Роман Сузи - Язык программирования Python

• Название: Язык программирования Python
• Автор: Роман Сузи
• Жанр: Программирование

Курс посвящен одному из бурно развивающихся и популярных в настоящее время сценарных языков программирования — Python. Язык Python позволяет быстро создавать как прототипы программных систем, так и сами программные системы, помогает в интеграции программного обеспечения для решения производственных задач. Python имеет богатую стандартную библиотеку и большое количество модулей расширения практически для всех нужд отрасли информационных технологий. Благодаря ясному синтаксису изучение языка не составляет большой проблемы. Написанные на нем программы получаются структурированными по форме, и в них легко проследить логику работы. На примере языка Python рассматриваются такие важные понятия как: объектно–ориентированное программирование, функциональное программирование, событийно–управляемые программы (GUI–приложения), форматы представления данных (Unicode, XML и т.п.). Возможность диалогового режима работы интерпретатора Python позволяет существенно сократить время изучения самого языка и перейти к решению задач в соответствующих предметных областях. Python свободно доступен для многих платформ, а написанные на нем программы обычно переносимы между платформами без изменений. Это обстоятельство позволяет применять для изучения языка любую имеющуюся аппаратную платформу.

---

> /home/rnd/workup/intuit–python/examples/Sieve.py(15)primes()

-> sieve = sets.Set(range(2, N))

(Pdb) l

10    import sets

11    import math

12    """Модуль для вычисления простых чисел от 2 до N """

13    def primes(N):

14     """Возвращает все простые от 2 до N"""

15 ->  sieve = sets.Set(range(2, N))

16     for i in range(2, int(math.sqrt(N))):

17      if i in sieve:

18       sieve -= sets.Set(range(2*i, N, i))

19     return sieve

20

(Pdb) n

> /home/rnd/workup/intuit–python/examples/Sieve.py(16)primes()

-> for i in range(2, int(math.sqrt(N))):

(Pdb) n

> /home/rnd/workup/intuit–python/examples/Sieve.py(17)primes()

-> if i in sieve:

(Pdb) n

> /home/rnd/workup/intuit–python/examples/Sieve.py(18)primes()

-> sieve -= sets.Set(range(2*i, N, i))

(Pdb) n

> /home/rnd/workup/intuit–python/examples/Sieve.py(16)primes()

-> for i in range(2, int(math.sqrt(N))):

(Pdb) p sieve

Set([2, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29, 31, 33, 35, 37, 39,

41, 43, 45, 47, 49, 51, 53, 55, 57, 59, 61, 63, 65, 67, 69, 71, 73, 75, 77, 79,

81, 83, 85, 87, 89, 91, 93, 95, 97, 99])

(Pdb) n

> /home/rnd/workup/intuit–python/examples/Sieve.py(17)primes()

-> if i in sieve:

(Pdb) n

> /home/rnd/workup/intuit–python/examples/Sieve.py(18)primes()

-> sieve -= sets.Set(range(2*i, N, i))

(Pdb) n

> /home/rnd/workup/intuit–python/examples/Sieve.py(16)primes()

-> for i in range(2, int(math.sqrt(N))):

(Pdb) p sieve

Set([2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 25, 29, 31, 35, 37, 41, 43, 47, 49,

53, 55, 59, 61, 65, 67, 71, 73, 77, 79, 83, 85, 89, 91, 95, 97])

Модуль profile

С помощью профайлера разработчики программного обеспечения могут узнать, сколько времени занимает исполнение различных функций и методов.

Продолжая пример с решетом Эратосфена, стоит посмотреть, как тратится процессорное время при вызове функции primes():

>>> profile.run("Sieve.primes(100000)")

        709 function calls in 1.320 CPU seconds

Ordered by: standard name

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)

     1   0.010   0.010   1.320   1.320 <string>:1(?)

     1   0.140   0.140   1.310   1.310 Sieve.py:13(primes)

     1   0.000   0.000   1.320   1.320 profile:0(Sieve.primes(100000))

     0   0.000           0.000         profile:0(profiler)

    65   0.000   0.000   0.000   0.000 sets.py:119(__iter__)

   314   0.000   0.000   0.000   0.000 sets.py:292(__contains__)

    65   0.000   0.000   0.000   0.000 sets.py:339(_binary_sanity_check)

    66   0.630   0.010   0.630   0.010 sets.py:356(_update)

    66   0.000   0.000   0.630   0.010 sets.py:425(__init__)

    65   0.010   0.000   0.540   0.008 sets.py:489(__isub__)

    65   0.530   0.008   0.530   0.008 sets.py:495(difference_update)

Здесь ncalls — количество вызовов функции или метода, tottime — полное время выполнения кода функции (без времени нахождения в вызываемых функциях), percall — тоже, в пересчете на один вызов, cumtime — аккумулированное время нахождения в функции, вместе со всеми вызываемыми функциями. В последнем столбце приведено имя файла, номер строки с функцией или методов и его имя.

