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:\\Python37'
>>> os.chdir('/server/accesslogs') # Change current working directory
>>> os.system('mkdir today') # Run the command mkdir in the system shell
0
Tome cuidado para 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 pra lidar com módulos grandes como os
:
>>> import os
>>> dir(os)
<returns a list of all module functions>
>>> help(os)
<returns an extensive manual page created from the module's docstrings>
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('data.db', 'archive.db')
'archive.db'
>>> shutil.move('/build/executables', 'installdir')
'installdir'
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')
['primes.py', 'random.py', 'quote.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, teríamos a seguinte saída executando python demo.py one two three
na linha de comando:
>>> import sys
>>> print(sys.argv)
['demo.py', 'one', 'two', 'three']
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 = 'top',
description = 'Show top lines from each file')
parser.add_argument('filenames', nargs='+')
parser.add_argument('-l', '--lines', type=int, default=10)
args = parser.parse_args()
print(args)
Quando executado a linha de comando python top.py --lines=5 alpha.txt beta.txt
, o script define args.lines
para 5
e args.filenames
para ['alpha.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('Warning, log file not found starting a new one\n')
Warning, log file not found starting a new one
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'\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'
Quando as exigências são simples, métodos de strings são preferíveis por serem mais fáceis de ler e depurar:
>>> 'tea for too'.replace('too', 'two')
'tea for two'
10.6. Matemática¶
O módulo math
oferece acesso as 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(['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
0.17970987693706186
>>> random.randrange(6) # random integer chosen from range(6)
4
O módulo statistics
calcula as propriedades estatísticas básicas (a média, a mediana, a variação, etc.) de dados numéricos:
>>> 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
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('http://tycho.usno.navy.mil/cgi-bin/timer.pl') as response:
... for line in response:
... line = line.decode('utf-8') # Decoding the binary data to text.
... if 'EST' in line or 'EDT' in line: # look for Eastern Time
... print(line)
<BR>Nov. 25, 09:43:32 PM EST
>>> 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()
(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.
>>> # 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. 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'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. 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 granulidade 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):
"""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
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() # Calling from the command line invokes all tests
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
exmlrpc.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 2822. Diferente dos módulossmtplib
epoplib
que apenas enviam e recebem mensagens, o pacoteemail
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 módulocsv
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 pacotesxml.etree.ElementTree
,xml.dom
exml.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 NONSTANDARD.Internacionalização está disponível através de diversos módulos, como
gettext
,locale
, e o pacotecodecs
.