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:\\Python314'
   >>> 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]*', '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.
