El módulo os provee docenas de funciones para interactuar con el sistema operativo:
>>> import os
>>> os.getcwd() # devuelve el directorio de trabajo actual
'C:\\Python36'
>>> os.chdir('/server/accesslogs') # cambia el directorio de trabajo
>>> os.system('mkdir today') # ejecuta el comando 'mkdir' en el sistema
0
Asegurate de usar el estilo import os en lugar de from os import *. Esto evitará que os.open() oculte a la función integrada open(), que trabaja bastante diferente.
Las funciones integradas dir() y help() son útiles como ayudas interactivas para trabajar con módulos grandes como os:
>>> import os
>>> dir(os)
<devuelve una lista de todas las funciones del módulo>
>>> help(os)
<devuelve un manual creado a partir de las documentaciones del módulo>
Para tareas diarias de administración de archivos y directorios, el módulo shutil provee una interfaz de más alto nivel que es más fácil de usar:
>>> import shutil
>>> shutil.copyfile('datos.db', 'archivo.db')
'archivo.db'
>>> shutil.move('/build/executables', 'dir_instalac')
'dir_instalac'
El módulo glob provee una función para hacer listas de archivos a partir de búsquedas con comodines en directorios:
>>> import glob
>>> glob.glob('*.py')
['primes.py', 'random.py', 'quote.py']
Los programas frecuentemente necesitan procesar argumentos de linea de órdenes. Estos argumentos se almacenan en el atributo argv del módulo sys como una lista. Por ejemplo, la siguiente salida resulta de ejecutar python demo.py uno dos tres en la línea de órdenes:
>>> import sys
>>> print(sys.argv)
['demo.py', 'uno', 'dos', 'tres']
El módulo getopt procesa sys.argv usando las convenciones de la función de Unix getopt(). El módulo argparse provee un procesamiento más flexible de la linea de órdenes.
El módulo sys también tiene atributos para stdin, stdout, y stderr. Este último es útil para emitir mensajes de alerta y error para que se vean incluso cuando se haya redireccionado stdout:
>>> sys.stderr.write('Alerta, archivo de log no encontrado\n')
Alerta, archivo de log no encontrado
La forma más directa de terminar un programa es usar sys.exit().
El módulo re provee herramientas de expresiones regulares para un procesamiento avanzado de cadenas. Para manipulación y coincidencias complejas, las expresiones regulares ofrecen soluciones concisas y optimizadas:
>>> import re
>>> re.findall(r'\bt[a-z]*', 'tres felices tigres comen trigo')
['tres', 'tigres', 'trigo']
>>> re.sub(r'(\b[a-z]+) \1', r'\1', 'gato en el el sombrero')
'gato en el sombrero'
Cuando se necesita algo más sencillo solamente, se prefieren los métodos de las cadenas porque son más fáciles de leer y depurar.
>>> 'te para tos'.replace('tos', 'dos')
'te para dos'
El módulo math permite el acceso a las funciones de la biblioteca C subyacente para la matemática de punto flotante:
>>> import math
>>> math.cos(math.pi / 4)
0.70710678118654757
>>> math.log(1024, 2)
10.0
El módulo random provee herramientas para realizar selecciones al azar:
>>> import random
>>> random.choice(['manzana', 'pera', 'banana'])
'manzana'
>>> random.sample(range(100), 10) # elección sin reemplazo
[30, 83, 16, 4, 8, 81, 41, 50, 18, 33]
>>> random.random() # un float al azar
0.17970987693706186
>>> random.randrange(6) # un entero al azar tomado de range(6)
4
El módulo statistics calcula propiedades de estadística básica (la media, mediana, varianza, etc) de datos númericos:
>>> import statistics
>>> datos = [2.75, 1.75, 1.25, 0.25, 0.5, 1.25, 3.5]
>>> statistics.mean(datos)
1.6071428571428572
>>> statistics.median(datos)
1.25
>>> statistics.variance(datos)
1.3720238095238095
El proyecto SciPy <https://scipy.org> tiene muchos otros módulos para cálculos numéricos.
