
## TL;DR

特殊メソッドである`__call__`はインスタンスを関数オブジェクトとして扱う。`__call__`を実装したクラスでは、インスタンスを関数のように呼び出すことができる。

### `__call__` のポイント

- インスタンスを関数のように呼び出すことができる
- 関数を呼び出すよりスマートな書き方になる

関数の中身を dir()で見ると、`__call__` が含まれている。

```python
def func():
    pass

dir(func)

#['__annotations__',
# '__call__',
# '__class__',
# '__str__',
# '__subclasshook__']
```

これは、関数オブジェクトが `__call__` を実装した function クラスのインスタンスであることを示している。

通常、インスタンスを関数のように扱うとエラーが出る。

```python
class A:
    def __init__(self):
        print('init')

a = A() # init
a() # エラーになる
```

次に`__call__`をつけてみると、インスタンスを関数のように扱うことができるようになる。

```python
class A:
    def __init__(self):
        print('init')
    def __call__(self):
        print('call')

a = A() # init
a() # call
```

インスタンス、`__call__`、関数を比較。`__call__`を使うことで、関数を呼び出すよりスマートな書き方になる。

```python
class A:
    def __init__(self, x):
        self.x = x
        print(f'{x} init')
    def __call__(self, y):
        self.y = y
        print(f'{self.x + y} call')
    def func(self, z):
        self.z = z
        print(f'{self.x + z} func')

a = A(1) # 1 init
a.func(2) # 3 func
a(2) # 3 call
```


特殊メソッドである __call__ はインスタンスを関数オブジェクトとして扱う。__call__ を実装したクラスでは、インスタンスを関数のように呼び出すこ

Python :  __call__()は、インスタンスを関数のように扱う


## TL;DR

`__str__()`と`__repr__()`は、どちらもオブジェクトの文字列表現を返す特殊メソッドである。

### `__str__()`と`__repr__()`のポイント

- `__str__()`は、オブジェクトを文字列で表現する特殊メソッド
- `__str__()`は、print()に渡された場合に呼ばれる
- str()はユーザーが分かりやすい形で表示される
- repr()は引数にシングルクォーテーションマークを付けて返す

`__repr__()`は、組み込み関数の repr()が呼び出される。print()に渡された場合は、`__str__()`が呼ばれる。

その前に str()と repr() の違いについて説明しておく。

### str()と repr() の違い

str()は、object の 文字列、つまりユーザーが分かりやすい形で表示され、repr()はオブジェクトの印字可能な表現を含む文字列を返す。

```python
str('hoge')

# 'hoge'
```

分かりやすくいうと、repr()は、引数にシングルクォーテーションマークを付けて返す。

```python
repr('hoge')

# ''hoge''
```

### `__str__()`と`__repr__()` の違い

`__str__()`について公式を翻訳した。

> str(object)や，組み込み関数 format()，print()によって呼び出され，オブジェクトの "非公式 "またはきれいに印刷できる文字列表現を計算します．戻り値は、文字列オブジェクトでなければなりません。

> このメソッドは object.`__repr__()` とは異なり、 `__str__()` が有効な Python 式を返すことは期待されていません: より便利で簡潔な表現が使用できます。

> 組み込み型の object で定義されたデフォルトの実装では、 `object.__repr__()` を呼び出します。

`__str__()`は、オブジェクトを文字列で表現する特殊メソッドである。str(object)や、組み込み関数の print()に渡された場合に呼ばれる。

次に、`__repr__()` について公式を翻訳した。

> オブジェクトの文字列表現を計算するために repr() 組み込み関数によって呼び出されます。これは同じ値のオブジェクトを再生成するのに使用できる有効な Python の式のように見えるべきです。それができない場合は、<...some useful description...>という形式の文字列が返されます。

> 戻り値は、文字列オブジェクトでなければなりません。もし、あるクラスが`__repr__()`を定義していて、`__str__()`を定義していない場合、そのクラスのインスタンスの "非公式 "な文字列表現が必要な場合には、`__repr__()`も使用されます。

参考：[3\. Data model — Python 3.3.7 documentation](https://docs.python.org/3.3/reference/datamodel.html)

オブジェクト名のみを入力すると`object.__repr__()`が呼ばれるので、以下のような結果となる。`__repr__()`は、組み込み関数の repr()が呼び出される。

```python
a = 'hoge'
a

# 'hoge'
```

