Python学习笔记： Python 标准库概览二
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Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Python 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
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Python：標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)預(yù)覽Python：標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)預(yù)覽
目錄：
- 目錄：
- 11. 標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)瀏覽 – Part II
- 11.1. 輸出格式
- 11.2. 模板
- 11.3. 使用二進(jìn)制數(shù)據(jù)記錄布局
- 11.4. 多線程
- 11.5. 日志
- 11.6. 弱引用
- 11.7. 列表工具
- 11.8. 十進(jìn)制浮點(diǎn)數(shù)算法
11. 標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)瀏覽 – Part II
第二部分包含了支持專業(yè)編程工作所需的更高級(jí)的模塊，這些模塊很少出現(xiàn)在小腳本中。
11.1. 輸出格式
reprlib 模塊為大型的或深度嵌套的容器縮寫顯示提供了 :repr() 函數(shù)的一個(gè)定制版本:
>>> import reprlib >>> reprlib.repr(set('supercalifragilisticexpialidocious')) "set(['a', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', ...])"pprint 模塊給老手提供了一種解釋器可讀的方式深入控制內(nèi)置和用戶自定義對(duì)象的打印。當(dāng)輸出超過一行的時(shí)候，“美化打印（pretty printer）”添加斷行和標(biāo)識(shí)符，使得數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)顯示的更清晰:
>>> import pprint >>> t = [[[['black', 'cyan'], 'white', ['green', 'red']], [['magenta', ... 'yellow'], 'blue']]] ... >>> pprint.pprint(t, width=30) [[[['black', 'cyan'],'white',['green', 'red']],[['magenta', 'yellow'],'blue']]]textwrap 模塊格式化文本段落以適應(yīng)設(shè)定的屏寬:
>>> import textwrap >>> doc = """The wrap() method is just like fill() except that it returns ... a list of strings instead of one big string with newlines to separate ... the wrapped lines.""" ... >>> print(textwrap.fill(doc, width=40)) The wrap() method is just like fill() except that it returns a list of strings instead of one big string with newlines to separate the wrapped lines.locale 模塊按訪問預(yù)定好的國(guó)家信息數(shù)據(jù)庫(kù)。locale 的格式化函數(shù)屬性集提供了一個(gè)直接方式以分組標(biāo)示格式化數(shù)字:
>>> import locale >>> locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'English_United States.1252') 'English_United States.1252' >>> conv = locale.localeconv() # get a mapping of conventions >>> x = 1234567.8 >>> locale.format("%d", x, grouping=True) '1,234,567' >>> locale.format_string("%s%.*f", (conv['currency_symbol'], ... conv['frac_digits'], x), grouping=True) '$1,234,567.80'11.2. 模板
string 提供了一個(gè)靈活多變的模版類 Template ，使用它最終用戶可以用簡(jiǎn)單的進(jìn)行編輯。這使用戶可以在不進(jìn)行改變的情況下定制他們的應(yīng)用程序。
格式使用 為開頭的Python合法標(biāo)識(shí)（數(shù)字、字母和下劃線）作為占位符。占位符外面的大括號(hào)使它可以和其它的字符不加空格混在一起。?為開頭的Python合法標(biāo)識(shí)（數(shù)字、字母和下劃線）作為占位符。占位符外面的大括號(hào)使它可以和其它的字符不加空格混在一起。創(chuàng)建一個(gè)單獨(dú)的?創(chuàng)建一個(gè)單獨(dú)的:
