Python标准库1-阿里云开发者社区

Python标准库

1. 核心模块

“Since the functions in the C runtime library are not part of the Win32 API, we believe the number of applications that will be affected by this bug to be very limited.”

- Microsoft, January 1999

1.1. 介绍

Python 的标准库包括了很多的模块, 从 Python 语言自身特定的类型和声明, 到一些只用于少数程序的不著名的模块.

本章描述了一些基本的标准库模块. 任何大型 Python 程序都有可能直接或间接地使用到这类模块的大部分.

1.1.1. 内建函数和异常

下面的这两个模块比其他模块加在一起还要重要: 定义内建函数(例如 len, int, range …)的 _ _builtin_ _ 模块, 以及定义所有内建异常的exceptions 模块.

Python 在启动时导入这两个模块, 使任何程序都能够使用它们.

1.1.2. 操作系统接口模块

Python 有许多使用了 POSIX 标准 API 和标准 C 语言库的模块. 它们为底层操作系统提供了平台独立的接口.

这类的模块包括: 提供文件和进程处理功能的 os 模块; 提供平台独立的文件名处理(分拆目录名, 文件名, 后缀等)的 os.path模块; 以及时间日期处理相关的 time/datetime 模块.

[!Feather注: datetime 为 Py2.3 新增模块, 提供增强的时间处理方法 ]

延伸一点说, 网络和线程模块同样也可以归为这一个类型. 不过 Python 并没有在所有的平台/版本实现这些.

1.1.3. 类型支持模块

标准库里有许多用于支持内建类型操作的库. string 模块实现了常用的字符串处理. math 模块提供了数学计算操作和常量(pi, e都属于这类常量),cmath 模块为复数提供了和 math 一样的功能.

1.1.4. 正则表达式

re 模块为 Python 提供了正则表达式支持. 正则表达式是用于匹配字符串或特定子字符串的有特定语法的字符串模式.

1.1.5. 语言支持模块

sys 模块可以让你访问解释器相关参数,比如模块搜索路径,解释器版本号等. operator 模块提供了和内建操作符作用相同的函数.copy 模块允许你复制对象, Python 2.0 新加入的 gc 模块提供了对垃圾收集的相关控制功能.

1.2. _ builtin _ 模块

这个模块包含 Python 中使用的内建函数. 一般不用手动导入这个模块; Python会帮你做好一切.

1.2.1. 使用元组或字典中的参数调用函数

Python允许你实时地创建函数参数列表. 只要把所有的参数放入一个元组中，然后通过内建的 apply 函数调用函数. 如 Example 1-1.

1.2.1.1. Example 1-1. 使用 apply 函数

File: builtin-apply-example-1.py
def function(a, b):
    print( a, b)
apply(function, ("whither", "canada?"))
apply(function, (1, 2 + 3))
whither canada?
1 5

要想把关键字参数传递给一个函数, 你可以将一个字典作为 apply 函数的第 3 个参数, 参考 Example 1-2.

1.2.1.2. Example 1-2. 使用 apply 函数传递关键字参数

File: builtin-apply-example-2.py
def function(a, b):
    print( a, b)
apply(function, ("crunchy", "frog"))
apply(function, ("crunchy",), {"b": "frog"})
apply(function, (), {"a": "crunchy", "b": "frog"})
crunchy frog
crunchy frog
crunchy frog

apply 函数的一个常见用法是把构造函数参数从子类传递到基类, 尤其是构造函数需要接受很多参数的时候. 如 Example 1-3 所示.

1.2.1.3. Example 1-3. 使用 apply 函数调用基类的构造函数

File: builtin-apply-example-3.py
class Rectangle:
    def _ _init_ _(self, color="white", width=10, height=10):
        print( "create a", color, self, "sized", width, "x", height)
class RoundedRectangle(Rectangle):
    def _ _init_ _(self, **kw):
        apply(Rectangle._ _init_ _, (self,), kw)
rect = Rectangle(color="green", height=100, width=100)
rect = RoundedRectangle(color="blue", height=20)
create a green <Rectangle instance at 8c8260> sized 100 x 100
create a blue <RoundedRectangle instance at 8c84c0> sized 10 x 20

Python 2.0 提供了另个方法来做相同的事. 你只需要使用一个传统的函数调用 , 使用 * 来标记元组, ** 来标记字典.

下面两个语句是等价的:

result = function(*args, **kwargs)
result = apply(function, args, kwargs)

1.2.2. 加载和重载模块

如果你写过较庞大的 Python 程序, 那么你就应该知道 import 语句是用来导入外部模块的 (当然也可以使用 from-import版本). 不过你可能不知道 import 其实是靠调用内建函数 _ _import_ _ 来工作的.

通过这个戏法你可以动态地调用函数. 当你只知道模块名称(字符串)的时候, 这将很方便. Example 1-4 展示了这种用法, 动态地导入所有以 “-plugin” 结尾的模块.

1.2.2.1. Example 1-4. 使用 _ import _ 函数加载模块

File: builtin-import-example-1.py
import glob, os
modules = []
for module_file in glob.glob("*-plugin.py"):
    try:
        module_name, ext = os.path.splitext(os.path.basename(module_file))
        module = _ _import_ _(module_name)
        modules.append(module)
    except ImportError:
        pass # ignore broken modules
# say hello to all modules
for module in modules:
    module.hello()
example-plugin says hello

注意这个 plug-in 模块文件名中有个 “-” (hyphens). 这意味着你不能使用普通的 import 命令, 因为 Python 的辨识符不允许有 “-” .

Example 1-5 展示了 Example 1-4 中使用的 plug-in .

1.2.2.2. Example 1-5. Plug-in 例子

File: example-plugin.py
def hello():
    print( "example-plugin says hello")

Example 1-6 展示了如何根据给定模块名和函数名获得想要的函数对象.

1.2.2.3. Example 1-6. 使用 _ import _ 函数获得特定函数

File: builtin-import-example-2.py
def getfunctionbyname(module_name, function_name):
    module = _ _import_ _(module_name)
    return getattr(module, function_name)
print repr(getfunctionbyname("dumbdbm", "open"))
<function open at 794fa0>

你也可以使用这个函数实现延迟化的模块导入 (lazy module loading). 例如在 Example 1-7 中的 string 模块只在第一次使用的时候导入.

1.2.2.4. Example 1-7. 使用 _ import _ 函数实现延迟导入

File: builtin-import-example-3.py
class LazyImport:
    def _ _init_ _(self, module_name):
        self.module_name = module_name
        self.module = None
    def _ _getattr_ _(self, name):
        if self.module is None:
            self.module = _ _import_ _(self.module_name)
        return getattr(self.module, name)
string = LazyImport("string")
print string.lowercase
abcdefghijklmnopqrstuvwxyz

Python 也提供了重新加载已加载模块的基本支持. [Example 1-8 #eg-1-8 会加载 3 次 hello.py 文件.

1.2.2.5. Example 1-8. 使用 reload 函数

File: builtin-reload-example-1.py
import hello
reload(hello)
reload(hello)
hello again, and welcome to the show
hello again, and welcome to the show
hello again, and welcome to the show

reload 直接接受模块作为参数.

[!Feather 注:  ^ 原句无法理解, 稍后讨论.]

注意，当你重加载模块时, 它会被重新编译, 新的模块会代替模块字典里的老模块. 但是, 已经用原模块里的类建立的实例仍然使用的是老模块(不会被更新).

同样地, 使用 from-import 直接创建的到模块内容的引用也是不会被更新的.

1.2.3. 关于名称空间

dir 返回由给定模块, 类, 实例, 或其他类型的所有成员组成的列表. 这可能在交互式 Python 解释器下很有用, 也可以用在其他地方.Example 1-9展示了 dir 函数的用法.

1.2.3.1. Example 1-9. 使用 dir 函数

File: builtin-dir-example-1.py
def dump(value):
    print( value, "=>", dir(value))
import sys
dump(0)
dump(1.0)
dump(0.0j) # complex number
dump([]) # list
dump({}) # dictionary
dump("string")
dump(len) # function
dump(sys) # module
0 => []
1.0 => []
0j => ['conjugate', 'imag', 'real']
[] => ['append', 'count', 'extend', 'index', 'insert',
    'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
{} => ['clear', 'copy', 'get', 'has_key', 'items',
    'keys', 'update', 'values']
string => []
<built-in function len> => ['_ _doc_ _', '_ _name_ _', '_ _self_ _']
<module 'sys' (built-in)> => ['_ _doc_ _', '_ _name_ _',
    '_ _stderr_ _', '_ _stdin_ _', '_ _stdout_ _', 'argv',
    'builtin_module_names', 'copyright', 'dllhandle',
    'exc_info', 'exc_type', 'exec_prefix', 'executable',
...

在例子 Example 1-10中定义的 getmember 函数返回给定类定义的所有类级别的属性和方法.

1.2.3.2. Example 1-10. 使用 dir 函数查找类的所有成员

File: builtin-dir-example-2.py
class A:
    def a(self):
        pass
    def b(self):
        pass
class B(A):
    def c(self):
        pass
    def d(self):
        pass
def getmembers(klass, members=None):
    # get a list of all class members, ordered by class
    if members is None:
        members = []
    for k in klass._ _bases_ _:
        getmembers(k, members)
    for m in dir(klass):
        if m not in members:
            members.append(m)
    return members
print getmembers(A)
print getmembers(B)
print getmembers(IOError)
['_ _doc_ _', '_ _module_ _', 'a', 'b']
['_ _doc_ _', '_ _module_ _', 'a', 'b', 'c', 'd']
['_ _doc_ _', '_ _getitem_ _', '_ _init_ _', '_ _module_ _', '_ _str_ _']

getmembers 函数返回了一个有序列表. 成员在列表中名称出现的越早, 它所处的类层次就越高. 如果无所谓顺序的话, 你可以使用字典代替列表.

[!Feather 注: 字典是无序的, 而列表和元组是有序的, 网上有关于有序字典的讨论]

1.2.3.3. Example 1-11. 使用 vars 函数

File: builtin-vars-example-1.py
book = "library2"
pages = 250
scripts = 350
print "the %(book)s book contains more than %(scripts)s scripts" % vars()
the library book contains more than 350 scripts

1.2.4. 检查对象类型

Python 是一种动态类型语言, 这意味着给一个定变量名可以在不同的场合绑定到不同的类型上. 在接下面例子中, 同样的函数分别被整数, 浮点数, 以及一个字符串调用:

def function(value):
    print( value)
function(1)
function(1.0)
function("one")

type 函数 (如 Example 1-12 所示) 允许你检查一个变量的类型. 这个函数会返回一个type descriptor (类型描述符), 它对于 Python 解释器提供的每个类型都是不同的.

1.2.4.1. Example 1-12. 使用 type 函数

File: builtin-type-example-1.py
def dump(value):
    print( type(value), value)
dump(1)
dump(1.0)
dump("one")
<type 'int'> 1
<type 'float'> 1.0
<type 'string'> one

每个类型都有一个对应的类型对象, 所以你可以使用 is 操作符 (对象身份?) 来检查类型. (如 Example 1-13所示).

