Краткий обзор стандартной библиотеки
10.1. Интерфейс операционной системы
Модуль os предоставляет десятки функций для взаимодействия с операционной системой:
>>> import os
>>> os.getcwd() # Return the current working directory
'C:\\Python311'
>>> os.chdir('/server/accesslogs') # Change current working directory
>>> os.system('mkdir today') # Run the command mkdir in the system shell
0
Не забудьте использовать стиль import os вместо from os import *. Это предотвратит конфликт os.open() с встроенной функцией open(), которая работает совершенно по-другому.
Встроенные функции dir() и help() полезны в качестве интерактивных инструментов при работе с большими модулями, такими как os:
>>> import os >>> dir(os) <returns a list of all module functions> >>> help(os) <returns an extensive manual page created from the module's docstrings>
Для ежедневных задач управления файлами и каталогами модуль shutil предоставляет более удобный высокоуровневый интерфейс:
>>> import shutil
>>> shutil.copyfile('data.db', 'archive.db')
'archive.db'
>>> shutil.move('/build/executables', 'installdir')
'installdir'
10.2. Подстановочные знаки для файлов
Модуль glob предоставляет функцию для создания списков файлов из результатов поиска в каталогах с использованием подстановочных знаков:
>>> import glob
>>> glob.glob('*.py')
['primes.py', 'random.py', 'quote.py']
10.3. Аргументы командной строки
Общеполезные скрипты часто нуждаются в обработке аргументов командной строки. Эти аргументы хранятся в атрибуте argv модуля sys в виде списка. Например, следующий вывод получается при запуске python demo.py one two
three в командной строке:
>>> import sys >>> print(sys.argv) ['demo.py', 'one', 'two', 'three']
Модуль argparse предоставляет более сложный механизм обработки аргументов командной строки. Следующий скрипт извлекает одно или несколько имен файлов и необязательное количество отображаемых строк:
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(
prog='top',
description='Show top lines from each file')
parser.add_argument('filenames', nargs='+')
parser.add_argument('-l', '--lines', type=int, default=10)
args = parser.parse_args()
print(args)
При запуске в командной строке с python top.py --lines=5 alpha.txt
beta.txt, скрипт устанавливает args.lines в 5 и args.filenames в ['alpha.txt', 'beta.txt'].
10.4. Перенаправление ошибок, вывод и завершение программы
Модуль sys также имеет атрибуты stdin, stdout и stderr. Последний полезен для вывода предупреждений и сообщений об ошибках, чтобы сделать их видимыми даже при перенаправлении stdout:
>>> sys.stderr.write('Warning, log file not found starting a new one\n')
Warning, log file not found starting a new one
Наиболее прямой способ завершить скрипт — использовать sys.exit().
10.5. Сопоставление строк с шаблонами
Модуль re предоставляет инструменты для работы с регулярными выражениями для расширенной обработки строк. Для сложного сопоставления и преобразования регулярные выражения предлагают лаконичные, оптимизированные решения:
>>> import re >>> re.findall(r'\bf[a-z]*', 'which foot or hand fell fastest') ['foot', 'fell', 'fastest'] >>> re.sub(r'(\b[a-z]+) \1', r'\1', 'cat in the the hat') 'cat in the hat'
Когда требуются только простые возможности, предпочтительнее использовать методы строк, так как они легче читаются и отлаживаются:
>>> 'tea for too'.replace('too', 'two')
'tea for two'
10.6. Математика
Модуль math предоставляет доступ к функциям базовой C-библиотеки для работы с плавающей точкой:
>>> import math >>> math.cos(math.pi / 4) 0.70710678118654757 >>> math.log(1024, 2) 10.0
Модуль random предоставляет инструменты для выбора случайных элементов:
>>> import random >>> random.choice(['apple', 'pear', 'banana']) 'apple' >>> random.sample(range(100), 10) # sampling without replacement [30, 83, 16, 4, 8, 81, 41, 50, 18, 33] >>> random.random() # random float 0.17970987693706186 >>> random.randrange(6) # random integer chosen from range(6) 4
Модуль statistics вычисляет базовые статистические характеристики (среднее, медиана, дисперсия и т. д.) числовых данных:
>>> import statistics >>> data = [2.75, 1.75, 1.25, 0.25, 0.5, 1.25, 3.5] >>> statistics.mean(data) 1.6071428571428572 >>> statistics.median(data) 1.25 >>> statistics.variance(data) 1.3720238095238095
Проект SciPy <https://scipy.org> содержит многие другие модули для числовых вычислений.
10.7. Доступ к Интернету
Существует ряд модулей для доступа к Интернету и обработки интернет-протоколов. Два самых простых — urllib.request для получения данных из URL-адресов и smtplib для отправки почты:
>>> from urllib.request import urlopen
>>> with urlopen('http://worldtimeapi.org/api/timezone/etc/UTC.txt') as response:
... for line in response:
... line = line.decode() # Convert bytes to a str
... if line.startswith('datetime'):
... print(line.rstrip()) # Remove trailing newline
...
datetime: 2022-01-01T01:36:47.689215+00:00
>>> import smtplib
>>> server = smtplib.SMTP('localhost')
>>> server.sendmail('soothsayer@example.org', 'jcaesar@example.org',
... """To: jcaesar@example.org
... From: soothsayer@example.org
...