>>> from string import Template >>> t = Template('${village}folk send $$10 to $cause.') >>> t.substitute(village='Nottingham', cause='the ditch fund') 'Nottinghamfolk send $10 to the ditch fund.'當(dāng)一個(gè)占位符在字典或關(guān)鍵字參數(shù)中沒有被提供時(shí)，substitute() 方法就會(huì)拋出一個(gè) KeyError 異常。 對(duì)于郵件合并風(fēng)格的應(yīng)用程序，用戶提供的數(shù)據(jù)可能并不完整，這時(shí)使用 safe_substitute() 方法可能更適合 — 如果數(shù)據(jù)不完整，它就不會(huì)改變占位符:
>>> t = Template('Return the $item to $owner.') >>> d = dict(item='unladen swallow') >>> t.substitute(d) Traceback (most recent call last):... KeyError: 'owner' >>> t.safe_substitute(d) 'Return the unladen swallow to $owner.'模板子類可以指定一個(gè)自定義分隔符。例如，圖像查看器的批量重命名工具可能選擇使用百分號(hào)作為占位符，像當(dāng)前日期，圖片序列號(hào)或文件格式:
>>> import time, os.path >>> photofiles = ['img_1074.jpg', 'img_1076.jpg', 'img_1077.jpg'] >>> class BatchRename(Template): ... delimiter = '%' >>> fmt = input('Enter rename style (%d-date %n-seqnum %f-format): ') Enter rename style (%d-date %n-seqnum %f-format): Ashley_%n%f>>> t = BatchRename(fmt) >>> date = time.strftime('%d%b%y') >>> for i, filename in enumerate(photofiles): ... base, ext = os.path.splitext(filename) ... newname = t.substitute(d=date, n=i, f=ext) ... print('{0} --> {1}'.format(filename, newname))img_1074.jpg –> Ashley_0.jpg
img_1076.jpg –> Ashley_1.jpg
img_1077.jpg –> Ashley_2.jpg
模板的另一個(gè)應(yīng)用是把多樣的輸出格式細(xì)節(jié)從程序邏輯中分類出來。這便使得 XML 文件，純文本報(bào)表和 HTML WEB 報(bào)表定制模板成為可能。
11.3. 使用二進(jìn)制數(shù)據(jù)記錄布局
struct 模塊為使用變長(zhǎng)的二進(jìn)制記錄格式提供了 pack() 和 unpack() 函數(shù)。下面的示例演示了在不使用 zipfile 模塊的情況下如何迭代一個(gè) ZIP 文件的頭信息。壓縮碼 “H” 和 “I” 分別表示2和4字節(jié)無符號(hào)數(shù)字， “<” 表明它們都是標(biāo)準(zhǔn)大小并且按照 little-endian 字節(jié)排序。
import structwith open('myfile.zip', 'rb') as f:data = f.read()start = 0 for i in range(3): # show the first 3 file headersstart += 14fields = struct.unpack('<IIIHH', data[start:start+16])crc32, comp_size, uncomp_size, filenamesize, extra_size = fieldsstart += 16filename = data[start:start+filenamesize]start += filenamesizeextra = data[start:start+extra_size]print(filename, hex(crc32), comp_size, uncomp_size)start += extra_size + comp_size # skip to the next header11.4. 多線程
線程是一個(gè)分離無順序依賴關(guān)系任務(wù)的技術(shù)。在某些任務(wù)運(yùn)行于后臺(tái)的時(shí)候應(yīng)用程序會(huì)變得遲緩，線程可以提升其速度。一個(gè)有關(guān)的用途是在 I/O 的同時(shí)其它線程可以并行計(jì)算。
下面的代碼顯示了高級(jí)模塊 threading 如何在主程序運(yùn)行的同時(shí)運(yùn)行任務(wù):
