# 11. Krótka wycieczka po bibliotece standardowej — Część II

Ta druga wycieczka obejmuje bardziej zaawansowane moduł, które wspierają profesjonalne potrzeby programistyczne. Te moduł rzadko występują w małych skryptach.

## 11.1. Formatowanie wyjścia

`reprlib` moduł zapewnia wersja z `repr()` dostosowany do skróconego wyświetlania dużych lub głęboko zagnieżdżonych kontenerów:

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

Moduł `pprint` oferuje bardziej wyrafinowaną kontrolę nad drukowaniem zarówno wbudowanej, jak i obiektów zdefiniowanych przez użytkownika w sposób czytelny dla interpretera. Gdy wynik jest dłuższy niż jedna linia, „ładna drukarka” dodaje podziały linii i wcięcia, aby wyraźniej ujawnić strukturę danych:

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

Moduł `textwrap` formatuje akapity tekstu tak, aby pasowały do danej szerokości ekranu:

    >>> 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` moduł uzyskuje dostęp do bazy danych formatów danych specyficznych dla danej kultury. Grupowanie atrybut formatu locale funkcja zapewnia bezpośredni sposób formatowania liczb za pomocą separatorów grup:

    >>> 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. Szablonowanie

Moduł `string` zawiera wszechstronną klasę `Template` z uproszczoną składnią odpowiednią do edycji przez użytkowników końcowych. Pozwala to użytkownikom na dostosowanie ich aplikacja bez konieczności zmiany aplikacja.

Format wykorzystuje nazwy placeholder utworzone przez `$` z ważnymi identyfikatorami Python (alfanumeryczne znak i podkreślenia). Otoczenie placeholder nawiasami klamrowymi pozwala na umieszczenie po nim kolejnych liter alfanumerycznych bez spacji. Napisanie `$$` tworzy pojedynczy `$`:

    >>> 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.'

Metoda `substitute()` rzuci `KeyError`, gdy placeholder nie jest podany w słowniku lub argument nazwany. W przypadku mail-merge aplikacjach, dane dostarczone przez użytkownika mogą być niekompletne, a metoda `safe_substitute()` może być bardziej odpowiednia — pozostawi placeholder bez zmian, jeśli brakuje danych:

    >>> 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.'

Szablon podklas mogą określać niestandardowy separator. Na przykład, narzędzie do wsadowej zmiany nazw dla przeglądarki zdjęć może zdecydować się na użycie znaków procentowych jako placeholder, takich jak bieżące dane, numer sekwencyjny obrazu lub format pliku:

    >>> 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

Innym aplikacja dla szablonów jest oddzielenie logiki programu od szczegółów wielu formatów wyjściowych. Umożliwia to zastąpienie niestandardowych szablonów plikami XML, raportami tekstowymi i raportami internetowymi HTML.

## 11.3. Praca z układami rekordów danych binarnych

Moduł `struct` udostępnia `pack()` i `unpack()` funkcje do pracy z formatami rekordów binarnych o zmiennej długości. Poniższy przykład pokazuje, jak zapętlić informacje nagłówka w pliku ZIP bez użycia moduł `zipfile` . Kody pakietów `"H"` i `"I"` reprezentują odpowiednio dwu- i czterobajtowe liczby bez znaku. Oznaczenie `"<"` wskazuje, że mają one standardowy rozmiar i kolejność bajtów 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. Wielowątkowość

Wątkowanie jest techniką oddzielania zadań, które nie są sekwencyjnie zależne. Wątek może być używany do poprawy szybkości reakcji aplikacji, które akceptują dane wejściowe użytkownika, podczas gdy inne zadania działają w tle. Powiązanym przypadkiem użycia jest równoległe wykonywanie operacji wejścia/wyjścia z obliczeniami w innym wątku.

Poniższy kod pokazuje, w jaki sposób wysokopoziomowy `threading` moduł może uruchamiać zadania w tle, podczas gdy główny program nadal działa:

    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.')

Głównym wyzwaniem wielowątkowej aplikacji jest koordynacja wątkow, które współdzielą dane lub inne zasoby. W tym celu wątkowanie moduł zapewnia szereg prymitywów synchronizacji, w tym blokady, zdarzenia, zmienne warunkowe i semafory.

Chociaż narzędzia te są potężne, drobne błędy projektowe mogą skutkować trudnymi do odtworzenia problemami. Dlatego preferowanym podejściem do koordynacji zadań jest skoncentrowanie całego dostępu do zasobu w jednym wąteku, a następnie wykorzystanie moduł `queue` do zasilania tego wąteka żądaniami z innych wątekow. Aplikacja wykorzystuje obiekty `Queue` do komunikacji i koordynacji międzywątekowych są łatwiejsze do zaprojektowania, bardziej czytelne i niezawodne.