... Beware the Ides of March.
... """)
>>> server.quit()
(Обратите внимание, что во втором примере требуется работающий почтовый сервер на localhost.)
10.8. Даты и время
Модуль datetime предоставляет классы для работы с датами и временем как простым, так и сложным способом. Хотя поддерживается арифметика дат и времени, основное внимание в реализации уделяется эффективному извлечению членов для форматирования и обработки вывода. Модуль также поддерживает объекты, учитывающие часовые пояса.
>>> # dates are easily constructed and formatted
>>> from datetime import date
>>> now = date.today()
>>> now
datetime.date(2003, 12, 2)
>>> now.strftime("%m-%d-%y. %d %b %Y is a %A on the %d day of %B.")
'12-02-03. 02 Dec 2003 is a Tuesday on the 02 day of December.'
>>> # dates support calendar arithmetic
>>> birthday = date(1964, 7, 31)
>>> age = now - birthday
>>> age.days
14368
10.9. Сжатие данных
Общие форматы архивирования и сжатия данных напрямую поддерживаются модулями, включая: zlib, gzip, bz2, lzma, zipfile и tarfile.
>>> import zlib >>> s = b'witch which has which witches wrist watch' >>> len(s) 41 >>> t = zlib.compress(s) >>> len(t) 37 >>> zlib.decompress(t) b'witch which has which witches wrist watch' >>> zlib.crc32(s) 226805979
10.10. Измерение производительности
Некоторые пользователи Python проявляют глубокий интерес к относительной производительности различных подходов к одной и той же задаче. Python предоставляет инструмент измерения, который сразу же отвечает на эти вопросы.
Например, может показаться заманчивым использовать функцию упаковки и распаковки кортежей вместо традиционного подхода к обмену аргументами. Модуль timeit быстро демонстрирует небольшое преимущество в производительности:
>>> from timeit import Timer
>>> Timer('t=a; a=b; b=t', 'a=1; b=2').timeit()
0.57535828626024577
>>> Timer('a,b = b,a', 'a=1; b=2').timeit()
0.54962537085770791
В отличие от тонкой детализации timeit, модули profile и pstats предоставляют инструменты для определения критически важных для времени участков в больших блоках кода.
10.11. Контроль качества
Один из подходов к разработке качественного программного обеспечения — писать тесты для каждой функции по мере разработки и регулярно запускать эти тесты во время процесса разработки.
Модуль doctest предоставляет инструмент для сканирования модуля и проверки тестов, встроенных в строки документации программы. Создание тестов так же просто, как копирование типичного вызова и его результатов в строку документации. Это улучшает документацию, предоставляя пользователю пример, и позволяет модулю doctest убедиться, что код соответствует документации:
def average(values):
"""Computes the arithmetic mean of a list of numbers.
>>> print(average([20, 30, 70]))
40.0
"""
return sum(values) / len(values)
import doctest
doctest.testmod() # automatically validate the embedded tests
Модуль unittest не так прост в использовании, как модуль doctest, но он позволяет поддерживать более полные наборы тестов в отдельном файле:
import unittest
class TestStatisticalFunctions(unittest.TestCase):
def test_average(self):
self.assertEqual(average([20, 30, 70]), 40.0)
self.assertEqual(round(average([1, 5, 7]), 1), 4.3)
with self.assertRaises(ZeroDivisionError):
average([])
with self.assertRaises(TypeError):
average(20, 30, 70)
unittest.main() # Calling from the command line invokes all tests
10.12. Встроенные возможности
Python имеет философию «всё включено». Это лучше всего видно по сложным и надёжным возможностям его больших пакетов. Например:
- Модули
xmlrpc.clientиxmlrpc.serverделают реализацию удалённых вызовов процедур почти тривиальной задачей. Несмотря на названия модулей, прямых знаний или обработки XML не требуется. - Пакет
email— это библиотека для управления электронными письмами, включая MIME и другие документы сообщений, основанные на RFC 2822. В отличие отsmtplibиpoplib, которые фактически отправляют и получают сообщения, пакет email содержит полный набор инструментов для создания или декодирования сложных структур сообщений (включая вложения) и для реализации интернет-кодирования и протоколов заголовков. - Пакет
jsonобеспечивает надёжную поддержку синтаксического анализа этого популярного формата обмена данными. Модульcsvподдерживает прямое чтение и запись файлов в формате «Значения, разделённые запятыми», который обычно поддерживается базами данных и электронными таблицами. Обработка XML поддерживается пакетамиxml.etree.ElementTree,xml.domиxml.sax. В совокупности эти модули и пакеты значительно упрощают обмен данными между приложениями Python и другими инструментами. - Модуль
sqlite3является обёрткой для библиотеки баз данных SQLite, предоставляя постоянную базу данных, которую можно обновлять и к которой можно получить доступ с использованием несколько нестандартного синтаксиса SQL. - Международная поддержка осуществляется несколькими модулями, включая
gettext,localeи пакетcodecs.
© 2001–2023 Python Software Foundation
Licensed under the PSF License.
https://docs.python.org/3.11/tutorial/stdlib.html