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# 10. 標準ライブラリミニツアー

## 10.1. オペレーティングシステムへのインタフェース

`os` モジュールは、オペレーティングシステムと対話するための 何ダースもの関数を提供しています:

    >>> import os
    >>> os.system('time 0:02')
    0
    >>> os.getcwd()      # 現在の作業ディレクトリを返す
    'C:\\Python26'
    >>> os.chdir('/server/accesslogs')

`from os import *` ではなく、 `import os` 形式を使うようにしてください。そうすることで、 動作が大きく異なる組み込み関数 `open()` が `os.open()` で隠蔽されるのを避けられます。

組み込み関数 `dir()` および `help()` は、 `os` のような大規模なモジュールで作業をするときに、対話的な 操作上の助けになります:

    >>> import os
    >>> dir(os)
    <returns a list of all module functions>
    >>> help(os)
    <returns an extensive manual page created from the module's docstrings>

ファイルやディレクトリの日常的な管理作業のために、より簡単に使える高レベルインタフェースが `shutil` モジュールで提供されています。

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

## 10.2. ファイルのワイルドカード表記

`glob` モジュールでは、 ディレクトリのワイルドカード検索からファイルのリストを生成するための関数を提供しています:

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

## 10.3. コマンドライン引数

広く使われているユーティリティスクリプトでは、しばしばコマンドライン引数の処理を呼び出します。 これらの引数は `sys` モジュールの argv 属性にリストとして記憶されます。 例えば、以下の出力は、 `python demo.py one two three` をコマンドライン上で起動した際に得られるものです:

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

`getopt` モジュールは、 sys.argv を Unix の `getopt()` 関数の慣習に従って処理します。より強力で柔軟性のあるコマンドライン処理機能は、 `optparse` モジュールで提供されています。

## 10.4. エラー出力のリダイレクトとプログラムの終了

`sys` モジュールには、 stdin, stdout, stderr を表す属性値も存在します。 後者の stderr は、警告やエラーメッセージを出力して、 stdout がリダイレクトされた場合でもそれらが読めるようにする上で便利です:

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

`sys.exit()` は、スクリプトを終了させるもっとも直接的な方法です。

## 10.5. 文字列のパターンマッチング

`re` モジュールでは、より高度な文字列処理のための正規表現 (regular expression) を提供しています。 正規表現は複雑な一致検索や操作に対して簡潔で最適化された解決策を与えます:

    >>> 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'

最小限の機能だけが必要なら、読みやすくデバッグしやすい文字列メソッドの方がお勧めです:

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

## 10.6. 数学

`math` モジュールでは、根底にある浮動小数点演算のための C 言語ライブラリ関数にアクセスする手段を提供しています:

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

`random` モジュールでは、乱数に基づいた要素選択のためのツールを提供しています:

    >>> import random
    >>> random.choice(['apple', 'pear', 'banana'])
    'apple'
    >>> random.sample(xrange(100), 10)   # 要素を戻さないサンプリング
    [30, 83, 16, 4, 8, 81, 41, 50, 18, 33]
    >>> random.random()    # ランダムな浮動小数点数
    0.17970987693706186
    >>> random.randrange(6)    # range(6) からランダムに選ばれた整数
    4

## 10.7. インターネットへのアクセス

インターネットにアクセスしたり、インターネットプロトコルを処理したりするための数多くのモジュールがあります。 その中でも特にシンプルなモジュールとして、URL を指定してデータを取得するための `urllib2` と、メールを送信するための `smtplib` があります。

    >>> import urllib2
    >>> for line in urllib2.urlopen('http://tycho.usno.navy.mil/cgi-bin/timer.pl'):
    ...     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()

(2つ目の例は localhost でメールサーバーが動いている必要があることに注意してください。)

## 10.8. 日付と時刻

`datetime` モジュールは、 日付や時刻を操作するためのクラスを、単純な方法と複雑な方法の両方で供給しています。日付や時刻に対する算術がサポートされている一方、 実装では出力の書式化や操作のための効率的なデータメンバ抽出に重点を置いています。このモジュールでは、タイムゾーンに対応したオブジェクトもサポート しています。

