Pythonにおける代表的な機能とよく出遭う課題の要点を整理します。

JSONのエンコード・デコード処理

• json.dumps()：PythonオブジェクトをJSON文字列に変換します。主に辞書型を文字列にシリアライズする用途で用いられます。
• json.loads()：JSON文字列をPythonの辞書型などにデシリアライズします。
• online JSON validator: JSON.cn

Python 2 と Python 3における文字列とエンコーディング

• Python 2ではデフォルトがASCII、Python 3ではUTF-8です。
• ソースファイル内でのエンコーディング宣言： # -*- coding: utf-8 -*-
• 文字列表現とエンコーディングの抽象化：
  • Python 2のstrはバイト列（エンコード済みデータ）を表し、unicodeは抽象的な文字列表現（内部形式）を示します。
  • .encode()はunicodeからバイト列への変換、.decode()は逆方向の変換です。
  • UTF-8やShift_JISなどの具体的な符号化方式と抽象層（Unicode）を経由することで、柔軟なエンコーディング変換が可能になります。

クイックソートアルゴリズム

分割統治法に基づく高速なソート手法です。

• 最良・平均時間計算量：O(n log n)
• 最悪時間計算量：O(n²)
• 安定性：不稳定（ sama 値の相対順序が保たれない）

def quick_sort(sequence, low_index, high_index):
    if low_index >= high_index:
        return

    pivot = sequence[low_index]
    left, right = low_index, high_index

    while left < right:
        while left < right and sequence[right] >= pivot:
            right -= 1
        sequence[left] = sequence[right]

        while left < right and sequence[left] < pivot:
            left += 1
        sequence[right] = sequence[left]

    sequence[left] = pivot

    quick_sort(sequence, low_index, left - 1)
    quick_sort(sequence, left + 1, high_index)

# 使用例
data = [54, 26, 93, 77, 77, 31, 44, 55, 20]
print("before:", data)
quick_sort(data, 0, len(data) - 1)
print("after: ", data)

super()の利用と多重継承対応

継承階層におけるメソッド解決順序（MRO）を正しく扱い、多重継承下での初期化やメソッド呼び出しを行う場合にsuper()が活用されます。

class BaseService:
    def __init__(self):
        self.origin = 'Base instance'
        print('Initialize base')

    def display(self, label):
        print(f'{label} from base')


class ExtendedService(BaseService):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        print('Initialize extended')

    def display(self, label):
        super().display(label)
        print('Extended behavior added')
        print(self.origin)

パッケージ化に必要な__init__.py

ディレクトリに__init__.pyを配置することで、そのディレクトリをPythonのパッケージとして認識させることが可能です。

デコレータとその応用

関数やメソッドの振る舞いを機能追加するための構文です。

def logging_decorator(target_func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("[LOG] Starting:", target_func.__name__)
        result = target_func(*args, **kwargs)
        print("[LOG] Finished:", target_func.__name__)
        return result
    return wrapper

@logging_decorator
def example_function(value: int) -> str:
    print(f"Processing {value}")
    return "complete"

# 実行
example_function(100)

def html_header(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        return f"<h1>{func(*args, **kwargs)}</h1>"
    return inner

def html_td(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        return f"<td>{func(*args, **kwargs)}</td>"
    return inner

@html_header
@html_td
def output():
    return "sample"

print(output())  # <h1><td>sample</td></h1>

__new__によるシングルトン実装

オブジェクト生成時のメモリ確保を制御することで、インスタンスが1つだけ存在することを保証します。

class Singleton:
    __instance = None

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not cls.__instance:
            cls.__instance = super().__new__(cls)
        return cls.__instance

# 実行例
obj1 = Singleton()
obj2 = Singleton()
print(obj1 is obj2)  # True

イテラブルとイテレータの違い

イテレーション操作を理解する上で重要な2つの概念です。

• イテラブル：__iter__()メソッドを持つオブジェクト。for文の対象にできます。
• イテレータ：__iter__()と__next__()の両方を持つオブジェクト。順次要素を返却します。

from collections.abc import Iterable

print(isinstance([], Iterable))  # True
print(isinstance(123, Iterable)) # False

class CustomIterable:
    def __init__(self):
        self._data = []

    def append(self, item):
        self._data.append(item)

    def __iter__(self):
        return CustomIterator(self._data)


class CustomIterator:
    def __init__(self, data):
        self._data = data
        self._index = 0

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self._index < len(self._data):
            item = self._data[self._index]
            self._index += 1
            return item
        raise StopIteration()


# 実行確認
items = CustomIterable()
items.append(10)
items.append(20)
items.append(30)

for num in items:
    print(num)

スレッドとプロセスの特徴

• スレッド：同一プロセス内のスレッド間では、メモリ空間（特にグローバル変数）を共有できます。
• プロセス：それぞれ独立したメモリ空間を持つため、グローバル変数の共有は別途通信機構が必要です。

import threading
import time


class Worker(threading.Thread):
    def run(self):
        for _ in range(3):
            time.sleep(1)
            print("Working...")
        self.task_login()
        self.task_register()

    def task_login(self):
        print("Login complete")

    def task_register(self):
        print("Registration complete")


if __name__ == "__main__":
    worker = Worker()
    worker.start()