# FAQ de Bibliotecas e Extensões

## Questões gerais sobre bibliotecas

### Como encontrar um módulo ou aplicação para realizar uma tarefa X?

Verifique a Referência de Bibliotecas para ver se há um módulo relevante da biblioteca padrão. (Eventualmente, você aprenderá o que está na biblioteca padrão e poderá pular esta etapa.)

Para pacotes de terceiros, pesquise no Python Package Index ou tente no Google ou outro buscador na web. Pesquisando por “Python” mais uma ou dois argumentos nomeados do seu tópico de interesse geralmente encontrará algo útil.

### Onde está o código-fonte do math.py (socket.py, regex.py, etc.)?

Se você não conseguir encontrar um arquivo de origem para um módulo, ele pode ser um módulo embutido ou carregado dinamicamente, implementado em C, C++ ou outra linguagem compilada. Nesse caso, você pode não ter o arquivo de origem ou pode ser algo como `mathmodule.c`, em algum lugar do diretório de origem C (não no caminho do Python).

Existem (pelo menos) três tipos de módulos no Python:

1. módulos escritos em Python (.py)

2. módulos escritos em C e carregados dinamicamente (.dll, .pyd, .so, .sl, etc.);

3. módulos escritos em C e vinculados ao interpretador; para obter uma dessas listas, digite:

       import sys
       print(sys.builtin_module_names)

### Como tornar um script Python executável no Unix?

Você precisa fazer duas coisas: o arquivo do script deve ser executável e a primeira linha deve começar com `#!` seguido do caminho do interpretador Python.

Inicialmente, execute o `chmod +x scriptfile` ou, talvez, o `chmod 755 scriptfile`.

A segunda coisa pode ser feita de várias maneiras. A maneira mais direta é escrever

    #!/usr/local/bin/python

como a primeira linha do seu arquivo, usando o endereço do caminho onde o interpretador Python está instalado.

Se você deseja que o script seja independente de onde o interpretador Python mora, você pode usar o programa env. Quase todas as variantes do Unix suportam o seguinte, presumindo que o interpretador Python esteja em um diretório no `PATH` do usuário:

    #!/usr/bin/env python

Não faça isso para CGI scripts. A variável `PATH` para CGI scripts é normalmente muito pequena, portanto, você precisa usar o caminho completo do interpretador.

Ocasionalmente, o ambiente de um usuário está tão cheio que o programa /usr/bin/env falha; ou não há nenhum programa env. Nesse caso, você pode tentar o seguinte hack (graças a Alex Rezinsky):

    #! /bin/sh
    """:"
    exec python $0 ${1+"$@"}
    """

Uma pequena desvantagem é que isso define o script’s __doc__ string. Entretanto, você pode corrigir isso adicionando

    __doc__ = """...Alguma coisa..."""

### Existe um pacote de curses/termcap para Python?

Para variantes Unix: A distribuição fonte padrão do Python vem com um módulo do curses no subdiretório Modules, embora não seja compilado por padrão. (Observe que isso não está disponível na distribuição do Windows – não há módulo curses para o Windows.)

O módulo `curses` provê recursos básicos de curses, bem como muitas funções adicionais de ncurses e curses SYSV, como cor, suporte a conjuntos de caracteres alternativos, pads e suporte a mouse. Isso significa que o módulo não é compatível com sistemas operacionais que possuem apenas maldições BSD, mas não parece haver nenhum sistema operacional mantido atualmente que se enquadre nesta categoria.

### Existe a função onexit() equivalente ao C no Python?

O módulo `atexit` fornece uma função de registro similar ao `onexit()` do C.

### Por que o meu manipulador de sinal não funciona?

O maior problema é que o manipulador de sinal é declarado com uma lista de argumentos incorretos. Isso é chamado como

    manipulador(num_sinal, quadro)

portanto, isso deve ser declarado com dois parâmetros:

    def manipulador(num_sinal, quadro):
        ...

## Tarefas comuns

### Como testar um programa ou componente Python?

A Python vem com dois frameworks de teste. O módulo `doctest` busca por exemplos nas docstrings de um módulo e os executa, comparando o resultado com a saída esperada informada na docstring.