    # 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. データ圧縮

データの書庫化や圧縮で広く使われている形式については、 `zlib`, `gzip`, `bz2`, `zipfile`, `tarfile` といったモジュールで直接サポートしています。

    >>> import zlib
    >>> s = 'witch which has which witches wrist watch'
    >>> len(s)
    41
    >>> t = zlib.compress(s)
    >>> len(t)
    37
    >>> zlib.decompress(t)
    'witch which has which witches wrist watch'
    >>> zlib.crc32(s)
    226805979

## 10.10. パフォーマンスの計測

Python ユーザの中には、同じ問題を異なったアプローチで解いた際の相対的なパフォーマンスについて知りたいという深い興味を 持っている人がいます。Python では、そういった疑問に即座に答える計測ツールを提供しています。

例えば、引数の入れ替え操作に対して、伝統的なアプローチの代わりにタプルのパックやアンパックを使ってみたい気持ちになるかもしれません。 `timeit` モジュールを使えば、パフォーマンス上の利点はほぼ互角だとわかります:

    >>> 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

`timeit` では高い粒度レベルを提供しているのに対し、 `profile` や `pstats` モジュールではより大きなコードブロックにおいて律速となる部分を 判定するためのツールを提供しています。

## 10.11. 品質管理

高い品質のソフトウェアを開発するための一つのアプローチは、全ての関数に対して開発と同時にテストを書き、開発の過程で頻繁にテストを走らせるというものです。

`doctest` モジュールでは、 モジュールを検索して、プログラムの docstring に埋め込まれたテストの評価を行うためのツールを提供しています。テストの作り方は単純で、 典型的な呼び出し例とその結果を docstring にカット& ペーストするというものです。この作業は、ユーザに使用例を与えるという意味で ドキュメントの情報を増やすと同時に、ドキュメントに書かれている内容が正しいかどうか doctest モジュールが確認できるようにしています:

    def average(values):
        """Computes the arithmetic mean of a list of numbers.

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

    import doctest
    doctest.testmod()   # automatically validate the embedded tests

`unittest` モジュールは `doctest` モジュールほど気楽に使えるものではありませんが、より網羅的なテストセットを別のファイルで管理することができます:

    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)
            self.assertRaises(ZeroDivisionError, average, [])
            self.assertRaises(TypeError, average, 20, 30, 70)

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

## 10.12. バッテリー同梱

Python には “バッテリー同梱 (batteries included)” 哲学があります。この哲学は、洗練され、安定した機能を持つ Python の膨大なパッケージ群に如実に表れています。例えば:

- The `xmlrpclib` および `SimpleXMLRPCServer` モジュールは、遠隔手続き呼び出し (remote procedure call) を全くたいしたことのない作業に変えてしまいます。モジュール名とは違い、XML を扱うための直接的な知識は必要ありません。
- The `email` パッケージは、MIME やその他の RFC 2822 に基づくメッセージ文書を含む電子メイルメッセージを管理するためのライブラリです。実際にメッセージを送信したり受信したりする `smtplib` や `poplib` と違って、email パッケージには (添付文書を含む) 複雑なメッセージ構造の構築やデコードを行ったり、インターネット標準のエンコードやヘッダプロトコルの実装を行ったりするための完全なツールセットを備えています。
- `xml.dom` および `xml.sax` パッケージでは、一般的なデータ交換形式である XML を解析するための頑健なサポートを提供しています。同様に、 `csv` モジュールでは、広く用いられている データベース形式のデータを直接読み書きする機能をサポートしています。これらのモジュールやパッケージは併用することで、Python アプリケーション と他のツール群との間でのデータ交換を劇的に簡単化します。
- 国際化に関する機能は、 `gettext`, `locale` および `codecs` パッケージといったモジュール群でサポートされています。

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