# 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()      # Zwróć aktualny folder roboczy
    'C:\\Python313'
    >>> os.chdir('/server/accesslogs')   # Zmień aktualny folder roboczy
    >>> os.system('mkdir today')   # Uruchom komendę mkdir w powłoce
    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)
    <zwraca listę wszystkich funkcji modułu>
    >>> help(os)
    <zwraca pełną instrukcję utworzoną z dokumentacji modułu>

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

Typowe skrypty narzędziowe często wymagają przetwarzania argumentów wiersza poleceń. Te argumenty są przechowywane w atrybucie argv modułu `sys` jako lista. Na przykład, weźmy następujący plik `demo.py`:

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

Oto wynik uruchomienia `python demo.py one two three` w wierszu poleceń:

    ['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='Wypisz początkowe linie każdego z plików')
    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('Ostrzeżenie, nie odnaleziono pliku rejestru, tworzę nowy plik\n')
    Ostrzeżenie, nie odnaleziono pliku rejestru, tworzę nowy plik

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:

    >>> 'herbata dla dwa'.replace('dwa', 'dwojga')
    'herbata dla dwojga'

## 10.6. Funkcje matematyczne

Moduł `math` zapewnia dostęp do funkcji bazujących na standardzie języka C dla obliczeń zmiennoprzecinkowych:

    >>> 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 from the interval [0.0, 1.0)
    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

Common data archiving and compression formats are directly supported by modules including: `zlib`, `gzip`, `bz2`, `lzma`, `zipfile` and `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

Some Python users develop a deep interest in knowing the relative performance of different approaches to the same problem. Python provides a measurement tool that answers those questions immediately.

For example, it may be tempting to use the tuple packing and unpacking feature instead of the traditional approach to swapping arguments. The `timeit` module quickly demonstrates a modest performance advantage:

    >>> 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

In contrast to `timeit`’s fine level of granularity, the `profile` and `pstats` modules provide tools for identifying time critical sections in larger blocks of code.

## 10.11. Kontrola jakości

One approach for developing high quality software is to write tests for each function as it is developed and to run those tests frequently during the development process.

The `doctest` module provides a tool for scanning a module and validating tests embedded in a program’s docstrings. Test construction is as simple as cutting-and-pasting a typical call along with its results into the docstring. This improves the documentation by providing the user with an example and it allows the doctest module to make sure the code remains true to the documentation:

    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

The `unittest` module is not as effortless as the `doctest` module, but it allows a more comprehensive set of tests to be maintained in a separate file:

    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:

- The `xmlrpc.client` and `xmlrpc.server` modules make implementing remote procedure calls into an almost trivial task. Despite the modules» names, no direct knowledge or handling of XML is needed.

- The `email` package is a library for managing email messages, including MIME and other RFC 2822-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.

- The `json` package provides robust support for parsing this popular data interchange format. The `csv` module supports direct reading and writing of files in Comma-Separated Value format, commonly supported by databases and spreadsheets. XML processing is supported by the `xml.etree.ElementTree`, `xml.dom` and `xml.sax` packages. Together, these modules and packages greatly simplify data interchange between Python applications and other tools.

- The `sqlite3` module is a wrapper for the SQLite database library, providing a persistent database that can be updated and accessed using slightly nonstandard SQL syntax.

- Internationalization is supported by a number of modules including `gettext`, `locale`, and the `codecs` package.