O módulo `unittest` é uma estrutura de teste mais sofisticada, modelada nas estruturas de teste do Java e do Smalltalk.

Para facilitar os testes, você deve usar um bom design modular em seu programa. Seu programa deve ter quase todas as funcionalidades encapsuladas em funções ou métodos de classe – e isso às vezes tem o efeito surpreendente e agradável de fazer o programa executar mais rápido (porque os acessos às variáveis locais são mais rápidos que os acessos globais). Além disso, o programa deve evitar depender de variáveis globais mutantes, pois isso torna os testes muito mais difíceis de serem realizados.

A lógica principal do seu programa pode tão simples quanto

    if __name__ == "__main__":
        main_logic()

no botão do módulo principal do seus programa.

Depois que seu programa estiver organizado como uma coleção tratável de comportamentos de funções e classes, você deverá escrever funções de teste que exercitem os comportamentos. Um conjunto de testes que automatiza uma sequência de testes pode ser associado a cada módulo. Parece muito trabalhoso, mas como o Python é tão conciso e flexível, é surpreendentemente fácil. Você pode tornar a codificação muito mais agradável e divertida escrevendo suas funções de teste em paralelo com o “código de produção”, pois isso torna mais fácil encontrar bugs e até mesmo falhas de design mais cedo.

Os “módulos de suporte” que não se destinam a ser o módulo principal de um programa podem incluir um autoteste do módulo.

    if __name__ == "__main__":
        self_test()

Mesmo quando as interfaces externas não estiverem disponíveis, os programas que interagem com interfaces externas complexas podem ser testados usando as interfaces “falsas” implementadas no Python.

### Como faço para criar uma documentação de doc strings?

O módulo `pydoc` pode criar HTML a partir das strings de documentos em seu código-fonte Python. Uma alternativa para criar documentação de API puramente a partir de docstrings é epydoc. Sphinx também pode incluir conteúdo docstring.

### Como faço para pressionar uma tecla de cada vez?

Para variantes do Unix existem várias soluções. Apesar de ser um módulo grande para aprender, é simples fazer isso usando o módulo curses.

## Threads

### Como faço para programar usando threads?

Certifique-se de usar o módulo `threading` e não o módulo `_thread`. O módulo `threading` constrói abstrações convenientes sobre as primitivas de baixo nível fornecidas pelo módulo `_thread`.

### Nenhuma de minhas threads parece funcionar, por que?

Assim que a thread principal acaba, todas as threads são eliminadas. Sua thread principal está sendo executada tão rápida que não está dando tempo para realizar qualquer trabalho.

Uma solução simples é adicionar um tempo de espera no final do programa até que todos os threads sejam concluídos:

    import threading, time

    def thread_task(name, n):
        for i in range(n):
            print(name, i)

    for i in range(10):
        T = threading.Thread(target=thread_task, args=(str(i), i))
        T.start()

    time.sleep(10)  # <---------------------------!

Mas agora (em muitas plataformas) as threads não funcionam em paralelo, mas parecem funcionar sequencialmente, um de cada vez! O motivo é que o agendador de threads do sistema operacional não inicia uma nova thread até que a thread anterior seja bloqueada.

Uma solução simples é adicionar um pequeno tempo de espera no início da função:

    def thread_task(name, n):
        time.sleep(0.001)  # <--------------------!
        for i in range(n):
            print(name, i)

    for i in range(10):
        T = threading.Thread(target=thread_task, args=(str(i), i))
        T.start()

    time.sleep(10)

Em vez de tentar adivinhar um bom valor de atraso para `time.sleep()`, é melhor usar algum tipo de mecanismo de semáforo. Uma ideia é usar o módulo `queue` para criar um objeto fila, deixar cada thread anexar um token à fila quando terminar e deixar a thread principal ler tantos tokens da fila quantos threads houver.

### Como distribuo o trabalho entre várias threads de trabalho?

A maneira mais fácil é usar o módulo `concurrent.futures`, especialmente a classe `ThreadPoolExecutor`.

