Одним из важных преимуществ языка Python является наличие большой библиотеки модулей и пакетов, входящих в стандартную поставку. Как говорят, к Python "приложены батарейки".

Понятие модуля

Перед тем как приступить к изучению модулей стандартной библиотеки, необходимо определить то, что в Python называется модулем.

В соответствии с модульным подходом к программированию большая задача разбивается на несколько более мелких, каждую из которых (в идеале) решает отдельный модуль. В разных методологиях даются различные ограничения на размер модулей, однако при построении модульной структуры программы важнее составить такую композицию модулей, которая позволила бы свести к минимуму связи между ними. Набор классов и функций, имеющий множество связей между своими элементами, было бы логично расположить в одном модуле. Есть и еще одно полезное замечание: модули должно быть легче использовать, чем написать заново. Это значит, что модуль должен иметь удобный интерфейс: набор функций, классов и констант, который он предлагает своим пользователям.

В языке Python набор модулей, посвященных одной проблеме, можно поместить в пакет. Хорошим примером такого пакета является пакет xml, в котором собраны модули для различных аспектов обработки XML.

В программе на Python модуль представлен объектом-модулем, атрибутами которого являются имена, определенные в модуле:

>>> import datetime
>>> d1 = datetime.date(2004, 11, 20)

В данном примере импортируется модуль datetime. В результате работы оператора import в текущем пространстве имен появляется объект с именем datetime.

Модули для использования в программах на языке Python по своему происхождению делятся на обычные (написанные на Python) и модули расширения, написанные на другом языке программирования (как правило, на C). С точки зрения пользователя они могут отличаться разве что быстродействием. Бывает, что в стандартной библиотеке есть два варианта модуля: на Python и на C. Таковы, например, модули pickle и cPickle. Обычно модули на Python в чем-то гибче, чем модули расширения.

Модули в Python

Модуль оформляется в виде отдельного файла с исходным кодом. Стандартные модули находятся в каталоге, где их может найти соответствующий интерпретатор языка. Пути к каталогам, в которых Python ищет модули, можно увидеть в значении переменной sys.path:

>>> sys.path
['', '/usr/local/lib/python23.zip', '/usr/local/lib/python2.3', 
'/usr/local/lib/python2.3/plat-linux2', '/usr/local/lib/python2.3/lib-tk', 
'/usr/local/lib/python2.3/lib-dynload', 
'/usr/local/lib/python2.3/site-packages']

В последних версиях Python модули можно помещать и в zip-архивы для более компактного хранения (по аналогии с jar-архивами в Java).

При запуске программы поиск модулей также идет в текущем каталоге. (Нужно внимательно называть собственные модули, чтобы не было конфликта имен со стандартными или дополнительно установленными модулями.)

Подключение модуля к программе на Python осуществляется с помощью оператора import. У него есть две формы: import и from-import:

import os
import pre as re
from sys import argv, environ
from string import *

С помощью первой формы с текущей областью видимости связывается только имя, ссылающееся на объект модуля, а при использовании второй - указанные имена (или все имена, если применена *) объектов модуля связываются с текущей областью видимости. При импорте можно изменить имя, с которым объект будет связан, с помощью as. В первом случае пространство имен модуля остается в отдельном имени и для доступа к конкретному имени из модуля нужно применять точку. Во втором случае имена используются так, как если бы они были определены в текущем модуле:

os.system("dir")
digits = re.compile("\d+")
print argv[0], environ

Повторный импорт модуля происходит гораздо быстрее, так как модули кэшируются интерпретатором. Загруженный модуль можно загрузить еще раз (например, если модуль изменился на диске) с помощью функции reload():

import mymodule
. . .
reload(mymodule)

Однако в этом случае все объекты, являющиеся экземплярами классов из старого варианта модуля, не изменят своего поведения.

При работе с модулями есть и другие тонкости. Например, сам процесс импорта модуля можно переопределить. Подробнее об этом можно узнать в оригинальной документации.

