11. Um breve passeio pela biblioteca padrão — parte II¶
Este segundo passeio apresenta alguns módulos avançados que atendem necessidades de programação profissional. Estes módulos raramente aparecem em scripts pequenos.
11.1. Formatando a saída¶
O módulo reprlib fornece uma versão de repr() personalizado para exibições abreviadas de contêineres grandes ou profundamente aninhados:
>>> import reprlib
>>> reprlib.repr(set('supercalifragilisticexpialidocious'))
"{'a', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', ...}"
O módulo pprint oferece um controle mais sofisticado na exibição tanto de objetos embutidos quanto aqueles criados pelo usuário de maneira que fique legível para o interpretador. Quando o resultado é maior que uma linha, o “pretty printer” acrescenta quebras de linha e indentação para revelar as estruturas de maneira mais clara:
>>> import pprint
>>> t = [[[['black', 'cyan'], 'white', ['green', 'red']], [['magenta',
... 'yellow'], 'blue']]]
...
>>> pprint.pprint(t, width=30)
[[[['black', 'cyan'],
'white',
['green', 'red']],
[['magenta', 'yellow'],
'blue']]]
O módulo textwrap formata parágrafos de texto para que caibam em uma dada largura de tela:
>>> 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.
O módulo locale acessa uma base de dados de formatos específicos a determinada cultura. O atributo de agrupamento da função “format” oferece uma forma direta de formatar números com separadores de grupo:
>>> 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. Usando templates¶
módulo string inclui a versátil classe Template com uma sintaxe simplificada, adequada para ser editada por usuários finais. Isso permite que usuários personalizem suas aplicações sem a necessidade de alterar a aplicação.
Em um template são colocadas marcações indicando o local onde o texto variável deve ser inserido. Uma marcação é formada por $ seguido de um identificador Python válido (caracteres alfanuméricos e underscores). Envolvendo-se o identificador da marcação entre chaves, permite que ele seja seguido por mais caracteres alfanuméricos sem a necessidade de espaços. Escrevendo-se $$ cria-se um único $:
>>> from string import Template
>>> t = Template('${village}folk send $$10 to $cause.')
>>> t.substitute(village='Nottingham', cause='the ditch fund')
'Nottinghamfolk send $10 to the ditch fund.'
O método substitute() levanta uma exceção KeyError quando o identificador de uma marcação não é fornecido em um dicionário ou em um argumento nomeado (keyword argument). Para aplicações que podem receber dados incompletos fornecidos pelo usuário, o método safe_substitute() pode ser mais apropriado — deixará os marcadores intactos se os dados estiverem faltando:
>>> 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.'
Subclasses de Template podem especificar um delimitador personalizado. Por exemplo, um utilitário para renomeação em lote de fotos pode usar o sinal de porcentagem para marcações como a data atual, número sequencial da imagem ou formato do aquivo:
>>> 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
Outra aplicação para templates é separar a lógica da aplicação dos detalhes de múltiplos formatos de saída. Assim é possível usar templates personalizados para gerar arquivos XML, relatórios em texto puro e relatórios web em HTML.
11.3. Trabalhando com formatos binários de dados¶
O módulo struct oferece as funções pack() e unpack() para trabalhar com registros binários de tamanho variável. O exemplo a seguir mostra como iterar através do cabeçalho de informação num aquivo ZIP sem usar o módulo zipfile. Os códigos de empacotamento "H" e "I" representam números sem sinal de dois e quatro bytes respectivamente. O "<" indica que os números têm tamanho padrão e são little-endian (bytes menos significativos primeiro):
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. Multi-threading¶
O uso de threads é uma técnica para desacoplar tarefas que não são sequencialmente dependentes. Threads podem ser usadas para melhorar o tempo de resposta de aplicações que aceitam entradas do usuário enquanto outras tarefas são executadas em segundo plano. Um caso relacionado é executar ações de entrada e saída (I/O) em uma thread paralelamente a cálculos em outra thread.
O código a seguir mostra como o módulo de alto nível threading pode executar tarefas em segundo plano enquanto o programa principal continua a sua execução:
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.')
O principal desafio para as aplicações que usam múltiplas threads é coordenar as threads que compartilham dados ou outros recursos. Para esta finalidade, o módulo threading oferece alguns mecanismos primitivos de sincronização, como travas, eventos, variáveis de condição e semáforos.
Ainda que todas essas ferramentas sejam poderosas, pequenos erros de design podem resultar em problemas difíceis de serem diagnosticados. Por isso, a abordagem preferida para a coordenação da tarefa é concentrar todo o acesso a um recurso em um único tópico e, em seguida, usar o módulo queue para alimentar esse segmento com solicitações de outros tópicos. Aplicações que utilizam objetos Queue para comunicação e coordenação inter-thread são mais fáceis de serem projetados, mais legíveis e mais confiáveis.
