Day 09: リスト、辞書、頻度の集計、安全な Git の回復

手順

参照資料: この活動に割り当てられた既存の読解・練習時間内で、Automate the Boring Stuff with Python, 3rd edition の Chapter 6; Practice Questions; Appendix B answers を参照し、ローカル課題とのつながりを一つ自分の言葉で説明する。既存の演習と合格基準は維持し、外部資料が開けない場合は本コース独自の説明を使う。間隔をあけた復習のウォームアップ： Day 08 の数える処理の不変条件を記憶から述べ、a = [1]; b = a; a.append(2) で b が変わる理由を説明する。今日はリストで同じエイリアスを見る。

新しい考え方： list(text) はコードポイントのリストを返す。リストは要素の順序を保ち、append は末尾に追加する。辞書はキーを値に対応づける。d[key] = value は追加または置き換え、key in d はキーの有無を調べ、d.get(key, 0) はキーがないときに失敗せず 0 を返す。辞書は挿入した順序を覚えている。

出力される各行を予測してから実行する：

chars = list("ñu猫")
print(chars, len(chars))
print(len("n\u0303u"), "n\u0303u" == "ñu")
seen = []
for ch in "abca":
    if ch not in seen:
        seen.append(ch)
print(seen)
ages = {}
ages["猫"] = 3
ages["犬"] = 5
ages["猫"] = ages["猫"] + 1
print(ages, len(ages), "猫" in ages, ages.get("鳥", 0))
alias = seen
alias.append("z")
print(seen)
print(list(""), {})

手順

参照資料: この活動に割り当てられた既存の読解・練習時間内で、Automate the Boring Stuff with Python, 3rd edition の Chapter 7; Practice Questions; Appendix B answers を参照し、ローカル課題とのつながりを一つ自分の言葉で説明する。既存の演習と合格基準は維持し、外部資料が開けない場合は本コース独自の説明を使う。間隔をあけた復習： Day 08 の 1 つのカウンターを、異なる文字ごとに 1 つのカウンターへと一般化する。

不変条件： 各反復の開始時、counts はこれまでに訪れた各コードポイントをその出現回数に対応づけ、値の合計は訪れたコードポイントの数に等しい。most_common はこれまでで最も多い文字を保持する。厳密に大きい数のときだけ置き換えるので、同数なら先に現れた文字が残る。

実行前に各行を予測し、"banana" のトレース表（ch / counts）を書く：

def char_frequencies(text):
    counts = {}
    for ch in text:
        counts[ch] = counts.get(ch, 0) + 1
    return counts
def most_common(counts):
    best_char = None
    best_count = 0
    for ch in counts:
        if counts[ch] > best_count:
            best_char = ch
            best_count = counts[ch]
    return best_char
print(char_frequencies(""))
print(char_frequencies("banana"))
print(char_frequencies("猫猫犬"))
print(char_frequencies("aA"))
print(char_frequencies("😀😀"))
print(char_frequencies("e\u0301") == {"e": 1, "\u0301": 1})
print(most_common(char_frequencies("banana")))
print(most_common(char_frequencies("abab")))
print(most_common(char_frequencies("")))

手順

間隔をあけた復習： パート A は Day 07〜08 の git restore の手順を今日の頻度ファイルで繰り返す。

新しい考え方： git revert は以前のコミットを打ち消す新しいコミットを作るので、履歴は書き換えられずに残る。対象はコミット済みの変更だけで、作業ツリーの該当ファイルに未コミットの変更があると実行を拒否する。だからこそ、ベースラインをコミットし、未コミットの編集をしてから git revert を試す、という手順を取ってはいけない。

パートごとに新しい一時ディレクトリを使い、出力はすべて先に予測する。

パート A：未コミットの編集を Git で復元する

cd "$(mktemp -d)"
git init -q
git config user.name "Learner"
git config user.email "[email protected]"
cat > freq.py <<'EOF'
def char_frequencies(text):
    counts = {}
    for ch in text:
        counts[ch] = counts.get(ch, 0) + 1
    return counts
print(char_frequencies("猫猫犬"))
EOF
git add freq.py
git commit -q -m "Add char_frequencies"
python3 freq.py
printf 'print(char_frequencies(""))\n' >> freq.py
git status --short
python3 freq.py
git restore freq.py
git status --short
python3 freq.py

パート A の別法：保存したコピー（回復に Git コマンドは不要）

cd "$(mktemp -d)"
git init -q
git config user.name "Learner"
git config user.email "[email protected]"
cat > freq.py <<'EOF'
def char_frequencies(text):
    counts = {}
    for ch in text:
        counts[ch] = counts.get(ch, 0) + 1
    return counts
print(char_frequencies("猫猫犬"))
EOF
git add freq.py
git commit -q -m "Add char_frequencies"
python3 freq.py
cp freq.py freq.py.saved
printf 'oops\n' >> freq.py
cp freq.py.saved freq.py
rm freq.py.saved
git status --short
python3 freq.py

パート B：コミット済みの変更を新しいコミットで revert する

cd "$(mktemp -d)"
git init -q
git config user.name "Learner"
git config user.email "[email protected]"
cat > freq.py <<'EOF'
def char_frequencies(text):
    counts = {}
    for ch in text:
        counts[ch] = counts.get(ch, 0) + 1
    return counts
print(char_frequencies("猫猫犬"))
EOF
git add freq.py
git commit -q -m "Add char_frequencies"
python3 freq.py
printf 'print("debug")\n' >> freq.py
git commit -q -am "Add debug print"
python3 freq.py
git revert --no-edit HEAD > /dev/null
git log --format=%s
git diff HEAD~2 HEAD
git status --short
python3 freq.py

パート C：順序が重要な理由：未コミットの編集があると git revert が拒否されることを示す。

cd "$(mktemp -d)"
git init -q
git config user.name "Learner"
git config user.email "[email protected]"
cat > freq.py <<'EOF'
def char_frequencies(text):
    counts = {}
    for ch in text:
        counts[ch] = counts.get(ch, 0) + 1
    return counts
print(char_frequencies("猫猫犬"))
EOF
git add freq.py
git commit -q -m "Add char_frequencies"
python3 freq.py
printf 'print("debug")\n' >> freq.py
git commit -q -am "Add debug print"
printf 'oops\n' >> freq.py
git revert --no-edit HEAD 2> /dev/null || echo "revert refused: uncommitted change present"
git status --short

手順

間隔をあけた復習： Day 08 のループ不変条件と関数に、今日の辞書を組み合わせる。証拠を提出するまで参考解答を開かず、AI も使わない。

text_stats(text) の仕様（ちょうど次のキーを持つ辞書を返す）：
- "code_points"：text に含まれる Unicode コードポイントの数（len(text)）。
- "distinct"：異なるコードポイントの数。
- "frequencies"：各コードポイントからその出現回数への辞書（最初に現れた順）。
- "most_common"：出現回数が最も多いコードポイント。同数なら先に現れたもの。空のテキストでは None。
Unicode のコードポイントを厳密に数える：大文字小文字の同一視も正規化もしないので、"e\u0301" は 2 コードポイントである。呼び出しごとに新しい状態から始めること。

コードを書く前に、""、"abca"、"😀😀a"、"naïve naïve" の結果全体と、"e\u0301" の code_points、distinct、most_common の値を予測する。それから実装してテストし、最後に頻度を数えるループと最多を選ぶループそれぞれの不変条件を書く。