import threading, zipfileclass AsyncZip(threading.Thread):def __init__(self, infile, outfile):threading.Thread.__init__(self)self.infile = infileself.outfile = outfiledef run(self):f = zipfile.ZipFile(self.outfile, 'w', zipfile.ZIP_DEFLATED)f.write(self.infile)f.close()print('Finished background zip of:', self.infile)background = AsyncZip('mydata.txt', 'myarchive.zip') background.start() print('The main program continues to run in foreground.')background.join() # Wait for the background task to finish print('Main program waited until background was done.')多線程應(yīng)用程序的主要挑戰(zhàn)是協(xié)調(diào)線程，諸如線程間共享數(shù)據(jù)或其它資源。為了達(dá)到那個(gè)目的，線程模塊提供了許多同步化的原生支持，包括：鎖，事件，條件變量和信號(hào)燈。
盡管這些工具很強(qiáng)大，微小的設(shè)計(jì)錯(cuò)誤也可能造成難以挽回的故障。因此，任務(wù)協(xié)調(diào)的首選方法是把對(duì)一個(gè)資源的所有訪問集中在一個(gè)單獨(dú)的線程中，然后使用 queue 模塊用那個(gè)線程服務(wù)其他線程的請(qǐng)求。為內(nèi)部線程通信和協(xié)調(diào)而使用 Queue 對(duì)象的應(yīng)用程序更易于設(shè)計(jì)，更可讀，并且更可靠。
11.5. 日志
logging 模塊提供了完整和靈活的日志系統(tǒng)。它最簡(jiǎn)單的用法是記錄信息并發(fā)送到一個(gè)文件或 sys.stderr:
import logging logging.debug('Debugging information') logging.info('Informational message') logging.warning('Warning:config file %s not found', 'server.conf') logging.error('Error occurred') logging.critical('Critical error -- shutting down')輸出如下:
WARNING:root:Warning:config file server.conf not found ERROR:root:Error occurred CRITICAL:root:Critical error -- shutting down默認(rèn)情況下捕獲信息和調(diào)試消息并將輸出發(fā)送到標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤流。其它可選的路由信息方式通過 email，數(shù)據(jù)報(bào)文，socket 或者 HTTP Server。基于消息屬性，新的過濾器可以選擇不同的路由： DEBUG， INFO， WARNING， ERROR 和 CRITICAL 。
日志系統(tǒng)可以直接在 Python 代碼中定制，也可以不經(jīng)過應(yīng)用程序直接在一個(gè)用戶可編輯的配置文件中加載。
11.6. 弱引用
Python 自動(dòng)進(jìn)行內(nèi)存管理（對(duì)大多數(shù)的對(duì)象進(jìn)行引用計(jì)數(shù)和垃圾回收—— 垃圾回收 ——以循環(huán)利用）在最后一個(gè)引用消失后，內(nèi)存會(huì)很快釋放。
這個(gè)工作方式對(duì)大多數(shù)應(yīng)用程序工作良好，但是偶爾會(huì)需要跟蹤對(duì)象來做一些事。不幸的是，僅僅為跟蹤它們創(chuàng)建引用也會(huì)使其長(zhǎng)期存在。 weakref 模塊提供了不用創(chuàng)建引用的跟蹤對(duì)象工具，一旦對(duì)象不再存在，它自動(dòng)從弱引用表上刪除并觸發(fā)回調(diào)。典型的應(yīng)用包括捕獲難以構(gòu)造的對(duì)象:
>>> import weakref, gc >>> class A: ... def __init__(self, value): ... self.value = value ... def __repr__(self): ... return str(self.value) ... >>> a = A(10) # create a reference >>> d = weakref.WeakValueDictionary() >>> d['primary'] = a # does not create a reference >>> d['primary'] # fetch the object if it is still alive 10 >>> del a # remove the one reference >>> gc.collect() # run garbage collection right away 0 >>> d['primary'] # entry was automatically removed Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>d['primary'] # entry was automatically removedFile "C:/python34/lib/weakref.py", line 46, in __getitem__o = self.data[key]() KeyError: 'primary'11.7. 列表工具
很多數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可能會(huì)用到內(nèi)置列表類型。然而，有時(shí)可能需要不同性能代價(jià)的實(shí)現(xiàn)。
array 模塊提供了一個(gè)類似列表的 array() 對(duì)象，它僅僅是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，更為緊湊。以下的示例演示了一個(gè)存儲(chǔ)雙字節(jié)無符號(hào)整數(shù)的數(shù)組（類型編碼 “H” ）而非存儲(chǔ) 16 字節(jié) Python 整數(shù)對(duì)象的普通正規(guī)列表:
