# 10. Краткий обзор стандартной библиотеки

## 10.1. Интерфейс операционной системы

Модуль `os` предоставляет десятки функций для взаимодействия с операционной системой:

    >>> import os
    >>> os.getcwd()      # Return the current working directory
    'C:\\Python313'
    >>> os.chdir('/server/accesslogs')   # Change current working directory
    >>> os.system('mkdir today')   # Run the command mkdir in the system shell
    0

Для импорта этого модуля используйте стиль `import os`, а не `from os import *`. В противном случае `os.open()` затенит встроенную функцию `open()`, а они работают по-разному.

Встроенные функции `dir()` и `help()` полезны как интерактивные помощники при работе с большими модулями, вроде `os`:

    >>> import os
    >>> dir(os)
    <возвращает список всех функций модуля>
    >>> help(os)
    <возвращает подробную справку, собранную из docstring’ов модуля>

Для выполнения повседневных задач по управлению файлами и каталогами модуль `shutil` предоставляет более удобный в использовании интерфейс высокого уровня:

    >>> import shutil
    >>> shutil.copyfile('data.db', 'archive.db')
    'archive.db'
    >>> shutil.move('/build/executables', 'installdir')
    'installdir'

## 10.2. Шаблоны файлов

Модуль `glob` предоставляет функцию для получения списка файлов по указанному шаблону:

    >>> import glob
    >>> glob.glob('*.py')
    ['primes.py', 'random.py', 'quote.py']

## 10.3. Аргументы командной строки

Обычным служебным скриптам часто приходится обрабатывать аргументы командной строки. Эти аргументы хранятся в атрибуте argv модуля `sys` в виде списка. Например, рассмотрим следующий файл `demo.py`:

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

Вот результат выполнения `python demo.py one two three` в командной строке:

    ['demo.py', 'one', 'two', 'three']

Модуль `argparse` предоставляет более сложный механизм обработки аргументов командной строки. Приведённый ниже скрипт извлекает одно или несколько имён файлов и опциональное количество строк для вывода:

    import argparse

    parser = argparse.ArgumentParser(
        prog='top',
        description='Показать верхние строки из каждого файла')
    parser.add_argument('filenames', nargs='+')
    parser.add_argument('-l', '--lines', type=int, default=10)
    args = parser.parse_args()
    print(args)

При запуске из командной строки как `python top.py --lines=5 alpha.txt beta.txt`, скрипт установит `args.lines` в `5`, а `args.filenames` в `['alpha.txt', 'beta.txt']`.

## 10.4. Перенаправление вывода ошибок и завершение программы

Модуль `sys` содержит также атрибуты stdin, stdout и stderr. Последний полезен для вывода предупреждений и сообщений об ошибках, которые должны быть видны даже при перенаправленном stdout:

    >>> sys.stderr.write('Предупреждение, файл журнала не найден — начинаю новый\n')
    Предупреждение, файл журнала не найден — начинаю новый

Самый простой способ завершить программу – вызвать `sys.exit()`.

## 10.5. Сопоставление строк с шаблонами

Модуль `re` предоставляет инструменты регулярных выражений для продвинутой обработки строк. Для сложного сопоставления и преобразования регулярные выражения предлагают лаконичные и оптимизированные решения:

    >>> import re
    >>> re.findall(r'\bп[а-я]*', 'прыгнул кот или пушистый попугай')
    ['прыгнул', 'пушистый', 'попугай']
    >>> re.sub(r'(\b[а-я]+) \1', r'\1', 'кот на на крыше')
    'кот на крыше'

Если нужны только простые возможности, методы строк предпочтительнее, потому что их проще читать и отлаживать:

    >>> 'чай для два'.replace('два', 'двоих')
    'чай для двоих'

## 10.6. Математика

Модуль `math` даёт доступ к функциям стандартной библиотеки C для вычислений с плавающей точкой:

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

Модуль `random` предоставляет инструменты для выполнения случайных выборок:

    >>> import random
    >>> random.choice(['яблоко', 'груша', 'банан'])
    'яблоко'
    >>> random.sample(range(100), 10)   # выборка без повторов
    [30, 83, 16, 4, 8, 81, 41, 50, 18, 33]
    >>> random.random()    # случайное число с плавающей точкой из интервала [0.0, 1.0)
    0.17970987693706186
    >>> random.randrange(6)    # случайное целое из диапазона range(6)
    4

Модуль `statistics` позволяет вычислять базовые статистические характеристики (среднее, медиану, дисперсию и т. п.) для числовых данных:

    >>> 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

Проект SciPy <https://scipy.org> содержит большое количество других модулей для численных вычислений.

