pythonのパッケージについて

Question

パッケージをimportして用いるのが一般的なpythonプログラミングですが、
そのままパッケージの中の自分が利用している部分を理解できないのであればブラックボックス化してしまうためよくないと考えていたのですが、
パッケージの中身って、どれも確認が可能なものなのでしょうか？
利用している部分の確認ができるのであれば、パッケージを開いてその部分を理解する事が気軽にできるのであれば、そうすれば問題はないと思うのですが。

指摘された方法でcv2のありかを確認すると、
<module 'cv2.cv2' from '/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/cv2/cv2.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so'>
と出たのですが、
local/libってどこなんでしょうか・・・。

C:\Users\名前・・・
以下ディレクトリでは、ないですよね？Usersになってるし、localでなく名前になってるし・・・。

これ本当に自分のPC内の参照なんでしょうか・・・？これが１つ目の質問です。

更に関連する事でもう１つ、

こんな感じの階層になってるんですが、これ、いらないものも入ってますが、合ってますかね、
パッケージの「中」を見て、ブラックボックス化を避けるためには、パッケージの「場所」を知るためではだめで、次は、「どの関数がどの部分にあるか」を探す必要があるんですが、
良い方法はありますかね？これが２つ目の質問です。

Answer 1

Q.パッケージの中身って、どれも確認が可能なものなのでしょうか？

Ans.可能です。

例えばpipを用いてインストールしているパッケージやモジュールはpip showというコマンドでソースコードが保存されているフォルダ(ディレクトリとも言います)のパス(要は場所)を確認することが出来ます。

例えば、Pythonの代表的なWebフレームワークであるFlaskの中身を確認したいときは

pip show flask

とターミナルで打てば下記のような情報が表示されます。

Name: Flask
Version: 1.1.2
Summary: A simple framework for building complex web applications.
Home-page: https://palletsprojects.com/p/flask/
Author: Armin Ronacher
Author-email: [e-mail]
License: BSD-3-Clause
Location: /Users/ユーザー名/.pyenv/versions/3.8.2/lib/python3.8/site-packages
Requires: Werkzeug, itsdangerous, Jinja2, click
Required-by: Flask-SQLAlchemy, Flask-Migrate

上記のLocationのLocation: /Users/ユーザー名/.pyenv/versions/3.8.2/lib/python3.8/site-packagesにFlaskがあることがわかります。

※念の為言っておくとLocationは質問者さんの環境によって異なる場所になっていると思いますのでこのままの場所を開いても見つかりません。

ちなみに、、、「上記のことがまだよく理解できない。。。」という段階ではモジュールやパッケージの中身を見るのはまだ早いかもしれません。

まずは使用するパッケージ/モジュールの公式のドキュメントや解説記事をしっかり読み込んで使い方を学ぶことに注力するのがおすすめです！

Answer 2

パッケージの中身って、どれも確認が可能なものなのでしょうか？

Pythonで書かれた部分は、簡単に確認が可能です。

動的リンクライブラリの形で提供されているC言語やアセンブラで書かれた部分は、別途ソースコードをダウンロードすれば確認できます。

Pythonで書かれた部分の確認は以下のように行います。

>>> print(numpy)
<module 'numpy' from 'C:\Users\myname\anaconda3\lib\site-packages\numpy\__init__.py'>

というように場所を表示して、そこを見ればPythonで書かれた部分は簡単に確認できます。

また、Pythonで書かれた関数などはinspectモジュールをimportすれば、inspect.getsource関数を使ってソースを表示することが出来ます。
少々長いですが以下のような感じです。

>>> print(inspect.getsource(numpy.split))
@array_function_dispatch(_split_dispatcher)
def split(ary, indices_or_sections, axis=0):
    """
    Split an array into multiple sub-arrays as views into `ary`.

    Parameters
    ----------
    ary : ndarray
        Array to be divided into sub-arrays.
    indices_or_sections : int or 1-D array
        If `indices_or_sections` is an integer, N, the array will be divided
        into N equal arrays along `axis`.  If such a split is not possible,
        an error is raised.

        If `indices_or_sections` is a 1-D array of sorted integers, the entries
        indicate where along `axis` the array is split.  For example,
        ``[2, 3]`` would, for ``axis=0``, result in

          - ary[:2]
          - ary[2:3]
          - ary[3:]

        If an index exceeds the dimension of the array along `axis`,
        an empty sub-array is returned correspondingly.
    axis : int, optional
        The axis along which to split, default is 0.

    Returns
    -------
    sub-arrays : list of ndarrays
        A list of sub-arrays as views into `ary`.

    Raises
    ------
    ValueError
        If `indices_or_sections` is given as an integer, but
        a split does not result in equal division.

    See Also
    --------
    array_split : Split an array into multiple sub-arrays of equal or
                  near-equal size.  Does not raise an exception if
                  an equal division cannot be made.
    hsplit : Split array into multiple sub-arrays horizontally (column-wise).
    vsplit : Split array into multiple sub-arrays vertically (row wise).
    dsplit : Split array into multiple sub-arrays along the 3rd axis (depth).
    concatenate : Join a sequence of arrays along an existing axis.
    stack : Join a sequence of arrays along a new axis.
    hstack : Stack arrays in sequence horizontally (column wise).
    vstack : Stack arrays in sequence vertically (row wise).
    dstack : Stack arrays in sequence depth wise (along third dimension).

    Examples
    --------
    >>> x = np.arange(9.0)
    >>> np.split(x, 3)
    [array([0.,  1.,  2.]), array([3.,  4.,  5.]), array([6.,  7.,  8.])]

    >>> x = np.arange(8.0)
    >>> np.split(x, [3, 5, 6, 10])
    [array([0.,  1.,  2.]),
     array([3.,  4.]),
     array([5.]),
     array([6.,  7.]),
     array([], dtype=float64)]

    """
    try:
        len(indices_or_sections)
    except TypeError:
        sections = indices_or_sections
        N = ary.shape[axis]
        if N % sections:
            raise ValueError(
                'array split does not result in an equal division')
    return array_split(ary, indices_or_sections, axis)

また、上記の関数のdocstringの部分は以下を実行すれば表示することができます。

print(numpy.split.__doc__)
または
help(numpy.split)

Comments

[退会済みユーザー]

質問に補足しましたお願いします。