1.2.4.2. Example 1-13. 对文件名和文件对象使用 type 函数

File: builtin-type-example-2.py
def load(file):
    if isinstance(file, type("")):
        file = open(file, "rb")
    return file.read()
print len(load("samples/sample.jpg")), "bytes"
print len(load(open("samples/sample.jpg", "rb"))), "bytes"
4672 bytes
4672 bytes

callable 函数, 如 Example 1-14 所示, 可以检查一个对象是否是可调用的 (无论是直接调用或是通过apply). 对于函数, 方法, lambda 函式, 类, 以及实现了 _ _call_ _ 方法的类实例, 它都返回 True.

1.2.4.3. Example 1-14. 使用 callable 函数

File: builtin-callable-example-1.py
def dump(function):
    if callable(function):
        print( function, "is callable")
    else:
        print( function, "is *not* callable")
class A:
    def method(self, value):
        return value
class B(A):
    def _ _call_ _(self, value):
        return value
a = A()
b = B()
dump(0) # simple objects
dump("string")
dump(callable)
dump(dump) # function
dump(A) # classes
dump(B)
dump(B.method)
dump(a) # instances
dump(b)
dump(b.method)
0 is *not* callable
string is *not* callable
<built-in function callable> is callable
<function dump at 8ca320> is callable
A is callable
B is callable
<unbound method A.method> is callable
<A instance at 8caa10> is *not* callable
<B instance at 8cab00> is callable
<method A.method of B instance at 8cab00> is callable

注意类对象 (A 和 B) 都是可调用的; 如果调用它们, 就产生新的对象(类实例). 但是 A 类的实例不可调用, 因为它的类没有实现 _ _call_ _ 方法.

你可以在 operator 模块中找到检查对象是否为某一内建类型(数字, 序列, 或者字典等)的函数. 但是, 因为创建一个类很简单(比如实现基本序列方法的类), 所以对这些类型使用显式的类型判断并不是好主意.

在处理类和实例的时候会复杂些. Python 不会把类作为本质上的类型对待; 相反地, 所有的类都属于一个特殊的类类型(special class type), 所有的类实例属于一个特殊的实例类型(special instance type).

这意味着你不能使用 type 函数来测试一个实例是否属于一个给定的类; 所有的实例都是同样的类型! 为了解决这个问题, 你可以使用isinstance 函数,它会检查一个对象是不是给定类(或其子类)的实例. Example 1-15 展示了 isinstance 函数的使用.

1.2.4.4. Example 1-15. 使用 isinstance 函数

File: builtin-isinstance-example-1.py
class A:
    pass
class B:
    pass
class C(A):
    pass
class D(A, B):
    pass
def dump(object):
    print( object, "=>",)
    if isinstance(object, A):
        print( "A",)
    if isinstance(object, B):
        print( "B",)
    if isinstance(object, C):
        print( "C",)
    if isinstance(object, D):
        print( "D",)
    print()
a = A()
b = B()
c = C()
d = D()
dump(a)
dump(b)
dump(c)
dump(d)
dump(0)
dump("string")
<A instance at 8ca6d0> => A
<B instance at 8ca750> => B
<C instance at 8ca780> => A C
<D instance at 8ca7b0> => A B D
0 =>
string =>

issubclass 函数与此相似, 它用于检查一个类对象是否与给定类相同, 或者是给定类的子类. 如 Example 1-16 所示.

注意, isinstance 可以接受任何对象作为参数, 而 issubclass 函数在接受非类对象参数时会引发TypeError 异常.

1.2.4.5. Example 1-16. 使用 issubclass 函数

File: builtin-issubclass-example-1.py
class A:
    pass
class B:
    pass
class C(A):
    pass
class D(A, B):
    pass
def dump(object):
    print( object, "=>",)
    if issubclass(object, A):
        print( "A",)
    if issubclass(object, B):
        print( "B",)
    if issubclass(object, C):
        print( "C",)
    if issubclass(object, D):
        print( "D",)
    print()
dump(A)
dump(B)
dump(C)
dump(D)
dump(0)
dump("string")
A => A
B => B
C => A C
D => A B D
0 =>
Traceback (innermost last):
  File "builtin-issubclass-example-1.py", line 29, in ?
  File "builtin-issubclass-example-1.py", line 15, in dump
TypeError: arguments must be classes

1.2.5. 计算 Python 表达式

Python 提供了在程序中与解释器交互的多种方法. 例如 eval 函数将一个字符串作为 Python 表达式求值. 你可以传递一串文本, 简单的表达式, 或者使用内建 Python 函数. 如Example 1-17 所示.

1.2.5.1. Example 1-17. 使用 eval 函数

File: builtin-eval-example-1.py
def dump(expression):
    result = eval(expression)
    print( expression, "=>", result, type(result))
dump("1")
dump("1.0")
dump("'string'")
dump("1.0 + 2.0")
dump("'*' * 10")
dump("len('world')")
1 => 1 <type 'int'>
1.0 => 1.0 <type 'float'>
'string' => string <type 'string'>
1.0 + 2.0 => 3.0 <type 'float'>
'*' * 10 => ********** <type 'string'>
len('world') => 5 <type 'int'>

如果你不确定字符串来源的安全性, 那么你在使用 eval 的时候会遇到些麻烦. 例如, 某个用户可能会使用 _ _import_ _ 函数加载os 模块, 然后从硬盘删除文件 (如 Example 1-18 所示).

1.2.5.2. Example 1-18. 使用 eval 函数执行任意命令

File: builtin-eval-example-2.py
print eval("_ _import_ _('os').getcwd()")
print eval("_ _import_ _('os').remove('file')")
/home/fredrik/librarybook
Traceback (innermost last):
 File "builtin-eval-example-2", line 2, in ?
 File "<string>", line 0, in ?
os.error: (2, 'No such file or directory')

这里我们得到了一个 os.error 异常, 这说明 Python 事实上在尝试删除文件!

幸运地是, 这个问题很容易解决. 你可以给 eval 函数传递第 2 个参数, 一个定义了该表达式求值时名称空间的字典. 我们测试下, 给函数传递个空字典:

>>> print( eval("_ _import_ _('os').remove('file')", {}))
Traceback (innermost last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
  File "<string>", line 0, in ?
os.error: (2, 'No such file or directory')

呃… 我们还是得到了个 os.error 异常.

这是因为 Python 在求值前会检查这个字典, 如果没有发现名称为 _ _builtins_ _ 的变量(复数形式), 它就会添加一个:

>>> namespace = {}
>>> print( eval("_ _import_ _('os').remove('file')", namespace))
Traceback (innermost last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
  File "<string>", line 0, in ?
os.error: (2, 'No such file or directory')
>>> namespace.keys()
['_ _builtins_ _']

如果你打印这个 namespace 的内容, 你会发现里边有所有的内建函数.

[!Feather 注: 如果我RP不错的话, 添加的这个_ _builtins_ _就是当前的_ _builtins_ _]

我们注意到了如果这个变量存在, Python 就不会去添加默认的, 那么我们的解决方法也来了, 为传递的字典参数加入一个 _ _builtins_ _ 项即可. 如Example 1-19 所示.

1.2.5.3. Example 1-19. 安全地使用 eval 函数求值

File: builtin-eval-example-3.py
print eval("_ _import_ _('os').getcwd()", {})
print eval("_ _import_ _('os').remove('file')", {"_ _builtins_ _": {}})
/home/fredrik/librarybook
Traceback (innermost last):
  File "builtin-eval-example-3.py", line 2, in ?
  File "<string>", line 0, in ?
NameError: _ _import_ _

即使这样, 你仍然无法避免针对 CPU 和内存资源的攻击. (比如, 形如 eval("'*'*1000000*2*2*2*2*2*2*2*2*2") 的语句在执行后会使你的程序耗尽系统资源).

1.2.6. 编译和执行代码

eval 函数只针对简单的表达式. 如果要处理大块的代码, 你应该使用 compile 和 exec 函数 (如 Example 1-20 所示).

1.2.6.1. Example 1-20. 使用 compile 函数检查语法.

File: builtin-compile-example-1.py
NAME = "script.py"
BODY = """
prnt 'owl-stretching time'
"""
try:
    compile(BODY, NAME, "exec")
except SyntaxError, v:
    print( "syntax error:", v, "in", NAME)
# syntax error: invalid syntax in script.py

成功执行后, compile 函数会返回一个代码对象, 你可以使用 exec 语句执行它, 参见 Example 1-21 .

1.2.6.2. Example 1-21. 执行已编译的代码

File: builtin-compile-example-2.py
BODY = """
print 'the ant, an introduction'
"""
code = compile(BODY, "<script>", "exec")
print code
exec code
<code object ? at 8c6be0, file "<script>", line 0>
the ant, an introduction

使用 Example 1-22 中的类可以在程序执行时实时地生成代码. write 方法用于添加代码, indent 和 dedent 方法用于控制缩进结构. 其他部分交给类来处理.

1.2.6.3. Example 1-22. 简单的代码生成工具

File: builtin-compile-example-3.py
import sys, string
class CodeGeneratorBackend:
    "Simple code generator for Python"
    def begin(self, tab="/t"):
        self.code = []
        self.tab = tab
        self.level = 0
    def end(self):
        self.code.append("") # make sure there's a newline at the end 
        return compile(string.join(self.code, "/n"), "<code>", "exec")
    def write(self, string):
        self.code.append(self.tab * self.level + string)
    def indent(self):
        self.level = self.level + 1
        # in 2.0 and later, this can be written as: self.level += 1
    def dedent(self):
        if self.level == 0:
            raise SyntaxError, "internal error in code generator"
        self.level = self.level - 1
        # or: self.level -= 1
#
# try it out!
c = CodeGeneratorBackend()
c.begin()
c.write("for i in range(5):")
c.indent()
c.write("print 'code generation made easy!'")
c.dedent()
exec c.end()
code generation made easy!
code generation made easy!
code generation made easy!
code generation made easy!
code generation made easy!

Python 还提供了 execfile 函数, 一个从文件加载代码, 编译代码, 执行代码的快捷方式. Example 1-23 简单地展示了如何使用这个函数.

1.2.6.4. Example 1-23. 使用 execfile 函数

File: builtin-execfile-example-1.py
execfile("hello.py")
def EXECFILE(filename, locals=None, globals=None):
    exec compile(open(filename).read(), filename, "exec") in locals, globals
EXECFILE("hello.py")
hello again, and welcome to the show
hello again, and welcome to the show

Example 1-24 中的代码是 Example 1-23 中使用的 hello.py 文件.

1.2.6.5. Example 1-24. hello.py 脚本

File: hello.py
print "hello again, and welcome to the show"

1.2.7. 从 _ builtin _ 模块重载函数

因为 Python 在检查局部名称空间和模块名称空间前不会检查内建函数, 所以有时候你可能要显式地引用 _ _builtin_ _模块. 例如Example 1-25 重载了内建的 open 函数. 这时候要想使用原来的open 函数, 就需要脚本显式地指明模块名称.