Встроенные функции

В среде Python без дополнительных операций импорта доступно более сотни встроенных объектов, в основном, функций и исключений. Для удобства функции условно разделены по категориям:

1. Функции преобразования типов и классы: coerce, str, repr, int, list, tuple, long, float, complex, dict, super, file, bool, object
2. Числовые и строковые функции: abs, divmod, ord, pow, len, chr, unichr, hex, oct, cmp, round, unicode
3. Функции обработки данных: apply, map, filter, reduce, zip, range, xrange, max, min, iter, enumerate, sum
4. Функции определения свойств: hash, id, callable, issubclass, isinstance, type
5. Функции для доступа к внутренним структурам: locals, globals, vars, intern, dir
6. Функции компиляции и исполнения: eval, execfile, reload, __import__, compile
7. Функции ввода-вывода: input, raw_input, open
8. Функции для работы с атрибутами: getattr, setattr, delattr, hasattr
9. Функции-"украшатели" методов классов: staticmethod, classmethod, property
10. Прочие функции: buffer, slice

>>> help(len)
Help on built-in function len:
len(...)
 len(object) -> integer
 Return the number of items of a sequence or mapping.

>>> print len.__doc__
len(object) -> integer
Return the number of items of a sequence or mapping.

Функции преобразования типов и классы

Функции и классы из этой категории служат для преобразования типов данных. В старых версиях Python для преобразования к нужному типу использовалась одноименная функция. В новых версиях Python роль таких функций играют имена встроенных классов (однако семантика не изменилась). Для понимания сути достаточно небольшого примера:

>>> int(23.5)
23
>>> float('12.345')
12.345000000000001
>>> dict([('a', 2), ('b', 3)])
{'a': 2, 'b': 3}
>>> object
<type 'object'>
>>> class MyObject(object):
... pass
...

Числовые и строковые функции

Функции работают с числовыми или строковыми аргументами. В следующей таблице даны описания этих функций.

Следующий пример строит таблицу кодировки кириллических букв в Unicode:

print "Таблица Unicode (русские буквы)".center(18*4)
i = 0
for c in "АБВГДЕЖЗИЙКЛМНОПРСТУФХЦЧШЩЪЫЬЭЮЯ"\
 "абвгдежзийклмнопрстуфхцчшщъыьэюя":
 u = unicode(c, 'koi8-r') 
 print "%3i: %1s %s" % (ord(u), c, `u`),
 i += 1
 if i % 4 == 0:
 print

Функции обработки данных

Эти функции подробнее будут рассмотрены в лекции по функциональному программированию. Пример с функциями range() и enumerate():

>>> for i, c in enumerate("ABC"):
... print i, c
...
0 A
1 B
2 C
>>> print range(4, 20, 2)
[4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

Функции определения свойств

Эти функции обеспечивают доступ к некоторым встроенным атрибутам объектов и другим свойствам. Следующий пример показывает некоторые из этих функций:

>>> s = "abcde"
>>> s1 = "abcde"
>>> s2 = "ab" + "cde"
>>> print "hash:", hash(s), hash(s1), hash(s2)
hash: -1332677140 -1332677140 -1332677140
>>> print "id:", id(s), id(s1), id(s2)
id: 1076618592 1076618592 1076618656

Здесь, можно увидеть, что для одного и того же строкового литерала "abcde" получается один и тот же объект, тогда как для одинаковых по значению объектов вполне можно получить разные объекты.

Функции для доступа к внутренним структурам

В современной реализации языка Python глобальные и локальные переменные доступны в виде словаря благодаря функциям globals() и locals(). Правда, записывать что-либо в эти словари не рекомендуется.

