それは Python の暗黒面? Boolean が整数であることについて。

きっと「おぶじぇくとしこうまんせー」な人々にケチョられる Python のこの振る舞い。

こないだの「True = 5」とは別の話ね。

Python 2.3 ではじめて Boolean が追加されたその日から、これは「意図したものである」とされている:

Boolean 型はある。けれど整数演算出来る。

1 >>> True + 1
2 2
3 >>> False + 1
4 1
5 >>> False * 75
6 0
7 >>> True * 75
8 75

というか「Python では」あえてやろうと思ったことがなかったので、ついさっきはじめて知った。

これは C++ と同じノリで、Java では出来ない。Ruby はどうだったかしらと今これで確認してみたら、Ruby も(多分デフォルトではということと思うが)許してない。

この Python/C++ 流儀は異論や反感を持たれやすいのよね。特に Java のような「プログラマに優しい」(悪く言えばプログラマを甘やかして馬鹿にする)言語での「そんな間違ったコードを許すなんて」的な洗脳に侵されすぎていると。

あたしゃこの振る舞いには馴染みがある(C++プログラマでもありすから)し、別に不自然だとも思わない。この振る舞いがあるから、ないから、で劇的に何かが変わるもんでもないんだから、ヒトんちのことなんかほっとけばいいのに、と思うんだけれど、こういう「そんなことで間違うなんか10年で一度くらい」ほどの「過ちを犯しやすさ」を大袈裟に言い広めるのがね、いるから困る。実際 Boolean が整数に自動で拡張すると少しは便利よ。

1 >>> sum([True, False, True])
2 2

とか。あるいは NumPy なんかみたいな大規模な行列演算なんかでは、「真偽値としてストアしておいた情報」との積が一発で出来ないと実際かなり鬱陶しい。以下は「真偽値で記憶しておいたマスク」行列との積(アダマール積)の例:

 1 >>> import numpy as np
 2 >>> a = np.arange(10).reshape((5, 2))
 3 >>> m = np.array([True]*10, np.bool)
 4 >>> m[::3] = False
 5 >>> m = m.reshape((5, 2))
 6 >>> 
 7 >>> a
 8 array([[0, 1],
 9        [2, 3],
10        [4, 5],
11        [6, 7],
12        [8, 9]])
13 >>> m
14 array([[False,  True],
15        [ True, False],
16        [ True,  True],
17        [False,  True],
18        [ True, False]], dtype=bool)
19 >>> a * m  # 内積ではなく element-wise な積(アダマール積)
20 array([[0, 1],
21        [2, 0],
22        [4, 5],
23        [0, 7],
24        [8, 0]])