1.2.7.1. Example 1-25. 显式地访问 _ builtin _ 模块中的函数

File: builtin-open-example-1.py
def open(filename, mode="rb"):
    import _ _builtin_ _
    file = _ _builtin_ _.open(filename, mode)
    if file.read(5) not in("GIF87", "GIF89"):
        raise IOError, "not a GIF file"
    file.seek(0)
    return file
fp = open("samples/sample.gif")
print len(fp.read()), "bytes"
fp = open("samples/sample.jpg")
print len(fp.read()), "bytes"
3565 bytes
Traceback (innermost last):
  File "builtin-open-example-1.py", line 12, in ?
  File "builtin-open-example-1.py", line 5, in open
IOError: not a GIF file
[!Feather 注: 明白这个open()函数是干什么的么? 检查一个文件是否是 GIF 文件, 
一般如这类的图片格式都在文件开头有默认的格式. 
另外打开文件推荐使用file()而不是open() , 虽然暂时没有区别]

1.3. exceptions 模块

exceptions 模块提供了标准异常的层次结构. Python 启动的时候会自动导入这个模块, 并且将它加入到 _ _builtin_ _ 模块中. 也就是说, 一般不需要手动导入这个模块.

在 1.5.2 版本时它是一个普通模块, 2.0 以及以后版本成为内建模块.

该模块定义了以下标准异常:

Exception 是所有异常的基类. 强烈建议(但不是必须)自定义的异常异常也继承这个类.
SystemExit(Exception) 由 sys.exit 函数引发. 如果它在最顶层没有被 try-except 语句捕获, 那么解释器将直接关闭而不会显示任何跟踪返回信息.
StandardError(Exception) 是所有内建异常的基类(除 SystemExit 外).
KeyboardInterrupt(StandardError) 在用户按下 Control-C(或其他打断按键)后被引发. 如果它可能会在你使用 “捕获所有” 的try-except语句时导致奇怪的问题.
ImportError(StandardError) 在 Python 导入模块失败时被引发.
EnvironmentError 作为所有解释器环境引发异常的基类. (也就是说, 这些异常一般不是由于程序 bug 引起).
IOError(EnvironmentError) 用于标记 I/O 相关错误.
OSError(EnvironmentError) 用于标记 os 模块引起的错误.
WindowsError(OSError) 用于标记 os 模块中 Windows 相关错误.
NameError(StandardError) 在 Python 查找全局或局部名称失败时被引发.
UnboundLocalError(NameError) , 当一个局部变量还没有赋值就被使用时, 会引发这个异常. 这个异常只有在2.0及之后的版本有; 早期版本只会引发一个普通的NameError .
AttributeError(StandardError) , 当 Python 寻找(或赋值)给一个实例属性, 方法, 模块功能或其它有效的命名失败时, 会引发这个异常.
SyntaxError(StandardError) , 当解释器在编译时遇到语法错误, 这个异常就被引发.
(2.0 及以后版本) IndentationError(SyntaxError) 在遇到非法的缩进时被引发. 该异常只用于 2.0 及以后版本, 之前版本会引发一个SyntaxError 异常.
(2.0 及以后版本) TabError(IndentationError) , 当使用 -tt 选项检查不一致缩进时有可能被引发. 该异常只用于 2.0 及以后版本, 之前版本会引发一个SyntaxError 异常.
TypeError(StandardError) , 当给定类型的对象不支持一个操作时被引发.
AssertionError(StandardError) 在 assert 语句失败时被引发(即表达式为 false 时).
LookupError(StandardError) 作为序列或字典没有包含给定索引或键时所引发异常的基类.
IndexError(LookupError) , 当序列对象使用给定索引数索引失败时(不存在索引对应对象)引发该异常.
KeyError(LookupError) 当字典对象使用给定索引索引失败时(不存在索引对应对象)引发该异常.
ArithmeticError(StandardError) 作为数学计算相关异常的基类.
OverflowError(ArithmeticError) 在操作溢出时被引发(例如当一个整数太大, 导致不能符合给定类型).
ZeroDivisionError(ArithmeticError) , 当你尝试用 0 除某个数时被引发.
FloatingPointError(ArithmeticError) , 当浮点数操作失败时被引发.
ValueError(StandardError) , 当一个参数类型正确但值不合法时被引发.
(2.0 及以后版本) UnicodeError(ValueError) , Unicode 字符串类型相关异常. 只使用在 2.0 及以后版本.
RuntimeError(StandardError) , 当出现运行时问题时引发, 包括在限制模式下尝试访问外部内容, 未知的硬件问题等等.
NotImplementedError(RuntimeError) , 用于标记未实现的函数, 或无效的方法.
SystemError(StandardError) , 解释器内部错误. 该异常值会包含更多的细节 (经常会是一些深层次的东西, 比如 "eval_code2: NULL globals" ). 这本书的作者编了 5 年程序都没见过这个错误. (想必是没有用raise SystemError).
MemoryError(StandardError) , 当解释器耗尽内存时会引发该异常. 注意只有在底层内存分配抱怨时这个异常才会发生; 如果是在你的旧机器上, 这个异常发生之前系统会陷入混乱的内存交换中.

你可以创建自己的异常类. 只需要继承内建的 Exception 类(或者它的任意一个合适的子类)即可, 有需要时可以再重载它的_ _str_ _ 方法. Example 1-26 展示了如何使用 exceptions 模块.

1.3.0.1. Example 1-26. 使用 exceptions 模块

File: exceptions-example-1.py
# python imports this module by itself, so the following
# line isn't really needed
# python 会自动导入该模块, 所以以下这行是不必要的
# import exceptions
class HTTPError(Exception):
    # indicates an HTTP protocol error
    def _ _init_ _(self, url, errcode, errmsg):
        self.url = url
        self.errcode = errcode
        self.errmsg = errmsg
    def _ _str_ _(self):
        return (
            "<HTTPError for %s: %s %s>" %
            (self.url, self.errcode, self.errmsg)
            )
try:
    raise HTTPError("http://www.python.org/foo", 200, "Not Found")
except HTTPError, error:
    print( "url", "=>", error.url)
    print( "errcode", "=>", error.errcode)
    print( "errmsg", "=>", error.errmsg)
    raise # reraise exception
url => http://www.python.org/foo
errcode => 200
errmsg => Not Found
Traceback (innermost last):
  File "exceptions-example-1", line 16, in ?
HTTPError: <HTTPError for http://www.python.org/foo: 200 Not Found>

1.4. os 模块

这个模块中的大部分函数通过对应平台相关模块实现, 比如 posix 和 nt. os 模块会在第一次导入的时候自动加载合适的执行模块.

1.4.1. 处理文件

内建的 open / file 函数用于创建, 打开和编辑文件, 如 Example 1-27 所示. 而 os 模块提供了重命名和删除文件所需的函数.

1.4.1.1. Example 1-27. 使用 os 模块重命名和删除文件

File: os-example-3.py
import os
import string
def replace(file, search_for, replace_with):
    # replace strings in a text file
    back = os.path.splitext(file)[0] + ".bak"
    temp = os.path.splitext(file)[0] + ".tmp"
    try:
        # remove old temp file, if any
        os.remove(temp)
    except os.error:
        pass
    fi = open(file)
    fo = open(temp, "w")
    for s in fi.readlines():
        fo.write(string.replace(s, search_for, replace_with))
    fi.close()
    fo.close()
    try:
        # remove old backup file, if any
        os.remove(back)
    except os.error:
        pass
    # rename original to backup...
    os.rename(file, back)
    # ...and temporary to original
    os.rename(temp, file)
#
# try it out!
file = "samples/sample.txt"
replace(file, "hello", "tjena")
replace(file, "tjena", "hello")

1.4.2. 处理目录

os 模块也包含了一些用于目录处理的函数.

listdir 函数返回给定目录中所有文件名(包括目录名)组成的列表, 如 Example 1-28 所示. 而 Unix 和 Windows 中使用的当前目录和父目录标记(. 和 … )不包含在此列表中.

1.4.2.1. Example 1-28. 使用 os 列出目录下的文件

File: os-example-5.py
import os
for file in os.listdir("samples"):
    print( file)
sample.au
sample.jpg
sample.wav
...

getcwd 和 chdir 函数分别用于获得和改变当前工作目录. 如 Example 1-29 所示.

1.4.2.2. Example 1-29. 使用 os 模块改变当前工作目录

File: os-example-4.py
import os
# where are we?
cwd = os.getcwd()
print "1", cwd
# go down
os.chdir("samples")
print "2", os.getcwd()
# go back up
os.chdir(os.pardir)
print "3", os.getcwd()
1 /ematter/librarybook
2 /ematter/librarybook/samples
3 /ematter/librarybook

makedirs 和 removedirs 函数用于创建或删除目录层，如 Example 1-30 所示.

1.4.2.3. Example 1-30. 使用 os 模块创建/删除多个目录级

File: os-example-6.py
import os
os.makedirs("test/multiple/levels")
fp = open("test/multiple/levels/file", "w")
fp.write("inspector praline")
fp.close()
# remove the file
os.remove("test/multiple/levels/file")
# and all empty directories above it
os.removedirs("test/multiple/levels")

removedirs 函数会删除所给路径中最后一个目录下所有的空目录. 而 mkdir 和 rmdir 函数只能处理单个目录级. 如 Example 1-31 所示.

1.4.2.4. Example 1-31. 使用 os 模块创建/删除目录

File: os-example-7.py
import os
os.mkdir("test")
os.rmdir("test")
os.rmdir("samples") # this will fail
Traceback (innermost last):
  File "os-example-7", line 6, in ?
OSError: [Errno 41] Directory not empty: 'samples'

如果需要删除非空目录, 你可以使用 shutil 模块中的 rmtree 函数.

1.4.3. 处理文件属性

stat 函数可以用来获取一个存在文件的信息, 如 Example 1-32 所示. 它返回一个类元组对象(stat_result对象, 包含 10 个元素), 依次是st_mode (权限模式), st_ino (inode number), st_dev (device), st_nlink (number of hard links), st_uid (所有者用户 ID), st_gid (所有者所在组 ID ), st_size (文件大小, 字节), st_atime (最近一次访问时间), st_mtime (最近修改时间), st_ctime (平台相关; Unix下的最近一次元数据/metadata修改时间, 或者 Windows 下的创建时间) - 以上项目也可作为属性访问.

[!Feather 注: 原文为 9 元元组. 另,返回对象并非元组类型,为 struct.]

1.4.3.1. Example 1-32. 使用 os 模块获取文件属性

File: os-example-1.py
import os
import time
file = "samples/sample.jpg"
def dump(st):
    mode, ino, dev, nlink, uid, gid, size, atime, mtime, ctime = st
    print( "- size:", size, "bytes")
    print( "- owner:", uid, gid)
    print( "- created:", time.ctime(ctime))
    print( "- last accessed:", time.ctime(atime))
    print( "- last modified:", time.ctime(mtime))
    print( "- mode:", oct(mode))
    print( "- inode/dev:", ino, dev)
#
# get stats for a filename
st = os.stat(file)
print "stat", file
dump(st)
print
#
# get stats for an open file
fp = open(file)
st = os.fstat(fp.fileno())
print "fstat", file
dump(st)
stat samples/sample.jpg
- size: 4762 bytes
- owner: 0 0
- created: Tue Sep 07 22:45:58 1999
- last accessed: Sun Sep 19 00:00:00 1999
- last modified: Sun May 19 01:42:16 1996
- mode: 0100666
- inode/dev: 0 2
fstat samples/sample.jpg
- size: 4762 bytes
- owner: 0 0
- created: Tue Sep 07 22:45:58 1999
- last accessed: Sun Sep 19 00:00:00 1999
- last modified: Sun May 19 01:42:16 1996
- mode: 0100666
- inode/dev: 0 0

返回对象中有些属性在非 Unix 平台下是无意义的, 比如 (st_inode , st_dev)为 Unix 下的为每个文件提供了唯一标识, 但在其他平台可能为任意无意义数据 .

stat 模块包含了很多可以处理该返回对象的常量及函数. 下面的代码展示了其中的一些.

