10. Eine kurze Einführung in die Standardbibliothek

10.1. Schnittstelle zum Betriebssystem

Im Modul os findet man Dutzende von Funktionen, um mit dem Betriebssystem zu interagieren:

>>> import os
>>> os.getcwd()                         # das aktuelle Arbeitsverzeichnis
'C:\\Python33'
>>> os.chdir('/server/accesslogs')      # Arbeitsverzeichnis verändern
>>> os.system('mkdir today') # Kommando in der Systemshell ausführen
>>> 0

Dabei sollte unbedingt beachtet werden, import os statt from os import * zu verwenden, da ansonsten os.open() die eingebaute Funktion open() überschreibt, die sich vollkommen anders verhält.

Die eingebauten Funktionen dir() und help() sind gerade beim Gebrauch der interaktiven Python-Shell nützlich, wenn man mit großen Modulen wie os arbeitet:

>>> import os
>>> dir(os)
<eine Liste aller Funktionen des Moduls>
>>> help(os)
<eine ausführliche Anleitung, erstellt aus den Docstrings des Moduls>

Typische Arbeiten mit Dateien und Verzeichnissen erleichtert das Modul shutil, das eine einfachere Schnittstelle bereitstellt.:

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

10.2. Platzhalter in Dateinamen

Mit dem Modul glob können Platzhalter bei der Suche nach Datei- oder Verzeichnisnamen verwendet werden:

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

10.3. Argumente in der Befehlszeile

Die meisten Skripte müssen Argumente aus der Befehlszeile verarbeiten. Diese Argumente werden als Liste im Attribut argv des Moduls sys gespeichert. Mit folgendem, als demo.py gespeicherten Skript:

import sys
print sys.argv

erhält man die folgende Ausgabe, wenn man python demo.py eins zwei drei in der Befehlszeile des Betriebssystems eingibt:

['demo.py', 'eins', 'zwei', 'drei']

Das Modul getopt verarbeitet sys.argv nach den üblichen Konventionen der Unixfunktion getopt(). Erweiterte und flexiblere Möglichkeiten bietet das Modul argparse.

10.4. Umleitung von Fehlermeldungen und Programmabbruch

Das Modul sys hat darüber hinaus auch Attribute für stdin, stdout und stderr. Letzteres ist vor allem bei der Ausgabe von Warnungen und Fehlermeldungen nützlich, etwa wenn stdout umgeleitet worden ist:

>>> sys.stderr.write('Warnung, Log-Datei konnte nicht gefunden werden\n')
Warnung, Log-Datei konnte nicht gefunden werden

Der direkteste Weg, ein Skript zu beenden, führt über sys.exit().

10.5. Muster in Zeichenketten

Das Modul re erlaubt die Arbeit mit regulären Ausdrücken (regular expressions) für komplexe Zeichenketten-Operationen. Reguläre Ausdrücke eignen sich vor allem für komplizierte Suchen und Änderungen an Zeichenketten:

>>> import re
>>> re.findall(r'\bk[a-z]*', 'drei kleine katzen')
['kleine', 'katzen']
>>> re.sub(r'(\b[a-z]+) \1', r'\1', 'Die Katze im im Hut')
'Die Katze im Hut'

Solange allerdings nur einfache Änderungen vorgenommen werden müssen, sollte man eher zu den normalen Methoden der Zeichenketten greifen, da diese einfacher zu lesen und zu verstehen sind:

>>> 'Tee für zwo'.replace('zwo', 'zwei')
'Tee für zwei'

10.6. Mathematik

Das Modul math ermöglicht den Zugriff auf Funktionen der zugrundeliegenden C-Bibliothek für Fließkomma-Mathematik:

>>> import math
>>> math.cos(math.pi / 4.0)
0.70710678118654757
>>> math.log(1024, 2)
10.0

Mit dem Modul random lassen sich zufällige Auswahlen treffen:

>>> import random
>>> random.choice(['Apfel', 'Birne', 'Banane'])
'Apfel'
>>> random.sample(range(100), 10)   # Stichprobe
[30, 83, 16, 4, 8, 81, 41, 50, 18, 33]
>>> random.random()    # Zufällige Fließkommazahl
0.17970987693706186
>>> random.randrange(6)    # Zufällige Ganzzahl aus range(6)
4

Das SciPy-Projekt hat viele weitere Module für numerische Berechnungen.

10.7. Zugriff auf das Internet

Zum Zugriff auf das Internet und für die Arbeit mit Internetprotokollen stehen verschiedene Module bereit. Zwei der einfachsten sind urllib.request zum Herunterladen von Daten über URLs und smtplib zum Versand von E-Mails:

>>> from urllib.request import urlopen
>>> for line in urlopen('http://tycho.usno.navy.mil/cgi-bin/timer.pl'):
...     line = line.decode('utf-8')  # die binären Daten zu Text dekodieren
...     if 'EST' in line or 'EDT' in line:  # Nach Eastern Time suchen
...         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
...
... Nimm dich in Acht vor den Iden des März!
... """)
>>> server.quit()

(Anmerkung: Das zweite Beispiel benötigt einen Mailserver auf localhost.)