しかし、組み込み関数である print() を経由すると`__str__()`が呼ばれるので、上の結果と異なる。

```python
a = 'hoge'
print(a)

# hoge
```

オブジェクトだと`object.__repr__()`が呼ばれる。

```python
class A:
    def __init__(self, x):
        self.x = x
    def __str__(self):
        return 'str'
    def __repr__(self):
        return 'repr'

a = A(1)
a

# repr
```

print() を経由すると`__str__()`が呼ばれる。

```python
class A:
    def __init__(self, x):
        self.x = x
    def __str__(self):
        return 'str'
    def __repr__(self):
        return 'repr'

a = A(1)
print(a)

# str
```


オブジェクトの文字列表現を返す特殊メソッドである。

Python :  __str__() と __repr__() は、オブジェクトを文字列で表現する


## TL;DR

all()、any()は、イテラブル（繰り返し可能なオブジェクト）を一つだけ引数にとり、真理値（True / False）を返す組み込み関数である。

### all() と any() のポイント

- all()は、引数のイテラブルが「すべての要素が True（真）である」というふうに判定されると True を返す
- any() は「真となる要素が一つでもあれば真を返す」働きをする。それ以外は False を返す

Python における真理値とは、ある命題が「真」か「偽」かを示す値である。Python で扱う真理値は、真と偽のみ。この値を扱うデータ型として bool 型が用意されている。True や False と書くだけで利用できる。

### all()

all()は、引数のイテラブルが「すべての要素が True（真）である」というふうに判定されると True を返す。そして、一つでも False（偽） が存在する場合は、False を返す。

```python
all([True, True, True])

# True
```

```python
all([True, True, False])

# False
```

空文字を入れると、False になる。なぜなら、空文字は False だからである。

```python
all(['a', 'b', ''])

# False
```

空文字は False なので、全て空文字にしても False を返す。

```python
all(['', '', ''])

# False
```

空のタプルがあっても False を返す。

```python
all(['a', 2, {}])

# False
```

None を混入させると False になる。

```python
all(['a', 2, None])

# False
```

全ての要素に、None を入れると False を返す。

```python
all([None, None, None])

# False
```

しかし、空のイテラブルは、全てが真となるために True を返すようだ。

```python
all([])

# True
```

空文字のときに、入力漏れを出力する関数。

```python
x = ['yamada', {'year' : 21}, '']

def func(i):
    if all(i) == False:
        return '入力漏れがあります'

func(x)

# 入力漏れがあります
```

### any()

any() は「真となる要素が一つでもあれば真を返す」働きをする。それ以外は False を返す。

```python
any([True, True, False])

# True
```

```python
any([False, False, False])

# False
```

文字が一つでもあれば真となる。

```python
any(['a', 'b', ''])

# True
```

全ての要素が空の場合は False を返す。

```python
any(['', '', ''])

# False
```

None の場合は False を返す。

```python
any([None, None, None])

# False
```


all()、any()は、イテラブル（繰り返し可能なオブジェクト）を一つだけ引数にとり、真理値（True/False）を返す組み込み関数である。

Python : all()はすべての要素が真、any()は真となる要素が一つでもあれば真


## TL;DR

map()は、全ての要素に関数を適用する組み込み関数である。リストやタプルなどのイテラブルに対して同じ関数を適用する組み込み関数である。第一引数に関数、第二引数にイテラブルを指定する。

### map()のポイント

- イテラブルの中の値全てに、処理を加える
- 中身を表示させるには、list()や for()文を使う
- 第一引数に関数、第二引数にイテラブルを指定する

組み込み関数である map()は、イテラブルの中の値全てに、処理を加えて変更したい場合に使うとよい。

しかし、map()をそのまま使っただけでは、中身は出力されない。以下のように表示される。

```python
x = [1, 2, 3, 4]
map(lambda i: i * 10, x)

# <map at 0x7f27fe00a750>
```

中身を表示させるには、list()や for()文を使う。

### map() と list()

リストに変換させたいときは、list() を使うとよい。

```python
x = [1, 2, 3, 4]
list(map(lambda i: i * 10, x))

# [10, 20, 30, 40]
```

### map() と int

文字列と整数を整数に変換する。

```python
x = ['1', 2, '3', 4]
a = map(int, x)
list(a)

# [1, 2, 3, 4]
```

