# 10. Brief tour of the standard library

## 10.1. Operating system interface

Le module `os` propose des dizaines de fonctions pour interagir avec le système d'exploitation :

    >>> import os
    >>> os.getcwd()      # Return the current working directory
    'C:\\Python316'
    >>> os.chdir('/server/accesslogs')   # Change current working directory
    >>> os.system('mkdir today')   # Run the command mkdir in the system shell
    0

Veillez bien à utiliser `import os` plutôt que `from os import *`, sinon `os.open()` cache la primitive `open()` qui fonctionne différemment.

Les primitives `dir()` et `help()` sont des aides utiles lorsque vous travaillez en mode interactif avez des gros modules comme `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>

Pour la gestion des fichiers et dossiers, le module `shutil` expose une interface plus abstraite et plus facile à utiliser :

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

## 10.2. File wildcards

Le module `glob` fournit une fonction pour construire des listes de fichiers à partir de motifs :

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

## 10.3. Command-line arguments

Common utility scripts often need to process command line arguments. These arguments are stored in the `sys` module's argv attribute as a list. For instance, let's take the following `demo.py` file:

    # File demo.py
    import sys
    print(sys.argv)

Here is the output from running `python demo.py one two three` at the command line:

    ['demo.py', 'one', 'two', 'three']

Le module `argparse` fournit un mécanisme plus sophistiqué pour traiter les arguments de la ligne de commande. Le script suivant extrait un ou plusieurs noms de fichiers et un nombre facultatif de lignes à afficher :

    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)

Lorsqu'il est exécuté avec la ligne de commande `python top.py --lines=5 alpha.txt beta.txt`, le script définit `args.lines` à `5` et `args.filenames` à `['alpha.txt', 'beta.txt']`.

## 10.4. Error output redirection and program termination

Le module `sys` a aussi des attributs pour stdin, stdout et stderr. Ce dernier est utile pour émettre des messages d'avertissement ou d'erreur qui restent visibles même si stdout est redirigé :

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

Le moyen le plus direct de terminer un script est d'utiliser `sys.exit()`.

## 10.5. String pattern matching

Le module `re` fournit des outils basés sur les expressions rationnelles permettant des opérations complexes sur les chaînes. C'est une solution optimisée, utilisant une syntaxe concise, pour rechercher des motifs complexes ou effectuer des remplacements complexes dans les chaînes :

    >>> 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'

Lorsque les opérations sont simples, il est préférable d'utiliser les méthodes des chaînes. Elles sont plus lisibles et plus faciles à déboguer :

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

## 10.6. Mathématiques

The `math` module gives access to the underlying C library functions for floating-point math:

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

Le module `random` offre des outils pour faire des tirages aléatoires :

    >>> 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 from the interval [0.0, 1.0)
    0.17970987693706186
    >>> random.randrange(6)    # random integer chosen from range(6)
    4

Le module `statistics` permet de calculer des valeurs statistiques basiques (moyenne, médiane, variance…) :

    >>> 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

Le projet SciPy <https://scipy.org> contient beaucoup d'autres modules dédiés aux calculs numériques.

## 10.7. Internet access

Il existe beaucoup de modules permettant d'accéder à internet et gérer les protocoles réseaux. Les deux plus simples sont `urllib.request` qui permet de récupérer des données à partir d'une URL et `smtplib` pour envoyer des courriers électroniques :

    >>> from urllib.request import urlopen
    >>> with urlopen('https://docs.python.org/3/') as response:
    ...     for line in response:
    ...         line = line.decode()             # Convert bytes to a str
    ...         if 'updated' in line:
    ...             print(line.rstrip())         # Remove trailing newline
    ...
          Last updated on Nov 11, 2025 (20:11 UTC).

    >>> 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()

(Notez que le deuxième exemple a besoin d'un serveur mail tournant localement.)

## 10.8. Dates and times

Le module `datetime` propose des classes pour manipuler les dates et les heures de manière simple ou plus complexe. Bien que faire des calculs de dates et d'heures soit possible, la priorité de l'implémentation est mise sur l'extraction efficace des attributs pour le formatage et la manipulation. Le module gère aussi les objets dépendant des fuseaux horaires

    >>> # dates are easily constructed and formatted
    >>> import datetime as dt
    >>> now = dt.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 = dt.date(1964, 7, 31)
    >>> age = now - birthday
    >>> age.days
    14368

## 10.9. Data compression

Les formats d'archivage et de compression les plus communs sont directement gérés par les modules `zlib`, `gzip`, `bz2`, `lzma`, `zipfile` et `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. Performance measurement

Certains utilisateurs de Python sont très intéressés par les performances de différentes approches d'un même problème. Python propose un outil de mesure répondant simplement à ces questions.

Par exemple, pour échanger deux variables, il peut être tentant d'utiliser l'empaquetage et le dépaquetage de n-uplets plutôt que la méthode traditionnelle. Le module `timeit` montre rapidement le léger gain de performance obtenu :

    >>> 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

En opposition à `timeit` et sa granularité fine, `profile` et `pstats` fournissent des outils permettant d'identifier les parties les plus gourmandes en temps d'exécution dans des volumes de code plus grands.

## 10.11. Quality control

Une approche possible pour développer des applications de très bonne qualité est d'écrire des tests pour chaque fonction au fur et à mesure de son développement, puis d'exécuter ces tests fréquemment lors du processus de développement.

Le module `doctest` cherche des tests dans les chaînes de documentation. Un test ressemble à un simple copier-coller d'un appel et son résultat depuis le mode interactif. Cela améliore la documentation en fournissant des exemples tout en prouvant qu'ils sont justes :

    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

Le module `unittest` requiert plus d'efforts que le module `doctest` mais il permet de construire un jeu de tests plus complet que l'on fait évoluer dans un fichier séparé :

    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. Batteries included

Python adopte le principe des "piles fournies". Vous pouvez le constater au travers des fonctionnalités évoluées et solides fournies par ses plus gros paquets. Par exemple :

- Les modules `xmlrpc.client` et `xmlrpc.server` permettent d'appeler des fonctions à distance quasiment sans effort. En dépit du nom des modules, aucune connaissance du XML n'est nécessaire.

- The `email` package is a library for managing email messages, including MIME and other RFC 5322-based message documents. Unlike `smtplib` and `poplib` which actually send and receive messages, the email package has a complete toolset for building or decoding complex message structures (including attachments) and for implementing internet encoding and header protocols.

- Le paquet `json` permet de lire et d'écrire du JSON, format d'encodage de données répandu. Le module `csv` gère la lecture et l'écriture de données stockées sous forme de valeurs séparées par des virgules dans des fichiers (Comma-Separated Values en anglais), format typiquement interopérable avec les bases de données et les feuilles de calculs. Pour la lecture du XML, utilisez les paquets `xml.etree.ElementTree`, `xml.dom` et `xml.sax`. Combinés, ces modules et paquets simplifient grandement l'échange de données entre les applications Python et les autres outils.

- Le module `sqlite3` est une abstraction de la bibliothèque SQLite, permettant de manipuler une base de données persistante, accédée et manipulée en utilisant une syntaxe SQL quasi standard.

- L'internationalisation est possible grâce à de nombreux paquets tels que `gettext`, `locale` ou `codecs`.