバイト列を表し、bytearray型は読み書き可能なバイト列を表します。それぞれ、組み込み関数bytes() とbytearray() で生成します。

Python 3からバイト列リテラルが追加され、bytes型を生成する際にbytes('abc', 'ASCII') から、b'abc' のように書けるようになったそうです。ふーん…。

Python 3.3.2(Windows), Python 3.2.3(Linux)
>>> type(b'abc'[0])
<class 'int'>
>>> type(b'abc'[0:1])
<class 'bytes'>

Python 3.3.2(Windows), Python 3.2.3(Linux)
>>> type(bytearray(b'abc')[0])
<class 'int'>
>>> type(bytearray(b'abc')[0:1])
<class 'bytearray'>

なおバイト列（bytesとbytearrayオブジェクト）の要素は0から255までを取る整数型（int）となります。従ってb'abc'[0] + 1の結果が98となるなど、要素に対する計算が可能です。

アレイ

バイト列だけではなく、整数列や、浮動小数点列はないのか？という疑問にお答えするのが、array.array型です。この型により要素のバイト長が1以外の配列を扱えます。

オブジェクト生成の際array.array() の第一引数により、配列の要素の型が決定されます。指定可能な型の一覧は、Pythonのリファレンスをご参照ください。

Python 3.3.2(Windows), Python 3.2.3(Linux)

#### 長整数型（singed long, 1要素4バイト）の配列を作成

>>> import array
>>> a = array.array('l')
>>> a.itemsize
4

#### 要素の追加

>>> a.append(1)
>>> a.append(12345678)
>>> a
array('l', [1, 12345678])

#### 要素とスライスの型

>>> a[0]
1
>>> type(a[0])
<class 'int'>

>>> a[0:1]
array('l', [1])
>>> type(a[0:1])
<class 'array.array'>

#### signed long型の値域から外れる値は追加できない

>>> a.append(11111111111111111111111111111111111)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
OverflowError: Python int too large to convert to C long

以上のbytes, bytearray, array.arrayの3つの型はいずれもバッファプロトコルという、内部のメモリをオブジェクトの外に見せる仕組みを持っています。

この仕組みにより、以下に述べるメモリビューを使ってオブジェクト内部のメモリをコピーすることなく読み書きすることができます。

バイト列のメモリビュー

オブジェクトの持つメモリをコピーすることなく読む（可能なら書く）ために使うのがmemoryview型です。

オブジェクトの持つメモリが何の配列に見えるか？は、見たいオブジェクトに依存します。signed longとして見せてくるオブジェクトもあるでしょうし、バイト列として見せてくるオブジェクトもあります。

オブジェクトが内部メモリをどう見せてくるにせよmemoryviewの仕様を見る限り、要素の型は配列の各要素の型になるはずです。しかし…、

Python 3.3.2(Windows)
>>> type(memoryview(bytearray(b'abc'))[0])
<class 'int'>
>>> type(memoryview(bytearray(b'abc'))[0:1])
<class 'memoryview'>

Python 3.2.3(Linux)
>>> type(memoryview(bytearray(b'abc'))[0])
<class 'bytes'>
>>> type(memoryview(bytearray(b'abc'))[0:1])
<class 'memoryview'>

なぜかPython 3.2では要素の型が「bytes」になっています。おかげでmemoryview(...)[0] に対して加減乗除、ビット演算する個所が全滅です。

無理やりmemoryview(...)[0][0] として切り抜けることも不可能ではありませんが、今度はPython 3.3で動かなくなるので困りものです。

整数列のメモリビュー

ちなみにメモリビューによってlong型の要素を参照した場合は、さらに具合が悪いです。

Python 3.2.3(Linux)
>>> import array
>>> a = array.array('l')
>>> a.append(0x01234567)
>>> a.append(0x79abcdef)
>>> a
array('l', [19088743, 2041302511])

>>> type(memoryview(a)[0])
<class 'bytes'>
>>> type(memoryview(a)[0:1])
<class 'memoryview'>

>>> memoryview(a)[0]
b'gE#x01'