Примечание:

«Странные» имена, например, __iter__, __contains__ и __isub__ — имена методов, реализующих итерацию по элементам, проверку принадлежности элемента (in) и операцию -=. Метод __init__ — конструктор объекта (в данном случае — множества).

Модуль unittest

При разработке программного обеспечения рекомендуется применять так называемые регрессионные испытания. Для каждого модуля составляется набор тестов, по возможности таким образом, чтобы проверялись не только типичные вычисления, но и «крайние», вырожденные случаи, чтобы испытания затронули каждую ветку алгоритма хотя бы один раз. Тест для данного модуля (написанный сразу после того, как определен интерфейс модуля) находится в файле test_Sieve.py:

# file: test_Sieve.py

import Sieve, sets

import unittest

class TestSieve(unittest.TestCase):

 def setUp(self):

  pass

 def testone(self):

  primes = Sieve.primes(1)

  self.assertEqual(primes, sets.Set())

 def test100(self):

  primes = Sieve.primes(100)

  self.assert_(primes == sets.Set([2, 3, 5, 7, 11, 13,

   17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47,

   53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97]))

if __name__ == '__main__':

 unittest.main()

Тестовый модуль состоит из определения класса, унаследованного от класса unittest.TestCase, в котором описывается подготовка к испытаниям (метод setUp) и сами испытания — методы, начинающиеся на test. В данном случае таких испытаний всего два: в первом испытывается случай N=1, а во втором — N=100.

Запуск тестов производится выполнением функции unittest.main(). Вот как выглядят успешные испытания:

$ python test_Sieve.py

..

----------------------------------------------------------

Ran 2 tests in 0.002s

OK

В процессе разработки перед каждым выпуском все модули прогоняются через регрессионные испытания, чтобы обнаружить, не были ли внесены ошибки. Однако никакие тесты в общем случае не могут гарантировать безошибочности сложной программы. При дополнении модулей тесты также могут быть дополнены, чтобы отразить изменения в проекте.

Кстати, сам Python и его стандартная библиотека имеют тесты для каждого модуля — они находятся в каталоге test в месте, где развернуты файлы поставки Python, и являются частью пакета test.

Модуль pydoc

Успех проекта зависит не только от обеспечения эффективного и качественного кода, но и от качества документации. Утилита pydoc аналогична команде man в Unix:

$ pydoc Sieve

Help on module Sieve:

NAME

    Sieve — Модуль для вычисления простых чисел от 2 до N

FILE

    Sieve.py

FUNCTIONS

    primes(N)

         Возвращает все простые от 2 до N

Эта страница помощи появилась благодаря тому, что были написаны строки документации — как ко всему модулю, так и к функции primes(N).

Стоит попробовать запустить pydoc следующей командой:

pydoc –p 8088

И направить браузер на URL http://127.0.0.1:8088/ — можно получить документацию по модулям Python в виде красивого web–сайта.

Узнать другие возможности pydoc можно, подав команду pydoc pydoc.

Пакет docutils

Этот пакет и набор утилит пока что не входит в стандартную поставку Python, однако о нем нужно знать тем, кто хочет быстро готовить документацию (руководства пользователя и т.п.) для своих модулей. Этот пакет использует специальный язык разметки (ReStructuredText), из которого потом легко получается документация в виде HTML, LaTeX и в других форматах. Текст в формате RST легко читать и в исходном виде. С этим инструментом можно познакомиться на http://docutils.sourceforge.net

Пакет distutils

Данный пакет предоставляет стандартный путь для распространения собственных Python–пакетов. Достаточно написать небольшой конфигурационный файл setup.py, использующий distutils, и файл с перечислением файлов проекта MANIFEST.in, чтобы пользователи пакета смогли его установить командой

python setup.py install

Тонкости работы с distutils можно изучить по документации.

Взаимодействие с операционной системой

Различные операционные системы имеют свои особенности. Здесь рассматривается основной модуль этой категории, функции которого работают на многих операционных системах.

Модуль os

Разделители каталогов и другие связанные с этим обозначения доступны в виде констант.

Константа Что обозначает os.curdir Текущий каталог os.pardir Родительский каталог os.sep Разделитель элементов пути os.altsep Другой разделитель элементов пути os.pathsep Разделитель путей в списке путей os.defpath Список путей по умолчанию os.linesep Признак окончания строки

Программа на Python работает в операционной системе в виде отдельного процесса. Функции модуля os дают доступ к различным значениям, относящимся к процессу и к среде, в которой он исполняется. Одним из важных объектов, доступных из модуля os, является словарь переменных окружения environ. Например, с помощью переменных окружения web–сервер передает некоторые параметры в CGI–сценарий. В следующем примере можно получить переменную окружения PATH: