# 11. 표준 라이브러리 둘러보기 — 2부

이 두 번째 둘러보기는 전문 프로그래밍 요구 사항을 지원하는 고급 모듈을 다루고 있습니다. 이러한 모듈은 작은 스크립트에서는 거의 사용되지 않습니다.

## 11.1. 출력 포매팅

The `repr` module provides a version of `repr()` customized for abbreviated displays of large or deeply nested containers:

    >>> import repr
    >>> repr.repr(set('supercalifragilisticexpialidocious'))
    "set(['a', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', ...])"

`pprint` 모듈은 인터프리터가 읽을 수 있는 방식으로 내장 객체나 사용자 정의 객체를 인쇄하는 것을 보다 정교하게 제어할 수 있게 합니다. 결과가 한 줄보다 길면 《예쁜 프린터》가 줄 바꿈과 들여쓰기를 추가하여 데이터 구조를 보다 명확하게 나타냅니다:

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

`textwrap` 모듈은 텍스트의 문단을 주어진 화면 너비에 맞게 포맷합니다:

    >>> 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.

`locale` 모듈은 문화권 특정 데이터 포맷의 데이터베이스에 액세스합니다. locale의 format 함수의 grouping 어트리뷰트는 그룹 구분 기호로 숫자를 포매팅하는 직접적인 방법을 제공합니다:

    >>> 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. 템플릿

`string` 모듈은 다재다능한 `Template` 클래스를 포함하고 있는데, 최종 사용자가 편집하기에 적절한 단순한 문법을 갖고 있습니다. 따라서 사용자는 응용 프로그램을 변경하지 않고도 응용 프로그램을 커스터마이즈할 수 있습니다.

형식은 `$` 와 유효한 파이썬 식별자 (영숫자와 밑줄)로 만들어진 자리표시자 이름을 사용합니다. 중괄호를 사용하여 자리표시자를 둘러싸면 공백없이 영숫자가 뒤따르도록 할 수 있습니다. `$$` 을 쓰면 하나의 이스케이프 된 `$` 를 만듭니다:

    >>> 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.'

`substitute()` 메서드는 자리표시자가 딕셔너리나 키워드 인자로 제공되지 않을 때 `KeyError` 를 일으킵니다. 메일 병합 스타일 응용 프로그램의 경우 사용자가 제공한 데이터가 불완전할 수 있으며 `safe_substitute()` 메서드가 더 적절할 수 있습니다. 데이터가 누락 된 경우 자리표시자를 변경하지 않습니다:

    >>> 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.'

Template 서브 클래스는 사용자 정의 구분자를 지정할 수 있습니다. 예를 들어 사진 브라우저를 위한 일괄 이름 바꾸기 유틸리티는 현재 날짜, 이미지 시퀀스 번호 또는 파일 형식과 같은 자리표시자에 백분율 기호를 사용하도록 선택할 수 있습니다:

    >>> import time, os.path
    >>> photofiles = ['img_1074.jpg', 'img_1076.jpg', 'img_1077.jpg']
    >>> class BatchRename(Template):
    ...     delimiter = '%'
    >>> fmt = raw_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

템플릿의 또 다른 응용은 다중 출력 형식의 세부 사항에서 프로그램 논리를 분리하는 것입니다. 이렇게 하면 XML 파일, 일반 텍스트 보고서 및 HTML 웹 보고서에 대한 커스텀 템플릿을 치환할 수 있습니다.

## 11.3. 바이너리 데이터 레코드 배치 작업

`struct` 모듈은 가변 길이 바이너리 레코드 형식으로 작업하기 위한 `pack()` 과 `unpack()` 함수를 제공합니다. 다음 예제는 `zipfile` 모듈을 사용하지 않고 ZIP 파일의 헤더 정보를 루핑하는 법을 보여줍니다. 팩 코드 `"H"` 와 `"I"` 는 각각 2바이트와 4바이트의 부호 없는 숫자를 나타냅니다. `"<"` 는 표준 크기이면서 리틀 엔디안 바이트 순서를 가짐을 나타냅니다:

    import struct

    data = open('myfile.zip', 'rb').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. 다중 스레딩

스레딩은 차례로 종속되지 않는 작업을 분리하는 기술입니다. 스레드는 다른 작업이 백그라운드에서 실행되는 동안 사용자 입력을 받는 응용 프로그램의 응답을 향상하는 데 사용할 수 있습니다. 관련된 사용 사례는 다른 스레드의 계산과 병렬로 I/O를 실행하는 경우입니다.

다음 코드는 메인 프로그램이 계속 실행되는 동안 고수준 `threading` 모듈이 백그라운드에서 작업을 어떻게 수행할 수 있는지 보여줍니다:

    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.'

다중 스레드 응용 프로그램의 가장 큰 문제점은 데이터 또는 다른 자원을 공유하는 스레드를 조정하는 것입니다. 이를 위해 threading 모듈은 록, 이벤트, 조건 변수 및 세마포를 비롯한 많은 수의 동기화 기본 요소를 제공합니다.

While those tools are powerful, minor design errors can result in problems that are difficult to reproduce. So, the preferred approach to task coordination is to concentrate all access to a resource in a single thread and then use the `Queue` module to feed that thread with requests from other threads. Applications using `Queue.Queue` objects for inter-thread communication and coordination are easier to design, more readable, and more reliable.

