# 10. Krótka wycieczka po Bibliotece Standardowej — Python 3.10.18 - dokumentacja

# 10. Krótka wycieczka po Bibliotece Standardowej

## 10.1. Interfejs Systemu Operacyjnego

Moduł `os` udostępnia wiele funkcji do interakcji z systemem operacyjnym:

    >>> import os
    >>> os.getcwd()      # Return the current working directory
    'C:\\Python310'
    >>> os.chdir('/server/accesslogs')   # Change current working directory
    >>> os.system('mkdir today')   # Run the command mkdir in the system shell
    0

Upewnij się, że używasz stylu `import os`, a nie `from os import *`. W tym drugim przypadku funkcja `os.open()` przesłoni wbudowaną funkcję `open()`, która działa w skrajnie inny sposób.

Wbudowane funkcje `dir()` i `help()`, są przydatne jako interaktywne pomoce do pracy z dużymi modułami, takimi jak `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>

Do codziennego zarządzania plikami i katalogami, moduł `shutil` zapewnia interfejs wyższego poziomu, który jest łatwiejszy w użyciu:

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

## 10.2. Symbole wieloznaczne plików

Moduł `glob` udostępnia funkcję do tworzenia list plików korzystając z wyszukiwania na symbolach wieloznacznych:

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

## 10.3. Argumenty linii polecenia

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

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

Moduł `argparse` zapewnia bardziej wyrafinowane mechanizmy do przetwarzania argumentów wiersza poleceń. Poniższy skrypt wyodrębnia jedną lub więcej nazw plików i opcjonalną liczbę linii do wyświetlenia:

    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)

Po uruchomieniu w wierszu poleceń `python top.py --lines=5 alpha.txt beta.txt`, skrypt ustawia `args.lines` na `5` i `args.filenames` na `['alpha.txt', 'beta.txt']`.

## 10.4. Przekierowanie wyjścia błędu i zakończenie programu

Moduł `sys` ma również atrybuty dla stdin, stdout i stderr (standardowe wejście, standardowe wyjście i standardowe wyjście błędu). To ostatnie jest przydatne do emitowania ostrzeżeń i komunikatów o błędach, aby były widoczne nawet wtedy, gdy stdout został przekierowany:

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

Najbardziej bezpośrednim sposobem na zakończenie skryptu jest użycie `sys.exit()`.

## 10.5. Dopasowywanie wzorców w napisach

Moduł `re` zapewnia narzędzia wyrażeń regularnych do zaawansowanego przetwarzania napisów. W przypadku złożonych operacji dopasowywania i manipulacji na ciągach znaków, wyrażenia regularne pozwalają na zwięzłe, zoptymalizowane rozwiązania:

    >>> 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'

Gdy potrzebne są tylko proste funkcje, preferowane są funkcje standardowe napisów, ponieważ są łatwiejsze do odczytania i debugowania:

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

## 10.6. Funkcje matematyczne

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

Moduł `random` dostarcza narzędzi do dokonywania wyborów losowych:

    >>> 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

Moduł `statistics` oblicza podstawowe wskaźniki statystyczne (średnią, medianę, wariancję itp.) z danych liczbowych:

    >>> 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

Projekt SciPy <https://scipy.org> posiada wiele innych modułów służących do obliczeń numerycznych.

## 10.7. Dostęp do internetu

Istnieje wiele modułów umożliwiających dostęp do Internetu i przetwarzanie protokołów internetowych. Dwa z najprostszych to `urllib.request` do pobierania danych z adresów URL i `smtplib` do wysyłania poczty:

    >>> 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()

(Zauważ, że drugi przykład wymaga serwera pocztowego działającego lokalnie pod adresem localhost).