### map() と 関数

関数を使って 3 の倍数 list を作ってみる。以下は、1 から 10 までを 3 倍したものをリストに格納。

```python
x = list(range(1, 11))
def func(x):
    y = x * 3
    return y
list(map(func, x))

# [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30]
```

### map() と for 文

リストの中にある整数を絶対値に変換。

```python
x = [-1, 2, -3, 4]
for i in map(abs, x):
    print(i)

# 1
# 2
# 3
# 4
```

### map() と if 文

if 文を使って条件分岐させる。

```python
x = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]

def func(i):
    if i == 70:
        return '不合格'
    elif i < 70:
        return '不合格'
    elif i > 70:
        return '合格'

for i in map(func, x):
    print(i)

# 不合格
# 不合格
# 不合格
# 不合格
# 不合格
# 不合格
# 不合格
# 合格
# 合格
```


map()は、全ての要素に関数を適用する組み込み関数である。リストやタプルなどのイテラブルに対して同じ関数を適用する組み込み関数である。第一引数に関数、第二引数

Python : map()は、全ての要素に関数を適用する。list, int, for, 関数を使った記述方法


## TL;DR

NumPy、pandas の import 時に「as」という記号がついている。この記号は一体何を意味しているのだろうか？一言でいうと as はモジュールにエイリアスを付けることができる記号である。インポート文の最後に as をつけた後に任意の名前を記述すると、インポートしたオブジェクトに別名をつけることができる。

### as のポイント

- 名前を変更するときにつかう
- 既に同じ名前のオブジェクトがある場合に上書きしてしまうことを防ぐことができる
- as の後ろに任意の名前を指定する

「as」という単語を調べると「２つの並べられた物・事が等価の関係にあることを示す」と書いてある。「同様」や「類似」という意味がある。

[as の意味・使い方・読み方](https://ejje.weblio.jp/content/as)

Python における「as」は、名前を変更するときにつかう。

### as を使ったモジュール名の変更方法

モジュール名を変更する場合は以下のように書く。

```python
from モジュール名 import 関数名 as 任意の名前
```

この書き方をすることによって、モジュール名を別の名前に変更したい場合や、既に同じ名前のオブジェクトがある場合に上書きしてしまうことを防ぐことができる。

以下の例では、モジュール名の「pi」を「math_pi」に変更している。

```python
>>> from math import pi # πの値
>>> print(pi)
3.141592653589793
>>> from math import pi as math_pi
>>> print(math_pi)
3.141592653589793
```

NumPy、pandas などは、別名をつけるのが慣例となっている。

```python
import pandas as pd
import numpy as np
```

### as の使い方

次は、上書きされてしまう例である。以下「[Python 実践入門](https://amzn.to/3B0nrPE)」からコードを引用した。

```python

# 組み込み関数の open
>>> open
<built-in function open>

# gzip の open をインポートする
>>> from gzip import open

# もう一度 open を見てみると
# open が gzip.open()に上書きされてしまった
>>> open
<function open at 0x1016d0160>
```

上書きを防ぐために、as をつけてみる

```python

# 組み込み関数の open
>>> open
<built-in function open>

# gzip の open に as をつけて「gzip_open」としてインポートする
>>> from gzip import open as gzip_open

# gzip_open を見てみる
>>> gzip_open
<function open at 0x109bc8160>

# open を見てみると、上書きされていない
>>> open
<built-in function open>
```


NumPy、pandasのimport時に「as」という記号がついている。この記号は一体何を意味しているのだろうか？一言でいうとasはモジュールにエイ

Python : as はモジュールにエイリアスを付けることができる記号


## TL;DR

以下の摩訶不思議な if 文は一体何を意味しているのだろうか？まずは、アンダースコアがついた特殊変数について説明する。

### `if __name__ == "__main__":` のポイント

- スクリプトとして直接実行したときのみ処理を行うことができる
- インポート元のファイルの末尾に加えることでスクリプトとしても使える
- 実行したいコードと実行したくないコードを分けることができる

### 特殊変数の意味

```python
if __name__ == "__main__":
```

Python には特殊変数と呼ばれるものがあり、`__名前__`の形をしている。有名なところでは、`__init__`や`__new__`がある。

公式ドキュメントでは以下のように言及されている。

> 予約済みの識別子種 システムで定義された (system-defined) 名前です。これらの名前はインタプリタと (標準ライブラリを含む) 実装上で定義されています; 現行のシステムでの名前は 特殊メソッド名 などで話題に挙げられています。 Python の将来のバージョンではより多くの名前が定義されることになります。