なんと4要素のbytesが返ってきます…。これを一々intに組みなおすのも大変だし、値をコピーせずに参照できる、という利点が完全に死んでる気がします。

せめて何か言ってくれよPythonさん

もしかしてPython 3.2と3.3でmemoryviewの仕様が変わったんでしょうか？

CやJavaならコンパイル時に「型が違うぜ！」って怒られて気づきますが、Pythonは実行時にクラッシュするまで何も言ってくれません。世の中のPython使いはこういう問題にどうやって対処しているのでしょう？

Mercurial作業ディレクトリの容量節約

Mercurialで下記のような集中式リポジトリ「風」の運用をしているとします。その運用ならSubversionでも良いんじゃないの？ってツッコミはさておき…。

• リポジトリサーバにマスターの役目を果たすリポジトリを置く
• 各開発者はマスターリポジトリにhg pull/hg pushする

このときリポジトリサーバ上で開発するという運用はまずしないので、マスターリポジトリの作業ディレクトリ（Working directory）に存在するファイルは誰も使いません。残しておいても害はありませんが、ストレージ容量を無駄に消費します。

イメージ沸きにくいと思うので、下記のリポジトリを使って説明します。

#### 適当なリポジトリを作成 ####

$ hg init

$ echo a > file_a
$ echo b > file_b

$ hg add file_a file_b

$ hg status
A file_a
A file_b

$ hg commit -m 'add files.'

#### 以上のリポジトリをサーバ上に移し、マスターリポジトリとした ####

このように作成したマスターリポジトリの作業ディレクトリには、当たり前ですがfile_aとfile_bが含まれています。

これらのファイルをrmコマンドで強引に消しても構いませんが、Mercurialの作業ディレクトリのキャッシュ（.hg/dirstate）が残ったままになって、やはり容量が無駄です。

#### 作業ディレクトリ内のファイルを確認 ####

$ ls
file_a file_b

#### 作業ディレクトリの状態を確認 → 結果: 変更点なし ####

$ hg status

#### 作業ディレクトリ内のファイルを強引に削除 ####

$ rm file_a file_b

#### 作業ディレクトリの状態を確認 → 結果: ファイルが存在しない状態 ####

$ hg status
! file_a
! file_b

#### 作業ディレクトリのキャッシュも残ったまま ####

$ ls -la .hg/dirstate
-rw-r--r--  1 user       users  86 Oct  3 01:09 .hg/dirstate

#### ちなみにdirstateは1000ファイルくらいのリポジトリでも70KB程度で、
#### 大した容量ではないです。

何よりも邪魔なのはhg statusを実行すると、大量の「! filename」状態（リポジトリには存在するが、作業ディレクトリにはファイルが存在しない、という状態）が表示されることです。

そんなお悩みを解消するのが、hg update -C nullです。作業ディレクトリを綺麗さっぱり消してくれて、hg statusにも文句を言わせないのです。

#### 作業ディレクトリを削除 ####

$ hg up -C null
0 files updated, 0 files merged, 0 files removed, 0 files unresolved

#### 作業ディレクトリにファイルはない ####

$ ls

#### 作業ディレクトリの状態 → 結果: 変更点なし ####

$ hg status

#### 作業ディレクトリのキャッシュサイズも縮小 ####

$ ls -la .hg/dirstate
-rw-r--r--  1 user       users  40 Oct  3 01:15 .hg/dirstate

「ゴミ」が残っているのが気になる、または、気になっていた方はぜひお試しあれ。

JetBrains PyCharm 3.0リリース

目次: Python

PyCharmがメジャーアップデートされ PyCharm 3 がリリースされました。

特筆すべきはIntelliJ IDEAに続き、PyCharmにもCommunity Editionが追加されたことです。つまり基本的な機能は「タダ」で使えるということです。ただ個人的にはショックでした…。

なぜならこのあいだ（2013年8月7日の日記参照）一念発起してPersonal Editionのライセンスを購入したばかりだからです。まさかこのタイミングでCommunity Editionがリリースされるとは、なんと間の悪い…。