## 11.5. 로깅

`logging` 모듈은 완전한 기능을 갖춘 유연한 로깅 시스템을 제공합니다. 가장 단순한 경우, 로그 메시지는 파일이나 `sys.stderr` 로 보내집니다:

    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')

그러면 다음과 같은 결과가 출력됩니다:

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

기본적으로 정보 및 디버깅 메시지는 표시되지 않고 출력은 표준 에러로 보내집니다. 다른 출력 옵션에는 전자 메일, 데이터 그램, 소켓 또는 HTTP 서버를 통한 메시지 라우팅이 포함됩니다. 새로운 필터는 메시지 우선순위에 따라 다른 라우팅을 선택할 수 있습니다: `DEBUG`, `INFO`, `WARNING`, `ERROR` , 그리고 `CRITICAL`.

로깅 시스템은 파이썬에서 직접 구성하거나, 응용 프로그램을 변경하지 않고 사용자 정의 로깅을 위해 사용자가 편집할 수 있는 설정 파일에서 로드 할 수 있습니다.

## 11.6. 약한 참조

파이썬은 자동 메모리 관리 (대부분 객체에 대한 참조 횟수 추적 및 순환을 제거하기 위한 가비지 수거)를 수행합니다. 메모리는 마지막 참조가 제거된 직후에 해제됩니다.

이 접근법은 대부분의 응용 프로그램에서 잘 작동하지만, 때로는 다른 것들에 의해 사용되는 동안에만 객체를 추적해야 할 필요가 있습니다. 불행하게도, 단지 그것들을 추적하는 것만으로도 그들을 영구적으로 만드는 참조를 만듭니다. `weakref` 모듈은 참조를 만들지 않고 객체를 추적할 수 있는 도구를 제공합니다. 객체가 더 필요하지 않으면 weakref 테이블에서 객체가 자동으로 제거되고 weakref 객체에 대한 콜백이 트리거됩니다. 일반적인 응용에는 만드는 데 비용이 많이 드는 개체 캐싱이 포함됩니다:

    >>> 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:/python26/lib/weakref.py", line 46, in __getitem__
        o = self.data[key]()
    KeyError: 'primary'

## 11.7. 리스트 작업 도구

내장 리스트 형으로 많은 데이터 구조 요구를 충족시킬 수 있습니다. 그러나 때로는 다른 성능 상충 관계가 있는 대안적 구현이 필요할 수도 있습니다.

`array` 모듈은 `array()` 객체를 제공합니다. 이 객체는 등질적인 데이터만을 저장하고 보다 조밀하게 저장하는 리스트와 같습니다. 다음 예제는 파이썬 int 객체의 일반 리스트의 경우처럼 항목당 16바이트를 사용하는 대신에, 2바이트의 부호 없는 이진 숫자 (형 코드 `"H"`)로 저장된 숫자 배열을 보여줍니다:

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

`collections` 모듈은 `deque()` 객체를 제공합니다. 이 객체는 왼쪽에서 더 빠르게 추가/팝하지만 중간에서의 조회는 더 느려진 리스트와 같습니다. 이 객체는 대기열 및 넓이 우선 트리 검색을 구현하는 데 적합합니다:

    >>> 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)

대안적 리스트 구현 외에도 라이브러리는 정렬된 리스트를 조작하는 함수들이 있는 `bisect` 모듈과 같은 다른 도구를 제공합니다:

    >>> 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')]

`heapq` 모듈은 일반 리스트를 기반으로 힙을 구현하는 함수를 제공합니다. 가장 값이 작은 항목은 항상 위치 0에 유지됩니다. 이것은 가장 작은 요소에 반복적으로 액세스하지만, 전체 목록 정렬을 실행하지 않으려는 응용에 유용합니다:

    >>> 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. 10진 부동 소수점 산술

`decimal` 모듈은 10진 부동 소수점 산술을 위한 `Decimal` 데이터형을 제공합니다. 내장 `float` 이진 부동 소수점 구현과 비교할 때, 클래스는 특히 다음과 같은 것들에 유용합니다

- 정확한 10진수 표현이 필요한 금융 응용 및 기타 용도,

- 정밀도 제어,

- 법적 또는 규제 요구 사항을 충족하는 반올림 제어,

- 유효숫자 추적, 또는

- 사용자가 결과가 손으로 계산한 것과 일치 할 것으로 기대하는 응용.

예를 들어, 70센트 전화 요금에 대해 5% 세금을 계산하면, 십진 부동 소수점 및 이진 부동 소수점에 다른 결과가 나타납니다. 결과를 가장 가까운 센트로 반올림하면 차이가 드러납니다:

    >>> from decimal import *
    >>> x = Decimal('0.70') * Decimal('1.05')
    >>> x
    Decimal('0.7350')
    >>> x.quantize(Decimal('0.01'))  # round to nearest cent
    Decimal('0.74')
    >>> round(.70 * 1.05, 2)         # same calculation with floats
    0.73

`Decimal` 결과는 끝에 붙는 0을 유지하며, 두 개의 유효숫자를 가진 피승수로부터 네 자리의 유효숫자를 자동으로 추론합니다. Decimal은 손으로 한 수학을 재현하고 이진 부동 소수점이 십진수를 정확하게 표현할 수 없을 때 발생할 수 있는 문제를 피합니다.

정확한 표현은 `Decimal` 클래스가 이진 부동 소수점에 적합하지 않은 모듈로 계산과 동등성 검사를 수행할 수 있도록 합니다:

    >>> 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

`decimal` 모듈은 필요한 만큼의 정밀도로 산술을 제공합니다:

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