可以使用 chmod 和 utime 函数修改文件的权限模式和时间属性，如 Example 1-33 所示.

1.4.3.2. Example 1-33. 使用 os 模块修改文件的权限和时间戳

File: os-example-2.py
import os
import stat, time
infile = "samples/sample.jpg"
outfile = "out.jpg"
# copy contents
fi = open(infile, "rb")
fo = open(outfile, "wb")
while 1:
    s = fi.read(10000)
    if not s:
        break
    fo.write(s)
fi.close()
fo.close()
# copy mode and timestamp
st = os.stat(infile)
os.chmod(outfile, stat.S_IMODE(st[stat.ST_MODE]))
os.utime(outfile, (st[stat.ST_ATIME], st[stat.ST_MTIME]))
print "original", "=>"
print "mode", oct(stat.S_IMODE(st[stat.ST_MODE]))
print "atime", time.ctime(st[stat.ST_ATIME])
print "mtime", time.ctime(st[stat.ST_MTIME])
print "copy", "=>"
st = os.stat(outfile)
print "mode", oct(stat.S_IMODE(st[stat.ST_MODE]))
print "atime", time.ctime(st[stat.ST_ATIME])
print "mtime", time.ctime(st[stat.ST_MTIME])
original =>
mode 0666
atime Thu Oct 14 15:15:50 1999
mtime Mon Nov 13 15:42:36 1995
copy =>
mode 0666
atime Thu Oct 14 15:15:50 1999
mtime Mon Nov 13 15:42:36 1995

1.4.4. 处理进程

system 函数在当前进程下执行一个新命令, 并等待它完成, 如 Example 1-34 所示.

1.4.4.1. Example 1-34. 使用 os 执行操作系统命令

File: os-example-8.py
import os
if os.name == "nt":
    command = "dir"
else:
    command = "ls -l"
os.system(command)
-rwxrw-r--   1 effbot  effbot        76 Oct  9 14:17 README
-rwxrw-r--   1 effbot  effbot      1727 Oct  7 19:00 SimpleAsyncHTTP.py
-rwxrw-r--   1 effbot  effbot       314 Oct  7 20:29 aifc-example-1.py
-rwxrw-r--   1 effbot  effbot       259 Oct  7 20:38 anydbm-example-1.py
...

命令通过操作系统的标准 shell 执行, 并返回 shell 的退出状态. 需要注意的是在 Windows 95/98 下, shell 通常是 command.com , 它的推出状态总是 0.

由于 11os.system11 直接将命令传递给 shell , 所以如果你不检查传入参数的时候会很危险 (比如命令 os.system("viewer %s" % file), 将 file 变量设置为 "sample.jpg; rm -rf $HOME" ....). 如果不确定参数的安全性, 那么最好使用exec 或spawn 代替(稍后介绍).

exec 函数会使用新进程替换当前进程(或者说是"转到进程"). 在 Example 1-35 中, 字符串 “goodbye” 永远不会被打印.

1.4.4.2. Example 1-35. 使用 os 模块启动新进程

File: os-exec-example-1.py
import os
import sys
program = "python"
arguments = ["hello.py"]
print os.execvp(program, (program,) +  tuple(arguments))
print "goodbye"
hello again, and welcome to the show

Python 提供了很多表现不同的 exec 函数. Example 1-35 使用的是execvp 函数, 它会从标准路径搜索执行程序, 把第二个参数(元组)作为单独的参数传递给程序, 并使用当前的环境变量来运行程序. 其他七个同类型函数请参阅Python Library Reference .

在 Unix 环境下, 你可以通过组合使用 exec , fork 以及 wait 函数来从当前程序调用另一个程序, 如Example 1-36 所示. fork 函数复制当前进程,wait 函数会等待一个子进程执行结束.

1.4.4.3. Example 1-36. 使用 os 模块调用其他程序 (Unix)

File: os-exec-example-2.py
import os
import sys
def run(program, *args):
    pid = os.fork()
    if not pid:
        os.execvp(program, (program,) +  args)
    return os.wait()[0]
run("python", "hello.py")
print "goodbye"
hello again, and welcome to the show
goodbye

fork 函数在子进程返回中返回 0 (这个进程首先从 fork 返回值), 在父进程中返回一个非 0 的进程标识符(子进程的 PID ). 也就是说, 只有当我们处于子进程的时候 “not pid” 才为真.

fork 和 wait 函数在 Windows 上是不可用的, 但是你可以使用 spawn 函数, 如Example 1-37 所示. 不过, spawn 不会沿着路径搜索可执行文件, 你必须自己处理好这些.

1.4.4.4. Example 1-37. 使用 os 模块调用其他程序 (Windows)

File: os-spawn-example-1.py
import os
import string
def run(program, *args):
    # find executable
    for path in string.split(os.environ["PATH"], os.pathsep):
        file = os.path.join(path, program) + ".exe"
        try:
            return os.spawnv(os.P_WAIT, file, (file,) + args)
        except os.error:
            pass
    raise os.error, "cannot find executable"
run("python", "hello.py")
print "goodbye"
hello again, and welcome to the show
goodbye

spawn 函数还可用于在后台运行一个程序. Example 1-38 给run 函数添加了一个可选的 mode 参数; 当设置为 os.P_NOWAIT时, 这个脚本不会等待子程序结束, 默认值os.P_WAIT 时 spawn 会等待子进程结束.

其它的标志常量还有 os.P_OVERLAY ,它使得 spawn 的行为和 exec 类似, 以及os.P_DETACH , 它在后台运行子进程, 与当前控制台和键盘焦点隔离.

1.4.4.5. Example 1-38. 使用 os 模块在后台执行程序 (Windows)

File: os-spawn-example-2.py
import os
import string
def run(program, *args, **kw):
    # find executable
    mode = kw.get("mode", os.P_WAIT)
    for path in string.split(os.environ["PATH"], os.pathsep):
        file = os.path.join(path, program) + ".exe"
        try:
            return os.spawnv(mode, file, (file,) + args)
        except os.error:
            pass
    raise os.error, "cannot find executable"
run("python", "hello.py", mode=os.P_NOWAIT)
print "goodbye"
goodbye
hello again, and welcome to the show

Example 1-39 提供了一个在 Unix 和 Windows 平台上通用的spawn 方法.

1.4.4.6. Example 1-39. 使用 spawn 或 fork/exec 调用其他程序

File: os-spawn-example-3.py
import os
import string
if os.name in ("nt", "dos"):
    exefile = ".exe"
else:
    exefile = ""
def spawn(program, *args):
    try:
        # possible 2.0 shortcut!
        return os.spawnvp(program, (program,) + args)
    except AttributeError:
        pass
    try:
        spawnv = os.spawnv
    except AttributeError:
        # assume it's unix
        pid = os.fork()
        if not pid:
            os.execvp(program, (program,) + args)
        return os.wait()[0]
    else:
        # got spawnv but no spawnp: go look for an executable
        for path in string.split(os.environ["PATH"], os.pathsep):
            file = os.path.join(path, program) + exefile
            try:
                return spawnv(os.P_WAIT, file, (file,) + args)
            except os.error:
                pass
        raise IOError, "cannot find executable"
#
# try it out!
spawn("python", "hello.py")
print "goodbye"
hello again, and welcome to the show
goodbye

Example 1-39 首先尝试调用 spawnvp 函数. 如果该函数不存在(一些版本/平台没有这个函数), 它将继续查找一个名为spawnv 的函数并且开始查找程序路径. 作为最后的选择, 它会调用 exec 和 fork 函数完成工作.

1.4.5. 处理守护进程(Daemon Processes)

Unix 系统中, 你可以使用 fork 函数把当前进程转入后台(一个"守护者/daemon"). 一般来说, 你需要派生(fork off)一个当前进程的副本, 然后终止原进程, 如Example 1-40 所示.

1.4.5.1. Example 1-40. 使用 os 模块使脚本作为守护执行 (Unix)

File: os-example-14.py
import os
import time
pid = os.fork()
if pid:
    os._exit(0) # kill original
print "daemon started"
time.sleep(10)
print "daemon terminated"

需要创建一个真正的后台程序稍微有点复杂, 首先调用 setpgrp 函数创建一个 “进程组首领/process group leader”. 否则, 向无关进程组发送的信号(同时)会引起守护进程的问题:

os.setpgrp()

为了确保守护进程创建的文件能够获得程序指定的 mode flags(权限模式标记?), 最好删除 user mode mask:

os.umask(0)

然后, 你应该重定向 stdout/stderr 文件, 而不能只是简单地关闭它们(如果你的程序需要 stdout 或stderr 写入内容的时候, 可能会出现意想不到的问题).

class NullDevice:
    def write(self, s):
        pass
sys.stdin.close()
sys.stdout = NullDevice()
sys.stderr = NullDevice()

换言之, 由于 Python 的 print 和 C 中的 printf/fprintf 在设备(device)没有连接后不会关闭你的程序, 此时守护进程中的sys.stdout.write() 会抛出一个 IOError 异常, 而你的程序依然在后台运行的很好…

另外, 先前例子中的 _exit 函数会终止当前进程. 而 sys.exit 不同, 如果调用者(caller)捕获了SystemExit 异常, 程序仍然会继续执��. 如 Example 1-41 所示.

1.4.5.2. Example 1-41. 使用 os 模块终止当前进程

File: os-example-9.py
import os
import sys
try:
    sys.exit(1)
except SystemExit, value:
    print( "caught exit(%s)" % value)
try:
    os._exit(2)
except SystemExit, value:
    print( "caught exit(%s)" % value)
print "bye!"
caught exit(1)

1.5. os.path 模块

os.path 模块包含了各种处理长文件名(路径名)的函数. 先导入 (import) os 模块, 然后就可以以os.path 访问该模块.

1.5.1. 处理文件名

os.path 模块包含了许多与平台无关的处理长文件名的函数. 也就是说, 你不需要处理前后斜杠, 冒号等. 我们可以看看 Example 1-42 中的样例代码.

