# 10. Um breve passeio pela biblioteca padrão

## 10.1. Interface com o sistema operacional

O módulo `os` fornece dúzias de funções para interagir com o sistema operacional:

    >>> import os
    >>> os.getcwd()      # Return the current working directory
    'C:\\Python315'
    >>> os.chdir('/server/accesslogs')   # Change current working directory
    >>> os.system('mkdir today')   # Run the command mkdir in the system shell
    0

Certifique-se de usar a forma `import os` ao invés de `from os import *`. Isso evitará que `os.open()` oculte a função `open()` que opera de forma muito diferente.

As funções embutidas `dir()` e `help()` são úteis como um sistema de ajuda interativa para lidar com módulos grandes como `os`:

    >>> import os
    >>> dir(os)
    <retorna uma lista de todas as funções do módulo>
    >>> help(os)
    <retorna uma página de manual extensa criada a partir das docstrings do módulo>

Para tarefas de gerenciamento cotidiano de arquivos e diretórios, o módulo `shutil` fornece uma interface de alto nível que é mais simples de usar:

    >>> import shutil
    >>> shutil.copyfile('dados.db', 'arquivo.db')
    'arquivo.db'
    >>> shutil.move('/build/executáveis', 'dir_instal')
    'dir_instal'

## 10.2. Caracteres curinga

O módulo `glob` fornece uma função para criar listas de arquivos a partir de buscas em diretórios usando caracteres curinga:

    >>> import glob
    >>> glob.glob('*.py')
    ['primos.py', 'aleatorizar.py', 'aspas.py']

## 10.3. Argumentos de linha de comando

Scripts geralmente precisam processar argumentos passados na linha de comando. Esses argumentos são armazenados como uma lista no atributo argv do módulo `sys`. Por exemplo, consideremos o arquivo `demo.py` a seguir:

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

Aqui está a saída da execução `python demo.py um dois três` na linha de comando:

    ['demo.py', 'um', 'dois, 'três']

O módulo `argparse` fornece um mecanismo mais sofisticado para processar argumentos de linha de comando. O script seguinte extrai e exibe um ou mais nomes de arquivos e um número de linhas opcional:

    import argparse

    parser = argparse.ArgumentParser(
        prog='topo',
        description='Mostra as primeiras linhas de cada arquivo')
    parser.add_argument('arquivos, nargs='+')
    parser.add_argument('-l', '--linhas', type=int, default=10)
    args = parser.parse_args()
    print(args)

Quando executada na linha de comando `python topo.py --linhas=5 alfa.txt beta.txt`, o script define `args.linhas` para `5` e `args.arquivos` para `['alfa.txt', 'beta.txt']`.

## 10.4. Redirecionamento de erros e encerramento do programa

O módulo `sys` também possui atributos para stdin, stdout e stderr. O último é usado para emitir avisos e mensagens de erros visíveis mesmo quando stdout foi redirecionado:

    >>> sys.stderr.write('Aviso, arquivo log não encontrado, iniciando um novo\n')
    Aviso, arquivo log não encontrado, iniciando um novo

A forma mais direta de encerrar um script é usando `sys.exit()`.

## 10.5. Reconhecimento de padrões em strings

O módulo `re` fornece ferramentas para lidar com processamento de strings através de expressões regulares. Para reconhecimento de padrões complexos, expressões regulares oferecem uma solução sucinta e eficiente:

    >>> import re
    >>> re.findall(r'\br[a-z]*', 'o rato roeu a roupa do rei de roma')
    ['rato', 'roeu', 'roupa', 'rei', 'roma']
    >>> re.sub(r'(\b[a-z]+) \1', r'\1', 'o gato de de chapéu')
    'o gato de chapéu'

Quando as exigências são simples, métodos de strings são preferíveis por serem mais fáceis de ler e depurar:

    >>> 'xá para dois'.replace('xá', 'chá')
    'chá para dois'

## 10.6. Matemática

O módulo `math` oferece acesso às funções da biblioteca C para matemática de ponto flutuante:

    >>> import math
    >>> math.cos(math.pi / 4)
    0.70710678118654757
    >>> math.log(1024, 2)
    10.0

O módulo `random` fornece ferramentas para gerar seleções aleatórias:

    >>> import random
    >>> random.choice(['maçã', 'pera', 'banana'])
    'maçã'
    >>> random.sample(range(100), 10)   # amostragem sem reposição
    [30, 83, 16, 4, 8, 81, 41, 50, 18, 33]
    >>> random.random()    # ponto flutuante aleatório do intervalo [0.0, 1.0)
    0.17970987693706186
    >>> random.randrange(6)    # inteiro aleatório escolhido de range(6)
    4

O módulo `statistics` calcula as propriedades estatísticas básicas (a média, a mediana, a variação, etc.) de dados numéricos:

    >>> import statistics
    >>> dados = [2.75, 1.75, 1.25, 0.25, 0.5, 1.25, 3.5]
    >>> statistics.mean(dados)
    1.6071428571428572
    >>> statistics.median(dados)
    1.25
    >>> statistics.variance(dados)
    1.3720238095238095

O projeto SciPy <https://scipy.org> tem muitos outros módulos para cálculos numéricos.