## 10.8. Daty i czas

Moduł `datetime` dostarcza klasy do manipulowania datami i godzinami zarówno w prosty, jak i złożony sposób. Podczas gdy obsługiwana jest arytmetyka daty i czasu, implementacja koncentruje się na wydajnym wyodrębnianiu danych w celu formatowania i manipulacji. Moduł obsługuje również obiekty uwzględniające strefę czasową

    >>> # 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. Kompresja Danych

Popularne formaty archiwizacji i kompresji danych są bezpośrednio obsługiwane przez moduły, w tym: `zlib`, `gzip`, `bz2`, `lzma`, `zipfile` i `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. Mierzenie wydajności

Niektórzy użytkownicy Python są głęboko zainteresowani poznaniem względnej wydajności różnych podejść do tego samego problemu. Python zapewnia narzędzie pomiarowe, które natychmiast odpowiada na te pytania.

Na przykład kuszące może być użycie funkcji pakowania i rozpakowywania krotka zamiast tradycyjnego podejścia do zamiany argument. Moduł `timeit` szybko pokazuje skromną przewagę wydajności:

    >>> 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

W przeciwieństwie do dokładnego poziomu szczegółowości `timeit`, moduły `profile` i `pstats` zapewniają narzędzia do identyfikacji sekcji krytycznych czasowo w większych blok kodu.

## 10.11. Kontrola jakości

Jednym z podejść do tworzenia wysokiej jakości oprogramowania jest pisanie testów dla każdej funkcj w trakcie jego tworzenia i częste uruchamianie tych testów podczas rozwoju.

Moduł `doctest` zapewnia narzędzie do skanowania strony moduł i sprawdzania poprawności testów osadzonych w dokumentacji programu. Konstrukcja testu jest tak prosta, jak wycięcie i wklejenie typowego wywołania wraz z jego wynikami do docstring. Poprawia to dokumentację poprzez dostarczenie użytkownikowi przykładu i pozwala doctestowi moduł upewnić się, że kod pozostaje prawda zgodny z dokumentacją:

    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

Moduł `unittest` nie jest tak łatwy w użytku jak moduł `doctest` , ale pozwala na przechowywanie bardziej kompleksowego zestawu testów w osobnym pliku:

    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. Dostarczone z bateriami

Python trzyma się filozofii „dostarczone z bateriami”. Można to najłatwiej ujrzeć w zaawansowanych możliwościach jego większych pakietów. Dla przykładu:

- Moduły `xmlrpc.client` i `xmlrpc.server` sprawiają, że implementacja zdalnych wywołań procedur staje się niemal trywialnym zadaniem. Pomimo nazw moduł», nie jest wymagana bezpośrednia znajomość lub obsługa XML.

- Pakiet `email` jest biblioteką do zarządzania wiadomościami e-mail, w tym MIME i innymi dokumentami wiadomości opartymi na RFC 2822. W przeciwieństwie do `smtplib` i `poplib`, które faktycznie wysyłają i odbierają wiadomości, pakiet e-mail posiada kompletny zestaw narzędzi do tworzenia lub dekodowania złożonych struktur wiadomości (w tym załączników) oraz do implementacji internetowych protokołów kodowania i nagłówków.

- Pakiet `json` zapewnia solidne wsparcie dla analizowania tego popularnego formatu wymiany danych. Pakiet `csv` moduł obsługuje bezpośredni odczyt i zapis plików w formacie Comma-Separated Value (.csv), powszechnie obsługiwanym przez bazy danych i arkusze kalkulacyjne. Przetwarzanie XML jest obsługiwane przez pakiety `xml.etree.ElementTree`, `xml.dom` i `xml.sax`. Razem te moduły i pakiety znacznie upraszczają wymianę danych między Python aplikacja i innymi narzędziami.

- Moduł `sqlite3` jest opakowaniem dla biblioteki bazy danych SQLite, zapewniając trwałą bazę danych, która może być aktualizowana i dostępna przy użyciu nieco niestandardowej składni SQL.

- Internacjonalizacja jest wspierana przez kilka moduł, w tym `gettext`, `locale` i `codecs`.