E.B Python 上級ロードマップ

プロトタイプに重複が増えた、遅い呼び出しを待っている、データをストリーミングしたい、ツールを動的に登録したい。そんなときに使う選択モジュールです。

まずエンジニアリング経路を見る

Python 上級機能は、コードを観察しやすく、再利用しやすく、制御しやすくするために使うと効果が出ます。

最小の非同期トレースを動かす

import asyncio

async def fetch(name, delay):
    await asyncio.sleep(delay)
    return f"{name}:done"

async def main():
    results = await asyncio.gather(
        fetch("retrieval", 0.1),
        fetch("rerank", 0.05),
    )
    print(results)

asyncio.run(main())

期待される出力：

['retrieval:done', 'rerank:done']

これは非同期処理の最小習慣です。独立した処理を同時に開始し、すべての結果を待ち、あとから追える形で残します。

実プロジェクトでの使い方

コードに観察性と制御が必要になったとき、この module を使います。decorator は多くの関数に同じ logging や timing を足すときに役立ちます。generator は stream data に向いています。async は複数の I/O 待ちを扱います。registry は tool を明示的に管理します。

高度に見せるために使う必要はありません。良い使い方には trace、最小実行例、debugging の利点があります。チームメイトが data の入口、待ち場所、出口を説明できないなら、pattern を単純に戻してください。

残す証拠

このページを終えたら、この証拠カードを残します。

Pythonパターン

デコレータ、イテレータ、ジェネレータ、並行処理プリミティブ、またはメタプログラミングフック

コード成果物

最小限の実行可能な例と表示された出力

使用場面

この pattern が AI app、pipeline、tool、または server を改善する場面

失敗確認

隠れた副作用、読みにくい抽象化、競合状態、または過度な設計

期待される成果

実践的なAIシステム用途のメモを含む小さな高度Python例

この順番で学ぶ

ステップ	レッスン	実践で残す成果
1	E.B.1 デコレータ	業務ロジックを変えずに時間計測やログを足す
2	E.B.2 イテレータとジェネレータ	全件を読み込まずに行をストリーミングする
3	E.B.3 並行処理	タイムアウトとキャンセルを考えながら async タスクを動かす
4	E.B.4 メタプログラミング	ツールやハンドラを明示的に登録する

合格チェック

デコレータ、ジェネレータ、非同期呼び出し、レジストリのいずれかを使った追跡可能なパイプラインを 1 つ作り、なぜデバッグしやすくなったか説明できれば合格です。

確認の考え方と解説

合格する答えは、追跡できるパイプラインを 1 つ示します。たとえば、デコレータでログを足す、ジェネレータでストリーミング処理する、async で複数の I/O を並行に回す、またはレジストリでツールを明示的に管理するやり方です。証拠には、最小実行例の出力と、なぜデバッグしやすくなったのかの説明を含めます。

「もっと巧妙に書けた」だけでは足りません。観察性、再利用性、制御性が本当に良くなった理由を示してください。