Ou, se quiser um controle preciso sobre o algoritmo de despacho, você pode escrever sua própria lógica manualmente. Use o módulo `queue` para criar uma fila contendo uma lista de tarefas. A classe `Queue` mantém uma lista de objetos e possui um método `.put(obj)` que adiciona itens à fila e um método `.get()` para retorná-los. A classe cuidará da trava necessário para garantir que cada trabalho seja entregue exatamente uma vez.

Aqui está um exemplo simples:

    import threading, queue, time

    # A thread do worker obtém a tarefa da fila. Quando a fila está vazia,
    # ela presume que não haverá mais tarefas e encerra.
    # (Realisticamente, workers trabalharão até serem encerrados.)
    def worker():
        print('Running worker')
        time.sleep(0.1)
        while True:
            try:
                arg = q.get(block=False)
            except queue.Empty:
                print('Worker', threading.current_thread(), end=' ')
                print('queue empty')
                break
            else:
                print('Worker', threading.current_thread(), end=' ')
                print('running with argument', arg)
                time.sleep(0.5)

    # Cria a fila
    q = queue.Queue()

    # Inicia um pool de 5 workers
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=worker, name='worker %i' % (i+1))
        t.start()

    # Começa a adicionar tarefa à fila
    for i in range(50):
        q.put(i)

    # Dá às threads tempo para executar
    print('Main thread sleeping')
    time.sleep(5)

Quando executado, isso produzirá a seguinte saída:

    Running worker
    Running worker
    Running worker
    Running worker
    Running worker
    Main thread sleeping
    Worker <Thread(worker 1, started 130283832797456)> running with argument 0
    Worker <Thread(worker 2, started 130283824404752)> running with argument 1
    Worker <Thread(worker 3, started 130283816012048)> running with argument 2
    Worker <Thread(worker 4, started 130283807619344)> running with argument 3
    Worker <Thread(worker 5, started 130283799226640)> running with argument 4
    Worker <Thread(worker 1, started 130283832797456)> running with argument 5
    ...

Consulte a documentação do módulo para mais detalhes; a classe `Queue` fornece uma interface com recursos.

### Que tipos de variáveis globais mutáveis são seguras para thread?

Uma trava global do interpretador (GIL) é usada internamente para garantir que apenas um thread seja executado na VM Python por vez. Em geral, Python oferece alternar entre threads apenas entre instruções de bytecode; a frequência com que ele muda pode ser definida via `sys.setswitchinterval()`. Cada instrução de bytecode e, portanto, todo o código de implementação C alcançado por cada instrução é, portanto, atômico do ponto de vista de um programa Python.

Em teoria, isso significa que uma contabilidade exata requer um entendimento exato da implementação do bytecode PVM. Na prática, isso significa que as operações em variáveis compartilhadas de tipos de dados integrados (inteiros, listas, dicionários, etc.) que “parecem atômicas” realmente são.

Por exemplo, as seguintes operações são todas atômicas (L, L1, L2 são listas, D, D1, D2 são dicionários, x, y são objetos, i, j são inteiros):

    L.append(x)
    L1.extend(L2)
    x = L[i]
    x = L.pop()
    L1[i:j] = L2
    L.sort()
    x = y
    x.field = y
    D[x] = y
    D1.update(D2)
    D.keys()

Esses não são:

    i = i+1
    L.append(L[-1])
    L[i] = L[j]
    D[x] = D[x] + 1

Operações que substituem outros objetos podem invocar o método `__del__()` desses outros objetos quando sua contagem de referências chega a zero, e isso pode afetar as coisas. Isto é especialmente verdadeiro para as atualizações em massa de dicionários e listas. Em caso de dúvida, use um mutex!

### Não podemos remover a Trava Global do interpretador?

A trava global do interpretador (GIL) é frequentemente vista como um obstáculo para a implantação do Python em máquinas servidoras multiprocessadas de ponta, porque um programa Python multi-threaded efetivamente usa apenas uma CPU, devido à insistência de que (quase) todo código Python só pode ser executado enquanto a GIL é mantida.