Hay varios módulos para acceder a internet y procesar sus protocolos. Dos de los más simples son urllib.request para traer data de URLs y smtplib para mandar correos:
>>> 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@ejemplo.org', 'jcaesar@ejemplo.org',
... """To: jcaesar@ejemplo.org
... From: soothsayer@ejemplo.org
...
... Ojo al piojo.
... """)
>>> server.quit()
(Notá que el segundo ejemplo necesita un servidor de correo corriendo en la máquina local)
El módulo datetime ofrece clases para manejar fechas y tiempos tanto de manera simple como compleja. Aunque soporta aritmética sobre fechas y tiempos, el foco de la implementación es en la extracción eficiente de partes para manejarlas o formatear la salida. El módulo también soporta objetos que son conscientes de la zona horaria.
>>> # las fechas son fácilmente construidas y formateadas
>>> from datetime import date
>>> hoy = date.today()
>>> hoy
datetime.date(2009, 7, 19)
>>> # nos aseguramos de tener la info de localización correcta
>>> import locale
>>> locale.setlocale(locale.LC_ALL, locale.getdefaultlocale())
'es_ES.UTF8'
>>> hoy.strftime("%m-%d-%y. %d %b %Y es %A. hoy es %d de %B.")
'07-19-09. 19 jul 2009 es domingo. hoy es 19 de julio.'
>>> # las fechas soportan aritmética de calendario
>>> nacimiento = date(1964, 7, 31)
>>> edad = hoy - nacimiento
>>> edad.days
14368
Los formatos para archivar y comprimir datos se soportan directamente con los módulos: zlib, gzip, bz2, lzma, zipfile y 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
Algunos usuarios de Python desarrollan un profundo interés en saber el rendimiento relativo de las diferentes soluciones al mismo problema. Python provee una herramienta de medición que responde esas preguntas inmediatamente.
Por ejemplo, puede ser tentador usar la característica de empaquetamiento y desempaquetamiento de las tuplas en lugar de la solución tradicional para intercambiar argumentos. El módulo timeit muestra rapidamente una modesta ventaja de rendimiento:
>>> 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 contraste con el fino nivel de granularidad del módulo timeit, los módulos profile y pstats proveen herramientas para identificar secciones críticas de tiempo en bloques de código más grandes.
Una forma para desarrollar software de alta calidad es escribir pruebas para cada función mientras se la desarrolla, y correr esas pruebas frecuentemente durante el proceso de desarrollo.
El módulo doctest provee una herramienta para revisar un módulo y validar las pruebas integradas en las cadenas de documentación (o docstring) del programa. La construcción de las pruebas es tan sencillo como cortar y pegar una ejecución típica junto con sus resultados en los docstrings. Esto mejora la documentación al proveer al usuario un ejemplo y permite que el módulo doctest se asegure que el código permanece fiel a la documentación:
def promedio(valores):
"""Calcula la media aritmética de una lista de números.
>>> print(promedio([20, 30, 70]))
40.0
"""
return sum(valores) / len(valores)
import doctest
doctest.testmod() # valida automáticamente las pruebas integradas
El módulo unittest necesita más esfuerzo que el módulo doctest, pero permite que se mantenga en un archivo separado un conjunto más comprensivo de pruebas:
import unittest
class TestFuncionesEstadisticas(unittest.TestCase):
def test_promedio(self):
self.assertEqual(promedio([20, 30, 70]), 40.0)
self.assertEqual(round(promedio([1, 5, 7]), 1), 4.3)
with self.assertRaises(ZeroDivisionError):
promedio([])
with self.assertRaises(TypeError):
promedio(20, 30, 70)
unittest.main() # llamarlo de la linea de comandos ejecuta todas las pruebas
Python tiene una filosofía de “pilas incluidas”. Esto se ve mejor en las capacidades robustas y sofisticadas de sus paquetes más grandes. Por ejemplo: