関数の内部を調べる

はじめに

この実験では、Python 関数の内部構造を調査する方法を学びます。Python の関数は独自の属性とメソッドを持つオブジェクトであり、これらを理解することで、関数がどのように動作するかについてより深い洞察を得ることができます。この知識を活用することで、より強力で柔軟なコードを書くことができます。

関数の属性と特性を調査し、inspect モジュールを使用して関数のシグネチャを調べ、これらの調査手法を適用してクラスの実装を強化する方法を学びます。編集するファイルは structure.py です。

Skills Graph

関数属性の調査

Python では、関数は第一級オブジェクトとみなされます。これはどういう意味でしょうか？実世界には本やペンなど、さまざまな種類のオブジェクトがあるのと同じように、Python では関数もオブジェクトであり、他のオブジェクトと同様に独自の属性を持っています。これらの属性は、関数の名前、定義場所、実装方法など、関数に関する多くの有用な情報を提供します。

Python の対話型シェルを開いて調査を始めましょう。このシェルは、Python コードをすぐに書いて実行できるプレイグラウンドのようなものです。これを行うには、まずプロジェクトディレクトリに移動してから、Python インタープリターを起動します。ターミナルで実行するコマンドは次のとおりです。

cd ~/project
python3

Python の対話型シェルに入ったので、簡単な関数を定義しましょう。この関数は 2 つの数値を受け取り、それらを足し合わせます。定義方法は次のとおりです。

def add(x, y):
    'Adds two things'
    return x + y

このコードでは、add という名前の関数を作成しました。この関数は 2 つのパラメータ x と y を受け取り、それらの合計を返します。文字列 'Adds two things' はドキュメント文字列 (docstring) と呼ばれ、関数の機能を記述するために使用されます。

dir() を使用した関数属性の調査

Python の dir() 関数は便利なツールです。この関数を使用すると、オブジェクトが持つすべての属性とメソッドのリストを取得できます。add 関数が持つ属性を確認するために、この関数を使用してみましょう。Python の対話型シェルで次のコードを実行します。

dir(add)

このコードを実行すると、長い属性のリストが表示されます。出力の例は次のとおりです。

['__annotations__', '__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__get__', '__getattribute__', '__globals__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__kwdefaults__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']

このリストは、add 関数に関連付けられたすべての属性とメソッドを示しています。

基本的な関数情報の取得

では、いくつかの基本的な関数属性に注目してみましょう。これらの属性は、関数に関する重要な情報を提供します。Python の対話型シェルで次のコードを実行します。

print(add.__name__)
print(add.__module__)
print(add.__doc__)

このコードを実行すると、次の出力が表示されます。

add
__main__
Adds two things

これらの属性がそれぞれ何を意味するかを理解しましょう。

• __name__: この属性は関数の名前を返します。この場合、関数の名前は add です。
• __module__: この属性は関数が定義されているモジュールを示します。対話型シェルでコードを実行する場合、モジュールは通常 __main__ です。
• __doc__: これは関数のドキュメント文字列 (docstring) で、関数の機能を簡潔に説明します。

関数コードの調査

関数の __code__ 属性は非常に興味深いものです。この属性には、関数の実装方法に関する情報が含まれており、バイトコードやその他の詳細が含まれます。この属性から何がわかるか見てみましょう。Python の対話型シェルで次のコードを実行します。

print(add.__code__.co_varnames)
print(add.__code__.co_argcount)

出力は次のとおりです。

('x', 'y')
2

これらの属性が示す内容は次のとおりです。

• co_varnames: これは関数で使用されるすべてのローカル変数の名前を含むタプルです。add 関数では、ローカル変数は x と y です。
• co_argcount: この属性は関数が期待する引数の数を示します。add 関数は 2 つの引数を期待するため、値は 2 です。

__code__ オブジェクトの他の属性を調査したい場合は、再度 dir() 関数を使用できます。次のコードを実行します。

dir(add.__code__)

これにより、関数の実装方法に関する低レベルの詳細が含まれるコードオブジェクトのすべての属性が表示されます。

inspect モジュールの使用

Python の標準ライブラリには、非常に便利な inspect モジュールがあります。このモジュールは、Python のライブオブジェクト（モジュール、クラス、関数など）に関する情報を収集するためのツールで、まるで探偵道具のような存在です。オブジェクトの属性を手動で調べて情報を探す代わりに、inspect モジュールは関数の特性を理解するための、より整理された高レベルな方法を提供します。