[2\. 字句解析 — Python 3.5.10 ドキュメント](https://docs.python.org/ja/3.5/reference/lexical_analysis.html#reserved-classes-of-identifiers)

次に、if 文の左辺と右辺に記述されている特殊変数の意味について説明しよう。

if 文の左辺に記述されている、特殊変数`__name__` は、Python ごとに、そのファイル名が格納される。

if 文の右辺に記述されている、特殊変数`__main__` は、Python コマンドから直接実行されたときに、この名前が格納される。

Python のスクリプトは、インポートしただけでファイルに記述した処理が実行されてしまう。しかし、自動実行が困るケースもある。できることなら、インポートされたときは自動実行をさせず、スクリプトとして直接実行したときだけ処理を行いたい。

そんなときに、この if 文で判定すると **スクリプトとして直接実行したときのみ処理を行う** ことができる。

Python のコードは、コマンドから直接実行されるか、他のプログラムをインポートして呼ばれる。その判定を行うことができる。インポート元のファイルの末尾に以下を加えることで、スクリプトとしても使えるようになる。

```python
if __name__ == "__main__":
    関数
```

まとめると、このコードは **「コマンドラインからスクリプトとして直接実行したときに、以降の処理を行う」** という意味である。

ひとまず、`__name__` を「モジュール名」、`__main__` を「直接実行」と解釈すると理解しやすい。

直接実行とは、コマンドから「python ファイル名.py」と入力することである。

### 記述方法

読込先のファイル

```python
import インポート元
print('処理')
```

インポート元のファイル

```python
def main()
    print('処理')

if __name__ == "__main__":
    main()
```

この記述を使うことで、インポートしたときに自動実行されないように判定しているので、実行したいコードと実行したくないコードを分けることができる。

変数 `__name__` には、モジュール名が格納されている。Python のコードを直接実行すると、 `__main__` として認識される。

モジュールがコマンドに渡されたときに、変数 `__name__` の値が `__main__`になる。


以下の摩訶不思議なif文は一体何を意味しているのだろうか？まずは、アンダースコアがついた特殊変数について説明する。`if__name__==

Python : if __name__ == "__main__" は、スクリプトとして直接実行したときのみ処理を行う


## TL;DR

プログラミングで必ず出てくる言葉の一つに「スコープ」がある。スコープは参照できる範囲、直接アクセス可能な領域のことを言う。一言でいうと影響の範囲である。今回は Python のスコープについて解説する。

### ローカルスコープとグローバルスコープのポイント

- 関数内で変数を定義すると、その関数内のローカルスコープ内に定義される
- 関数の引数や変数はローカル変数なので外からは参照できない
- グローバルスコープは、モジュールの一番上にあるスコープを指す
- 関数内でグローバル変数を参照したあと、その関数内で同名のローカル変数を定義できない
- global 文をつけると関数内でグローバル変数の値を書き換えることができる

スコープと似ているものとして思い浮かぶのが名前空間だが、スコープと名前空間は違う。名前空間は名前の衝突を避ける為にあるが、スコープは参照できる範囲のことを言う。変数を用意すると、その変数はコードの記述位置の一番狭い範囲に定義される。

スコープは大きく分けると 2 つある。ローカルスコープとグローバルスコープである。

### ローカルスコープ

例えば関数内で変数を定義すると、その関数内のローカルスコープ内に定義される。関数の引数や変数はローカル変数なので外からは参照できない。

### グローバルスコープ

Python のグローバルスコープは、モジュールの一番上にあるスコープを指す。モジュールのトップレベルで変数を定義すると、モジュールのグローバルスコープ内に定義される。

Python において、関数内でグローバル変数を参照したあと、その関数内で同名のローカル変数を定義できないようになっている。

```python
g = 'global python'
def f():
    print(g)
    g = 'local python'
    print(g)
f()
# UnboundLocalError エラーになる
```

### globals()

変数の一覧を返す組み込み関数に、globals()と locals() がある。グローバル変数の一覧は、組み込み関数 globals() を使うと取得可能である。

```python
>>> globals()
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>}

>>> x = 'python'
>>> globals()
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, 'x': 'python'}
```

