Array Array - Язык программирования Python

объекты классов, __dict__ или __setstate__() которых являются сериализуемыми.

Типичный вариант использования модуля приведен ниже.

Сохранение:

Листинг

import pickle, time

mydata = («abc», 12, [1, 2, 3])

output_file = open(«mydata.dat», «w»)

p = pickle.Pickler(output_file)

p.dump(mydata)

output_file.close()

Восстановление:

Листинг

import pickle

input_file = open(«mydata.dat», «r»)

mydata = pickle.load(input_file)

print mydata

input_file.close()

Модуль shelve

Для хранения объектов в родном для Python формате можно применять полку (shelve). По своему интерфейсу полка ничем не отличается от словаря. Следующий пример показывает, как использовать полку:

Листинг

import shelve

data = («abc», 12) # - данные (объект)

key = «key» # - ключ (строка)

filename = «polka.dat» # - имя файла для хранения полки

d = shelve.open(filename) # открытие полки

d[key] = data # сохранить данные под ключом key

# (удаляет старое значение, если оно было)

data = d[key] # загрузить значение по ключу

len(d) # получить количество объектов на полке

d.sync() # запись изменений в БД на диске

del d[key] # удалить ключ и значение

flag = d.has_key(key) # проверка наличия ключа

lst = d.keys() # список ключей

d.close() # закрытие полки

Модули anydbm и gdbm

Для внешнего хранения данных можно использовать примитивные базы данных, содержащие пары ключ–значение. В Python имеется несколько модулей для работы с такими базами: bsddb, gdbm, dbhash и т.п. Модуль anydbm выбирает один из имеющихся хэшей, поэтому его можно применять для чтения ряда форматов (any — любой).

Доступ к хэшу из Python мало отличается от доступа к словарю. Разница лишь в том, что хэш еще нужно открыть для создания, чтения или записи, а затем закрыть. Кроме того, при записи хэш блокируется, чтобы не испортить данные.

Модуль csv

Формат CSV (comma separated values — значения, разделенные запятыми) достаточно популярен для обмена данными между электронными таблицами и базами данных. Следующий ниже пример посвящен записи в CSV–файл и чтению из него:

Листинг

mydata = [(1, 2, 3), (1, 3, 4)]

import csv

# Запись в файл:

f = file(«my.csv», «w»)

writer = csv.writer(f)

for row in mydata:

writer.writerow(row)

f.close()

# Чтение из файла:

reader = csv.reader(file(«my.csv»))

for row in reader:

print row

Платформо–зависимые модули

Эта категория модулей имеет применение только для конкретных операционных систем и семейств операционных систем. Довольно большое число модулей в стандартной поставке Python посвящено трем платформам: Unix, Windows и Macintosh.

При создании переносимых приложений использовать платформо–зависимые модули можно только при условии реализации альтернативных веток алгоритма, либо с отказом от свойств, которые доступны не на всех платформах. Так, под Windows не работает достаточно обычная для Unix функция os.fork(), поэтому при создании переносимых приложений нужно использовать другие средства для распараллеленных вычислений, например, многопоточность.

В документации по языку обычно отмечено, для каких платформ доступен тот или иной модуль или даже отдельная функция.

Поддержка сети. Протоколы Интернет

Почти все модули из этой категории, обслуживающие клиентскую часть протокола, построены по одному и тому же принципу: из модуля необходим только класс, объект которого содержит информацию о соединении с сервером, а методы реализуют взаимодействие с сервером по соответствующему протоколу. Таким образом, чем сложнее протокол, тем больше методов и других деталей требуется для реализации клиента.

Примеры серверов используются по другому принципу. В модуле с реализацией сервера описан базовый класс, из которого пользователь модуля должен наследовать свой класс, реализующий требуемую функциональность. Правда, иногда замещать нужно всего один или два метода.

Этому вопросу будет посвящена отдельная лекция.

Поддержка Internet. Форматы данных

В стандартной библиотеке Python имеются разноуровневые модули для работы с различными форматами, применяющимися для кодирования данных в сети Интернет и тому подобных приложениях.

Сегодня наиболее мощным инструментом для обработки сообщений в формате RFC 2822 является пакет email. С его помощью можно как разбирать сообщения в удобном для программной обработки виде, так и формировать сообщение на основе данных о полях и основном содержимом (включая вложения).

Python о себе

Язык Python является рефлективным языком, в котором можно «заглянуть» глубоко в собственные внутренние структуры кода и данных. Модули этой категории дают возможность прикоснуться к внутреннему устройству Python. Более подробно об этом рассказывается в отдельной лекции.

Графический интерфейс

Почти все современные приложения имеют графический интерфейс пользователя. Такие приложения можно создавать и на языке Python. В стандартной поставке имеется модуль Tkinter, который есть не что иное, как интерфейс к языку Tcl/Tk, на котором можно описывать графический интерфейс.

Следует отметить, что существуют и другие пакеты для программирования графического интерфейса: wxPython (основан на wxWindows), PyGTK и т.д. Среди этих пакетов в основном такие, которые работают на одной платформе (реже — на двух).

Помимо возможностей программного описания графического интерфейса, для Python есть несколько коммерческих и некоммерческих построителей графического интерфейса (GUI builders), однако в данном курсе они не рассматриваются.

Заключение

В этой лекции говорилось о встроенных функциях языка Python и модулях его стандартной библиотеки. Некоторые направления будут рассмотрены более подробно в следующих лекциях. Python имеет настолько обширную стандартную библиотеку, что в рамках одной лекции можно только сделать ее краткий обзор, подкрепив небольшими примерами наиболее типичные идиомы при использовании модулей.

Эта лекция может показаться необычной для того, кто использует императивные языки программирования (вроде Pascal, C++ или Java). Тем не менее, функциональный подход дает программисту мощные средства, позволяя создавать не только более компактный, но и более устойчивый к ошибкам программный код. Совсем не обязательно писать с помощью Python чисто функциональные программы, но необходимо научиться видеть, где элементы функционального программирования принесут максимальный эффект.

Функции являются абстракциями, в которых детали реализации некоторого действия скрываются за отдельным именем. Хорошо написанный набор функций позволяет использовать их много раз. Стандартная библиотека Python содержит множество готовых и отлаженных функций, многие из которых достаточно универсальны, чтобы работать с широким спектром входных данных. Даже если некоторый участок кода не используется несколько раз, но по входным и выходным данным он достаточно автономен, его смело можно выделить в отдельную функцию.