11.5. Gerando logs¶
O módulo logging oferece um completo e flexível sistema de log. Da maneira mais simples, mensagens de log são enviadas para um arquivo ou para 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')
Isso produz a seguinte saída:
WARNING:root:Warning:config file server.conf not found
ERROR:root:Error occurred
CRITICAL:root:Critical error -- shutting down
Por padrão, mensagens informativas e de depuração são suprimidas e a saída é enviada para a saída de erros padrão (stderr). Outras opções de saída incluem envio de mensagens através de correio eletrônico, datagramas, sockets ou para um servidor HTTP. Novos filtros podem selecionar diferentes formas de envio de mensagens, baseadas na prioridade da mensagem: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR e CRITICAL.
O sistema de log pode ser configurado diretamente do Python ou pode ser carregado a partir de um arquivo de configuração editável pelo usuário para logs personalizados sem a necessidade de alterar a aplicação.
11.6. Referências fracas¶
Python faz gerenciamento automático de memória (contagem de referências para a maioria dos objetos e coleta de lixo para eliminar ciclos). A memória ocupada por um objeto é liberada logo depois da última referência a ele ser eliminada.
Essa abordagem funciona bem para a maioria das aplicações, mas ocasionalmente surge a necessidade de rastrear objetos apenas enquanto estão sendo usados por algum outro. Infelizmente rastreá-los cria uma referência, e isso os fazem permanentes. O módulo weakref oferece ferramentas para rastrear objetos sem criar uma referência. Quando o objeto não é mais necessário, ele é automaticamente removido de uma tabela de referências fracas e uma chamada (callback) é disparada. Aplicações típicas incluem armazenamento em cache de objetos que são muito custosos para criar:
>>> 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:/python311/lib/weakref.py", line 46, in __getitem__
o = self.data[key]()
KeyError: 'primary'
11.7. Ferramentas para trabalhar com listas¶
Muitas necessidades envolvendo estruturas de dados podem ser satisfeitas com o tipo embutido lista. Entretanto, algumas vezes há uma necessidade por implementações alternativas que sacrificam algumas facilidades em nome de melhor desempenho.
O módulo array oferece uma classe array, semelhante a uma lista, mas que armazena apenas dados homogêneos e de maneira mais compacta. O exemplo a seguir mostra um vetor de números armazenados como números binários de dois bytes sem sinal (código de tipo "H") ao invés dos 16 bytes usuais para cada item em uma lista de int:
>>> from array import array
>>> a = array('H', [4000, 10, 700, 22222])
>>> sum(a)
26932
>>> a[1:3]
array('H', [10, 700])
O módulo collections oferece um objeto deque() que comporta-se como uma lista mas com appends e pops pela esquerda mais rápidos, porém mais lento ao percorrer o meio da sequência. Esses objetos são adequados para implementar filas e buscas de amplitude em árvores de dados (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)
Além de implementações alternativas de listas, a biblioteca também oferece outras ferramentas como o módulo bisect com funções para manipulação de listas ordenadas:
>>> 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')]
O módulo heapq oferece funções para implementação de heaps baseadas em listas normais. O valor mais baixo é sempre mantido na posição zero. Isso é útil para aplicações que acessam repetidamente o menor elemento, mas não querem reordenar a lista toda a cada acesso:
>>> 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. Aritmética decimal com ponto flutuante¶
O módulo decimal oferece o tipo Decimal para aritmética decimal com ponto flutuante. Comparado a implementação embutida float que usa aritmética binária de ponto flutuante, a classe é especialmente útil para:
aplicações financeiras que requerem representação decimal exata,
controle sobre a precisão,
controle sobre arredondamento para satisfazer requisitos legais,
rastreamento de casas decimais significativas, ou
aplicações onde o usuário espera que os resultados sejam os mesmos que os dos cálculos feitos à mão.
Por exemplo, calcular um imposto de 5% sobre uma chamada telefônica de 70 centavos devolve diferentes resultados com aritmética de ponto flutuante decimal ou binária. A diferença torna-se significativa se os resultados são arredondados para o centavo mais próximo:
>>> from decimal import *
>>> round(Decimal('0.70') * Decimal('1.05'), 2)
Decimal('0.74')
>>> round(.70 * 1.05, 2)
0.73
O resultado de Decimal considera zeros à direita, automaticamente inferindo quatro casas decimais a partir de multiplicandos com duas casas decimais. O módulo Decimal reproduz a aritmética como fazemos à mão e evita problemas que podem ocorrer quando a representação binária do ponto flutuante não consegue representar quantidades decimais com exatidão.
A representação exata permite à classe Decimal executar cálculos de módulo e testes de igualdade que não funcionam bem em ponto flutuante binário:
>>> 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
O módulo decimal implementa a aritmética com tanta precisão quanto necessária:
>>> getcontext().prec = 36
>>> Decimal(1) / Decimal(7)
Decimal('0.142857142857142857142857142857142857')