同じ Python 対話型シェルを使って、このモジュールの動作を調べてみましょう。

関数シグネチャ

inspect.signature() 関数は便利なツールです。関数を引数として渡すと、Signature オブジェクトを返します。このオブジェクトには、関数のパラメータに関する重要な詳細が含まれています。

例を見てみましょう。add という名前の関数があるとします。inspect.signature() 関数を使ってそのシグネチャを取得できます。

import inspect
sig = inspect.signature(add)
print(sig)

このコードを実行すると、出力は次のようになります。

(x, y)

この出力は関数のシグネチャを示しており、関数が受け取ることができるパラメータを教えてくれます。

パラメータの詳細を調べる

さらに踏み込んで、関数の各パラメータに関するより詳細な情報を取得することができます。

print(sig.parameters)

このコードの出力は次のようになります。

OrderedDict([('x', <Parameter "x">), ('y', <Parameter "y">)])

関数のパラメータは順序付き辞書に格納されています。時には、パラメータの名前だけに興味があることもあります。この順序付き辞書をタプルに変換することで、パラメータ名だけを抽出することができます。

param_names = tuple(sig.parameters)
print(param_names)

出力は次のようになります。

('x', 'y')

個々のパラメータを調べる

個々のパラメータにも注目することができます。次のコードは、関数の各パラメータをループで処理し、それに関するいくつかの重要な詳細を出力します。

for name, param in sig.parameters.items():
    print(f"Parameter: {name}")
    print(f"  Kind: {param.kind}")
    print(f"  Default: {param.default if param.default is not param.empty else 'No default'}")

このコードは、各パラメータに関する詳細を表示します。パラメータの種類（位置引数、キーワード引数など）と、デフォルト値がある場合はその値を教えてくれます。

inspect モジュールには、関数の内部構造を調べるための他にも多くの便利な関数があります。いくつかの例を挙げます。

• inspect.getdoc(obj): この関数は、オブジェクトのドキュメント文字列（docstring）を取得します。ドキュメント文字列は、プログラマがオブジェクトの機能を説明するために書くメモのようなものです。
• inspect.getfile(obj): この関数は、オブジェクトが定義されているファイルを特定するのに役立ちます。オブジェクトのソースコードを見つけたいときに非常に便利です。
• inspect.getsource(obj): この関数は、オブジェクトのソースコードを取得します。オブジェクトが実際にどのように実装されているかを確認することができます。

クラスにおける関数検査の適用

ここでは、これまで学んだ関数検査の知識を活用して、クラスの実装を改善します。関数検査を使うと、関数の内部を調べ、その構造（たとえば受け取るパラメータ）を理解することができます。今回は、この機能を使ってクラスのコードをより効率的でエラーが起こりにくいものにします。Structure クラスを修正して、__init__ メソッドのシグネチャから自動的にフィールド名を検出できるようにします。

Structure クラスの理解

structure.py ファイルには Structure クラスが含まれています。このクラスは基底クラスとして機能し、他のクラスがこれを継承して構造化されたデータオブジェクトを作成することができます。現在、Structure クラスを継承したクラスから作成されるオブジェクトの属性を定義するには、_fields クラス変数を設定する必要があります。

エディタでこのファイルを開きましょう。まず、次のコマンドを使ってプロジェクトディレクトリに移動します。

cd ~/project

このコマンドを実行したら、WebIDE 内の structure.py ファイルにある既存の Structure クラスを見つけて表示することができます。

Stock クラスの作成

Structure クラスを継承した Stock クラスを作成しましょう。継承とは、Stock クラスが Structure クラスのすべての機能を受け取り、さらに独自の機能を追加できることを意味します。structure.py ファイルの末尾に次のコードを追加します。

class Stock(Structure):
    _fields = ('name', 'shares', 'price')

    def __init__(self, name, shares, price):
        self._init()

