モジュールとパッケージ

コードの整理と再利用

モジュールとパッケージ

モジュールとは？

• モジュール はインポートして使用できるPythonコードを含むファイル
• コードを論理的な単位に整理するのに役立つ
• 各 .py ファイルがモジュール
• モジュールには関数、クラス、変数を含めることができる
• コードの再利用性と保守性を促進

# math_utils.py（モジュール）
def add(a, b):
    return a + b

def multiply(a, b):
    return a * b

PI = 3.14159

なぜモジュールを使うのか？

利点:

• コード整理: 関連機能をグループ化
• 再利用性: 複数のプログラムでコードを使用
• 名前空間管理: 命名の競合を避ける
• 保守性: 更新とデバッグが容易
• 協力: チームメンバーが異なるモジュールで作業可能

構造例:

my_project/
├── main.py
├── utils/
│   ├── math_utils.py
│   ├── string_utils.py
│   └── file_utils.py
└── models/
    ├── user.py
    └── product.py

モジュールのインポート

モジュール全体をインポート:

import math

result = math.sqrt(16)  # 4.0
print(math.pi)          # 3.141592653589793

特定の関数をインポート:

from math import sqrt, pi

result = sqrt(16)  # math.sqrt不要
print(pi)          # math.pi不要

エイリアス付きでインポート:

import math as m
import numpy as np  # 一般的な慣習

result = m.sqrt(16)
array = np.array([1, 2, 3])

さまざまなインポートスタイル

すべてをインポート（注意して使用）:

from math import *

result = sqrt(16)  # すべての関数が直接利用可能
# 名前空間の汚染を引き起こす可能性！

カスタム名でインポート:

from math import sqrt as square_root
from math import pi as PI_VALUE

result = square_root(16)
print(PI_VALUE)

自作モジュールの作成

calculator.py:

"""シンプルな計算機モジュール"""

def add(a, b):
    """二つの数値を加算"""
    return a + b

def subtract(a, b):
    """二つの数値を減算"""
    return a - b

def divide(a, b):
    """二つの数値を除算（ゼロチェック付き）"""
    if b == 0:
        raise ValueError("ゼロで除算はできません")
    return a / b

VERSION = "1.0.0"

main.py:

import calculator

result = calculator.add(10, 5)
print(f"結果: {result}")
print(f"バージョン: {calculator.VERSION}")

パッケージの理解

パッケージ構造:

my_package/
├── __init__.py      # パッケージマーカー
├── math_ops.py
├── string_ops.py
└── subpackage/
    ├── __init__.py
    └── advanced.py

init.py:

"""My Package - 便利なユーティリティ集"""

from .math_ops import add, multiply
from .string_ops import capitalize_words

__version__ = "1.0.0"
__all__ = ["add", "multiply", "capitalize_words"]

使用方法:

from my_package import add, capitalize_words

result = add(5, 3)
text = capitalize_words("hello world")

標準ライブラリモジュール

よく使われるモジュール:

import os          # オペレーティングシステム操作
import sys         # システム固有のパラメータと関数
import datetime    # 日付と時刻
import random      # 乱数生成
import json        # JSON操作
import re          # 正規表現
import pathlib     # パス操作（modern way）

# 使用例
current_time = datetime.datetime.now()
random_number = random.randint(1, 100)
file_path = pathlib.Path("data.txt")

サードパーティライブラリ

人気のライブラリ:

import requests    # HTTP リクエスト
import pandas as pd    # データ分析
import numpy as np     # 数値計算
import matplotlib.pyplot as plt  # グラフ作成

# インストール方法
# uv add requests pandas numpy matplotlib

使用例:

# Web API からデータ取得
response = requests.get("https://api.example.com/data")
data = response.json()

# pandas でデータ処理
df = pd.DataFrame(data)
print(df.head())

モジュール検索パス

import sys

# Pythonがモジュールを検索するパス
print("モジュール検索パス:")
for path in sys.path:
    print(f"  {path}")

# パスを動的に追加
sys.path.append("/custom/module/path")

# 現在のディレクトリ
import os
print(f"現在のディレクトリ: {os.getcwd()}")

実践演習

演習: ユーティリティパッケージ作成

file_utils.py:

"""ファイル操作ユーティリティ"""
import json
import csv
from pathlib import Path

def read_json(filename):
    """JSONファイルを読み込み"""
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
        return json.load(f)

def write_json(data, filename):
    """JSONファイルに書き込み"""
    with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

def read_csv(filename):
    """CSVファイルを読み込み"""
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
        return list(csv.DictReader(f))

def get_file_size(filename):
    """ファイルサイズを取得"""
    return Path(filename).stat().st_size

演習: 数学ライブラリ

math_advanced.py:

"""高度な数学関数"""
import math

def factorial(n):
    """階乗を計算"""
    if n < 0:
        raise ValueError("負の数の階乗は計算できません")
    if n <= 1:
        return 1
    return n * factorial(n - 1)

def fibonacci(n):
    """フィボナッチ数列のn番目を計算"""
    if n <= 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

def is_prime(n):
    """素数かどうかを判定"""
    if n < 2:
        return False
    for i in range(2, int(math.sqrt(n)) + 1):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

def prime_factors(n):
    """素因数分解"""
    factors = []
    d = 2
    while d * d <= n:
        while n % d == 0:
            factors.append(d)
            n //= d
        d += 1
    if n > 1:
        factors.append(n)
    return factors

演習: メインプログラム

# main.py
from file_utils import read_json, write_json
from math_advanced import factorial, is_prime, prime_factors

def main():
    # データ準備
    data = {
        "numbers": [5, 7, 12, 17, 20],
        "operation": "analysis"
    }
    
    # ファイルに保存
    write_json(data, "input.json")
    
    # ファイルから読み込み
    loaded_data = read_json("input.json")
    
    # 数学的分析
    results = {}
    for num in loaded_data["numbers"]:
        results[num] = {
            "factorial": factorial(num) if num <= 10 else "Too large",
            "is_prime": is_prime(num),
            "prime_factors": prime_factors(num) if num > 1 else []
        }
    
    # 結果を保存
    write_json(results, "results.json")
    
    print("分析完了！結果はresults.jsonに保存されました。")

if __name__ == "__main__":
    main()

ベストプラクティス

1. 明確な命名 - モジュール名は短く、説明的に
2. 適切な文書化 - docstringを使用
3. name == “main” - スクリプトとモジュールの区別
4. 適切なインポート - 必要なもののみインポート
5. 仮想環境の使用 - 依存関係の管理

次の内容

• クラスとオブジェクト (オブジェクト指向プログラミング)
• 継承と多態性 (コードの再利用)
• 特殊メソッド (Pythonらしいクラス設計)
• プロパティ (getter/setterの代替)

ありがとうございました！

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リソース: - Python.org - モジュール - PyPI - Python Package Index - Real Python - モジュール

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