一方、locals()というのがある。これはローカル領域の変数の値を全て返す。

global 文をつけると関数内でグローバル変数の値を書き換えることができる。これは、ローカルに記述した変数がローカル変数でないことを CPU に伝えている。したがって、この宣言によりローカル内でもグローバル変数の値を変更できるようになる。

```python
g = 'global python'
def f():
    global g
    print(g)
    g = 'local python'
    print(g)
f()
# global python
# local python
```

とはいえ、コードの保守性を下げる原因になるので、注意すべきである。

尚、グローバル変数がコンテナオブジェクト（リストや辞書）の場合は global 文は不要である。なぜなら、コンテナオブジェクトの代入時には参照が先に行われた後に値の更新が行われるためである。

### nonlocal

関数が入れ子になっている場合はどうすればいいのか？入れ子となった関数内で外側のスコープの値を書き換えたい場合は、nonlocal 文で宣言するとよい。

nonlocal 文 なし

```python
def func():
    w = 'w'
    def in_func():
        w = 1
        print(w)

    in_func()
    print(w)

func()
# 1
# w
```

nonlocal 文 あり

```python
def func():
    w = 'w'
    def in_func():
        nonlocal w
        w = 1
        print(w)

    in_func()
    print(w)

func()
# 1
# 1
```


プログラミングで必ず出てくる言葉の一つに「スコープ」がある。スコープは参照できる範囲、直接アクセス可能な領域のことを言う。一言でいうと影響の範囲である。今回は

Python : ローカルスコープとグローバルスコープの違い


## TL;DR

Python のクラスや関数をコードを書いたファイルはモジュールと呼ばれる。モジュールをまとめたものを、パッケージと呼ぶ。パッケージの中身は、モジュールやサブパッケージが集まっている。通常、目印として`__init__.py`を配置する。

### モジュールのポイント

- クラスや関数をコードを書いたファイル
- 自作のモジュールを作ることができる
- 目印として`__init__.py`を配置する

### モジュールのインポート

モジュールのインポートは以下のように記述する。

```python
import モジュール名
```

### モジュールの使い方

モジュールの中の関数を使うには以下のように記述する。

```python
モジュール名.モジュール内の関数名
```

数学の機能をまとめた math というモジュールを使う場合。

```python
import math
print(math.pi) # πの値
```

関数を、そのままの名前で書くとこうなる。

```python
from モジュール名 import モジュール内の関数名
```

```python
from math import pi
print(pi) # πの値
```

複数のモジュールをインポートする場合は、関数名をカンマ区切りする。

### 自作モジュール

自作のモジュールを作ることができる。読込元のファイルに関数を書き、読込先でインポートする。

foo.py

```python
def h(a, b):
    print(a + b)
```

foo.py を import する。

読込先のファイル

```python
import foo
foo.h(1, 2)
# 3
```

以下の書き方でも同じ結果になる。

```python
from foo import h
h(1, 2)
# 3
```


Pythonのクラスや関数をコードを書いたファイルはモジュールと呼ばれる。モジュールをまとめたものを、パッケージと呼ぶ。パッケージの中身は、モジュールやサブパ

Python : モジュールとはクラスや関数をコードを書いたファイルである


## TL;DR

今回は、クラスとは何か分かりやすく説明したい。Python に限らず、クラスがどういったものか理解できなかった方も分かるかと思う。

プログラミングにおいて、クラスは「設計図」と例えられることが多い。その設計図を実体化したものがインスタンスと呼ばれる。それでは概念から説明しよう。

### クラスのポイント

- オブジェクトの内容を定めた定義
- 複雑なデータや機能をまとめる
- 継承：親となるクラスから要素を受け継ぐことができる
- 初期化用メソッド `__init__` を記述する
- 仮引数名には慣例として self という名前をつける

### クラスとは？

はじめに、クラスを理解するうえで必須となる言葉をぼんやりと説明すると以下である。詳しくは後述する。

- オブジェクト：データ、機能。変数に代入できる。
- クラス：設計図。オブジェクトの内容を定めた定義。
- インスタンス：設計図をもとに作ったオブジェクト
- インスタンス変数：オブジェクトが持つデータ
- メソッド：クラスに紐づく処理

よくある例えでは、クラスは「たいやき器」であり、インスタンスは「たいやき」と表現される。作られた「たいやき」は、同じ性質を持つが、それぞれが独立している。

クラスは親となるクラスから要素を受け継ぐことができる。これを「継承」という。親の遺伝情報を、子供が受け継ぐイメージである。それだけでなく、子供は親を何人も自由に選べる上に、親から授かった機能を上書きできる。この上書きのことを「オーバーライド」という。