しかし、このアプローチには問題があります。_fields タプルと __init__ メソッドの両方を同じパラメータ名で定義する必要があります。これは本質的に同じ情報を 2 回書いているため冗長です。一方を変更したときに他方を更新するのを忘れると、エラーが発生する可能性があります。

set_fields クラスメソッドの追加

この問題を解決するために、Structure クラスに set_fields クラスメソッドを追加します。このメソッドは、__init__ シグネチャから自動的にフィールド名を検出します。Structure クラスに追加するコードは次のとおりです。

@classmethod
def set_fields(cls):
    ## Get the signature of the __init__ method
    import inspect
    sig = inspect.signature(cls.__init__)

    ## Get parameter names, skipping 'self'
    params = list(sig.parameters.keys())[1:]

    ## Set _fields attribute on the class
    cls._fields = tuple(params)

このメソッドは inspect モジュールを使用しています。inspect モジュールは、関数やクラスなどのオブジェクトに関する情報を取得するための強力なツールです。まず、__init__ メソッドのシグネチャを取得します。次に、パラメータ名を抽出しますが、self パラメータはスキップします。なぜなら、self は Python のクラスでインスタンス自体を参照する特別なパラメータだからです。最後に、これらのパラメータ名を使って _fields クラス変数を設定します。

Stock クラスの修正

set_fields メソッドができたので、Stock クラスを簡素化することができます。前の Stock クラスのコードを次のコードに置き換えます。

class Stock(Structure):
    def __init__(self, name, shares, price):
        self._init()

## Call set_fields to automatically set _fields from __init__
Stock.set_fields()

このようにすると、_fields タプルを手動で定義する必要がなくなります。set_fields メソッドが自動的に処理してくれます。

修正後のクラスのテスト

修正したクラスが正しく動作することを確認するために、簡単なテストスクリプトを作成します。test_structure.py という新しいファイルを作成し、次のコードを追加します。

from structure import Stock

def test_stock():
    ## Create a Stock object
    s = Stock(name='GOOG', shares=100, price=490.1)

    ## Test string representation
    print(f"Stock representation: {s}")

    ## Test attribute access
    print(f"Name: {s.name}")
    print(f"Shares: {s.shares}")
    print(f"Price: {s.price}")

    ## Test attribute modification
    s.shares = 50
    print(f"Updated shares: {s.shares}")

    ## Test attribute error
    try:
        s.share = 50  ## Misspelled attribute
        print("Error: Did not raise AttributeError")
    except AttributeError as e:
        print(f"Correctly raised: {e}")

if __name__ == "__main__":
    test_stock()

このテストスクリプトは、Stock オブジェクトを作成し、その文字列表現をテストし、属性にアクセスし、属性を変更し、誤ってスペルミスした属性にアクセスして正しいエラーが発生するかを確認します。

テストスクリプトを実行するには、次のコマンドを使用します。

python3 test_structure.py

次のような出力が表示されるはずです。

Stock representation: Stock('GOOG',100,490.1)
Name: GOOG
Shares: 100
Price: 490.1
Updated shares: 50
Correctly raised: No attribute share

動作原理

1. set_fields メソッドは inspect.signature() を使って __init__ メソッドのパラメータ名を取得します。この関数は、__init__ メソッドのパラメータに関する詳細な情報を提供します。
2. その後、これらのパラメータ名に基づいて _fields クラス変数を自動的に設定します。これにより、同じパラメータ名を 2 つの異なる場所に書く必要がなくなります。
3. これにより、_fields と __init__ を一致するパラメータ名で手動で定義する必要がなくなります。__init__ メソッドのパラメータを変更した場合、_fields も自動的に更新されるため、コードの保守性が向上します。

このアプローチは、関数検査を使ってコードをより保守しやすく、エラーが起こりにくいものにします。これは、Python のイントロスペクション機能を実際に応用したもので、実行時にオブジェクトを調べたり変更したりすることができます。

まとめ

この実験では、Python 関数の内部を調べる方法を学びました。dir() のようなメソッドを使って関数の属性を直接調べ、__name__、__doc__、__code__ などの特殊属性にアクセスしました。また、inspect モジュールを使って、関数のシグネチャやパラメータに関する構造化された情報を取得しました。

関数検査は Python の強力な機能で、より動的で柔軟性があり、保守しやすいコードを書くことができます。実行時に関数のプロパティを調べたり操作したりする機能は、メタプログラミング、自己文書化コードの作成、高度なフレームワークの構築などの可能性を提供します。