## 11.5. Logowanie

Moduł `logging` oferuje w pełni funkcjonalny i elastyczny system logowania. W najprostszym przypadku komunikaty dziennika są wysyłane do pliku lub na adres `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')

Daje to taki wyniki:

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

Domyślnie, komunikaty informacyjne i debugowanie są tłumione, a dane wyjściowe są wysyłane do standardowego błędu. Inne opcje wyjściowe obejmują kierowanie wiadomości przez e-mail, datagramy, gniazda lub do serwera HTTP. Nowe filtry mogą wybierać różne trasy na podstawie priorytetu wiadomości: `DEBUG`, `INFO`, `WARNING`, `ERROR` i `CRITICAL`.

System logowania może być skonfigurowany bezpośrednio z poziomu Pythona lub może być załadowany z edytowalnego przez użytkownika pliku konfiguracyjnego w celu dostosowania rejestrowania bez zmiany aplikacji.

## 11.6. Wsparcie słabych odniesień

Python wykonuje automatyczne zarządzanie pamięcią (liczenie referencji dla większości obiektów i garbage collection w celu wyeliminowania cykli). Pamięć jest zwalniana wkrótce po usunięciu ostatniego odniesienia do niej.

Takie podejście sprawdza się w większości przypadków aplikacji, ale czasami istnieje potrzeba śledzenia obiektów tylko tak długo, jak są one używane przez coś innego. Niestety, samo ich śledzenie tworzy odniesienie, które czyni je trwałymi. `weakref` moduł zapewnia narzędzia do śledzenia obiektów bez tworzenia odniesienia. Gdy obiekt nie jest już potrzebny, jest automatycznie usuwany z tabeli weakref i uruchamiane jest wywołanie zwrotne dla obiektów weakref. Typowe aplikacja obejmują buforowanie obiektów, których utworzenie jest kosztowne:

    >>> 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:/python310/lib/weakref.py", line 46, in __getitem__
        o = self.data[key]()
    KeyError: 'primary'

## 11.7. Narzędzia do pracy z listami

Wiele potrzeb związanych ze strukturami danych można zaspokoić za pomocą listy wbudowanej. Czasami jednak istnieje potrzeba alternatywnych implementacji z różnymi kompromisami w zakresie wydajności.

The `array` module provides an `array()` object that is like a list that stores only homogeneous data and stores it more compactly. The following example shows an array of numbers stored as two byte unsigned binary numbers (typecode `"H"`) rather than the usual 16 bytes per entry for regular lists of Python int objects:

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

The `collections` module provides a `deque()` object that is like a list with faster appends and pops from the left side but slower lookups in the middle. These objects are well suited for implementing queues and breadth first tree searches:

    >>> 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)

Oprócz alternatywnych implementacji list, biblioteka oferuje również inne narzędzia, takie jak `bisect` moduł z funkcja do manipulowania posortowanymi listami:

    >>> 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')]

Moduł `heapq` udostępnia funkcje do implementacji stert opartych na listach regularnych. Wpis o najniższej wartości jest zawsze przechowywany na pozycji zero. Jest to przydatne dla aplikacji, które wielokrotnie uzyskują dostęp do najmniejszego elementu, ale nie chcą uruchamiać pełnego sortowania listy:

    >>> 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. Decimal Floating Point Arithmetic

The `decimal` module offers a `Decimal` datatype for decimal floating point arithmetic. Compared to the built-in `float` implementation of binary floating point, the class is especially helpful for

- finansowe aplikacja i inne zastosowania wymagające dokładnej reprezentacji dziesiętnej,

- kontrola nad precyzją,

- kontrolę nad zaokrągleniami w celu spełnienia wymogów prawnych lub regulacyjnych,

- śledzenie znaczących miejsc po przecinku, lub

- aplikacja gdzie użytkownik oczekuje, że wyniki będą zgodne z obliczeniami wykonanymi ręcznie.

Na przykład, obliczenie 5% podatku od 70 centów opłaty telefonicznej daje różne wyniki w dziesiętnej zmiennoprzecinkowej i binarnej zmiennoprzecinkowej. Różnica staje się znacząca, jeśli wyniki zostaną zaokrąglone do najbliższego centa:

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

Wynik `Decimal` zachowuje końcowe zero, automatycznie wywnioskowując znaczenie czterech miejsc z mnożników o znaczeniu dwóch miejsc. Decimal odtwarza matematykę wykonaną ręcznie i unika problemów, które mogą powstać, gdy binarna liczba zmiennoprzecinkowa nie może dokładnie reprezentować wielkości dziesiętnych.

Dokładna reprezentacja umożliwia klasie `Decimal` wykonywanie obliczeń modulo i testów równości, które nie są odpowiednie dla binarnych liczb zmiennoprzecinkowych:

    >>> 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

Moduł `decimal` zapewnia arytmetykę z taką precyzją, jaka jest potrzebna:

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