Python いろいろ

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WindowsでPythonを使う。

Matplotlibやらscilabやらを使いたいが、cygwinでこれらを使えるようにするのは結構手間が掛かりそうなので、普通のWindows版を入れてみる。

python本体のインストール

http://www.python.org/download/ から、Python 2.6.5 Windows installerをダウンロード、実行。 (続く)

範囲外スライス

スライスでは、範囲外アクセスをしてもIndexErrorにはならない。

デフォルト値付きの辞書を使う

collections.defaultdictを使う。defaultdictの第１引数にはファクトリ関数を指定する。デフォルト値が0なら

collections.defaultdict(int)

デフォルト値が[]なら、

collections.defaultdict(list)

とすればよい。

ある関数を、関数内で定義した関数で置き換える

def a1():
        print "This is a1"

def a2():
        global a1   # ←重要!!
        def a3():
                print "This is a3"
        a1 = a3

a2()
a1()

シェル, Perl, Ruby のバッククォート記法の代わり

コマンド"hoge"の出力結果をcommands.getoutput("hoge")で得られる。 実際には{ hoge ; } 2>&1と実行されるため、標準出力とエラー出力が混合される。 出力の最後の改行文字は取り除かれる。

ホームディレクトリを得る

os.environ['HOME']

タプルとリストの生成速度

タプル、リストの生成速度を比較してみる。 環境は以下の通り。

AMD Athlon 64X2 4400+
Python 2.6.5 (r265:79063, Jun 12 2010, 17:07:01)
[GCC 4.3.4 20090804 (release) 1] on cygwin

>>> timeit.Timer("(1,)").timeit()
0.093999862670898438
>>> timeit.Timer("[1]").timeit()
0.44300007820129395

タプルが圧倒的に速い。 タプルはimmutableなので、このような定数リテラルの場合はオブジェクトを毎回生成しなくてよい。したがって、長さを長くしてみると

>>> timeit.Timer("(1,2,3,4,5,6,7,8,9)").timeit()
0.094000101089477539
>>> timeit.Timer("[1,2,3,4,5,6,7,8,9]").timeit()
0.63600015640258789

リストは遅くなるが、タプルは変わらない。

非定数の場合は以下のようになる。

>>> timeit.Timer("(n,n,n,n,n,n,n,n,n)","n=0").timeit()
0.32599997520446777
>>> timeit.Timer("[n,n,n,n,n,n,n,n,n]","n=0").timeit()
0.62599992752075195

やはりタプルの生成のほうがリストの生成よりも圧倒的に速いようだ。

要素数をさらに増やしてみると

>>> timeit.Timer("("+"n,"*1000+")","n=0").timeit(100000)
2.0319998264312744
>>> timeit.Timer("["+"n,"*1000+"]","n=0").timeit(100000)
2.2649998664855957
>>> timeit.Timer("(n,)*1000","n=0").timeit(100000)
0.59899997711181641
>>> timeit.Timer("[n,]*1000","n=0").timeit(100000)
0.77699995040893555

その差は縮まるが、やはりタプルが少し速い。

要素数Nのリストを作る

ある要素数のリストを作りたいとき、どうするか。 内容は後で代入するので、中身は問わない。 測定環境は以下の通り。

AMD Athlon 64X2 4400+
Python 2.6.5 (r265:79063, Jun 12 2010, 17:07:01)
[GCC 4.3.4 20090804 (release) 1] on cygwin

n=100のとき、

方法1: [None] * n

>>> timeit.Timer("[None]*n","n=100").timeit()
1.6770000457763672

方法2: range(n) # 誤解を招くので、内容問わぬlist生成としては不適。多分Python3では使えない。

>>> timeit.Timer("range(n)","n=100").timeit()
2.253000020980835

方法3:リスト内包 timeit() = 2.89

>>> timeit.Timer("[None for i in xrange(n)]","n=100").timeit()
15.233000040054321

結論：[None] * nを使うべし。

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