Com a aprovação da PEP 703, o trabalho está em andamento para remover a GIL da implementação CPython do Python. Inicialmente, ele será implementado como um sinalizador opcional de compilador ao construir o interpretador, e assim construções separadas estarão disponíveis com e sem a GIL. A longo prazo, a esperança é estabelecer uma única construção, uma vez que as implicações de desempenho da remoção do GIL sejam totalmente compreendidas. O Python 3.13 provavelmente será a primeira versão contendo esse trabalho, embora possa não ser completamente funcional nesta versão.

O trabalho atual para remover a GIL é baseado em um fork do Python 3.9 com a GIL removida por Sam Gross. Antes disso, na época do Python 1.5, Greg Stein implementou um conjunto abrangente de patches (os patches de “threads livres”) que removeu a GIL e a substituiu por um travamento de granulação fina. Adam Olsen fez um experimento semelhante em seu projeto python-safethread. Infelizmente, ambos os experimentos iniciais exibiram uma queda acentuada no desempenho de thread único (pelo menos 30% mais lento), devido à quantidade de travamento de granulação fina necessária para compensar a remoção da GIL. O fork do Python 3.9 é a primeira tentativa de remover a GIL com um impacto aceitável no desempenho.

A presença da GIL nas versões atuais do Python não significa que você não pode fazer bom uso do Python em máquinas com várias CPUs! Você só precisa ser criativo ao dividir o trabalho entre vários processos em vez de vários threads. A classe `ProcessPoolExecutor` no novo módulo `concurrent.futures` fornece uma maneira fácil de fazer isso; o módulo `multiprocessing` fornece uma API de nível inferior, caso você queira mais controle sobre o despacho de tarefas.

O uso criterioso de extensões C também ajudará; se você usar uma extensão C para executar uma tarefa demorada, a extensão poderá liberar a GIL enquanto o thread de execução estiver no código C e permitir que outros threads realizem algum trabalho. Alguns módulos de biblioteca padrão como `zlib` e `hashlib` já fazem isso.

Uma abordagem alternativa para reduzir o impacto da GIL é fazer da GIL uma trava por estado do interpretador em vez de verdadeiramente global. Isso foi implementado pela primeira vez no Python 3.12 e está disponível na API C. Uma interface Python para ele é esperada no Python 3.13. A principal limitação para ele no momento provavelmente são módulos de extensão de terceiros, já que estes devem ser escritos com múltiplos interpretadores em mente para serem utilizáveis, então muitos módulos de extensão mais antigos não serão utilizáveis.

## Entrada e Saída

### Como faço para excluir um arquivo? (E outras perguntas sobre arquivos)

Use `os.remove(arquivo)` ou `os.unlink(arquivo)`; para documentação, veja o módulo `os`. As duas funções são idênticas; `unlink()` é simplesmente o nome da chamada do sistema para esta função no Unix.

Para remover um diretório, use `os.rmdir()`; use `os.mkdir()` para criar um. `os.makedirs(caminho)` criará quaisquer diretórios intermediários em `path` que não existam. `os.removedirs(caminho)` removerá diretórios intermediários, desde que estejam vazios; se quiser excluir toda uma árvore de diretórios e seu conteúdo, use `shutil.rmtree()`.

Para renomear um arquivos, use `os.rename(caminho_antigo, caminho_novo)`.

Para truncar um arquivo, abra-o usando `f = open(arquivo, "rb+")`, e use `f.truncate(posição)`; a posição tem como padrão a posição atual de busca. Há também `os.ftruncate(fd, posição)` para arquivos abertos com `os.open()`, onde fd é o descritor de arquivo (um pequeno inteiro).

O módulo `shutil` também contém uma série de funções para trabalhar em arquivos, incluindo `copyfile()`, `copytree()` e `rmtree()`.

### Como eu copio um arquivo?

O módulo `shutil` contém uma função `copyfile()`. Observe que em volumes NTFS do Windows, ele não copia fluxos de dados alternativos nem forks de recursos em volumes HFS+ do macOS, embora ambos sejam raramente usados agora. Ele também não copia permissões de arquivo e metadados, embora usar `shutil.copy2()` em vez disso preserve a maioria (embora não todos) deles.