Функция vars() возвращает таблицу локальных имен некоторого объекта (если параметр не задан, она возвращает то же, что и locals()). Обычно используется в качестве словаря для операции форматирования:

a = 1
b = 2
c = 3
print "%(a)s + %(b)s = %(c)s" % vars()

Функции компиляции и исполнения

Функция reload() уже рассматривалась, а из остальных функций этой категории особого внимания заслуживает eval(). Как следует из названия, эта функция вычисляет переданное ей выражение. В примере ниже вычисляется выражение, которое строится динамически:

a = 2
b = 3
for op in "+-*/%":
 e = "a " + op + " b"
 print e, "->", eval(e)

У функции eval() кроме подлежащего вычислению выражения есть еще два параметра - с их помощью можно задать глобальное и локальное пространства имен, из которых будут разрешаться имена выражения. Пример выше, переписанный для использования с собственным словарем имен в качестве глобального пространства имен:

for op in "+-*/%":
 e = "a " + op + " b"
 print e, "->", eval(e, {'a': 2, 'b': 3})

Функцией eval() легко злоупотребить. Нужно стараться использовать ее только тогда, когда без нее не обойтись. Из соображений безопасности не следует применять eval() для аргумента, в котором присутствует непроверенный ввод от пользователя.

Функции ввода-вывода

Функции input() и raw_input() используются для ввода со стандартного ввода. В серьезных программах их лучше не применять. Функция open() служит для открытия файла по имени для чтения, записи или изменения. В следующем примере файл открывается для чтения:

f = open("file.txt", "r", 1)
for line in f:
 . . .
f.close()

Функция принимает три аргумента: имя файла (путь к файлу), режим открытия ("r" - чтение, "w" - запись, "a" - добавление или "w+", "a+", "r+" - изменение. Также может прибавляться "t", что обозначает текстовый файл. Это имеет значение только на платформе Windows). Третий аргумент указывает режим буферизации: 0 - без буферизации, 1 - построчная буферизация, больше 1 - буфер указанного размера в байтах.

В новых версиях Python функция open() является синонимом для file().

Функции для работы с атрибутами

У объектов в языке Python могут быть атрибуты (в терминологии языка C++ - члены-данные и члены-функции). Следующие две программы эквивалентны:

# первая программа:
class A:
 pass
a = A()
a.attr = 1
try:
 print a.attr
except:
 print None
del a.attr

# вторая программа:
class A:
 pass
a = A()
setattr(a, 'attr', 1)
if hasattr(a, 'attr'):
 print getattr(a, 'attr')
else:
 print None
delattr(a, 'attr')

Функции-"украшатели" методов классов

Эти функции будут рассмотрены в лекции, посвященной ООП.

Обзор стандартной библиотеки

Модули стандартной библиотеки можно условно разбить на группы по тематике.

1. Сервисы периода выполнения. Модули: sys, atexit, copy, traceback, math, cmath, random, time, calendar, datetime, sets, array, struct, itertools, locale, gettext.
2. Поддержка цикла разработки. Модули: pdb, hotshot, profile, unittest, pydoc. Пакеты docutils, distutils.
3. Взаимодействие с ОС (файлы, процессы). Модули: os, os.path, getopt, glob, popen2, shutil, select, signal, stat, tempfile.
4. Обработка текстов. Модули: string, re, StringIO, codecs, difflib, mmap, sgmllib, htmllib, htmlentitydefs. Пакет xml.
5. Многопоточные вычисления. Модули: threading, thread, Queue.
6. Хранение данных. Архивация. Модули: pickle, shelve, anydbm, gdbm, gzip, zlib, zipfile, bz2, csv, tarfile.
7. Платформо-зависимые модули. Для UNIX: commands, pwd, grp, fcntl, resource, termios, readline, rlcompleter. Для Windows: msvcrt, _winreg, winsound.
8. Поддержка сети. Протоколы Интернет. Модули: cgi, Cookie, urllib, urlparse, httplib, smtplib, poplib, telnetlib, socket, asyncore. Примеры серверов: SocketServer, BaseHTTPServer, xmlrpclib, asynchat.
9. Поддержка Internet. Форматы данных. Модули: quopri, uu, base64, binhex, binascii, rfc822, mimetools, MimeWriter, multifile, mailbox. Пакет email.
10. Python о себе. Модули: parser, symbol, token, keyword, inspect, tokenize, pyclbr, py_compile, compileall, dis, compiler.
11. Графический интерфейс. Модуль Tkinter.

