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Python 3: Deep Dive (Part 2 - Iterators, Generators): プロジェクト⑥ (セクション14/14)
Pythonのプル型パイプライン（データを引き出す方式）をプッシュ型パイプライン（データを送り出す方式）に変換するプロジェクトの解説である。 コルーチンとデコレータを使用して、CSVファイルからデータを読み取り、フィルタリングし、新しいファイルに保存する一連の処理を実装する方法を詳しく説明している。 パイプラインの各コンポーネント（データリーダー、フィルター、保存機能）の実装方法から、テスト方法、さらなる改善点まで、体系的に解説されている。 Pythonの高度な機能、特
Python 3: Deep Dive (Part 2 - Iterators, Generators): プッシュ型パイプライン (セクション13-6/14)
Pythonのジェネレーターを使用したプル型パイプラインにより、データを効率的に処理でき、メモリ使用を最適化できる。 コルーチンと`send()`メソッドを使用したプッシュ型パイプラインにより、非同期データソースからのデータを柔軟に制御できる。 ブロードキャスト機能により、同一のデータを複数の処理パイプラインに同時に送信でき、並行処理が実現できる。 プッシュ型パイプラインはコルーチンと `send()` メソッドを使用してパイプライン内にデータを送り込む。このアプローチ
Python 3: Deep Dive (Part 2 - Iterators, Generators): クローズ、例外処理 (セクション13-5/14)
`yield from`を使用することで、サブジェネレータへの委譲が可能となり、複雑なジェネレータの連鎖を簡潔に書けるようになる。 サブジェネレータのクローズや戻り値の処理、例外の伝播などの高度な機能を活用することで、より柔軟なジェネレータの制御が可能になる。 これらの技術を組み合わせることで、移動平均の計算やファイル操作などの実践的なタスクを効率的に実装できる非同期プログラミングパターンを構築できる。 ジェネレータはPythonの基本的な機能であり、シーケンスやデータ
Python 3: Deep Dive (Part 2 - Iterators, Generators): `yield from` (セクション13-4/14)
Pythonの`yield from`は、ジェネレータ間の委譲を簡素化し、双方向通信を可能にする強力な機能である。 コルーチンとしてのジェネレータは、`send()`メソッドを使用してデータを送受信でき、複数のジェネレータを連鎖させて複雑なデータパイプラインを構築できる。 これらの機能を活用することで、ネストされたデータ構造の再帰的な処理やジェネレータの状態管理など、高度なプログラミングパターンを実現できる。 ジェネレータは、データのシーケンスを効率的に扱うことを可能に
Python 3: Deep Dive (Part 2 - Iterators, Generators): 例外の送信と自動プライミング (セクション13-3/14)
ジェネレータベースのコルーチンでは、`throw()`メソッドを使って例外を送信でき、これによってプログラムの流れを制御することができる。 コルーチンは例外を4つの方法（無視、キャッチして継続、キャッチして終了、新しい例外を発生）で処理でき、これによって柔軟なエラー処理が可能となる。 デコレータを使用してコルーチンを自動的にプライミング（初期化）することで、コードの冗長性を減らし、より効率的なプログラミングが実現できる。 ジェネレータは、データの効率的な反復処理を可能に
Python 3: Deep Dive (Part 2 - Iterators, Generators): データ送信と終了処理 (セクション13-2/14)
Pythonのジェネレータはコルーチンとして使用でき、`send()`メソッドを使ってデータを送信し、`yield`式でデータを受信できる仕組みを持っている。 ジェネレータを使用する際は、最初に`next()`でプライミング（初期化）を行う必要があり、データの送受信は移動平均の計算などの用途に活用できる。 ジェネレータの終了処理には`close()`メソッドを使用し、`GeneratorExit`例外を適切に処理することで、ファイル操作やデータベーストランザクションなどの
