論文の概要: The Opaque Pointer Design Pattern in Python: Towards a Pythonic PIMPL for Modularity, Encapsulation, and Stability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.19065v2
• Date: Tue, 03 Feb 2026 02:40:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 18:37:14.88566
• Title: The Opaque Pointer Design Pattern in Python: Towards a Pythonic PIMPL for Modularity, Encapsulation, and Stability
• Title（参考訳）: Pythonにおける不透明なポインタデザインパターン:モジュール性、カプセル化、安定性のためのPythonic PIMPLを目指して
• Authors: Antonios Saravanos, John Pazarzis, Stavros Zervoudakis, Dongnanzi Zheng,
• Abstract要約: Pythonライブラリは、内部実装が進化しても安定したパブリックAPIを維持する必要がしばしばある。 本稿では、C++からポインタから実装までのイディオム(PIMPL)を見直し、不透明なデリゲートのPythonパターンとして再解釈する。 既存のランタイムでPythonのPIMPLを使用して、重い依存関係を分離し、遅延インポートをサポートし、パブリックAPIを変更することなく代替バックエンドの選択を可能にする方法を示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.23332469289621785
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Python libraries often need to maintain a stable public API even as internal implementations evolve, gain new backends, or depend on heavy optional libraries. In Python, where internal objects are easy to inspect and import, users can come to rely on "reachable internals" that were never intended to be public, making refactoring risky and slowing long-term maintenance. This paper revisits the pointer-to-implementation (PIMPL) idiom from C++ and reinterprets it as a Pythonic pattern of opaque delegation: a small public object (or module) that delegates its behavior to a separate implementation object treated as internal. We situate this pattern within a broader taxonomy of encapsulation techniques in Python, relate it to existing practices such as module-level indirection, facade objects, and backend dispatch, and identify PIMPL-like structures already used in the standard library and the scientific Python ecosystem. We then show how a Pythonic PIMPL can be used in existing codebases to isolate heavy dependencies, support lazy imports, and enable runtime selection of alternative backends without changing the public API. Finally, we discuss the benefits and trade-offs of the approach and offer practical guidance on when the pattern is appropriate and how to apply it in large, long-lived Python libraries.
• Abstract（参考訳）: Pythonライブラリは、内部実装が進化しても安定したパブリックAPIを維持する必要がしばしばある。 内部オブジェクトの検査やインポートが容易なPythonでは、ユーザは公開を意図したことのない"到達可能な内部"に頼るようになり、リファクタリングのリスクが高く、長期的なメンテナンスが遅くなる。 本稿では、C++からポインタ・トゥ・実装(PIMPL)イディオムを再検討し、それをPython的な不透明なデリゲートのパターンとして再解釈する:小さなパブリックオブジェクト(またはモジュール)で、その振る舞いを内部として扱われる別の実装オブジェクトに委譲する。 我々はこのパターンを,Pythonのカプセル化技法のより広い分類分野に配置し,モジュールレベルの間接性やファサードオブジェクト,バックエンドディスパッチといった既存のプラクティスと関連付け,標準ライブラリや科学Pythonエコシステムですでに使用されているPIMPLライクな構造を識別する。 次に、PythonのPIMPLを既存のコードベースでどのように使用して、重い依存関係を分離し、遅延インポートをサポートし、パブリックAPIを変更することなく、代替バックエンドのランタイム選択を可能にするかを示す。 最後に、アプローチの利点とトレードオフについて議論し、そのパターンがいつ適切なタイミングで、どのようにして長寿命のPythonライブラリに適用するかについて実践的なガイダンスを提供する。

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