Сервисы периода выполнения

Модуль sys

Модуль sys содержит информацию о среде выполнения программы, об интерпретаторе Python. Далее будут представлены наиболее популярные объекты из этого модуля: остальное можно изучить по документации.

Модуль copy

Этот модуль содержит функции для копирования объектов. Вначале предлагается к рассмотрению "парадокс", который вводит в замешательство новичков в Python:

lst1 = [0, 0, 0]
lst = [lst1] * 3
print lst
lst[0][1] = 1
print lst

В результате получается, возможно, не то, что ожидалось:

[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
[[0, 1, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]]

Дело в том, что список lst содержит ссылки на один и тот же список! Для того чтобы действительно размножить список, необходимо применить функцию copy() из модуля copy:

from copy import copy
lst1 = [0, 0, 0]
lst = [copy(lst1) for i in range(3)]
print lst
lst[0][1] = 1
print lst

Теперь результат тот, который ожидался:

[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
[[0, 1, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]

В модуле copy есть еще и функция deepcopy() для глубокого копирования, при которой объекты копируются на всю возможную глубину, рекурсивно.

Модули math и cmath

В этих модулях собраны математические функции для действительных и комплексных аргументов. Это те же функции, что используются в языке C. В таблице ниже даны функции модуля math. Там, где аргумент обозначен буквой z, аналогичная функция определена и в модуле cmath.

Модуль random

Этот модуль генерирует псевдослучайные числа для нескольких различных распределений. Наиболее используемые функции:

Остальные функции и их параметры можно уточнить по документации. Следует отметить, что в модуле есть функция seed(n), которая позволяет установить генератор случайных чисел в некоторое состояние. Например, если возникнет необходимость многократного использования одной и той же последовательности псевдослучайных чисел.

Модуль time

Этот модуль дает функции для получения текущего времени и преобразования форматов времени.

Модуль sets

Модуль реализует тип данных для множеств. Следующий пример показывает, как использовать этот модуль. Следует заметить, что в Python 2.4 и старше тип set стал встроенным, и вместо sets.Set можно использовать set:

import sets
A = sets.Set([1, 2, 3]) 
B = sets.Set([2, 3, 4])
print A | B, A & B, A - B, A ^ B
for i in A:
 if i in B:
 print i,

В результате будет выведено:

Set([1, 2, 3, 4]) Set([2, 3]) Set([1]) Set([1, 4])
2 3

Модули array и struct

Эти модули реализуют низкоуровневый массив и структуру данных. Основное их назначение - разбор двоичных форматов данных.

Модуль itertools

Этот модуль содержит набор функций для работы с итераторами. Итераторы позволяют работать с данными последовательно, как если бы они получались в цикле. Альтернативный подход - использование списков для хранения промежуточных результатов - требует подчас большого количества памяти, тогда как использование итераторов позволяет получать значения на момент, когда они действительно требуются для дальнейших вычислений. Итераторы будут рассмотрены более подробно в лекции по функциональному программированию.

Модуль locale

Модуль locale применяется для работы с культурной средой. В конкретной культурной среде могут использоваться свои правила для написания чисел, валют, времени и даты и т.п. Следующий пример выводит дату сначала в культурной среде "C", а затем на русском языке:

import time, locale
locale.setlocale(locale.LC_ALL, None)
print time.strftime("%d %B %Y", time.localtime (time.time()))
locale.setlocale(locale.LC_ALL, "ru_RU.KOI8-R")
print time.strftime("%d %B %Y", time.localtime (time.time()))

В результате:

18 November 2004
18 Ноября 2004

Модуль gettext

При интернационализации программы важно не только предусмотреть возможность использования нескольких культурных сред, но и перевод сообщений и меню программы на соответствующий язык. Модуль gettext позволяет упростить этот процесс достаточно стандартным способом. Основные сообщения программы пишутся на английском языке. А переводы строк, отмеченных в программе специальным образом, даются в виде отдельных файлов, по одному на каждый язык (или культурную среду). Уточнить нюансы использования gettext можно по документации к Python.