つまり、クラスとは「好きな情報を引き継ぎ、上書きも可能な設計図」と言える。

#### なぜクラスが必要なのか？

そもそも、なぜクラスが必要なのか？どんな恩恵があるのか？

基本的なデータであれば、組み込み型のオブジェクトで問題ないかもしれない。しかし、複雑なデータを扱うようになると、データや機能をまとめたくなる。このまとめた定義がクラスなのである。

小規模な開発においてはクラスの恩恵を感じられないが、似たような動作が多くなる大規模なソフトウェア構築においては、混乱を避け処理を効率的に使い回すために必要になってくる。理由をまとめると以下になる。

- 似たようなコードを抽象化して使い回せるようにするため
- 修正箇所を減らすため

### Python のクラス

Python においてクラスとは、オブジェクトの種類を意味しており、オブジェクトの型を決める機能である。

そもそも「オブジェクト」という言葉が、ふんわりとし過ぎて分かりにくいという方もいるだろう。オブジェクトとは、データと機能がひとまとまりになったもので、変数に代入することができる。Python においては、str や int 、dict も全て組み込み型のオブジェクトである。

オブジェクトが持つデータのことをインスタンス変数と呼ぶ。

新しいクラスを定義すると、そのクラスに定義するオブジェクトを作ることができる。クラスの継承やメソッドの上書きなどの機能が備わっている。クラスは以下のようなもので構成されている

- クラス名
- 基底クラス名
- メソッド

基底クラス（継承元）を指定すると、基底クラスの性質を「継承」してサブクラスを定義できる。基底クラスを省略すると object クラスを継承する。

#### ルール

クラス名は、頭文字を大文字にする。基底クラスはクラス名の横に（）をつけて書く。クラスの定義の左横にはインデントをつける。

```python
class クラス名:
    クラスの定義
```

クラスの中に記述された関数をメソッドという。メソッドは必ず一つ以上の引数を持つ。メソッドはいくつも定義することができる。メソッドを記述する場合は関数と同様に def 文をつける。

```python
通常、クラスには __init__ という初期化用メソッドを記述する。
初期化については後述する。
```

self はインスタンス自身（クラス自身）を表す。メソッド定義において、その最初の引数には慣例として self という名前を付けるが、self でなくても構わない。しかし、self にしておくと保守性が高くなる。self についてはこの後、後述するのでひとまず読み進めていただきたい。

```python
class クラス名(基底クラス):
    def メソッド(self, 引数1, 引数2):
```

オブジェクトは以下のように作る。

```python
hoge = クラス名()
```

### インスタンス

インスタンスは設計図をもとに作ったモノだと説明した。インスタンスを作ることで、クラスの中の関数を呼び出して処理させることができる。インスタンスは、メソッドや変数を持つ。クラスオブジェクトに()をつけて呼び出すとインスタンスを作ることができる。このとき、クラスオブジェクトに渡された引数は初期化される。

```python
class Menu: # クラスを定義する
    pass # 処理

x = Menu()
x.name = 'hello'
x.name
# 'hello'
```

インスタンスが持つメソッドを、インスタンスメソッドと呼ぶ。インスタンスメソッドでは、処理の中でインスタンス自身にアクセスできる。

### 初期化

クラスの初期化について説明する。

インスタンスが生成されるときにデータを初期化することができるので、C++ などのコンストラクタと似ているが、Python の init はインスタンスが生成されたあとに呼び出されるから、コンストラクタではなく「イニシャライザ」と呼ばれる。

イニシャライザとは、オブジェクトが作られたときに自動的に呼び出される関数である。オブジェクトに属性が与えられる。

イニシャライザは以下のように init をアンダースコアで挟んで記述する。第一引数は self をつける。

```python
def __init__(self, 引数2): # イニシャライザ
    self.属性名 = __init__ メソッドの引数
```

```python
# 引数は __init()__ に渡され初期化される

class Menu:
    def __init__(self): # イニシャライザ
        print('最初に表示される')

x = Menu()
# 最初に表示される
```

