10. Survol de la Bibliothèque Standard

10.1. Interface avec le Système d’Exploitation

Le modules os propose pléthore fonctions pour interagir avec le système d’exploitation :

>>> import os
>>> os.getcwd()      # Return the current working directory
'C:\\Python35'
>>> os.chdir('/server/accesslogs')   # Change current working directory
>>> os.system('mkdir today')   # Run the command mkdir in the system shell
0

Mais, encore une fois, préférez import os, à from os import *, sans quoi os.open() cacherait la primitive open(), qui fonctionne différemment.

Les primitives dir() et help() sont des outils utiles lorsque vous travaillez en mode interactif avez des gros modules comme 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>

Pour la gestion des fichiers et dossiers, le module shutil expose une interface plus abstraite et plus facile à utiliser :

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

10.2. Jokers sur les noms de Fichiers

Le module glob fournit une fonction pour construire des listes de fichiers à partir de motifs :

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

10.3. Paramètres en ligne de Commande

Typiquement, les outils en ligne de commande ont besoin de lire les paramètres qui leur sont donnés. Ces paramètres sont stockés dans la variable argv dans le module sys sous forme de liste. Par exemple, l’affichage suivant vient de l’exécution de python demo.py one two three depuis la ligne de commande :

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

Le module getopt comprend sys.argv en utilisant les conventions habituelles de la fonction Unix getopt(). Des outils de compréhension des paramètres de la ligne de commande plus flexibles et avancés sont disponibles dnas le module argparse.

10.4. Redirection de la sortie d’erreur et fin d’exécution

Le module sys à aussi des attributs pour stdin, stdout, et stderr. Ce dernier est utile pour émettre des messages d’avertissement ou d’erreur qui restent visibles même si stdout est redirigé :

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

Le moyen le plus direct de terminer un script est d’utiliser sys.exit().

10.5. Recherche de motifs dans les Chaînes

Le module re fournit des outils basés sur les expressions rationnelles permettant des opérations complexes sur les chaînes. C’est une solution optimisée, utilisant une syntaxe consise, pour rechercher des motifs complexes, ou effectuer des remplacements complexes dans les chaînes :

>>> 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'

Lorsque les opérations sont simples, il est préférable d’utiliser les méthodes des chaînes, elles sont plus lisibles et plus facile à débugger :

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

10.6. Mathématiques

Le module math expose des fonctions d’opération sur les « float* de la bibliothèque C

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

Le module random offre des outils pour faire des sélections aléatoires :

>>> 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

The SciPy project <http://scipy.org> has many other modules for numerical computations.

10.7. Accès à internet

Il existe tout un tat de modules permettant d’accéder à internet et gérer des protocoles utilisés sur internet. Les deux plus simples sont urllib.request, qui permet de télécharger à partir d’une URL, et smtplib pour envoyer des emails :

>>> from urllib.request import urlopen
>>> for line in urlopen('http://tycho.usno.navy.mil/cgi-bin/timer.pl'):
...     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()

(Notez que le deuxième exemple a besoin d’un serveur mail tournant localement.)

10.8. Dates et heures

Les module datetime propose des classes pour manipuler les dates et les heures, que le besoin soit simple ou compliqué. Bien que faire des calculs de dates est possible, l’implémentation à être optimisée pour l’accès aux propriétés, le formatage et la manipulation. Le module gère aussi les objets conscients des fuseaux horaires :

>>> # 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. Compression de donnée

Les formats d’archivage et de compression les plus communs sont directement gérés par les modules zlib, gzip, bz2, lzma, zipfile, et 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. Mesure des Performances

Certains utilisateurs de Python développent un intérêt profond des performances de différentes approches d’un même problème. Python propose un outil de mesure répondant simplement à ces questions.

Par exemple, pour échanger deux variables, il peut être tentant d’utiliser l’empaquetage et le dépaquetage de tuples plutôt que la méthode traditionnelle. Le module timeit montre simplement laquelle est la plus efficace :

>>> 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

En opposition à timeit et sa granularité fine, profile et pstats fournissent des outils permettant d’identifier les parties les plus gourmandes en temps d’exécution dans des volumes de code plus grands.

10.11. Contrôle Qualité

Une approche possible pour développer des application de très bonne qualité est d’écrire des tests pour chaque fonction au fur et à mesure de son développement, et d’exécuter ces tests fréquemment lors du processus de développement.

Le module doctest permet de chercher des tests dans les chaînes de documentation. Un tests ressemble à un simple copié-collé d’un appel et son résultat depuis le mode interactif. Cela améliore la documentation en fournissant des exemples tout en prouvant qu’ils sont justes :

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

Le module unittest est plus lourd que le module doctest, mais il permet de construire un jeu de tests plus complet, maintenable, et compréhensible dans un fichier séparé :

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. Piles Fournies

Python respecte la philosophie « piles fournies ». C’est plus évident en regardant les capacités sophistiquées et solides de ses plus gros paquets. Par exemple:

• Les modules xmlrpc.client et xmlrpc.server permettent d’appeler des fonctions à distance quasiment sans effort. En dépit du nom des modules, aucune connaissance du XML n’est nécessaire.
• Le paquet email est une bibliothèque pour gérer les messages electroniques, incluant les MIME et autre encodages basés sur la RFC 2822. Contrairement à smtplib et poplib, qui envoient et reçoivent des messages, le paquet email est une boite à outils pour construire, lire des structures de messages complexes (comprenant des pièces jointes), ou implémenter des encodages et protocoles.
• The xml.dom and xml.sax packages provide robust support for parsing this popular data interchange format. Likewise, the csv module supports direct reads and writes in a common database format. Together, these modules and packages greatly simplify data interchange between Python applications and other tools.
• L’internationalisation est possible grâce à moulte paquets, comme gettext, locale, ou codecs.