ジェネレータはyieldを使って値を1つずつ生成するイテレータを作成する関数です。メモリ効率が良いです。

yieldキーワードで値を返し、次回呼び出し時にその位置から再開します。

ジェネレータはyieldごとに値を返し、1, 2, 3が順に表示されます。

ジェネレータ式は丸括弧()で囲みます。リスト内包表記の[]との違いに注意。

ジェネレータは必要なときに値を生成するため、大量のデータを扱う際にメモリを節約できます。

イテレータは__iter__と__next__メソッドを実装する必要があります。

StopIteration例外でイテレータの終了を通知します。

yield fromは別のイテレータの全要素を委譲（delegate）して返します。

コンテキストマネージャはwith文で使用し、リソースの確保と解放を自動化します。

__enter__と__exit__メソッドを実装します。

@contextmanagerデコレータでジェネレータ関数からコンテキストマネージャを作成できます。

例外の型、値、トレースバックを受け取ります。例外がなければすべてNoneです。

threadingモジュールでマルチスレッド処理を実現します。

multiprocessingモジュールでマルチプロセス処理を実現します。GILの制約を回避できます。

GILはCPythonで一度に1つのスレッドのみがPythonコードを実行できるようにするロックです。

CPU集約的な処理ではマルチプロセスを使うことでGILの影響を回避できます。

queueモジュールでスレッドセーフなキューを使用できます。

threading.Lockで排他制御を行い、複数スレッドの競合を防ぎます。

asyncioモジュールで非同期I/Oを実現します。

async defで非同期関数（コルーチン）を定義します。

awaitで非同期処理の完了を待ちます。async def関数内でのみ使用可能です。

asyncio.run()で非同期関数（コルーチン）を実行します。

asyncio.gather()で複数のコルーチンを並行実行します。

メタクラスは「クラスのクラス」で、クラスの作成をカスタマイズできます。

class クラス名(metaclass=メタクラス):の形式で指定します。

typeがすべてのクラスのデフォルトのメタクラスです。

def func(arg: type) -> return_type:の形式で型ヒントを指定します。

list[int]またはList[int]（typing使用）でリストの要素の型を指定します。

Union[int, str]またはint | str（Python 3.10+）で複数の型を許容します。

Optional[type]またはtype | None（Python 3.10+）でNoneを許容します。

mypyは型ヒントに基づいて静的型チェックを行うツールです。

TypeVarはジェネリック型を定義するために使用します。

ディスクリプタは__get__、__set__、__delete__のいずれかを実装し、属性アクセスをカスタマイズします。

データディスクリプタは__set__または__delete__を持ち、非データディスクリプタは__get__のみ持ちます。

__slots__で許可する属性を制限し、メモリ使用量を削減できます。

__call__を実装すると、インスタンスを関数のように呼び出せます。

__getattribute__はすべての属性アクセスで呼ばれ、__getattr__は属性が見つからないときのみ呼ばれます。

__new__はインスタンスを作成し、__init__は作成されたインスタンスを初期化します。

__new__をオーバーライドして同じインスタンスを返すことでシングルトンを実装できます。

weakrefは弱い参照を作成し、オブジェクトがガベージコレクションされるのを妨げません。

キャッシュなど、メモリが足りなくなったら解放されても良いオブジェクトを保持する場合に有用です。

gc.collect()でガベージコレクションを手動で実行できます。

循環参照はオブジェクトが互いに参照し合い、参照カウントが0にならない状態です。

copy()は浅いコピー（参照を共有）、deepcopy()は深いコピー（再帰的にコピー）を作成します。

pickleはPythonオブジェクトをバイト列にシリアライズ/デシリアライズします。

信頼できないソースからのpickleデータは任意のコードを実行される可能性があり危険です。

structはPythonの値とCの構造体（バイナリデータ）を相互変換します。

ctypesやCythonでCライブラリを呼び出したり、C拡張を作成できます。

inspectモジュールで関数やクラスの情報（引数、ソースコードなど）を取得できます。

inspect.signature()で関数のシグネチャ（引数情報）を取得できます。

astモジュールでPythonソースコードを抽象構文木として解析・操作できます。

exec()は文（statement）を実行し、eval()は式（expression）を評価して値を返します。

信頼できない入力をexec()やeval()に渡すと任意のコードが実行され危険です。

__import__()で動的にモジュールをインポートできます。通常はimportlibの使用が推奨されます。

importlibは動的インポートやモジュールのリロードなど、インポートシステムに関する機能を提供します。

importlib.reload()でモジュールをリロードできます。

__init__.pyはディレクトリがパッケージであることを示し、パッケージの初期化コードを含みます。

sys.pathはPythonがモジュールを検索するディレクトリのリストです。

デコレータは下から上に適用されます（最も関数に近いものが最初）。

@functools.wrapsはラップされた関数のメタデータ（名前、ドキュメントなど）を保持します。

クラスデコレータはクラスを受け取って変更または置換したクラスを返すデコレータです。

デコレータファクトリ（デコレータを返す関数）を作成し、引数を受け取ってデコレータを返します。

concurrent.futuresは非同期実行のための高レベルインターフェースを提供します。

ThreadPoolExecutorはスレッドプール、ProcessPoolExecutorはプロセスプールを使用します。

Futureは非同期操作の結果を表し、完了時に結果を取得できます。

submit()は単一のタスクを投入しFutureを返し、map()は複数の引数に関数を適用します。

asyncio.Queueは非同期タスク間でデータを受け渡すためのキューです。

Semaphoreは同時に実行できるタスクの数を制限します。

create_task()はコルーチンをTaskとしてスケジュールし、並行実行できるようにします。

__aenter__と__aexit__で非同期コンテキストマネージャを定義します。

__aiter__と__anext__で非同期イテレータを定義します。

非同期ジェネレータはasync def内でyieldを使い、async forで反復処理します。

Protocolは構造的部分型付け（ダックタイピング）を型ヒントで表現します。

Literalは特定のリテラル値のみを許容する型を定義します。

Finalは変数が再代入されないことを示し、定数として扱います。

TypedDictは特定のキーと型を持つ辞書の型を定義します。

Genericはジェネリッククラスを定義するための基底クラスです。

@overloadは同じ関数に複数のシグネチャを型ヒントとして定義します。

ParamSpecはデコレータなどで関数の引数の型を保持するために使用します。

match文は構造的パターンマッチングを提供し、値の構造に基づいて分岐します。

ガード条件はif句を使ってパターンマッチ後に追加の条件を指定します。

:=は代入式で、式の中で変数に代入しながらその値を使用できます。

len(data)の結果をnに代入しながら10より大きいか判定しています。

slots=Trueでデータクラスに__slots__を自動生成し、メモリ使用量を削減します。

frozen=Trueでデータクラスをイミュータブル（変更不可）にします。

field()でフィールドのデフォルト値、デフォルトファクトリ、メタデータなどを詳細に設定します。

ExceptionGroupは複数の例外をグループ化して同時に発生させることができます。

except*はExceptionGroupから特定の例外を選択的に処理します。