### self

インスタンスメソッドの第一引数には必ずインスタンス自身のオブジェクトが渡される。仮引数名には慣例として self という名前をつける。self はインスタンス自身（クラス自身）を表す。self が存在することでクラスの変数だということを明示できる。オブジェクトの属性は「self.属性名」という式で参照される。

```python
# self.属性名 = __init__ メソッドの引数を表す

self.n = n

```

self の横についている名前と右辺の名前が同じなので非常に紛らわしいと思う方もいるだろう。ざっくり言うと左辺が属性で、右辺が引数である。属性とはオブジェクト内の変数である。

```python
> self.n = n のうち、self. の次の n は属性を表し、
右辺の n は、__init__ メソッドの引数を表していますので、
混同しないようにしてください。
```

[東京大学 Python プログラミング入門](https://utokyo-ipp.github.io/IPP_textbook.pdf)

self.属性名を代入文の左辺に書けば、属性をセットすることができる。

```python
class Dog:
    def __init__(self, 引数1, 引数2):
        self.name = 引数1
        self.weight = 引数2

pochi = Dog("ポチ", 10)
print(f'{pochi.name}の体重は{pochi.weight}kgです。')
# ポチの体重は10kgです。
```

### クラス変数

クラス変数はクラスオブジェクトに紐づく変数。クラスの全てのインスタンスで同じ変数が共有される。クラスオブジェクトやインスタンスからもクラス変数を参照できる。クラス定義のトップレベルに変数を定義する。以下は、クラス変数を参照している。

```python
# クラス変数

class Hoge:
    a = 'Hello'

Hoge.a
# 'Hello'
```

クラス変数は、インスタンスからも参照可能である。

```python
class Hoge:
    a = "Hello"

h = Hoge.a
h
```

### クラスメソッド

クラスメソッドはクラスに紐づくメソッドで、第一引数にクラスオブジェクトが渡される。メソッドの一番上に @classmethod をつける。第一引数は、self でなく cls とする。

```python
class Hoge:
    @classmethod
    def a(cls):
        print("これはクラスメソッドです。")

Hoge.a()
# これはクラスメソッドです。
```

### クラスの継承

基底クラスとは親クラスのことである。クラス名の後に基底クラス名をつけると、基底クラスの性質を継承した子クラスを定義できる。継承により、変更部分だけを与えることにより、新しいクラスを定義することができる。

基底クラスのメソッドを呼び出すときは、組み込み関数である super() を利用する。最初から存在する組み込み型も上書きできる。

オーバーライド

サブクラスで基底クラスのメソッドと同名のメソッドを定義すると、メソッドを上書きできる。

```python
# 基底クラス(継承元)
class Parent:
    def __init__(self, a, b):
        self.a = a
        self.b = b
    def w(self):
        return self.b

# 継承先
class Child(Parent):
    def w(self): # メソッドのオーバーライド
        return super().w()

child = Child(0, 'hello')
child.w()
# 'hello'
```

```python
# 基底クラス(継承元)
class Parent:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def my_name(self):
        print("名前は" + self.name + "。年齢は" + str(self.age) + "歳。")

# 継承先
class Child(Parent):
    def __init__(self, name, age):
        super().__init__(name, age) # オーバーライド

    def my_hello(self):
        print("こんにちは")

# インスタンス化
yamada = Child("山田", 20)
yamada.my_name()
yamada.my_hello()
# 名前は山田。年齢は20歳。
# こんにちは
```

### 多重継承

基底クラスに複数のクラスを指定する。基底クラスをカンマ区切りで並べると多重継承になる。

```python
class A:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    def method(self):
        print('A')
        return self.name
class B:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    def method(self):
        print('B')
        return self.name

class C(A, B):
    pass

c = C('ccc')
c.method()
# A
# ccc
```

ひし形継承問題

以下のように複数の継承元が同じメソッド名にすると競合が起きる。無謀な継承は避けるべきである。

```python
class A:
    def hello(self):
        print('hello A')

class B(A):
    def hello(self):
        print('hello B')
        super().hello()

class C(A):
    def hello(self):
        print('hello C')
        super().hello()

class D(B, C):
    def hello(self):
        print('hello D')
        super().hello()

d = D()
d.hello()
# hello D
# hello B
# hello C
# hello A
```

以上、Python のクラスについて解説した。複雑なデータを扱うようになると、データと機能をまとめたオブジェクトを作りたくなるかと思う。ぜひ、この定義（クラス）を覚えておきたい。


