# 11. Pequeño paseo por la Biblioteca Estándar— Parte II

Este segundo paseo cubre módulos más avanzados que facilitan necesidades de programación complejas. Estos módulos raramente se usan en scripts cortos.

## 11.1. Formato de salida

El módulo `reprlib` provee una versión de `repr()` ajustada para mostrar contenedores grandes o profundamente anidados, en forma abreviada:

    >>> import reprlib
    >>> reprlib.repr(set('supercalifragilisticexpialidocious'))
    "{'a', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', ...}"

El módulo `pprint` ofrece un control más sofisticado de la forma en que se imprimen tanto los objetos predefinidos como los objetos definidos por el usuario, de manera que sean legibles por el intérprete. Cuando el resultado ocupa más de una línea, el generador de «impresiones lindas» agrega saltos de línea y sangrías para mostrar la estructura de los datos más claramente:

    >>> import pprint
    >>> t = [[[['black', 'cyan'], 'white', ['green', 'red']], [['magenta',
    ...     'yellow'], 'blue']]]
    ...
    >>> pprint.pprint(t, width=30)
    [[[['black', 'cyan'],
       'white',
       ['green', 'red']],
      [['magenta', 'yellow'],
       'blue']]]

El módulo `textwrap` formatea párrafos de texto para que quepan dentro de cierto ancho de pantalla:

    >>> import textwrap
    >>> doc = """The wrap() method is just like fill() except that it returns
    ... a list of strings instead of one big string with newlines to separate
    ... the wrapped lines."""
    ...
    >>> print(textwrap.fill(doc, width=40))
    The wrap() method is just like fill()
    except that it returns a list of strings
    instead of one big string with newlines
    to separate the wrapped lines.

El módulo `locale` accede a una base de datos de formatos específicos a una cultura. El atributo grouping de la función format permite una forma directa de formatear números con separadores de grupo:

    >>> import locale
    >>> locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'English_United States.1252')
    'English_United States.1252'
    >>> conv = locale.localeconv()          # get a mapping of conventions
    >>> x = 1234567.8
    >>> locale.format("%d", x, grouping=True)
    '1,234,567'
    >>> locale.format_string("%s%.*f", (conv['currency_symbol'],
    ...                      conv['frac_digits'], x), grouping=True)
    '$1,234,567.80'

## 11.2. Plantillas

El módulo `string` incluye una clase versátil `Template` (plantilla) con una sintaxis simplificada apta para ser editada por usuarios finales. Esto permite que los usuarios personalicen sus aplicaciones sin necesidad de modificar la aplicación en sí.

El formato usa marcadores cuyos nombres se forman con `$` seguido de identificadores Python válidos (caracteres alfanuméricos y guión de subrayado). Si se los encierra entre llaves, pueden seguir más caracteres alfanuméricos sin necesidad de dejar espacios en blanco. `$$` genera un `$`:

    >>> from string import Template
    >>> t = Template('${village}folk send $$10 to $cause.')
    >>> t.substitute(village='Nottingham', cause='the ditch fund')
    'Nottinghamfolk send $10 to the ditch fund.'

El método `substitute()` lanza `KeyError` cuando no se suministra ningún valor para un marcador mediante un diccionario o argumento por nombre. Para algunas aplicaciones los datos suministrados por el usuario puede ser incompletos, y el método `safe_substitute()` puede ser más apropiado: deja los marcadores inalterados cuando falten datos:

    >>> t = Template('Return the $item to $owner.')
    >>> d = dict(item='unladen swallow')
    >>> t.substitute(d)
    Traceback (most recent call last):
      ...
    KeyError: 'owner'
    >>> t.safe_substitute(d)
    'Return the unladen swallow to $owner.'

Las subclases de Template pueden especificar un delimitador propio. Por ejemplo, una utilidad de renombrado por lotes para una galería de fotos puede escoger usar signos de porcentaje para los marcadores tales como la fecha actual, el número de secuencia de la imagen, o el formato de archivo:

    >>> import time, os.path
    >>> photofiles = ['img_1074.jpg', 'img_1076.jpg', 'img_1077.jpg']
    >>> class BatchRename(Template):
    ...     delimiter = '%'
    >>> fmt = input('Enter rename style (%d-date %n-seqnum %f-format):  ')
    Enter rename style (%d-date %n-seqnum %f-format):  Ashley_%n%f

    >>> t = BatchRename(fmt)
    >>> date = time.strftime('%d%b%y')
    >>> for i, filename in enumerate(photofiles):
    ...     base, ext = os.path.splitext(filename)
    ...     newname = t.substitute(d=date, n=i, f=ext)
    ...     print('{0} --> {1}'.format(filename, newname))

    img_1074.jpg --> Ashley_0.jpg
    img_1076.jpg --> Ashley_1.jpg
    img_1077.jpg --> Ashley_2.jpg

Las plantillas también pueden ser usadas para separar la lógica del programa de los detalles de múltiples formatos de salida. Esto permite sustituir plantillas específicas para archivos XML, reportes en texto plano, y reportes web en HTML.