1.5.1.1. Example 1-42. 使用 os.path 模块处理文件名

File: os-path-example-1.py
import os
filename = "my/little/pony"
print "using", os.name, "..."
print "split", "=>", os.path.split(filename)
print "splitext", "=>", os.path.splitext(filename)
print "dirname", "=>", os.path.dirname(filename)
print "basename", "=>", os.path.basename(filename)
print "join", "=>", os.path.join(os.path.dirname(filename),
                                 os.path.basename(filename))
using nt ...
split => ('my/little', 'pony')
splitext => ('my/little/pony', '')
dirname => my/little
basename => pony
join => my/little/pony

注意这里的 split 只分割出最后一项(不带斜杠).

os.path 模块中还有许多函数允许你简单快速地获知文件名的一些特征，如 Example 1-43 所示。

1.5.1.2. Example 1-43. 使用 os.path 模块检查文件名的特征

File: os-path-example-2.py
import os
FILES = (
    os.curdir,
    "/",
    "file",
    "/file",
    "samples",
    "samples/sample.jpg",
    "directory/file",
    "../directory/file",
    "/directory/file"
    )
for file in FILES:
    print( file, "=>",)
    if os.path.exists(file):
        print( "EXISTS",)
    if os.path.isabs(file):
        print( "ISABS",)
    if os.path.isdir(file):
        print( "ISDIR",)
    if os.path.isfile(file):
        print( "ISFILE",)
    if os.path.islink(file):
        print( "ISLINK",)
    if os.path.ismount(file):
        print( "ISMOUNT",)
    print()
. => EXISTS ISDIR
/ => EXISTS ISABS ISDIR ISMOUNT
file =>
/file => ISABS
samples => EXISTS ISDIR
samples/sample.jpg => EXISTS ISFILE
directory/file =>
../directory/file =>
/directory/file => ISABS

expanduser 函数以与大部分Unix shell相同的方式处理用户名快捷符号(~, 不过在 Windows 下工作不正常), 如Example 1-44 所示.

1.5.1.3. Example 1-44. 使用 os.path 模块将用户名插入到文件名

File: os-path-expanduser-example-1.py
import os
print os.path.expanduser("~/.pythonrc")
# /home/effbot/.pythonrc

expandvars 函数将文件名中的环境变量替换为对应值, 如 Example 1-45 所示.

1.5.1.4. Example 1-45. 使用 os.path 替换文件名中的环境变量

File: os-path-expandvars-example-1.py
import os
os.environ["USER"] = "user"
print os.path.expandvars("/home/$USER/config")
print os.path.expandvars("$USER/folders")
/home/user/config
user/folders

1.5.2. 搜索文件系统

walk 函数会帮你找出一个目录树下的所有文件 (如 Example 1-46 所示). 它的参数依次是目录名, 回调函数, 以及传递给回调函数的数据对象.

1.5.2.1. Example 1-46. 使用 os.path 搜索文件系统

File: os-path-walk-example-1.py
import os
def callback(arg, directory, files):
    for file in files:
        print( os.path.join(directory, file), repr(arg))
os.path.walk(".", callback, "secret message")
./aifc-example-1.py 'secret message'
./anydbm-example-1.py 'secret message'
./array-example-1.py 'secret message'
...
./samples 'secret message'
./samples/sample.jpg 'secret message'
./samples/sample.txt 'secret message'
./samples/sample.zip 'secret message'
./samples/articles 'secret message'
./samples/articles/article-1.txt 'secret message'
./samples/articles/article-2.txt 'secret message'
...

walk 函数的接口多少有点晦涩 (也许只是对我个人而言, 我总是记不住参数的顺序). Example 1-47 中展示的 index 函数会返回一个文件名列表, 你可以直接使用 for-in 循环处理文件.

1.5.2.2. Example 1-47. 使用 os.listdir 搜索文件系统

File: os-path-walk-example-2.py
import os
def index(directory):
    # like os.listdir, but traverses directory trees
    stack = [directory]
    files = []
    while stack:
        directory = stack.pop()
        for file in os.listdir(directory):
            fullname = os.path.join(directory, file)
            files.append(fullname)
            if os.path.isdir(fullname) and not os.path.islink(fullname):
                stack.append(fullname)
    return files
for file in index("."):
    print( file)
./aifc-example-1.py
./anydbm-example-1.py
./array-example-1.py
...

如果你不想列出所有的文件 (基于性能或者是内存的考虑) , Example 1-48 展示了另一种方法. 这里DirectoryWalker 类的行为与序列对象相似, 一次返回一个文件. (generator?)

1.5.2.3. Example 1-48. 使用 DirectoryWalker 搜索文件系统

File: os-path-walk-example-3.py
import os
class DirectoryWalker:
    # a forward iterator that traverses a directory tree
    def _ _init_ _(self, directory):
        self.stack = [directory]
        self.files = []
        self.index = 0
    def _ _getitem_ _(self, index):
        while 1:
            try:
                file = self.files[self.index]
                self.index = self.index + 1
            except IndexError:
                # pop next directory from stack
                self.directory = self.stack.pop()
                self.files = os.listdir(self.directory)
                self.index = 0
            else:
                # got a filename
                fullname = os.path.join(self.directory, file)
                if os.path.isdir(fullname) and not os.path.islink(fullname):
                    self.stack.append(fullname)
                return fullname
for file in DirectoryWalker("."):
    print( file)
./aifc-example-1.py
./anydbm-example-1.py
./array-example-1.py
...

注意 DirectoryWalker 类并不检查传递给 _ _getitem_ _ 方法的索引值. 这意味着如果你越界访问序列成员(索引数字过大)的话, 这个类将不能正常工作.

最后, 如果你需要处理文件大小和时间戳, Example 1-49 给出了一个类, 它返回文件名和它的os.stat 属性(一个元组). 这个版本在每个文件上都能节省一次或两次 stat 调用( os.path.isdir 和os.path.islink 内部都使用了 stat ), 并且在一些平台上运行很快.

1.5.2.4. Example 1-49. 使用 DirectoryStatWalker 搜索文件系统

File: os-path-walk-example-4.py
import os, stat
class DirectoryStatWalker:
    # a forward iterator that traverses a directory tree, and
    # returns the filename and additional file information
    def _ _init_ _(self, directory):
        self.stack = [directory]
        self.files = []
        self.index = 0
    def _ _getitem_ _(self, index):
        while 1:
            try:
                file = self.files[self.index]
                self.index = self.index + 1
            except IndexError:
                # pop next directory from stack
                self.directory = self.stack.pop()
                self.files = os.listdir(self.directory)
                self.index = 0
            else:
                # got a filename
                fullname = os.path.join(self.directory, file)
                st = os.stat(fullname)
                mode = st[stat.ST_MODE]
                if stat.S_ISDIR(mode) and not stat.S_ISLNK(mode):
                    self.stack.append(fullname)
                return fullname, st
for file, st in DirectoryStatWalker("."):
    print( file, st[stat.ST_SIZE])
./aifc-example-1.py 336
./anydbm-example-1.py 244
./array-example-1.py 526

1.6. stat 模块

Example 1-50 展示了 stat 模块的基本用法, 这个模块包含了一些os.stat 函数中可用的常量和测试函数.

1.6.0.1. Example 1-50. Using the stat Module

File: stat-example-1.py
import stat
import os, time
st = os.stat("samples/sample.txt")
print "mode", "=>", oct(stat.S_IMODE(st[stat.ST_MODE]))
print "type", "=>",
if stat.S_ISDIR(st[stat.ST_MODE]):
    print( "DIRECTORY",)
if stat.S_ISREG(st[stat.ST_MODE]):
    print( "REGULAR",)
if stat.S_ISLNK(st[stat.ST_MODE]):
    print( "LINK",)
print
print "size", "=>", st[stat.ST_SIZE]
print "last accessed", "=>", time.ctime(st[stat.ST_ATIME])
print "last modified", "=>", time.ctime(st[stat.ST_MTIME])
print "inode changed", "=>", time.ctime(st[stat.ST_CTIME])
mode => 0664
type => REGULAR
size => 305
last accessed => Sun Oct 10 22:12:30 1999
last modified => Sun Oct 10 18:39:37 1999
inode changed => Sun Oct 10 15:26:38 1999

1.7. string 模块

string 模块提供了一些用于处理字符串类型的函数, 如 Example 1-51 所示.

1.7.0.1. Example 1-51. 使用 string 模块

File: string-example-1.py
import string
text = "Monty Python's Flying Circus"
print "upper", "=>", string.upper(text)
print "lower", "=>", string.lower(text)
print "split", "=>", string.split(text)
print "join", "=>", string.join(string.split(text), "+")
print "replace", "=>", string.replace(text, "Python", "Java")
print "find", "=>", string.find(text, "Python"), string.find(text, "Java")
print "count", "=>", string.count(text, "n")
upper => MONTY PYTHON'S FLYING CIRCUS
lower => monty python's flying circus
split => ['Monty', "Python's", 'Flying', 'Circus']
join => Monty+Python's+Flying+Circus
replace => Monty Java's Flying Circus
find => 6 -1
count => 3

在 Python 1.5.2 以及更早版本中, string 使用 strop 中的函数来实现模块功能.

在 Python1.6 和后继版本，更多的字符串操作都可以作为字符串方法来访问, 如 Example 1-52 所示, string 模块中的许多函数只是对相对应字符串方法的封装.

1.7.0.2. Example 1-52. 使用字符串方法替代 string 模块函数

File: string-example-2.py
text = "Monty Python's Flying Circus"
print "upper", "=>", text.upper()
print "lower", "=>", text.lower()
print "split", "=>", text.split()
print "join", "=>", "+".join(text.split())
print "replace", "=>", text.replace("Python", "Perl")
print "find", "=>", text.find("Python"), text.find("Perl")
print "count", "=>", text.count("n")
upper => MONTY PYTHON'S FLYING CIRCUS
lower => monty python's flying circus
split => ['Monty', "Python's", 'Flying', 'Circus']
join => Monty+Python's+Flying+Circus
replace => Monty Perl's Flying Circus
find => 6 -1
count => 3

为了增强模块对字符的处理能力, 除了字符串方法, string 模块还包含了类型转换函数用于把字符串转换为其他类型, (如 Example 1-53 所示).

1.7.0.3. Example 1-53. 使用 string 模块将字符串转为数字

File: string-example-3.py
import string
print int("4711"),
print string.atoi("4711"),
print string.atoi("11147", 8), # octal 八进制
print string.atoi("1267", 16), # hexadecimal 十六进制
print string.atoi("3mv", 36) # whatever...
print string.atoi("4711", 0),
print string.atoi("04711", 0),
print string.atoi("0x4711", 0)
print float("4711"),
print string.atof("1"),
print string.atof("1.23e5")
4711 4711 4711 4711 4711
4711 2505 18193
4711.0 1.0 123000.0

大多数情况下 (特别是当你使用的是1.6及更高版本时) ，你可以使用 int 和 float 函数代替 string 模块中对应的函数。

atoi 函数可以接受可选的第二个参数, 指定数基(number base). 如果数基为 0, 那么函数将检查字符串的前几个字符来决定使用的数基: 如果为 “0x,” 数基将为 16 (十六进制), 如果为 “0,” 则数基为 8 (八进制). 默认数基值为 10 (十进制), 当你未传递参数时就使用这个值.

在 1.6 及以后版本中, int 函数和 atoi 一样可以接受第二个参数. 与字符串版本函数不一样的是 ,int 和 float 可以接受 Unicode 字符串对象.