## 10.7. Доступ в интернет

Есть множество модулей, предназначенных для доступа в интернет и работы с его протоколами. Два самых простых модуля: `urllib.request` — для получения данных по URL и `smtplib` — для отправки электронной почты:

    >>> from urllib.request import urlopen
    >>> with urlopen('https://docs.python.org/3/') as response:
    ...     for line in response:
    ...         line = line.decode()             # Преобразовать байты в строку
    ...         if 'updated' in line:
    ...             print(line.rstrip())         # Убрать завершающий перевод строки
    ...
          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
    ...
    ... Остерегайся мартовских ид.
    ... """)
    >>> server.quit()

(Обратите внимание, что для второго примера требуется почтовый сервер, запущенный на localhost.)

## 10.8. Дата и время

Модуль `datetime` предоставляет классы для манипуляции с датами и временем как простыми, так и сложными способами. Хотя поддерживается арифметика дат и времени, основное внимание в реализации уделяется эффективному извлечению элементов для форматирования и обработки выходных данных. Модуль также поддерживает объекты, учитывающие часовой пояс.

    >>> # даты легко создавать и форматировать
     >>> import datetime as dt
    >>> now = dt.date.today()
    >>> now
    datetime.date(2003, 12, 2)
    >>> now.strftime("%d.%m.%y. Сегодня %A. %B %Y-го года идёт уже %-d-й день.")
    '02.12.03. Сегодня Вторник. Декабрь 2003-го года идёт уже 2-й день.'

    >>> # даты поддерживают календарную арифметику
    >>> birthday = date(1964, 7, 31)
    >>> age = now - birthday
    >>> age.days
    14368

## 10.9. Сжатие данных

Распространённые форматы архивирования и сжатия данных напрямую поддерживаются модулями, включая `zlib`, `gzip`, `bz2`, `lzma`, `zipfile` и `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. Измерение производительности

Некоторым разработчикам весьма интересно, какой из подходов к решению задачи выигрывает по производительности. Python предоставляет инструмент измерения, который мгновенно отвечает на эти вопросы.

Например, может быть заманчивым использовать распаковку и упаковку кортежей вместо традиционного подхода к обмену значений между переменными. Модуль `timeit` быстро показывает скромное преимущество в производительности:

    >>> 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

В отличие от высокой детализации `timeit`, модули `profile` и `pstats` предоставляют инструменты для выявления критичных по времени участков в более крупных блоках кода.

## 10.11. Контроль качества

Один из подходов к разработке программного обеспечения высокого качества — писать тесты для каждой функции по мере их разработки и регулярно запускать их.

Модуль `doctest` предоставляет инструмент для сканирования модуля и проверки тестов, встроенных в строки документации программы. Создание теста настолько просто, что достаточно скопировать типичный вызов функции вместе с результатом в строку документации. Это улучшает документацию, предоставляя пользователю пример, и позволяет модулю doctest убедиться, что код соответствует документации.

    def average(values):
        """Вычисляет среднее арифметическое списка чисел.

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

    import doctest
    doctest.testmod()   # автоматически проверяет встроенные тесты

Модуль `unittest` не так просто в использовании, как `doctest`, но позволяет поддерживать более полный набор тестов в отдельном файле:

    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()  # Запуск с командной строки вызывает все тесты

## 10.12. Батарейки прилагаются

Python придерживается философии «батарейки включены в комплект». Это лучше всего проявляется в продвинутых и надёжных возможностях его крупных пакетов. Например:

- Модули `xmlrpc.client` и `xmlrpc.server` делают реализацию удалённого вызова процедур почти тривиальной задачей. Несмотря на название модулей, не требуется прямых знаний или обработки XML.

- Пакет `email` — библиотека для управления сообщениями электронной почты, включая MIME и другие документы сообщений, основанные на RFC 5322. В отличие от модулей `smtplib` и `poplib`, которые предназначены именно для отправки и получения сообщений, в пакете email содержится полный набор инструментов для создания и декодирования сообщений со сложной структурой (включая вложения), а также для работы с интернет-кодировками и заголовками.

- Пакет `json` предоставляет надёжные средства для работы с этим популярным форматом обмена данными. Модуль `csv` поддерживает прямое чтение и запись файлов в формате CSV (Comma-Separated Value), широко используемом в базах данных и электронных таблицах. Обработка XML осуществляется пакетами `xml.etree.ElementTree`, `xml.dom` и `xml.sax`. Вместе эти модули и пакеты значительно упрощают обмен данными между приложениями Python и другими инструментами.

- Модуль `sqlite3` является обёрткой для библиотеки базы данных SQLite, предоставляя постоянное хранилище, которое можно обновлять и использовать со слегка нестандартным синтаксисом SQL.

- Поддержка интернационализации обеспечивается рядом модулей, включая `gettext`, `locale`, и пакетом `codecs`.