Pythonの試行で使用する.pyスクリプトの定型コード(テンプレート)。以下、定型.pyの欄を参照。

コードのスタイル

run__main1()等で、複数の試行処理を分けて書き、main()関数内でrun__main1()等をコメント/コメントアウトで切り替えて、実行する関数を切り替えるスタイル。コーディング時、エディタ内で関数名run__main1等を検索・ジャンプして、main()関数内の切り替え状態を確認、もう一度ジャンプすると元のrun__main1関数位置まで戻って、編集続行するスタイル。

関数は、def func1(x,の上のコメント# ○○の機能のように、関数定義の上の行に、その関数の簡単な(特徴的な)説明を付加するスタイル。関数のすぐ下には、def test__func1():のようにテスト関数(機能が単独で確認できる実行コード)を常に合わせて書いておくスタイル。テスト関数のコードが、その関数の代表的な使い方を表すコード例にもなるのでなお有用。テスト関数は、# main = test__func1のように、mainを上書きする形で実行させるスタイル。このテスト関数の実行時は、コメントを外してmain = test__func1とすることで、テスト関数test__func1のみが実行されるように切り替わる。

matplotlibのグラフの定型コード、numbaの高速化の定型コード、を末尾に付随、不要なものは要削除。

コードの構成

ソースコード定型.py

定型.py


# -*- coding: utf-8 -*-

# ○○の試行

# 結果: ○○

# import例: (不要なものは要削除)
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numba

# sec: main

def main(): # 実行切替用
    run__main1()
    # run__main2()
    # run__main3()

# ○○の試行
def run__main1():
    # 結果: ○○

    # sec: config

    pass
    
    # sec: run

    pass

    # sec: draw
    
    pass

"""コンソール出力例:
○○
"""

# ○○の試行
def run__main2():
    pass

# ○○の試行
def run__main3():
    pass


# sec: ○○の機能

# ○○の機能
def func1(x, # 必須引数の説明1
    y = 0, # オプションの説明1
    z = 0): # オプションの説明2
    pass

def test__func1():
    pass
# main = test__func1


# sec: グラフ定型

def draw__main1():
    fig = plt.figure(tight_layout=True)
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.plot((0, 1), (2, 3), "r-o")
    ax.grid()
    # ax.annotate("test", xy=(0.2, 2.2), ha='left', va='top')
    # ax.axis("equal")
    # ax.legend(fontsize=9, framealpha=0.5, labelspacing=0.2)
    ax.set_xlabel("x")
    ax.set_ylabel("y")
    fig.savefig("test.png")
    plt.show()

# sec: Numba定型

@numba.jit(nopython=True, nogil=True, cache=True) # 高速化部のみ関数を分離 約50倍高速に
def numba_func(x):
    pass

# sec: entry

if __name__ == "__main__": main()