1.8. re 模块

“Some people, when confronted with a problem, think ‘I know, I’ll use regular expressions.’ Now they have two problems.”

- Jamie Zawinski, on comp.lang.emacsre

模块提供了一系列功能强大的正则表达式 (regular expression) 工具, 它们允许你快速检查给定字符串是否与给定的模式匹配 (使用match 函数), 或者包含这个模式 (使用 search 函数). 正则表达式是以紧凑(也很神秘)的语法写出的字符串模式.

match 尝试从字符串的起始匹配一个模式, 如 Example 1-54 所示. 如果模式匹配了某些内容 (包括空字符串, 如果模式允许的话) , 它将返回一个匹配对象. 使用它的group 方法可以找出匹配的内容.

1.8.0.1. Example 1-54. 使用 re 模块来匹配字符串

File: re-example-1.py
import re
text = "The Attila the Hun Show"
# a single character 单个字符
m = re.match(".", text)
if m: print( repr("."), "=>", repr(m.group(0)))
# any string of characters 任何字符串
m = re.match(".*", text)
if m: print( repr(".*"), "=>", repr(m.group(0)))
# a string of letters (at least one) 只包含字母的字符串(至少一个)
m = re.match("/w+", text)
if m: print( repr("/w+"), "=>", repr(m.group(0)))
# a string of digits 只包含数字的字符串
m = re.match("/d+", text)
if m: print( repr("/d+"), "=>", repr(m.group(0)))
 '.' => 'T'
'.*' => 'The Attila the Hun Show'
'//w+' => 'The'

可以使用圆括号在模式中标记区域. 找到匹配后, group 方法可以抽取这些区域的内容，如 Example 1-55 所示. group(1)会返回第一组的内容, group(2) 返回第二组的内容, 这样… 如果你传递多个组数给group 函数, 它会返回一个元组.

1.8.0.2. Example 1-55. 使用 re 模块抽出匹配的子字符串

File: re-example-2.py
import re
text ="10/15/99"
m = re.match("(/d{2})/(/d{2})/(/d{2,4})", text)
if m:
    print( m.group(1, 2, 3))
('10', '15', '99')

search 函数会在字符串内查找模式匹配, 如 Example 1-56 所示. 它在所有可能的字符位置尝试匹配模式, 从最左边开始, 一旦找到匹配就返回一个匹配对象. 如果没有找到相应的匹配, 就返回None .

1.8.0.3. Example 1-56. 使用 re 模块搜索子字符串

File: re-example-3.py
import re
text = "Example 3: There is 1 date 10/25/95 in here!"
m = re.search("(/d{1,2})/(/d{1,2})/(/d{2,4})", text)
print m.group(1), m.group(2), m.group(3)
month, day, year = m.group(1, 2, 3)
print month, day, year
date = m.group(0)
print date
10 25 95
10 25 95
10/25/95

Example 1-57 中展示了 sub 函数, 它可以使用另个字符串替代匹配模式.

1.8.0.4. Example 1-57. 使用 re 模块替换子字符串

File: re-example-4.py
import re
text = "you're no fun anymore..."
# literal replace (string.replace is faster)
# 文字替换 (string.replace 速度更快)
print re.sub("fun", "entertaining", text)
# collapse all non-letter sequences to a single dash 
# 将所有非字母序列转换为一个"-"(dansh,破折号)
print re.sub("[^/w]+", "-", text)
# convert all words to beeps 
# 将所有单词替换为 BEEP
print re.sub("/S+", "-BEEP-", text)
you're no entertaining anymore...
you-re-no-fun-anymore-
-BEEP- -BEEP- -BEEP- -BEEP-

你也可以通过回调 (callback) 函数使用 sub 来替换指定模式. Example 1-58 展示了如何预编译模式.

1.8.0.5. Example 1-58. 使用 re 模块替换字符串(通过回调函数)

File: re-example-5.py
import re
import string
text = "a line of text//012another line of text//012etc..."
def octal(match):
    # replace octal code with corresponding ASCII character
    # 使用对应 ASCII 字符替换八进制代码
    return chr(string.atoi(match.group(1), 8))
octal_pattern = re.compile(r"//(/d/d/d)")
print text
print octal_pattern.sub(octal, text)
a line of text/012another line of text/012etc...
a line of text
another line of text
etc...

如果你不编译, re 模块会为你缓存一个编译后版本, 所有的小脚本中, 通常不需要编译正则表达式. Python1.5.2 中, 缓存中可以容纳 20 个匹配模式, 而在 2.0 中, 缓存则可以容纳 100 个匹配模式.

最后, Example 1-59 用一个模式列表匹配一个字符串. 这些模式将会组合为一个模式, 并预编译以节省时间.

1.8.0.6. Example 1-59. 使用 re 模块匹配多个模式中的一个

File: re-example-6.py
import re, string
def combined_pattern(patterns):
    p = re.compile(
        string.join(map(lambda x: "("+x+")", patterns), "|")
        )
    def fixup(v, m=p.match, r=range(0,len(patterns))):
        try:
            regs = m(v).regs
        except AttributeError:
            return None # no match, so m.regs will fail
        else:
            for i in r:
                if regs[i+1] != (-1, -1):
                    return i
    return fixup
#
# try it out!
patterns = [
    r"/d+",
    r"abc/d{2,4}",
    r"p/w+"
]
p = combined_pattern(patterns)
print p("129391")
print p("abc800")
print p("abc1600")
print p("python")
print p("perl")
print p("tcl")
0
1
1
2
2
None

1.9. math 模块

math 模块实现了许多对浮点数的数学运算函数. 这些函数一般是对平台 C 库中同名函数的简单封装, 所以一般情况下, 不同平台下计算的结果可能稍微地有所不同, 有时候甚至有很大出入.Example 1-60 展示了如何使用 math 模块.

1.9.0.1. Example 1-60. 使用 math 模块

File: math-example-1.py
import math
print "e", "=>", math.e
print "pi", "=>", math.pi
print "hypot", "=>", math.hypot(3.0, 4.0)
# and many others...
e => 2.71828182846
pi => 3.14159265359
hypot => 5.0

完整函数列表请参阅 Python Library Reference .

1.10. cmath 模块

Example 1-61 所展示的 cmath 模块包含了一些用于复数运算的函数.

1.10.0.1. Example 1-61. 使用 cmath 模块

File: cmath-example-1.py
import cmath
print "pi", "=>", cmath.pi
print "sqrt(-1)", "=>", cmath.sqrt(-1)
pi => 3.14159265359
sqrt(-1) => 1j

完整函数列表请参阅 Python Library Reference .

1.11. operator 模块

operator 模块为 Python 提供了一个 “功能性” 的标准操作符接口. 当使用 map 以及filter 一类的函数的时候, operator 模块中的函数可以替换一些 lambda 函式. 而且这些函数在一些喜欢写晦涩代码的程序员中很流行.Example 1-62 展示了 operator 模块的一般用法.

1.11.0.1. Example 1-62. 使用 operator 模块

File: operator-example-1.py
import operator
sequence = 1, 2, 4
print "add", "=>", reduce(operator.add, sequence)
print "sub", "=>", reduce(operator.sub, sequence)
print "mul", "=>", reduce(operator.mul, sequence)
print "concat", "=>", operator.concat("spam", "egg")
print "repeat", "=>", operator.repeat("spam", 5)
print "getitem", "=>", operator.getitem(sequence, 2)
print "indexOf", "=>", operator.indexOf(sequence, 2)
print "sequenceIncludes", "=>", operator.sequenceIncludes(sequence, 3)
add => 7
sub => -5
mul => 8
concat => spamegg
repeat => spamspamspamspamspam
getitem => 4
indexOf => 1
sequenceIncludes => 0

Example 1-63 展示了一些可以用于检查对象类型的 operator 函数.

1.11.0.2. Example 1-63. 使用 operator 模块检查类型

File: operator-example-2.py
import operator
import UserList
def dump(data):
    print( type(data), "=>",)
    if operator.isCallable(data):
        print( "CALLABLE",)
    if operator.isMappingType(data):
        print( "MAPPING",)
    if operator.isNumberType(data):
        print( "NUMBER",)
    if operator.isSequenceType(data):
        print( "SEQUENCE",)
    print()
dump(0)
dump("string")
dump("string"[0])
dump([1, 2, 3])
dump((1, 2, 3))
dump({"a": 1})
dump(len) # function 函数
dump(UserList) # module 模块
dump(UserList.UserList) # class 类
dump(UserList.UserList()) # instance 实例
<type 'int'> => NUMBER
<type 'string'> => SEQUENCE
<type 'string'> => SEQUENCE
<type 'list'> => SEQUENCE
<type 'tuple'> => SEQUENCE
<type 'dictionary'> => MAPPING
<type 'builtin_function_or_method'> => CALLABLE
<type 'module'> =>
<type 'class'> => CALLABLE
<type 'instance'> => MAPPING NUMBER SEQUENCE

这里需要注意 operator 模块使用非常规的方法处理对象实例. 所以使用 isNumberType ,isMappingType , 以及 isSequenceType 函数的时候要小心, 这很容易降低代码的扩展性.

同样需要注意的是一个字符串序列成员 (单个字符) 也是序列. 所以当在递归函数使用 isSequenceType 来截断对象树的时候, 别把普通字符串作为参数(或者是任何包含字符串的序列对象).

1.12. copy 模块

copy 模块包含两个函数, 用来拷贝对象, 如 Example 1-64 所示.

copy(object) => object 创建给定对象的 “浅/浅层(shallow)” 拷贝(copy). 这里 “浅/浅层(shallow)” 的意思是复制对象本身, 但当对象是一个容器 (Container) 时, 它的成员仍然指向原来的成员对象.

1.12.0.1. Example 1-64. 使用 copy 模块复制对象

File: copy-example-1.py
import copy
a = [[1],[2],[3]]
b = copy.copy(a)
print "before", "=>"
print a
print b
# modify original
a[0][0] = 0
a[1] = None
print "after", "=>"
print a
print b
before =>
[[1], [2], [3]]
[[1], [2], [3]]
after =>
[[0], None, [3]]
[[0], [2], [3]]

你也可以使用[:]语句 (完整切片) 来对列表进行浅层复制, 也可以使用 copy 方法复制字典.

相反地, deepcopy(object) => object 创建一个对象的深层拷贝(deepcopy), 如 Example 1-65 所示, 当对象为一个容器时, 所有的成员都被递归地复制了。

1.12.0.2. Example 1-65. 使用 copy 模块复制集合(Collections)

File: copy-example-2.py
import copy
a = [[1],[2],[3]]
b = copy.deepcopy(a)
print "before", "=>"
print a
print b
# modify original
a[0][0] = 0
a[1] = None
print "after", "=>"
print a
print b
before =>
[[1], [2], [3]]
[[1], [2], [3]]
after =>
[[0], None, [3]]
[[1], [2], [3]]

1.13. sys 模块

sys 模块提供了许多函数和变量来处理 Python 运行时环境的不同部分.

1.13.1. 处理命令行参数

在解释器启动后, argv 列表包含了传递给脚本的所有参数, 如 Example 1-66 所示. 列表的第一个元素为脚本自身的名称.