>>> from array import array >>> a = array('H', [4000, 10, 700, 22222]) >>> sum(a) 26932 >>> a[1:3] array('H', [10, 700])collections 模塊提供了類似列表的 deque() 對(duì)象，它從左邊添加（append）和彈出（pop）更快，但是在內(nèi)部查詢更慢。這些對(duì)象更適用于隊(duì)列實(shí)現(xiàn)和廣度優(yōu)先的樹搜索:
>>> from collections import deque >>> d = deque(["task1", "task2", "task3"]) >>> d.append("task4") >>> print("Handling", d.popleft()) Handling task1 unsearched = deque([starting_node]) def breadth_first_search(unsearched):node = unsearched.popleft()for m in gen_moves(node):if is_goal(m):return munsearched.append(m)除了鏈表的替代實(shí)現(xiàn)，該庫(kù)還提供了 bisect 這樣的模塊以操作存儲(chǔ)鏈表:
>>> import bisect >>> scores = [(100, 'perl'), (200, 'tcl'), (400, 'lua'), (500, 'python')] >>> bisect.insort(scores, (300, 'ruby')) >>> scores [(100, 'perl'), (200, 'tcl'), (300, 'ruby'), (400, 'lua'), (500, 'python')]heapq 提供了基于正規(guī)鏈表的堆實(shí)現(xiàn)。最小的值總是保持在 0 點(diǎn)。這在希望循環(huán)訪問最小元素但是不想執(zhí)行完整堆排序的時(shí)候非常有用:
>>> from heapq import heapify, heappop, heappush >>> data = [1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 0] >>> heapify(data) # rearrange the list into heap order >>> heappush(data, -5) # add a new entry >>> [heappop(data) for i in range(3)] # fetch the three smallest entries [-5, 0, 1]11.8. 十進(jìn)制浮點(diǎn)數(shù)算法
decimal 模塊提供了一個(gè) Decimal 數(shù)據(jù)類型用于浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算。相比內(nèi)置的二進(jìn)制浮點(diǎn)數(shù)實(shí)現(xiàn) float，這個(gè)類型有助于
?金融應(yīng)用和其它需要精確十進(jìn)制表達(dá)的場(chǎng)合，
?控制精度，
?控制舍入以適應(yīng)法律或者規(guī)定要求，
?確保十進(jìn)制數(shù)位精度，
或者
?用戶希望計(jì)算結(jié)果與手算相符的場(chǎng)合。
例如，計(jì)算 70 分電話費(fèi)的 5% 稅計(jì)算，十進(jìn)制浮點(diǎn)數(shù)和二進(jìn)制浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算結(jié)果的差別如下。如果在分值上舍入，這個(gè)差別就很重要了:
>>> from decimal import * >>> round(Decimal('0.70') * Decimal('1.05'), 2) Decimal('0.74') >>> round(.70 * 1.05, 2) 0.73Decimal 的結(jié)果總是保有結(jié)尾的 0，自動(dòng)從兩位精度延伸到4位。Decimal 重現(xiàn)了手工的數(shù)學(xué)運(yùn)算，這就確保了二進(jìn)制浮點(diǎn)數(shù)無法精確保有的數(shù)據(jù)精度。
高精度使 Decimal 可以執(zhí)行二進(jìn)制浮點(diǎn)數(shù)無法進(jìn)行的模運(yùn)算和等值測(cè)試:
>>> Decimal('1.00') % Decimal('.10') Decimal('0.00') >>> 1.00 % 0.10 0.09999999999999995>>> sum([Decimal('0.1')]*10) == Decimal('1.0') True >>> sum([0.1]*10) == 1.0 Falsedecimal 提供了必須的高精度算法:
>>> getcontext().prec = 36 >>> Decimal(1) / Decimal(7) Decimal('0.142857142857142857142857142857142857')總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的Python学习笔记： Python 标准库概览二的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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