### Como leio (ou escrevo) dados binários?

Para ler ou escrever formatos de dados binários complexos, é melhor usar o módulo `struct`. Ele permite que você pegue uma string contendo dados binários (geralmente números) e a converta em objetos Python; e vice-versa.

Por exemplo, o código a seguir lê dois inteiros de 2 bytes e um inteiro de 4 bytes no formato big-endian de um arquivo:

    import struct

    with open(filename, "rb") as f:
        s = f.read(8)
        x, y, z = struct.unpack(">hhl", s)

O ‘>’ na string de formato força dados big-endian; a letra ‘h’ lê um “inteiro curto” (2 bytes) e ‘l’ lê um “inteiro longo” (4 bytes) da string.

Para dados mais regulares (por exemplo, uma lista homogênea de ints ou floats), você também pode usar o módulo `array`.

Nota

Para ler e escrever dados binários, é obrigatório abrir o arquivo no modo binário (aqui, passando `"rb"` para `open()`). Se você usar `"r"` em vez disso (o padrão), o arquivo será aberto no modo texto e `f.read()` retornará objetos `str` em vez de objetos `bytes`.

### Por que não consigo usar os.read() em um encadeamento com os.popen()?

`os.read()` é uma função de baixo nível que pega um descritor de arquivo, um pequeno inteiro representando o arquivo aberto. `os.popen()` cria um objeto arquivo de alto nível, o mesmo tipo retornado pela função embutida `open()`. Assim, para ler n bytes de um pipe p criado com `os.popen()`, você precisa usar `p.read(n)`.

### Como acesso a porta serial (RS232)?

Para Win32, OSX, Linux, BSD, Jython, IronPython:

> pyserial

Para Unix, veja uma postagem da Usenet de Mitch Chapman:

> https://groups.google.com/groups?selm=34A04430.CF9@ohioee.com

### Por que o sys.stdout (stdin, stderr) não fecha?

Os objetos arquivos do Python são uma camada de alto nível de abstração em descritores de arquivo C de baixo nível.

Para a maioria dos objetos arquivo que você cria em Python por meio da função embutida `open()`, `f.close()` marca o objeto arquivo Python como fechado do ponto de vista do Python e também organiza o fechamento do descritor de arquivo C subjacente. Isso também acontece automaticamente no destrutor de `f`, quando `f` se torna lixo.

Mas stdin, stdout e stderr são tratados de forma especial pelo Python, devido ao status especial que também lhes é dado pelo C. Executar `sys.stdout.close()` marca o objeto arquivo de nível Python como fechado, mas não fecha o descritor de arquivo C associado.

Para fechar o descritor de arquivo C subjacente para um desses três, você deve primeiro ter certeza de que é isso que você realmente quer fazer (por exemplo, você pode confundir módulos de extensão tentando fazer E/S). Se for, use `os.close()`:

    os.close(stdin.fileno())
    os.close(stdout.fileno())
    os.close(stderr.fileno())

Ou você pode usar as constantes numéricas 0, 1 e 2, respectivamente.

## Programação Rede / Internet

### Quais ferramentas para WWW existem no Python?

Veja os capítulos intitulados Protocolos de Internet e Suporte e Manuseio de Dados na Internet no Manual de Referência da Biblioteca. Python tem muitos módulos que ajudarão você a construir sistemas web do lado do servidor e do lado do cliente.

Um resumo dos frameworks disponíveis é disponibilizado por Paul Boddie em https://wiki.python.org/moin/WebProgramming.

### Qual módulo devo usar para ajudar na geração do HTML?

Você pode encontrar uma coleção de links úteis na página wiki WebProgramming.

### Como envio um e-mail de um script Python?

Use a biblioteca padrão do módulo `smtplib`.