1.13.1.1. Example 1-66. 使用sys模块获得脚本的参数

File: sys-argv-example-1.py
import sys
print "script name is", sys.argv[0]
if len(sys.argv) > 1:
    print( "there are", len(sys.argv)-1, "arguments:")
    for arg in sys.argv[1:]:
        print( arg)
else:
    print( "there are no arguments!")
script name is sys-argv-example-1.py
there are no arguments!

如果是从标准输入读入脚本 (比如 “python < sys-argv-example-1.py”), 脚本的名称将被设置为空串. 如果把脚本作为字符串传递给python (使用-c 选项), 脚本名会被设置为 “-c”.

1.13.2. 处理模块

path 列表是一个由目录名构成的列表, Python 从中查找扩展模块( Python 源模块, 编译模块,或者二进制扩展). 启动 Python 时,这个列表从根据内建规则, PYTHONPATH 环境变量的内容, 以及注册表( Windows 系统)等进行初始化. 由于它只是一个普通的列表, 你可以在程序中对它进行操作, 如Example 1-67 所示.

1.13.2.1. Example 1-67. 使用sys模块操作模块搜索路径

File: sys-path-example-1.py
import sys
print "path has", len(sys.path), "members"
# add the sample directory to the path
sys.path.insert(0, "samples")
import sample
# nuke the path
sys.path = []
import random # oops!
path has 7 members
this is the sample module!
Traceback (innermost last):
  File "sys-path-example-1.py", line 11, in ?
    import random # oops!
ImportError: No module named random

builtin_module_names 列表包含 Python 解释器中所有内建模块的名称, Example 1-68 给出了它的样例代码.

1.13.2.2. Example 1-68. 使用sys模块查找内建模块

File: sys-builtin-module-names-example-1.py
import sys
def dump(module):
    print( module, "=>",)
    if module in sys.builtin_module_names:
        print( "<BUILTIN>")
    else:
        module = _ _import_ _(module)
        print( module._ _file_ _)
dump("os")
dump("sys")
dump("string")
dump("strop")
dump("zlib")
os => C:/python/lib/os.pyc
sys => <BUILTIN>
string => C:/python/lib/string.pyc
strop => <BUILTIN>
zlib => C:/python/zlib.pyd

modules 字典包含所有加载的模块. import 语句在从磁盘导入内容之前会先检查这个字典.

正如你在 Example 1-69 中所见到的, Python 在处理你的脚本之前就已经导入了很多模块.

1.13.2.3. Example 1-69. 使用sys模块查找已导入的模块

File: sys-modules-example-1.py
import sys
print sys.modules.keys()
['os.path', 'os', 'exceptions', '_ _main_ _', 'ntpath', 'strop', 'nt',
'sys', '_ _builtin_ _', 'site', 'signal', 'UserDict', 'string', 'stat']

1.13.3. 处理引用记数

getrefcount 函数 (如 Example 1-70 所示) 返回给定对象的引用记数 - 也就是这个对象使用次数. Python 会跟踪这个值, 当它减少为0的时候, 就销毁这个对象.

1.13.3.1. Example 1-70. 使用sys模块获得引用记数

File: sys-getrefcount-example-1.py
import sys
variable = 1234
print sys.getrefcount(0)
print sys.getrefcount(variable)
print sys.getrefcount(None)
50
3
192

注意这个值总是比实际的数量大, 因为该函数本身在确定这个值的时候依赖这个对象.

== 检查主机平台===

Example 1-71 展示了 platform 变量, 它包含主机平台的名称.

1.13.3.2. Example 1-71. 使用sys模块获得当前平台

File: sys-platform-example-1.py
import sys
#
# emulate "import os.path" (sort of)...
if sys.platform == "win32":
    import ntpath
    pathmodule = ntpath
elif sys.platform == "mac":
    import macpath
    pathmodule = macpath
else:
    # assume it's a posix platform
    import posixpath
    pathmodule = posixpath
print pathmodule

典型的平台有Windows 9X/NT(显示为 win32 ), 以及 Macintosh(显示为 mac ) . 对于 Unix 系统而言, platform 通常来自 “uname -r” 命令的输出, 例如irix6 , linux2 , 或者 sunos5 (Solaris).

1.13.4. 跟踪程序

setprofiler 函数允许你配置一个分析函数(profiling function). 这个函数会在每次调用某个函数或方法时被调用(明确或隐含的), 或是遇到异常的时候被调用. 让我们看看Example 1-72 的代码.

1.13.4.1. Example 1-72. 使用sys模块配置分析函数

File: sys-setprofiler-example-1.py
import sys
def test(n):
    j = 0
    for i in range(n):
        j = j + i
    return n
def profiler(frame, event, arg):
    print( event, frame.f_code.co_name, frame.f_lineno, "->", arg)
# profiler is activated on the next call, return, or exception
# 分析函数将在下次函数调用, 返回, 或异常时激活
sys.setprofile(profiler)
# profile this function call
# 分析这次函数调用
test(1)
# disable profiler
# 禁用分析函数
sys.setprofile(None)
# don't profile this call
# 不会分析这次函数调用
test(2)
call test 3 -> None
return test 7 -> 1

基于该函数, profile 模块提供了一个完整的分析器框架.

Example 1-73 中的 settrace 函数与此类似, 但是trace 函数会在解释器每执行到新的一行时被调用.

1.13.4.2. Example 1-73. 使用sys模块配置单步跟踪函数

File: sys-settrace-example-1.py
import sys
def test(n):
    j = 0
    for i in range(n):
        j = j + i
    return n
def tracer(frame, event, arg):
    print( event, frame.f_code.co_name, frame.f_lineno, "->", arg)
    return tracer
# tracer is activated on the next call, return, or exception
# 跟踪器将在下次函数调用, 返回, 或异常时激活
sys.settrace(tracer)
# trace this function call
# 跟踪这次函数调用
test(1)
# disable tracing
# 禁用跟踪器
sys.settrace(None)
# don't trace this call
# 不会跟踪这次函数调用
test(2)
call test 3 -> None
line test 3 -> None
line test 4 -> None
line test 5 -> None
line test 5 -> None
line test 6 -> None
line test 5 -> None
line test 7 -> None
return test 7 -> 1

基于该函数提供的跟踪功能, pdb 模块提供了完整的调试( debug )框架.

1.13.5. 处理标准输出/输入

stdin , stdout , 以及 stderr 变量包含与标准 I/O 流对应的流对象. 如果需要更好地控制输出,而print 不能满足你的要求, 它们就是你所需要的. 你也可以替换它们, 这时候你就可以重定向输出和输入到其它设备( device ), 或者以非标准的方式处理它们. 如Example 1-74 所示.

1.13.5.1. Example 1-74. 使用sys重定向输出

File: sys-stdout-example-1.py
import sys
import string
class Redirect:
    def _ _init_ _(self, stdout):
        self.stdout = stdout
    def write(self, s):
        self.stdout.write(string.lower(s))
# redirect standard output (including the print statement)
# 重定向标准输出(包括print语句)
old_stdout = sys.stdout
sys.stdout = Redirect(sys.stdout)
print "HEJA SVERIGE",
print "FRISKT HUM/303/226R"
# restore standard output
# 恢复标准输出
sys.stdout = old_stdout
print "M/303/205/303/205/303/205/303/205L!"
heja sverige friskt hum/303/266r
M/303/205/303/205/303/205/303/205L!

要重定向输出只要创建一个对象, 并实现它的 write 方法.

(除非 C 类型的实例外：Python 使用一个叫做 softspace 的整数属性来控制输出中的空白. 如果没有这个属性, Python 将把这个属性附加到这个对象上. 你不需要在使用 Python 对象时担心, 但是在重定向到一个 C 类型时, 你应该确保该类型支持softspace 属性.)

1.13.6. 退出程序

执行至主程序的末尾时,解释器会自动退出. 但是如果需要中途退出程序, 你可以调用 sys.exit 函数, 它带有一个可选的整数参数返回给调用它的程序.Example 1-75 给出了范例.

1.13.6.1. Example 1-75. 使用sys模块退出程序

File: sys-exit-example-1.py
import sys
print "hello"
sys.exit(1)
print "there"
hello

注意 sys.exit 并不是立即退出. 而是引发一个 SystemExit 异常. 这意味着你可以在主程序中捕获对sys.exit 的调用, 如 Example 1-76 所示.

1.13.6.2. Example 1-76. 捕获sys.exit调用

File: sys-exit-example-2.py
import sys
print "hello"
try:
    sys.exit(1)
except SystemExit:
    pass
print "there"
hello
there

如果准备在退出前自己清理一些东西(比如删除临时文件), 你可以配置一个 “退出处理函数”(exit handler), 它将在程序退出的时候自动被调用. 如Example 1-77 所示.

1.13.6.3. Example 1-77. 另一种捕获sys.exit调用的方法

File: sys-exitfunc-example-1.py
import sys
def exitfunc():
    print( "world")
sys.exitfunc = exitfunc
print "hello"
sys.exit(1)
print( "there" ) # never printed # 不会被 print
hello
world

在 Python 2.0 以后, 你可以使用 atexit 模块来注册多个退出处理函数.

1.14. atexit 模块

(用于2.0版本及以上) atexit 模块允许你注册一个或多个终止函数(暂且这么叫), 这些函数将在解释器终止前被自动调用.

调用 register 函数, 便可以将函数注册为终止函数, 如 Example 1-78 所示. 你也可以添加更多的参数, 这些将作为 exit 函数的参数传递.

1.14.0.1. Example 1-78. 使用 atexit 模块

File: atexit-example-1.py
import atexit
def exit(*args):
    print( "exit", args)
# register two exit handler
atexit.register(exit)
atexit.register(exit, 1)
atexit.register(exit, "hello", "world")
exit ('hello', 'world')
exit (1,)
exit ()

该模块其实是一个对 sys.exitfunc 钩子( hook )的简单封装.

1.15. time 模块

time 模块提供了一些处理日期和一天内时间的函数. 它是建立在 C 运行时库的简单封装.

给定的日期和时间可以被表示为浮点型(从参考时间, 通常是 1970.1.1 到现在经过的秒数. 即 Unix 格式), 或者一个表示时间的 struct (类元组).

1.15.1. 获得当前时间

Example 1-79 展示了如何使用 time 模块获取当前时间.

1.15.1.1. Example 1-79. 使用 time 模块获取当前时间

File: time-example-1.py
import time
now = time.time()
print now, "seconds since", time.gmtime(0)[:6]
print
print "or in other words:"
print "- local time:", time.localtime(now)
print "- utc:", time.gmtime(now)
937758359.77 seconds since (1970, 1, 1, 0, 0, 0)
or in other words:
- local time: (1999, 9, 19, 18, 25, 59, 6, 262, 1)
- utc: (1999, 9, 19, 16, 25, 59, 6, 262, 0)

localtime 和 gmtime 返回的类元组包括年, 月, 日, 时, 分, 秒, 星期, 一年的第几天, 日光标志. 其中年是一个四位数(在有千年虫问题的平台上另有规定, 但还是四位数), 星期从星期一(数字 0 代表)开始, 1月1日是一年的第一天.

