# 10. Python 標準函式庫概覽

## 10.1. 作業系統介面

`os` 模組提供了數十個與作業系統溝通的函式：

    >>> import os
    >>> os.getcwd()      # Return the current working directory
    'C:\\Python38'
    >>> os.chdir('/server/accesslogs')   # Change current working directory
    >>> os.system('mkdir today')   # Run the command mkdir in the system shell
    0

務必使用 `import os` 而非 `from os import *`。這將避免因系統不同而實作有差異的 `os.open()` 覆蓋內建函式 `open()`。

在使用 `os` 諸如此類大型模組時搭配內建函式 `dir()` 和 `help()` 是非常有用的:

    >>> import os
    >>> dir(os)
    <returns a list of all module functions>
    >>> help(os)
    <returns an extensive manual page created from the module's docstrings>

對於日常檔案和目錄管理任務， `shutil` 模組提供了更容易使用的高階介面：

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

## 10.2. 檔案之萬用字元

The `glob` module provides a function for making file lists from directory wildcard searches:

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

## 10.3. 命令列引數

通用工具腳本常需要處理命令列引數。這些引數會以串列形式存放在 `sys` 模組的 argv 此變數中。例如在命令列執行 `python demo.py one two three` 會有以下輸出結果:

    >>> import sys
    >>> print(sys.argv)
    ['demo.py', 'one', 'two', 'three']

`argparse` 模块提供了一种更复杂的机制来处理命令行参数。 以下脚本可提取一个或多个文件名，并可选择要显示的行数:

    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)

当在通过 `python top.py --lines=5 alpha.txt beta.txt` 在命令行运行时，该脚本会将 `args.lines` 设为 `5` 并将 `args.filenames` 设为 `['alpha.txt', 'beta.txt']`。

## 10.4. 錯誤輸出重新導向與程式終止

`sys` 模組也有 stdin，stdout，和 stderr 等變數。即使當 stdout 被重新導向時，後者 stderr 可輸出發送警告和錯誤訊息。

    >>> sys.stderr.write('Warning, log file not found starting a new one\n')
    Warning, log file not found starting a new one

終止腳本最直接的方式就是利用 `sys.exit()`。

## 10.5. 字串樣式比對

`re` 模組提供正規表示式 (regular expression) 做進階的字串處理。當要處理複雜的比對以及操作時，正規表示式是簡潔且經過最佳化的解決方案。

    >>> 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'

當只需要簡單的字串操作時，因為可讀性以及方便除錯，字串本身的方法是比較建議的。

    >>> 'tea for too'.replace('too', 'two')
    'tea for two'

## 10.6. 數學相關

`math` 模組提供了 C 函式庫中底層的浮點數運算的函式。

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

`random` 模組提供了隨機選擇的工具。

    >>> 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

`statistics` 模組提供了替數值資料計算基本統計量（包括平均、中位數、變異量數等）的功能。

    >>> 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

Scipy 專案 <https://scipy.org> 上也有許多數值計算相關的模組。

## 10.7. 網路存取

Python 中有許多存取網路以及處理網路協定。最簡單的兩個例子包括 `urllib.request` 模組可以從網址抓取資料以及 `smtplib` 可以用來寄郵件。:

    >>> 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()

（注意第二個例子中需要在本地端執行一個郵件伺服器）

## 10.8. 日期與時間

`datetime` 模組中有許多類別供以操作日期以及時間，從簡單從複雜都有。模組支援日期與時間的運算，而實作的重點是有效率的成員擷取以達到輸出格式化以及操作。模組也提供支援時區換算的類別。

    >>> # 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. 資料壓縮

常見的解壓縮以及壓縮格式都有直接支援。 包括： `zlib` ， `gzip` ， `bz2`， `lzma` ，`zipfile` 以及 `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. 效能量測

有一些 Python 使用者很想了解同個問題的不同實作方法的效能差異。 Python 提供評估了效能差異的工具。

舉例來說， 有人可能會試著用 tuple 的打包機制來交換引數代替傳統的方式。 `timeit` 模組可以迅速地展示效能的進步。

    >>> 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

相對於 `timeit` 模組提供這麼細的粒度，`profile` 模組以及 `pstats` 模組則提供了一些在大型的程式碼識別關鍵臨界區間（Critical Section）的工具。

## 10.11. 品質控管

達到高品質軟體的一個方法當開發時對每個函式寫測試以及在開發過程中要不斷的跑這些測試。

`doctest` 模組提供了一個工具， 掃描模組並根據程式中內嵌的文件字符串執行測試。測試構造如同簡單的將它的輸出結果剪下並貼上到文件字符串中。 通過用戶提供的例子， 它強化了文件， 允許 doctest 模塊組認代碼的結果是否與文件一致:

    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

`unittest` 模組不像 `doctest` 模組這般容易， 但是它提供了更完整的測試集並且可以整合在不同的檔案間。

    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. 標準模組庫

"batteries included" 是 Python設計哲學。 它的好處是可以透過這些套件使用複雜與強大的功能。 例如:

- 使用 `xmlrpc.client` 和 `xmlrpc.server` 模組實現遠端控制看似變更為容易。 使用前也不需要先了解相關知識或是掌握 XML 的技能就能直接透過名稱使用模組。

- 函式庫 `email` 套件用來管理 MIME 和其他 RFC 2822 相關電子郵件訊息的文件。 相異於其他電子郵件套件 `smtplib` 和 `poplib` 這些實際用來發送與接收訊息， 擁有更完整的工具設置提供建置與解析複雜訊息的結構（包含附件檔案）和實現網路傳送之間的解碼與標頭協定。

- 函式庫 `json` 套件提供 JSON 資料解析強大的交換格式。 `csv` 模組則提供直接讀寫以逗號分隔值的檔案格式，支援一般資料庫與電子表格。 `xml.etree.ElementTree` ， `xml.dom` 與 `xml.sax` 套件則支援 XML 流程。 綜觀所有， 這些模組和套件都簡化了 Python 應用程式與其他工具之間的資料交換。

- `sqllite3` 套件作為包覆 SQLite 資料庫的函式庫， 提供一個一致性的資料庫用來更新與操作使用些微非標準的 SQL 語法。

- 有數種支援國際化模組 `gettext`，`locale`，和 `codecs` 等套件。