今回は、クラスとは何か分かりやすく説明したい。Pythonに限らず、クラスがどういったものか理解できなかった方も分かるかと思う。プログラミングにおいて、ク

Python : クラスとはオブジェクトの内容を定めた定義である


## TL;DR

Python を洗練していくために[PEP](https://www.python.org/dev/peps/) という拡張提案の仕組みがあります。この中に、コードを綺麗に書くための[PEP 8](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/)という Python のコーディング規約があります。

今回は、Python のコーディング規約である PEP8 について、使用頻度が高く初心者の方が特に抑えておくべきルールをチェックしてみましょう。

### コーディング規約

PEP8 は標準ライブラリのコーディング規約であり、多くの Python のプロジェクトが PEP 8 に沿って書かれています。PEP 8 によると、コードは書かれるより読まれることが多く、可読性を高める必要があるので、一貫性を重視するとのことです。

これらのことから、コーディングする時は、PEP8 の規約から外れないように理解する必要があります。

[PEP 8 原文](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/)

[PEP 8 日本語訳](https://pep8-ja.readthedocs.io/ja/latest/)

コーディング規約に従って書くと、可読性が高くなります。

```python

# インデント幅は4つ

class Menu:
    def info(self):
        print(self.name)

x = Menu()
x.name = 'hello'
x.info()

# ネスト

n = [1,2,3,4,5]
for hoge in n:
    print(hoge)
    if hoge == 3:
        break

# 開き括弧に揃える
foo = long_function_name(var_one, var_two,
                         var_three, var_four)

# 引数とそれ以外を区別するため、スペースを4つ(インデントをさらに)加える
def long_function_name(
        var_one, var_two, var_three,
        var_four):
    print(var_one)

# list
my_list = [
    1, 2, 3,
    4, 5, 6,
    ]
```

規約の中で、気になった箇所をざっくりとまとめます。

- スペースが好ましい（タブよりスペース推奨）
- インデントにタブをスペースを混ぜてはいけない
- インデントはスペース 4 つ（エディタのインデント幅も 4 に変更しましょう）
- 演算子の前後はスペース 1 つ
- 括弧やブラケットの前後に空白を入れない（foo(a\[1\], {b: 2})）
- 行の長さは最大 79 文字（こちらもエディタで設定可能ですので変更しましょう）
- コメントや docstring については 72 文字で折り返す
- import 文は行を分ける（from ... import は同じ行に書いて OK）
- 行末に余計な空白文字を残さない
- 折り返された要素を縦に揃える
- インラインコメントは控えめに
- switch 文はない

### 命名規則

- 実装よりも使い方を反映した名前にすべき
- I、O は使わない。数字と区別がつかないから
- モジュールの名前は小文字にする
- クラス名は CapWords 方式（AbcDefg）
- 型変数の名前は、最初が大文字で短く（Num）
- 関数の名前は小文字のみ
- インスタンスメソッドのはじめの引数の名前は self
- クラスメソッドのはじめの引数の名前は cls
- 変数は小文字、定数は大文字

### 自動コードレビュー

Python の文法チェックツールである flake 8 を活用しましょう。

インストール

```python
pip install flake8
```

使い方は、ファイル名を指定するだけです。

※ 2023/02/02 コメントにてご指摘がありましたので、修正いたしました。

```python
// fleak8 test.py 間違い
flake8 test.py
```

[flake8](https://pypi.org/project/flake8/)


Pythonを洗練していくためにPEP(https://www.python.org/dev/peps/)という拡張提案の仕組みがあります。この中に、コ

2021-8-27

Python : call()は、インスタンスを関数のように扱う

2021-8-26

Python : str() と repr() は、オブジェクトを文字列で表現する

2021-8-25

Python : all()はすべての要素が真、any()は真となる要素が一つでもあれば真

2021-8-24

Python : map()は、全ての要素に関数を適用する。list, int, for, 関数を使った記述方法

2021-8-23

Python : as はモジュールにエイリアスを付けることができる記号

2021-8-20

Python : if name == "main" は、スクリプトとして直接実行したときのみ処理を行う

2021-8-19

Python : ローカルスコープとグローバルスコープの違い

2021-8-18

Python : モジュールとはクラスや関数をコードを書いたファイルである

2021-8-17

Python : クラスとはオブジェクトの内容を定めた定義である

2021-8-16

Python : コーディング規約をチェックしてみよう