学习Python Doc第十天: 标准库巡礼(二)

reprlib 模块提供了一个 repr() 的版本，用于显示较大的容器的简写。

>>> import reprlib
>>> reprlib.repr(set('supercalifragilisticexpialidocious'))
"{'a', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', ...}"

在输出内置的或者用户定义的对象时， pprint 模块提供了更精巧的控制。 当结果冲过一行时， pretty printer 会自动断行，并美化显示结果。

textwrap 模块会格式化一段文字，使其适合在给定的屏幕上显示。

string 模块提供了 Template 类。这个类的语法简单，适合普通用户使用。格式字符创中使用 $ 定位 Pytone 变量位置。看代码：

>>> 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.'

当一个$ 后的变量没有被替换时， substitude() 方法会产生一个 KeyError 的错误。

struct 模块提供了 pack() 和 unpack() 函数。这两个函数可以用来操作二进制文件。

import struct

with open('myfile.zip', 'rb') as f:
    data = f.read()

start = 0
for i in range(3):                      # show the first 3 file headers
    start += 14
    fields = struct.unpack('<IIIHH', data[start:start+16])
    crc32, comp_size, uncomp_size, filenamesize, extra_size = fields

    start += 16
    filename = data[start:start+filenamesize]
    start += filenamesize
    extra = data[start:start+extra_size]
    print(filename, hex(crc32), comp_size, uncomp_size)

    start += extra_size + comp_size     # skip to the next header

多线程使得并行计算成为可能。 threading 模块提供了很多函数用于产生多线程。

import threading, zipfile

class AsyncZip(threading.Thread):
    def __init__(self, infile, outfile):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.infile = infile
        self.outfile = outfile

    def 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.')

多线程编程的最大挑战是协调多个线程的数据和其他计算资源。 threading 模块提供了很多同步机制用来保证数据一致性，这些同步机制包括： locks,events,condition variables, semaphores

logging 模块提供了全能且灵活的日志系统。最简单的情况是：用文件或者 sys.stderr 来记录日志。

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')

输出为：

WARNING:root:Warning:config file server.conf not found
ERROR:root:Error occurred
CRITICAL:root:Critical error -- shutting down

Python 提供自动内存管理机制，有自己的 garbage collection 系统。对大多数对象执行 reference counting 。当最后一个reference消失的时候，对象的内存被释放。

这套机制在大多数应用中都工作良好。但是，偶尔情况下，我们需要对某个对象进行长时间的追踪。不幸的是，紧紧追踪这些对象会产生一个永远也不能消除reference。 weakref 模块提供了追踪对象而不生成reference的方法。当一个对象不再使用，它会从弱引用表中删除。