## 11.3. Trabajar con registros estructurados conteniendo datos binarios

El módulo `struct` provee las funciones `pack()` y `unpack()` para trabajar con formatos de registros binarios de longitud variable. El siguiente ejemplo muestra cómo recorrer la información de encabezado en un archivo ZIP sin usar el módulo `zipfile`. Los códigos `"H"` e `"I"` representan números sin signo de dos y cuatro bytes respectivamente. El `"<"` indica que son de tamaño estándar y los bytes tienen ordenamiento little-endian:

    import struct

    with open('myfile.zip', 'rb') as f:
        data = f.read()

    start = 0
    for i in range(3):                      # show the first 3 file headers
        start += 14
        fields = struct.unpack('<IIIHH', data[start:start+16])
        crc32, comp_size, uncomp_size, filenamesize, extra_size = fields

        start += 16
        filename = data[start:start+filenamesize]
        start += filenamesize
        extra = data[start:start+extra_size]
        print(filename, hex(crc32), comp_size, uncomp_size)

        start += extra_size + comp_size     # skip to the next header

## 11.4. Multi-hilos

La técnica de multi-hilos (o multi-threading) permite desacoplar tareas que no tienen dependencia secuencial. Los hilos se pueden usar para mejorar el grado de reacción de las aplicaciones que aceptan entradas del usuario mientras otras tareas se ejecutan en segundo plano. Un caso de uso relacionado es ejecutar E/S en paralelo con cálculos en otro hilo.

El código siguiente muestra cómo el módulo de alto nivel `threading` puede ejecutar tareas en segundo plano mientras el programa principal continúa su ejecución:

    import threading, zipfile

    class AsyncZip(threading.Thread):
        def __init__(self, infile, outfile):
            threading.Thread.__init__(self)
            self.infile = infile
            self.outfile = outfile

        def run(self):
            f = zipfile.ZipFile(self.outfile, 'w', zipfile.ZIP_DEFLATED)
            f.write(self.infile)
            f.close()
            print('Finished background zip of:', self.infile)

    background = AsyncZip('mydata.txt', 'myarchive.zip')
    background.start()
    print('The main program continues to run in foreground.')

    background.join()    # Wait for the background task to finish
    print('Main program waited until background was done.')

El desafío principal de las aplicaciones multi-hilo es la coordinación entre los hilos que comparten datos u otros recursos. A ese fin, el módulo threading provee una serie de primitivas de sincronización que incluyen bloqueos, eventos, variables de condición, y semáforos.

Aún cuando esas herramientas son poderosas, pequeños errores de diseño pueden resultar en problemas difíciles de reproducir. La forma preferida de coordinar tareas es concentrar todos los accesos a un recurso en un único hilo y después usar el módulo `queue` para alimentar dicho hilo con pedidos desde otros hilos. Las aplicaciones que usan objetos `Queue` para comunicación y coordinación entre hilos son más fáciles de diseñar, más legibles, y más confiables.

## 11.5. Registrando

El módulo `logging` ofrece un sistema de registros (logs) completo y flexible. En su forma más simple, los mensajes de registro se envían a un archivo o a `sys.stderr`:

    import logging
    logging.debug('Debugging information')
    logging.info('Informational message')
    logging.warning('Warning:config file %s not found', 'server.conf')
    logging.error('Error occurred')
    logging.critical('Critical error -- shutting down')

Ésta es la salida obtenida:

    WARNING:root:Warning:config file server.conf not found
    ERROR:root:Error occurred
    CRITICAL:root:Critical error -- shutting down

De forma predeterminada, los mensajes de depuración e informativos se suprimen, y la salida se envía al error estándar. Otras opciones de salida incluyen mensajes de enrutamiento a través de correo electrónico, datagramas, sockets, o un servidor HTTP. Nuevos filtros pueden seleccionar diferentes rutas basadas en la prioridad del mensaje: `DEBUG`, `INFO`, `WARNING`, `ERROR`, y `CRITICAL` (Depuración, Informativo, Atención, Error y Crítico respectivamente)

El sistema de registro puede configurarse directamente desde Python o puede cargarse la configuración desde un archivo modificable por el usuario para personalizar el registro sin alterar la aplicación.

## 11.6. Referencias débiles

Python realiza administración de memoria automática (cuenta de referencias para la mayoría de los objetos, y garbage collection para eliminar ciclos). La memoria se libera poco después de que la última referencia a la misma haya sido eliminada.