10.8. Datum und Uhrzeit

Das Modul datetime stellt Klassen sowohl für einfache als auch kompliziertere Arbeiten mit Datum und Uhrzeit bereit. Während das Rechnen mit Datum und Uhrzeit zwar unterstützt wird, liegt das Hauptaugenmerk der Implementierung auf Attributzugriffen für Ausgabeformatierung und -manipulation. Die Verwendung von Zeitzonen wird ebenfalls unterstützt.

>>> # Ein Datum lässt sich leicht aufbauen
>>> from datetime import date
>>> now = date.today()
>>> now
datetime.date(2003, 12, 2)
>>> now.strftime("%m-%d-%y. %d %b %Y ist ein %A am %d. Tag des %B.")
'12-02-03. 02 Dec 2003 ist ein Tuesday am 02. Tag des December.'

>>> # Mit dem Datum lässt sich rechnen
>>> geburtstag = date(1964, 7, 31)
>>> alter = jetzt - geburtstag
>>> alter.days
14368

10.9. Datenkompression

Die üblichen Dateiformate zur Archivierung und Kompression werden direkt in eigenen Modulen unterstützt. Darunter: zlib, gzip, bz2, zipfile und tarfile.

>>> import zlib
>>> s = b'Wenn Fliegen hinter Fliegen fliegen'
>>> len(s)
35
>>> t = zlib.compress(s)
>>> len(t)
31
>>> zlib.decompress(t)
b'Wenn Fliegen hinter Fliegen fliegen'
>>> zlib.crc32(s)
1048664767

10.10. Performancemessung

Viele Benutzer von Python interessieren sich sehr für die jeweiligen Geschwindigkeitsunterschiede verschiedener Lösungen für ein Problem. Python stellt hier ein Messinstrument zur Verfügung, mit dem diese Fragen beantwortet werden können.

Es könnte etwa verlockend sein, statt Argumente einfach gegeneinander auszutauschen, Tuple und ihr Verhalten beim Packing/Unpacking zu verwenden. Das Modul timeit zeigt schnell einen eher bescheidenen Geschwindigkeitsvorteil auf:

>>> 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

Die Zeitmessung mit timeit bietet hohe Genauigkeit. Dahingegen lassen sich mit profile und pstats zeitkritische Bereiche in größeren Abschnitten von Programmcode auffinden.

10.11. Qualitätskontrolle

Ein Ansatz, um Software hoher Qualität zu entwickeln, ist es Tests für jede Funktion schreiben, die regelmäßig während des Entwicklungsprozesses ausgeführt werden.

Das Modul doctest durchsucht ein Modul nach Tests in seinen Docstrings und führt diese aus. Das Erstellen eines Tests ist sehr einfach, dazu muss lediglich ein typischer Aufruf der Funktion samt seiner Rückgaben in den Docstring der Funktion kopiert werden. Dadurch wird gleichzeitig die Dokumentation verbessert, da Benutzer direkt ein Beispiel mitgeliefert bekommen. Darüber hinaus lässt sich so sicherstellen, dass Code und Dokumentation auch nach Änderungen noch übereinstimmen:

def durchschnitt(values):
    """Berechnet das arithmetische Mittel aus einer Liste von Zahlen

    >>> print(durchschnitt([20, 30, 70]))
    40.0
    """
    return sum(values, 0.0) / len(values)

import doctest
doctest.testmod()   # Führt den Test automatisch durch

Das Modul unittest funktioniert nicht ganz so einfach, dafür lassen sich damit auch umfangreichere Tests erstellen, die dazu gedacht sind, in einer eigenen Datei verwaltet zu werden:

import unittest

class TestStatisticalFunctions(unittest.TestCase):

    def test_durchschnitt(self):
        self.assertEqual(durchschnitt([20, 30, 70]), 40.0)
        self.assertEqual(round(durchschnitt([1, 5, 7]), 1), 4.3)
        self.assertRaises(ZeroDivisionError, durchschnitt, [])
        self.assertRaises(TypeError, durchschnitt, 20, 30, 70)

unittest.main() # Calling from the command line invokes all tests

10.12. Batteries Included

Bei Python folgt der Philosophie “Batteries Included”. Am besten lässt sich das an den komplexen und robusten Möglichkeiten seiner größeren Pakete sehen. Ein paar Beispiele:

• Die Module xmlrpc.client and xmlrpc.server erleichtern Remote Procedure Calls (RPC) enorm. Trotz ihrer Namen ist allerdings keine direkte Kenntnis oder Handhabung von XML notwendig.
• Das Modul email ist eine Bibliothek zur Arbeit mit E-Mails, inklusive MIME und anderen RFC 2822-basierten Nachrichten. Anders als smtplib und poplib, mit denen Nachrichten versandt und empfangen werden können, ist email dafür zuständig, komplizierte Nachrichten (einschließlich Anhänge) zu konstruieren oder zu analysieren. Weiterhin erleichtert es den Umgang mit im Internet verwendeten Encodings und den Headern.
• xml.dom und xml.sax halten eine robuste Unterstützung für dieses populäre Datenaustausch-Format bereit. Mit csv lässt sich in ein allgemein gebräuchliches Datenbankformat schreiben und daraus lesen. Diese Module erleichtern den Austausch von Daten zwischen Python und anderen Werkzeugen enorm.
• Zur Internationalisierung von Anwendungen stehen unter anderem die Module gettext, locale und codecs zur Verfügung.