Aqui está um remetente de e-mail interativo muito simples. Este método funcionará em qualquer host que suporte o protocolo SMTP.

    import sys, smtplib

    fromaddr = input("From: ")
    toaddrs  = input("To: ").split(',')
    print("Enter message, end with ^D:")
    msg = ''
    while True:
        line = sys.stdin.readline()
        if not line:
            break
        msg += line

    # O envio de e-mail real
    server = smtplib.SMTP('localhost')
    server.sendmail(fromaddr, toaddrs, msg)
    server.quit()

Uma alternativa somente para Unix usa o sendmail. A localização do programa sendmail varia entre os sistemas; às vezes é `/usr/lib/sendmail`, às vezes `/usr/sbin/sendmail`. A página de manual do sendmail vai ajudar você. Aqui está um código de exemplo:

    import os

    SENDMAIL = "/usr/sbin/sendmail"  # local do sendmail
    p = os.popen("%s -t -i" % SENDMAIL, "w")
    p.write("To: receiver@example.com\n")
    p.write("Subject: teste\n")
    p.write("\n")  # linha vazia separando cabeçalho do corpo
    p.write("Algum texto\n")
    p.write("mais um pouco de texto\n")
    sts = p.close()
    if sts != 0:
        print("Status de saída do sendmail", sts)

### Como evito um bloqueio no método connect() de um soquete?

O módulo `select` é normalmente usado para ajudar com E/S assíncrona nos soquetes.

Para evitar que a conexão TCP bloqueie, você pode definir o soquete para o modo sem bloqueio. Então, quando você fizer o `connect()`, você se conectará imediatamente (improvável) ou obterá uma exceção que contém o número de erro como `.errno`. `errno.EINPROGRESS` indica que a conexão está em andamento, mas ainda não terminou. Diferentes sistemas operacionais retornarão valores diferentes, então você terá que verificar o que é retornado no seu sistema.

Você pode usar o método `connect_ex()` para evitar criar uma exceção. Ele retornará apenas o valor de errno. Para pesquisar, você pode chamar `connect_ex()` novamente mais tarde – `0` ou `errno.EISCONN` indicam que você está conectado – ou você pode passar este soquete para `select.select()` para verificar se ele é gravável.

Nota

O módulo `asyncio` fornece uma biblioteca assíncrona de thread única e concorrente de propósito geral, que pode ser usada para escrever código de rede não bloqueante. A biblioteca de terceiros Twisted é uma alternativa popular e rica em recursos.

## Base de Dados

### Existem interfaces para banco de dados em Python?

Sim.

Interfaces para hashes baseados em disco, como `DBM` e `GDBM` também estão incluídas no Python padrão. Há também o módulo `sqlite3`, que fornece um banco de dados relacional baseado em disco leve.

Suporte para a maioria dos bancos de dados relacionais está disponível. Para mais detalhes, veja a página wiki DatabaseProgramming para detalhes.

### Como você implementa objetos persistentes no Python?

O módulo de biblioteca `pickle` resolve isso de uma maneira muito geral (embora você ainda não possa armazenar coisas como arquivos abertos, soquetes ou janelas), e o módulo de biblioteca `shelve` usa pickle e (g)dbm para criar mapeamentos persistentes contendo objetos Python arbitrários.

## Matemáticos e Numéricos

### Como gero número aleatórios no Python?

O módulo padrão `random` implementa um gerador de números aleatórios. O uso é simples:

    import random
    random.random()

Isso retorna um número flutuante aleatório no intervalo [0, 1).

Existem também muitos outros geradores aleatórios neste módulo, como:

- `randrange(a, b)` escolhe um número inteiro no intervalo entre [a, b).

- `uniform(a, b)` escolhe um número de ponto flutuante no intervalo [a, b).

- `normalvariate(mean, sdev)` gera números pseudoaleatórios que seguem uma distribuição normal (Gaussiana).

Algumas funções de nível elevado operam diretamente em sequencia, como:

- `choice(S)` escolhe um elemento aleatório de uma determinada sequência.

- `shuffle(L)` embaralha uma lista internamente, ou seja permuta seus elementos aleatoriamente.

Existe também uma classe `Random` que você pode instanciar para criar vários geradores de números aleatórios independentes.