Краткий экскурс по стандартной библиотеке

Интерфейс операционной системы

В os модуле есть десятки функций для взаимодействия с операционной системой:

>>> import os
>>> os.getcwd()      # Возвращает рабочую директорию
'C:\\Python38'
>>> os.chdir('/server/accesslogs')   # Меняет рабочую директорию
>>> os.system('mkdir today')   # Запускает команды из терминала
0

Обязательно используйте import os стиль вместо from os import *. Это позволит избежать затенения встроенной функции os.open(), которая работает иначе.open()

Встроенные dir() и  help()функции являются полезными в качестве интерактивных средств для работы 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 shutil модуль предоставляет более простой в использовании интерфейс более высокого уровня:

>>> import shutil
>>> shutil.copyfile('data.db', 'archive.db')
'archive.db'
>>> shutil.move('/build/executables', 'installdir')
'installdir'

Поиск файлов по шаблону

glob Модуль предоставляет функции для создания списков файлов из каталога поиска по шаблону:

>>> import glob
>>> glob.glob('*.py')
['primes.py', 'random.py', 'quote.py']

Аргументы командной строки

Общие служебные сценарии часто нуждаются в обработке аргументов командной строки. Эти аргументы хранятся в атрибуте  argv sys модуля в виде списка. Например, следующий вывод является результатом выполнения из командной строки:python demo.py one two three

>>> import sys
>>> print(sys.argv)
['demo.py', 'one', 'two', 'three']

argparse Модуль обеспечивает более сложный механизм для аргументов командной строки процесса. Следующий сценарий 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 из командной строки python top.py --lines=5 alpha.txt beta.txt с , наборами сценариев args.lines к 5 и args.filenames к ['alpha.txt', 'beta.txt'].

Перенаправление вывода ошибок и завершение программы

У sys модуля также есть атрибуты для stdin , stdout и stderr . Последний полезен для выдачи предупреждений и сообщений об ошибках, чтобы сделать их видимыми, даже если стандартный вывод был перенаправлен:

>>> sys.stderr.write('Warning, log file not found starting a new one\n')
Warning, log file not found starting a new one

Самый простой способ завершить сценарий - использовать sys.exit().

Соответствие строковому образцу

re Модуль обеспечивает регулярные средства выражения для расширенной обработки строк. Для сложных сопоставлений и манипуляций 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 нужны только простые возможности, предпочтительнее строковые методы, потому что их легче читать и отлаживать:

>>> 'tea for too'.replace('too', 'two')
'tea for two'

Математика

math Модуль предоставляет доступ к базовым функциям библиотеки C чисел с плавающей точкой

>>> import math
>>> math.cos(math.pi / 4)
0.70710678118654757
>>> math.log(1024, 2)
10.0

В random модуле есть инструменты для случайного выбора:

>>> import random
>>> random.choice(['apple', 'pear', 'banana'])
'apple'
>>> random.sample(range(100), 10)   # отбор проб без замены
[30, 83, 16, 4, 8, 81, 41, 50, 18, 33]
>>> random.random()    # случайное число с плавающей точкой
0.17970987693706186
>>> random.randrange(6)    # случайное число до 6
4

statistics Модуль вычисляет основные статистические свойства (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

В проекте SciPy < https://scipy.org > есть много других модулей для численных вычислений.

Доступ в интернет

Существует ряд модулей для доступа в Интернет и обработки интернет-протоколов. Два из самых простых - urllib.request для получения данных из URL-адресов и smtplib для отправки почты:

>>> from urllib.request import urlopen
>>> with urlopen('http://tycho.usno.navy.mil/cgi-bin/timer.pl') as response:
...     for line in response:
...         line = line.decode('utf-8')  # декодирование двоичныъ данных в текст.
...         if 'EST' in line or 'EDT' in line:  # ищем восточное время
...             print(line)

<BR>Nov. 25, 09:43:32 PM EST

>>> 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 почтовый сервер, работающий на localhost.)

Дата и время

В datetime модуль поставляет классы для управления датами и временем в простых и сложных путей. Хотя арифметика даты и времени поддерживается, основное внимание в реализации уделяется эффективному извлечению элементов для форматирования и обработки вывода. Модуль также поддерживает объекты с учетом часового пояса.

>>> # даты легко конструируются и форматируются
>>> 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.'

>>> # даты поддерживают календарную арифметику
>>> birthday = date(1964, 7, 31)
>>> age = now - birthday
>>> age.days
14368

Сжатие данных

Общие архивировании данных и сжатие форматы напрямую поддерживаются модулями , включая: zlibgzipbz2lzmazipfile 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

Измерение производительности

Некоторые пользователи Python проявляют глубокий интерес к знанию относительной производительности различных подходов к одной и той же проблеме. Python предоставляет инструмент измерения, который немедленно отвечает на эти вопросы.

Например, может возникнуть соблазн использовать функцию упаковки и распаковки кортежей вместо традиционного подхода к обмену аргументами. timeit  Модуль быстро демонстрирует скромное 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 отличии от  тонкой «S зернистости, то profile и pstats модули предоставляют средства для определения времени критических секций в больших блоках кода.

Контроль качества

Один из подходов к разработке высококачественного программного обеспечения - это писать тесты для каждой функции по мере ее разработки и часто запускать эти тесты в процессе разработки.

doctest Модуль предоставляет инструмент для сканирования модуля и проверки тестов , встроенных в программу , строк документации в. Создание теста так же просто, как вырезание и вставка типичного вызова вместе с его результатами 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

unittest Модуль не усилий , как в doctest модуле, но она позволяет более полный набор тестов , чтобы поддерживаться 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

"Батареи включены"

У Python есть философия «батарейки включены». Это лучше всего видно из сложных и надежных возможностей его более крупных пакетов. Например:

  • xmlrpc.clientИ xmlrpc.server модули делают осуществление вызовов удаленных процедур в почти тривиальную задачу. Несмотря на названия модулей, никаких непосредственных знаний или обработки XML не требуется.
  • email Пакет представляет собой библиотеку для управления сообщениями электронной почты, включая MIME и другиеДокументы сообщений на основе RFC 2822 . В отличие от smtplib и, poplib которые фактически отправляют и получают сообщения, пакет электронной почты имеет полный набор инструментов для создания или декодирования сложных структур сообщений (включая вложения) и для реализации протоколов кодирования и заголовков в Интернете.
  • json Пакет обеспечивает надежную поддержку для разбора этого популярного формата обмена данными. csv Модуль поддерживает прямое чтение и запись файлов в Comma-Separated формате Значение, обычно поддерживается базами данных и электронными таблицами. Обработка XML поддерживается пакетами xml.etree.ElementTreexml.dom и xml.sax. Вместе эти модули и пакеты значительно упрощают обмен данными между приложениями Python и другими инструментами.
  • sqlite3 Модуль является оболочкой для библиотеки баз данных SQLite, обеспечивая постоянную базу данных , которая может быть обновлена и доступ с помощью слегка нестандартный синтаксис SQL.
  • Интернационализация поддерживается целым рядом модулей , включая gettextlocale и в codecs упаковке.

Заключение

Пост был создан для тг-канала @coolcoders