NumPyの「Miscellaneous routines」における「numpy.deprecate_with_doc()」関数とは？

numpy.deprecate_with_doc()関数は、古い関数を新しい関数に置き換える際に使用するツールです。この関数は、古い関数の使用を警告しつつ、新しい関数の使用方法をユーザーに通知します。

使い方

def deprecate_with_doc(old_api, new_api, message, category=None, stacklevel=2):
  """
  古いAPIの使用を警告し、新しいAPIへの移行を促すデコレータです。

  Args:
    old_api: 廃止予定のAPI関数
    new_api: 新しいAPI関数
    message: 警告メッセージ
    category: 警告カテゴリ (デフォルト: "Deprecated")
    stacklevel: 警告メッセージを表示するスタックレベル (デフォルト: 2)

  Returns:
    新しいAPI関数
  """

  @functools.wraps(old_api)
  def new_func(*args, **kwargs):
    warnings.warn(
        message, category, stacklevel=stacklevel)
    return new_api(*args, **kwargs)
  return new_func

例

import numpy as np

def old_function(x):
  """古い関数です。"""
  return x * x

@np.deprecate_with_doc(old_function, np.square,
                       "old_function is deprecated. Use np.square instead.",
                       category="Deprecated")
def new_function(x):
  """新しい関数です。"""
  return np.square(x)

print(old_function(2))  # 警告メッセージが表示され、4が出力される
print(new_function(2))  # 警告メッセージなしで、4が出力される

メリット

• コードの可読性と保守性を向上させることができます。
• ユーザーに古い関数が廃止予定であることを通知し、新しい関数への移行を促すことができます。

• 古い関数の使用を完全に禁止するには、raise DeprecationWarning例外をスローする必要があります。
• numpy.deprecate_with_doc()関数は警告メッセージを表示するだけで、古い関数の動作を変更するものではありません。

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import numpy as np

def old_function(x):
  """古い関数です。"""
  return x * x

@np.deprecate_with_doc(old_function, np.square,
                       "old_function is deprecated. Use np.square instead.",
                       category="Deprecated")
def new_function(x):
  """新しい関数です。"""
  return np.square(x)

print(old_function(2))  # 警告メッセージが表示され、4が出力される
print(new_function(2))  # 警告メッセージなしで、4が出力される

例2：古い関数の引数名を変更する

import numpy as np

def old_function(a, b):
  """古い関数です。"""
  return a + b

@np.deprecate_with_doc(old_function, np.add,
                       "old_function is deprecated. Use np.add with 'x' and 'y' arguments instead.",
                       category="Deprecated")
def new_function(x, y):
  """新しい関数です。"""
  return np.add(x, y)

print(old_function(1, 2))  # 警告メッセージが表示され、3が出力される
print(new_function(1, 2))  # 警告メッセージなしで、3が出力される

例3：古い関数の引数リストを変更する

import numpy as np

def old_function(a, b, c):
  """古い関数です。"""
  return a + b + c

@np.deprecate_with_doc(old_function, np.add,
                       "old_function is deprecated. Use np.add with 'x' and 'y' arguments instead.",
                       category="Deprecated")
def new_function(x, y):
  """新しい関数です。"""
  return np.add(x, y)

print(old_function(1, 2, 3))  # 警告メッセージが表示され、6が出力される
print(new_function(1, 2))  # 警告メッセージなしで、3が出力される

• 古い関数を完全に削除する前に、新しい関数が十分にテストされていることを確認する必要があります。
• numpy.deprecate_with_doc()関数の他にも、numpy.warnings.warn()関数やloggingモジュールを使用して警告メッセージを表示することができます。

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numpy.deprecate_with_doc()関数は、古い関数を新しい関数に置き換える際に使用する便利なツールですが、状況によっては他の方法の方が適切な場合があります。

代替方法

• カスタムデコレータ
  独自のデコレータを作成して、古い関数の使用を警告し、新しい関数への移行を促すことができます。
• loggingモジュール
  このモジュールを使用して、警告メッセージをログに記録することができます。ログレベルを設定することで、警告メッセージの表示方法を制御できます。
• numpy.warnings.warn()関数
  この関数は、警告メッセージを表示するために使用できます。メッセージには、古い関数が廃止予定であることと、新しい関数の使用方法を明記する必要があります。

それぞれの方法の詳細

numpy.warnings.warn()関数

import numpy as np
import warnings

def old_function(x):
  """古い関数です。"""
  return x * x

warnings.warn(
    "old_function is deprecated. Use np.square instead.",
    category=DeprecationWarning,
    stacklevel=2)

print(old_function(2))  # 警告メッセージが表示され、4が出力される

loggingモジュール

import numpy as np
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

def old_function(x):
  """古い関数です。"""
  return x * x

logger.warning("old_function is deprecated. Use np.square instead.")

print(old_function(2))  # 警告メッセージがログに記録される

カスタムデコレータ

import numpy as np

def deprecate(message):
  def decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def new_func(*args, **kwargs):
      warnings.warn(
          message, category=DeprecationWarning, stacklevel=2)
      return func(*args, **kwargs)
    return new_func
  return decorator

@deprecate("old_function is deprecated. Use np.square instead.")
def old_function(x):
  """古い関数です。"""
  return x * x

print(old_function(2))  # 警告メッセージが表示され、4が出力される

方法	メリット	デメリット
numpy.warnings.warn()関数	シンプルで使いやすい	ログメッセージが残らない
loggingモジュール	ログメッセージを詳細に記録できる	設定が複雑
カスタムデコレータ	柔軟性が高い	コードが冗長になる