Data Driven Knowledgebase

Pythonはその豊富な標準ライブラリとサードパーティのパッケージによって、世界中の開発者から広く使われています。Pythonのプログラムやスクリプトは、モジュールという形式でコードが整理されており、必要に応じて他のプログラムからインポートできます。Pythonのモジュールインポートシステムは、効率的なコーディングとプログラムの実行に不可欠です。このシステムがプログラム開発にどのように影響するか、具体的な例を交えて解説します。

Pythonにおけるモジュールインポートは、importステートメントを使って行われます。このステートメントにより、他のPythonファイルの関数、クラス、変数などを現在のスクリプトで使用できるようになります。例えば、import mathと記述することで、数学的な関数や定数を含むmathモジュールを利用できます。

他にも、data.pyというファイルに以下のように関数を定義するとします。

import pandas as pd



def get_data():

    # CSVファイルのパス

    file_path = r"data.csv"

    # CSVファイルをDataFrameとして読み込む

    df = pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8')

    return df

Jupyter Notebookなどのインタラクティブな環境でコードを実行するとき、data.pyのようなファイルを変更しても変更がすぐには反映されません。これは、Pythonがモジュールを一度読み込むと、そのインスタンスをキャッシュして再利用するからです。そのため、**data.py**などのモジュールを変更した後、その変更を反映させるには、Jupyter Notebookのカーネルを再起動する必要があります。

上記の例を用いて詳しく解説します。 data.pyの一部を以下のように変更したとします。

def get_data():

    # CSVファイルのパス

    file_path = r"data.csv"

    # 読み込みを'utf-8'から'Shift-JIS'に変更

    df = pd.read_csv(file_path, encoding='Shift-JIS')

    return df

この変更を保存したあとtest.ipynbでセルを再実行しても変更は反映されません。

なのでVSCodeだったらカーネルの再起動をしなくてはいけません。

この再起動を実行することでキャッシュを削除して、改めてセルを実行すると反映されたコードがメモリにキャッシュされます。

この挙動は、特にデータサイエンスや機械学習のプロジェクトで作業する際に重要です。コードの変更が多く、頻繁にテストを行う場合、開発プロセスをスムーズに進めるためには、モジュールのリロードやカーネルの再起動が適切に管理されることが重要です。Pythonのimportlibモジュールを使用することで、特定のモジュールだけをプログラム実行中に再読み込みすることも可能です。

Pythonのモジュールインポートシステムは非常に強力で、開発の柔軟性と効率を大きく向上させますが、その挙動を理解し、適切に扱うことが重要です。特にインタラクティブな環境で作業する場合は、変更が即座に適用されないことを意識し、カーネルの再起動などの対応が必要になることを覚えておくと良いでしょう。