1.15.2. 将时间值转换为字符串

你可以使用标准的格式化字符串把时间对象转换为字符串, 不过 time 模块已经提供了许多标准转换函数, 如 Example 1-80所示.

1.15.2.1. Example 1-80. 使用 time 模块格式化时间输出

File: time-example-2.py
import time
now = time.localtime(time.time())
print time.asctime(now)
print time.strftime("%y/%m/%d %H:%M", now)
print time.strftime("%a %b %d", now)
print time.strftime("%c", now)
print time.strftime("%I %p", now)
print time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z", now)
# do it by hand...
year, month, day, hour, minute, second, weekday, yearday, daylight = now
print "%04d-%02d-%02d" % (year, month, day)
print "%02d:%02d:%02d" % (hour, minute, second)
print ("MON", "TUE", "WED", "THU", "FRI", "SAT", "SUN")[weekday], yearday
Sun Oct 10 21:39:24 1999
99/10/10 21:39
Sun Oct 10
Sun Oct 10 21:39:24 1999
09 PM
1999-10-10 21:39:24 CEST
1999-10-10
21:39:24
SUN 283

1.15.3. 将字符串转换为时间对象

在一些平台上, time 模块包含了 strptime 函数, 它的作用与 strftime 相反. 给定一个字符串和模式, 它返回相应的时间对象, 如Example 1-81 所示.

1.15.3.1. Example 1-81. 使用 time.strptime 函数解析时间

File: time-example-6.py
import time
# make sure we have a strptime function!
# 确认有函数 strptime
try:
    strptime = time.strptime
except AttributeError:
    from strptime import strptime
print strptime("31 Nov 00", "%d %b %y")
print strptime("1 Jan 70 1:30pm", "%d %b %y %I:%M%p")

只有在系统的 C 库提供了相应的函数的时候, time.strptime 函数才可以使用. 对于没有提供标准实现的平台, Example 1-82 提供了一个不完全的实现.

1.15.3.2. Example 1-82. strptime 实现

File: strptime.py
import re
import string
MONTHS = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug",
          "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
SPEC = {
    # map formatting code to a regular expression fragment
    "%a": "(?P<weekday>[a-z]+)",
    "%A": "(?P<weekday>[a-z]+)",
    "%b": "(?P<month>[a-z]+)",
    "%B": "(?P<month>[a-z]+)",
    "%C": "(?P<century>/d/d?)",
    "%d": "(?P<day>/d/d?)",
    "%D": "(?P<month>/d/d?)/(?P<day>/d/d?)/(?P<year>/d/d)",
    "%e": "(?P<day>/d/d?)",
    "%h": "(?P<month>[a-z]+)",
    "%H": "(?P<hour>/d/d?)",
    "%I": "(?P<hour12>/d/d?)",
    "%j": "(?P<yearday>/d/d?/d?)",
    "%m": "(?P<month>/d/d?)",
    "%M": "(?P<minute>/d/d?)",
    "%p": "(?P<ampm12>am|pm)",
    "%R": "(?P<hour>/d/d?):(?P<minute>/d/d?)",
    "%S": "(?P<second>/d/d?)",
    "%T": "(?P<hour>/d/d?):(?P<minute>/d/d?):(?P<second>/d/d?)",
    "%U": "(?P<week>/d/d)",
    "%w": "(?P<weekday>/d)",
    "%W": "(?P<weekday>/d/d)",
    "%y": "(?P<year>/d/d)",
    "%Y": "(?P<year>/d/d/d/d)",
    "%%": "%"
}
class TimeParser:
    def _ _init_ _(self, format):
        # convert strptime format string to regular expression
        format = string.join(re.split("(?:/s|%t|%n)+", format))
        pattern = []
        try:
            for spec in re.findall("%/w|%%|.", format):
                if spec[0] == "%":
                    spec = SPEC[spec]
                pattern.append(spec)
        except KeyError:
            raise ValueError, "unknown specificer: %s" % spec
        self.pattern = re.compile("(?i)" + string.join(pattern, ""))
    def match(self, daytime):
        # match time string
        match = self.pattern.match(daytime)
        if not match:
            raise ValueError, "format mismatch"
        get = match.groupdict().get
        tm = [0] * 9
        # extract date elements
        y = get("year")
        if y:
            y = int(y)
            if y < 68:
                y = 2000 + y
            elif y < 100:
                y = 1900 + y
            tm[0] = y
        m = get("month")
        if m:
            if m in MONTHS:
                m = MONTHS.index(m) + 1
            tm[1] = int(m)
        d = get("day")
        if d: tm[2] = int(d)
        # extract time elements
        h = get("hour")
        if h:
            tm[3] = int(h)
        else:
            h = get("hour12")
            if h:
                h = int(h)
                if string.lower(get("ampm12", "")) == "pm":
                    h = h + 12
                tm[3] = h
        m = get("minute")
        if m: tm[4] = int(m)
        s = get("second")
        if s: tm[5] = int(s)
        # ignore weekday/yearday for now
        return tuple(tm)
def strptime(string, format="%a %b %d %H:%M:%S %Y"):
    return TimeParser(format).match(string)
if _ _name_ _ == "_ _main_ _":
    # try it out
    import time
    print( strptime("2000-12-20 01:02:03", "%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
    print( strptime(time.ctime(time.time())))
(2000, 12, 20, 1, 2, 3, 0, 0, 0)
(2000, 11, 15, 12, 30, 45, 0, 0, 0)

1.15.4. 转换时间值

将时间元组转换回时间值非常简单, 至少我们谈论的当地时间 (local time) 如此. 只要把时间元组传递给 mktime 函数, 如Example 1-83 所示.

1.15.4.1. Example 1-83. 使用 time 模块将本地时间元组转换为时间值(整数)

File: time-example-3.py
import time
t0 = time.time()
tm = time.localtime(t0)
print tm
print t0
print time.mktime(tm)
(1999, 9, 9, 0, 11, 8, 3, 252, 1)
936828668.16
936828668.0

但是, 1.5.2 版本的标准库没有提供能将 UTC 时间(Universal Time, Coordinated: 特林威治标准时间)转换为时间值的函数 ( Python 和对应底层 C 库都没有提供).Example 1-84 提供了该函数的一个 Python 实现, 称为 timegm .

1.15.4.2. Example 1-84. 将 UTC 时间元组转换为时间值(整数)

File: time-example-4.py
import time
def _d(y, m, d, days=(0,31,59,90,120,151,181,212,243,273,304,334,365)):
    # map a date to the number of days from a reference point
    return (((y - 1901)*1461)/4 + days[m-1] + d +
        ((m > 2 and not y % 4 and (y % 100 or not y % 400)) and 1))
def timegm(tm, epoch=_d(1970,1,1)):
    year, month, day, h, m, s = tm[:6]
    assert year >= 1970
    assert 1 <= month <= 12
    return (_d(year, month, day) - epoch)*86400 + h*3600 + m*60 + s
t0 = time.time()
tm = time.gmtime(t0)
print tm
print t0
print timegm(tm)
(1999, 9, 8, 22, 12, 12, 2, 251, 0)
936828732.48
936828732

从 1.6 版本开始, calendar 模块提供了一个类似的函数 calendar.timegm .

1.15.5. Timing 相关

time 模块可以计算 Python 程序的执行时间, 如 Example 1-85 所示. 你可以测量 “wall time” (real world time), 或是"进程时间" (消耗的 CPU 时间).

1.15.5.1. Example 1-85. 使用 time 模块评价算法

File: time-example-5.py
import time
def procedure():
    time.sleep(2.5)
# measure process time
t0 = time.clock()
procedure()
print time.clock() - t0, "seconds process time"
# measure wall time
t0 = time.time()
procedure()
print time.time() - t0, "seconds wall time"
0.0 seconds process time
2.50903499126 seconds wall time

并不是所有的系统都能测量真实的进程时间. 一些系统中(包括 Windows ), clock 函数通常测量从程序启动到测量时的 wall time.

进程时间的精度受限制. 在一些系统中, 它超过 30 分钟后进程会被清理.(原文: On many systems, it wraps around after just over 30 minutes.)

另参见 timing 模块( Windows 下的朋友不用忙活了,没有地~), 它可以测量两个事件之间的 wall time.

1.16. types 模块

types 模块包含了标准解释器定义的所有类型的类型对象, 如 Example 1-86 所示. 同一类型的所有对象共享一个类型对象. 你可以使用 is 来检查一个对象是不是属于某个给定类型.

1.16.0.1. Example 1-86. 使用 types 模块

File: types-example-1.py
import types
def check(object):
    print( object,)
    if type(object) is types.IntType:
        print( "INTEGER",)
    if type(object) is types.FloatType:
        print( "FLOAT",)
    if type(object) is types.StringType:
        print( "STRING",)
    if type(object) is types.ClassType:
        print( "CLASS",)
    if type(object) is types.InstanceType:
        print( "INSTANCE",)
    print()
check(0)
check(0.0)
check("0")
class A:
    pass
class B:
    pass
check(A)
check(B)
a = A()
b = B()
check(a)
check(b)
0 INTEGER
0.0 FLOAT
0 STRING
A CLASS
B CLASS
<A instance at 796960> INSTANCE
<B instance at 796990> INSTANCE

注意所有的类都具有相同的类型, 所有的实例也是一样. 要测试一个类或者实例所属的类, 可以使用内建的 issubclass 和 isinstance 函数.

types 模块在第一次引入的时候会破坏当前的异常状态. 也就是说, 不要在异常处理语句块中导入该模块 (或其他会导入它的模块) .

1.17. gc 模块

(可选, 2.0 及以后版本) gc 模块提供了到内建循环垃圾收集器的接口.

Python 使用引用记数来跟踪什么时候销毁一个对象; 一个对象的最后一个引用一旦消失, 这个对象就会被销毁.

从 2.0 版开始, Python 还提供了一个循环垃圾收集器, 它每隔一段时间执行. 这个收集器查找指向自身的数据结构, 并尝试破坏循环. 如Example 1-87 所示.

你可以使用 gc.collect 函数来强制完整收集. 这个函数将返回收集器销毁的对象的数量.

1.17.0.1. Example 1-87. 使用 gc 模块收集循环引用垃圾

File: gc-example-1.py
import gc
# create a simple object that links to itself
class Node:
    def _ _init_ _(self, name):
        self.name = name
        self.parent = None
        self.children = []
    def addchild(self, node):
        node.parent = self
        self.children.append(node)
    def _ _repr_ _(self):
        return "<Node %s at %x>" % (repr(self.name), id(self))
# set up a self-referencing structure
root = Node("monty")
root.addchild(Node("eric"))
root.addchild(Node("john"))
root.addchild(Node("michael"))
# remove our only reference
del root
print gc.collect(), "unreachable objects"
print gc.collect(), "unreachable objects"
12 unreachable objects
0 unreachable objects

如果你确定你的程序不会创建自引用的数据结构, 你可以使用 gc.disable 函数禁用垃圾收集, 调用这个函数以后, Python 的工作方式将与 1.5.2 或更早的版本相同.

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