# 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:\\Python316'
    >>> 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)
    <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]*', 'która stopa lub ręka upadła najszybciej')
    ['stopa', 'upadła', 'najszybciej']
    >>> re.sub(r'(\b[a-z]+) \1', r'\1', 'kot w kapeluszu')
    'kot w kapeluszu'

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(['jabłko', 'gruszka', 'banan'])
    'jabłko'
    >>> random.sample(range(100), 10) # próbkowanie bez zwracania
    [30, 83, 16, 4, 8, 81, 41, 50, 18, 33]
    >>> random.random() # losowa liczba zmiennoprzecinkowa z przedziału [0.0, 1.0)
    0.17970987693706186
    >>> random.randrange(6) # losowa liczba całkowita wybrana z range(6)
    4

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

    >>> import statistics
    >>> dane = [2.75, 1.75, 1.25, 0.25, 0.5, 1.25, 3.5]
    >>> statistics.mean(dane)
    1.6071428571428572
    >>> statistics.median(dane)
    1.25
    >>> statistics.variance(dane)
    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('https://docs.python.org/3/') as response:
    ...     for line in response:
    ...         line = line.decode() # Konwersja bajtów na str
    ...         if 'updated' in line:
    ...             print(line.rstrip()) # Usunięcie końcowego znaku nowej linii
    ...
          Last updated on Nov 11, 2025 (20:11 UTC).

    >>> import smtplib
    >>> server = smtplib.SMTP('localhost')
    >>> server.sendmail('przepowiadacz@example.org', 'jcezar@example.org',
    ... """To: jcezar@example.org
    ... From: przepowiadacz@example.org
    ...
    ... Strzeż się Idów Marcowych.
    ... """)
    >>> 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

    >>> # daty są łatwo konstruowane i formatowane
    >>> import datetime as dt
    >>> teraz = dt.date.today()
    >>> teraz
    datetime.date(2024, 11, 25)
    >>> teraz.strftime("%y-%m-%d. %d %b %Y jest %A w %d dniu %B.")
    '24-11-25. 25 Listopada 2024 to Poniedziałek dnia 25 Listopada .

    >>> # daty obsługują arytmetykę kalendarza
    >>> urodziny = dt.date(1964, 7, 31)
    >>> wiek = teraz - birthday
    >>> wiek.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'ktora czarownica ma zegarek na nadgarstku czarownicy'
    >>> len(s)
    52
    >>> t = zlib.compress(s)
    >>> len(t)
    49
    >>> zlib.decompress(t)
    b'która czarownica ma zegarek na nadgarstku czarownicy'
    >>> zlib.crc32(s)
    2301872819

## 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 średnia(values):
        """Oblicza średnią arytmetyczną listy liczb.

        >>> print(średnia([20, 30, 70]))
        40.0
        """
        return sum(values) / len(values)

    import doctest
    doctest.testmod() # automatycznie waliduje wbudowane testy

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 TestFunkcjiStatystycznych(unittest.TestCase):

    def test_srednia(self):
      self.assertEqual(srednia([20, 30, 70]), 40.0)
      self.assertEqual(round(srednia([1, 5, 7]), 1), 4.3)
      with self.assertRaises(ZeroDivisionError):
        srednia([])
      with self.assertRaises(TypeError):
        srednia(20, 30, 70)

    unittest.main() # Wywołanie z wiersza poleceń uruchamia wszystkie testy

## 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 5322. 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`.