ChatGPTにPythonの便利な裏技を10個教わってみた

ChatGPTを試してみた。
日本語でも対応してることにびっくり。

##### 僕「Pythonエンジニアが知っておくと便利な裏技を10個教えて」

以下、ChatGPT氏の回答
※記入が途中で止まった場合は「続けて」を入力。今回の10項目出力に「続けて」は3回打ち込んだ。

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Pythonでは、文字列やリストなどのシーケンス型を逆順に並べるには、内置関数のreversed()を使うことができます。例えば、以下のように使用します。
#### 文字列を逆順に並べる
string = "Hello, world!"
reversed_string = "".join(reversed(string))
print(reversed_string)  # 結果: !dlrow ,olleH

#### リストを逆順に並べる
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
reversed_numbers = list(reversed(numbers))
print(reversed_numbers)  # 結果: [5, 4, 3, 2, 1]
Pythonでは、変数の値を入れ替えることができます。例えば、以下のように使用します。
##### 変数の値を入れ替える
a = 10
b = 20

##### 変数aと変数bの値を入れ替える
a, b = b, a
print(a)  # 結果: 20
print(b)  # 結果: 10
Pythonでは、with文を使用すると、ファイルやコネクションなどのリソースを使用する際に、自動的にクリーンアップ処理を行うことができます。例えば、以下のように使用します。
##### ファイルを開く
with open("test.txt", "w") as f:
    # ファイルに書き込む
    f.write("Hello, world!")

##### with文を抜けると、自動的にファイルが閉じられる
Pythonでは、enumerate()関数を使用すると、シーケンス型のデータに対して、要素の番号と値を同時に取得することができます。例えば、以下のように使用します。
##### リストから要素と番号を同時に取得する
for i, item in enumerate(["apple", "banana", "orange"]):

Pythonでは、zip()関数を使用すると、複数のシーケンス型のデータを同時に反復処理することができます。例えば、以下のように使用します。
#### 複数のシーケンスを同時に反復処理する
for item1, item2 in zip(["apple", "banana", "orange"], [1, 2, 3]):
    print(item1, item2)

##### 結果:
##### apple 1
##### banana 2
##### orange 3
Pythonでは、defaultdictというクラスを使用すると、辞書型のデータを作成する際に、存在しないキーに対してもデフォルト値を返すことができます。例えば、以下のように使用します。
##### defaultdictを使用する
from collections import defaultdict

##### 辞書型を作成する
d = defaultdict(int)

##### 存在しないキーを参照する
print(d["key"])  # 結果: 0

##### 存在するキーを参

Pythonでは、functools.partial()関数を使用すると、既存の関数を部分的に適用することができます。例えば、以下のように使用します。
from functools import partial

##### 関数を定義する
def add(x, y, z):
    return x + y + z

##### 関数を部分的に適用する
add_10 = partial(add, 10)

# 関数を実行する
result = add_10(20, 30)
print(result)  # 結果: 60
Pythonでは、itertoolsモジュールには、多くの便利なイテレータ操作を行うための関数が定義されています。例えば、以下のように使用します。
from itertools import groupby

# リストを作成する
numbers = [1, 1, 2, 3, 3, 3, 4, 5, 5]

# 同じ値を持つ要素をまとめて反復処理する
for key, group in groupby(numbers):
    print(key, list(group))

##### 結果:
##### 1 [1, 1]
##### 2 [2]
##### 3 [3, 3, 3]
##### 4 [4]
##### 5 [5, 5]
Pythonでは、デコレータを使用すると、既存の関数に別の機能を追加することができます。例えば、以下のように使用します。
Copy code
# デコレータを定義する
def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Before function")
        func()
        print("After function")
    return wrapper

##### デコレータを適用する
@my_decorator
def hello():
    print("Hello, world!")

##### 関数を実行する
hello()

##### 結果:
##### Before function
##### Hello, world!
##### After function
Pythonでは、functools.lru_cacheデコレータを使用すると、関数の呼び出し結果をキャッシュすることができます。これにより、再度同じ引数で関

を呼び出した際に、高速に結果を返すことができます。例えば、以下のように使用します。

from functools import lru_cache

##### 関数を定義する
@lru_cache()
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

##### 関数を実行する
print(fibonacci(10))  # 結果: 55
また、lru_cacheデコレータは、キャッシュの最大サイズを指定することができます。例えば、以下のように使用します。

##### 関数を定義する
@lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

##### 関数を実行する
print(fibonacci(10))  # 結果: 55
上記のように、Pythonには様々な便利な裏技があります。学習を進める中で、そのような技術を積極的に取り入れることで、Pythonプログラミングのスキルを磨くことができます。

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ここまで。
上記文章で、僕の方で手を入れたのは
(1)貼り付けるとついてくる、Copy codeを何か所か削除した。
(2) マークダウンの「#」を「#####」に置換した。
という2点のみで、時間としては7分程度。

手作業でやってしまったが、一括置換をすればもっと秒殺だったな…。
まだ見やすい形になっていないので、次はその点も改善できるか試してみよう。