## 10.7. Acesso à internet

Há diversos módulos para acesso e processamento de protocolos da internet. Dois dos mais simples são `urllib.request` para efetuar download de dados a partir de URLs e `smtplib` para enviar mensagens de correio eletrônico:

    >>> from urllib.request import urlopen
    >>> with urlopen('https://docs.python.org/3/') as response:
    ...     for line in response:
    ...         line = line.decode()             # Converte bytes para um str
    ...         if 'updated' in line:
    ...             print(line.rstrip())         # Remove nova linha ao final
    ...
          Last updated on Nov 11, 2025 (20:11 UTC).

    >>> import smtplib
    >>> server = smtplib.SMTP('localhost')
    >>> server.sendmail('soothsayer@example.org', 'jcaesar@example.org',
    ... """To: jcaesar@example.org
    ... From: soothsayer@example.org
    ...
    ... Cuidado com os Idos de Março.
    ... """)
    >>> server.quit()

(Note que o segundo exemplo precisa de um servidor de email rodando em localhost.)

## 10.8. Data e hora

O módulo `datetime` fornece classes para manipulação de datas e horas nas mais variadas formas. Apesar da disponibilidade de aritmética com data e hora, o foco da implementação é na extração eficiente dos membros para formatação e manipulação. O módulo também oferece objetos que levam os fusos horários em consideração.

    >>> # datas são facilmente construídas e formatadas
    >>> 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.'

    >>> # datas têm suporte a matemática de calendário
    >>> birthday = date(1964, 7, 31)
    >>> age = now - birthday
    >>> age.days
    14368

## 10.9. Compressão de dados

Formatos comuns de arquivamento e compressão de dados estão disponíveis diretamente através de alguns módulos, entre eles: `zlib`, `gzip`, `bz2`, `lzma`, `zipfile` and `tarfile`.

    >>> import zlib
    >>> s = b'A vaca malhada foi molhada por outra vaca molhada e malhada.'
    >>> len(s)
    60
    >>> t = zlib.compress(s)
    >>> len(t)
    47
    >>> zlib.decompress(t)
    b'A vaca malhada foi molhada por outra vaca molhada e malhada.'
    >>> zlib.crc32(s)
    2444551089

## 10.10. Medição de desempenho

Alguns usuários de Python desenvolvem um interesse profundo pelo desempenho relativo de diferentes abordagens para o mesmo problema. Python oferece uma ferramenta de medição que esclarece essas dúvidas rapidamente.

Por exemplo, pode ser tentador usar o empacotamento e desempacotamento de tuplas ao invés da abordagem tradicional de permutar os argumentos. O módulo `timeit` rapidamente mostra uma modesta vantagem de desempenho:

    >>> 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

Em contraste com a granularidade fina do módulo `timeit`, os módulos `profile` e `pstats` oferecem ferramentas para identificar os trechos mais críticos em grandes blocos de código.

## 10.11. Controle de qualidade

Uma das abordagens usadas no desenvolvimento de software de alta qualidade é escrever testes para cada função à medida que é desenvolvida e executar esses testes frequentemente durante o processo de desenvolvimento.

O módulo `doctest` oferece uma ferramenta para realizar um trabalho de varredura e validação de testes escritos nas strings de documentação (docstrings) de um programa. A construção dos testes é tão simples quanto copiar uma chamada típica juntamente com seus resultados e colá-los na docstring. Isto aprimora a documentação, fornecendo ao usuário um exemplo real, e permite que o módulo doctest verifique se o código continua fiel à documentação:

    def average(values):
        """Calcula a média aritmética da lista de números.

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

    import doctest
    doctest.testmod()   # valida automaticamente os testes incorporados

O módulo `unittest` não é tão simples de usar quanto o módulo `doctest`, mas permite que um conjunto muito maior de testes seja mantido em um arquivo separado:

    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()  # Chamar a partir da linha de comando invoca todos os testes

## 10.12. Baterias incluídas

Python tem uma filosofia de “baterias incluídas”. Isso fica mais evidente através da sofisticação e robustez dos seus maiores pacotes. Por exemplo:

- Os módulos `xmlrpc.client` e `xmlrpc.server` tornam a implementação de chamadas remotas (remote procedure calls) em uma tarefa quase trivial. Apesar dos nomes dos módulos, nenhum conhecimento direto ou manipulação de XML é necessário.

- O pacote `email` é uma biblioteca para gerenciamento de mensagens de correio eletrônico, incluindo MIME e outros baseados no RFC 5322. Diferente dos módulos `smtplib` e `poplib` que apenas enviam e recebem mensagens, o pacote de email tem um conjunto completo de ferramentas para construir ou decodificar a estrutura de mensagens complexas (incluindo anexos) e para implementação de protocolos de codificação e cabeçalhos.

- O pacote `json` oferece um suporte robusto para analisar este popular formato para troca de dados. O módulo `csv` oferece suporte para leitura e escrita direta em arquivos no formato Comma-Separated Value, comumente suportado por bancos de dados e planilhas. O processamento XML é fornecido pelos pacotes `xml.etree.ElementTree`, `xml.dom` e `xml.sax`. Juntos, esses módulos e pacotes simplificam muito a troca de informações entre aplicativos Python e outras ferramentas.

- O módulo `sqlite3` é um wrapper para a biblioteca de banco de dados SQLite, fornecendo um banco de dados persistente que pode ser atualizado e acessado usando sintaxe SQL ligeiramente fora do padrão.

- Internacionalização está disponível através de diversos módulos, como `gettext`, `locale`, e o pacote `codecs`.