Este enfoque funciona bien para la mayoría de las aplicaciones pero de vez en cuando existe la necesidad de controlar objetos sólo mientras estén siendo utilizados por otra cosa. Desafortunadamente, el sólo hecho de controlarlos crea una referencia que los convierte en permanentes. El módulo `weakref` provee herramientas para controlar objetos sin crear una referencia. Cuando el objeto no se necesita mas, es removido automáticamente de una tabla de referencias débiles y se dispara una callback para objetos weakref. Comúnmente las aplicaciones incluyen cacheo de objetos que son costosos de crear:

    >>> import weakref, gc
    >>> class A:
    ...     def __init__(self, value):
    ...         self.value = value
    ...     def __repr__(self):
    ...         return str(self.value)
    ...
    >>> a = A(10)                   # create a reference
    >>> d = weakref.WeakValueDictionary()
    >>> d['primary'] = a            # does not create a reference
    >>> d['primary']                # fetch the object if it is still alive
    10
    >>> del a                       # remove the one reference
    >>> gc.collect()                # run garbage collection right away
    0
    >>> d['primary']                # entry was automatically removed
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
        d['primary']                # entry was automatically removed
      File "C:/python39/lib/weakref.py", line 46, in __getitem__
        o = self.data[key]()
    KeyError: 'primary'

## 11.7. Herramientas para trabajar con listas

Muchas necesidades de estructuras de datos pueden ser satisfechas con el tipo integrado lista. Sin embargo, a veces se hacen necesarias implementaciones alternativas con rendimientos distintos.

El módulo `array` provee un objeto `array()` (vector) que es como una lista que almacena sólo datos homogéneos y de una manera más compacta. Los ejemplos a continuación muestran un vector de números guardados como dos números binarios sin signo de dos bytes (código de tipo `"H"`) en lugar de los 16 bytes por elemento habituales en listas de objetos int de Python:

    >>> from array import array
    >>> a = array('H', [4000, 10, 700, 22222])
    >>> sum(a)
    26932
    >>> a[1:3]
    array('H', [10, 700])

El módulo `collections` provee un objeto `deque()` que es como una lista más rápida para agregar y quitar elementos por el lado izquierdo pero con búsquedas más lentas por el medio. Estos objetos son adecuados para implementar colas y árboles de búsqueda a lo ancho:

    >>> from collections import deque
    >>> d = deque(["task1", "task2", "task3"])
    >>> d.append("task4")
    >>> print("Handling", d.popleft())
    Handling task1

    unsearched = deque([starting_node])
    def breadth_first_search(unsearched):
        node = unsearched.popleft()
        for m in gen_moves(node):
            if is_goal(m):
                return m
            unsearched.append(m)

Además de las implementaciones alternativas de listas, la biblioteca ofrece otras herramientas como el módulo `bisect` con funciones para manipular listas ordenadas:

    >>> import bisect
    >>> scores = [(100, 'perl'), (200, 'tcl'), (400, 'lua'), (500, 'python')]
    >>> bisect.insort(scores, (300, 'ruby'))
    >>> scores
    [(100, 'perl'), (200, 'tcl'), (300, 'ruby'), (400, 'lua'), (500, 'python')]

El módulo `heapq` provee funciones para implementar pilas (heaps) basados en listas comunes. El menor valor ingresado se mantiene en la posición cero. Esto es útil para aplicaciones que acceden a menudo al elemento más chico pero no quieren hacer un orden completo de la lista:

    >>> from heapq import heapify, heappop, heappush
    >>> data = [1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 0]
    >>> heapify(data)                      # rearrange the list into heap order
    >>> heappush(data, -5)                 # add a new entry
    >>> [heappop(data) for i in range(3)]  # fetch the three smallest entries
    [-5, 0, 1]

## 11.8. Aritmética de punto flotante decimal

El módulo `decimal` provee un tipo de dato `Decimal` para soportar aritmética de punto flotante decimal. Comparado con `float`, la implementación de punto flotante binario incluida, la clase es muy útil especialmente para

- aplicaciones financieras y otros usos que requieren representación decimal exacta,

- control sobre la precisión,

- control sobre el redondeo para cumplir requisitos legales,

- seguimiento de dígitos decimales significativos, o

- aplicaciones donde el usuario espera que los resultados coincidan con cálculos hecho a mano.

Por ejemplo, calcular un impuesto del 5% de una tarifa telefónica de 70 centavos da resultados distintos con punto flotante decimal y punto flotante binario. La diferencia se vuelve significativa si los resultados se redondean al centavo más próximo:

    >>> from decimal import *
    >>> round(Decimal('0.70') * Decimal('1.05'), 2)
    Decimal('0.74')
    >>> round(.70 * 1.05, 2)
    0.73

El resultado con `Decimal` conserva un cero al final, calculando automáticamente cuatro cifras significativas a partir de los multiplicandos con dos cifras significativas. Decimal reproduce la matemática como se la hace a mano, y evita problemas que pueden surgir cuando el punto flotante binario no puede representar exactamente cantidades decimales.

La representación exacta permite a la clase `Decimal` hacer cálculos de modulo y pruebas de igualdad que son inadecuadas para punto flotante binario:

    >>> Decimal('1.00') % Decimal('.10')
    Decimal('0.00')
    >>> 1.00 % 0.10
    0.09999999999999995

    >>> sum([Decimal('0.1')]*10) == Decimal('1.0')
    True
    >>> sum([0.1]*10) == 1.0
    False

El módulo `decimal` provee aritmética con tanta precisión como haga falta:

    >>> getcontext().prec = 36
    >>> Decimal(1) / Decimal(7)
    Decimal('0.142857142857142857142857142857142857')