Как изменить расширение файла python

Как найти модуль или приложение для выполнения задачи X?

Проверьте Справочник по библиотеке , чтобы узнать, есть ли соответствующий модуль стандартной библиотеки. (В конце концов вы узнаете, что есть в стандартной библиотеке, и сможете пропустить этот шаг.)

Для сторонних пакетов выполните поиск в индексе пакетов Python или попробуйте Google или другую поисковую систему. Поиск «Python» плюс ключевое слово или два для интересующей вас темы обычно находит что-то полезное.

Где находится исходный файл math.py (socket.py,regex.py и т.д.)?

Если вы не можете найти исходный файл для модуля, это может быть встроенный или динамически загружаемый модуль, реализованный на C, C++ или другом скомпилированном языке. В этом случае у вас может не быть исходного файла или это может быть что-то вроде mathmodule.c где- то в исходном каталоге C (не на пути Python).

В Python существует (по крайней мере)три вида модулей:

1. модули,написанные на языке Python (.py);
2. модули,написанные на языке C и динамически загружаемые (.dll,.pyd,.so,.sl и т.д.);

3. модули,написанные на языке C и связанные с интерпретатором;чтобы получить их список,введите:

   import sys
   print(sys.builtin_module_names)
   

Как сделать скрипт Python исполняемым на Unix?

Вам нужно сделать две вещи: режим файла сценария должен быть исполняемым, а первая строка должна начинаться с #! за которым следует путь интерпретатора Python.

Первый выполняется путем выполнения chmod +x scriptfile или, возможно, файла сценария chmod 755 scriptfile .

Второе можно сделать несколькими способами.Самый простой способ-написать

#!/usr/local/bin/python

в качестве первой строки вашего файла,используя имя пути к месту установки интерпретатора Python на вашей платформе.

Если вы хотите, чтобы скрипт не зависел от того, где находится интерпретатор Python, вы можете использовать программу env . Почти все варианты Unix поддерживают следующее, предполагая, что интерпретатор Python находится в каталоге пользователя PATH :

#!/usr/bin/env python

Не делайте этого для сценариев CGI. Переменная PATH для сценариев CGI часто очень минимальна, поэтому вам нужно использовать фактический абсолютный путь интерпретатора.

Иногда среда пользователя настолько заполнена, что программа /usr/bin/env дает сбой; или вообще нет программы env. В этом случае вы можете попробовать следующий лайфхак (благодаря Alex Rezinsky):

#! /bin/sh
""":"
exec python $0 ${1+"$@"}
"""

Небольшим недостатком является то,что это определяет строку __doc__скрипта.Однако это можно исправить,добавив

__doc__ = """...Whatever..."""

Существует ли пакет curses/termcap для Python?

Для вариантов Unix: Стандартный исходный код Python поставляется с модулем curses в подкаталоге Modules , хотя по умолчанию он не скомпилирован. (Обратите внимание, что это недоступно в дистрибутиве Windows — для Windows нет модуля curses.)

Модуль curses поддерживает основные функции curses, а также множество дополнительных функций из ncurses и SYSV curses, таких как цвет, поддержка альтернативного набора символов, пэды и поддержка мыши. Это означает, что модуль не совместим с операционными системами, имеющими только проклятия BSD, но, похоже, в настоящее время нет поддерживаемых операционных систем, подпадающих под эту категорию.

Есть ли в Python эквивалент onexit()языка C?

Модуль atexit предоставляет функцию регистрации, аналогичную функции onexit() языка C.

Почему мои обработчики сигналов не работают?

Наиболее распространенная проблема заключается в том,что обработчик сигналов объявляется с неправильным списком аргументов.Он вызывается как

handler(signum, frame)

поэтому он должен быть объявлен с двумя параметрами:

def handler(signum, frame):
    ...

Как протестировать программу или компонент Python?

Python поставляется с двумя средами тестирования. Модуль doctest находит примеры в строках документации для модуля и запускает их, сравнивая вывод с ожидаемым выводом, указанным в строке документации.

Модуль unittest — это более изящная среда тестирования, созданная по образцу сред тестирования Java и Smalltalk.

Чтобы облегчить тестирование,вы должны использовать в своей программе хороший модульный дизайн.В вашей программе почти вся функциональность должна быть заключена в функции или методы класса-и это иногда имеет удивительный и восхитительный эффект,заставляя программу работать быстрее (потому что доступ к локальным переменным быстрее,чем к глобальным).Кроме того,программа не должна зависеть от мутирующих глобальных переменных,поскольку это значительно усложняет тестирование.

Глобальная основная логика» вашей программы может быть такой простой,как

if __name__ == "__main__":
    main_logic()

в нижней части главного модуля вашей программы.

После того,как ваша программа организована как поддающаяся обработке коллекция функций и поведений классов,вы должны написать тестовые функции,которые выполняют эти поведения.С каждым модулем может быть связан набор тестов,автоматизирующий последовательность тестов.Это звучит как большой объем работы,но поскольку Python настолько лаконичен и гибок,это удивительно просто.Вы можете сделать кодирование гораздо более приятным и увлекательным,если будете писать свои тестовые функции параллельно с «производственным кодом»,поскольку это облегчает поиск ошибок и даже недостатков дизайна на ранних этапах.

«Вспомогательные модули»,которые не предназначены для того,чтобы быть основным модулем программы,могут включать самотестирование модуля.

if __name__ == "__main__":
    self_test()

Даже программы,взаимодействующие со сложными внешними интерфейсами,можно тестировать,когда внешние интерфейсы недоступны,используя «фальшивые» интерфейсы,реализованные в Python.

Как создать документацию из строк doc?

Модуль pydoc может создавать HTML из строк документа в исходном коде Python. Альтернативой для создания документации API исключительно из строк документации является epydoc . Sphinx также может включать содержимое строки документации.

Как получить одно нажатие клавиши за один раз?

Для вариантов Unix существует несколько решений.Это легко сделать с помощью curses,но curses-довольно большой модуль,который нужно изучить.

Как программировать с использованием потоков?

Обязательно используйте модуль threading передачи, а не модуль _thread . Модуль threading передачи строит удобные абстракции на основе низкоуровневых примитивов, предоставляемых модулем _thread .

Ни один из моих потоков не запускается:почему?

Как только главный поток завершается,все потоки погибают.Ваш главный поток выполняется слишком быстро,не давая потокам времени на выполнение какой-либо работы.

Простое решение-добавить в конец программы sleep,который будет достаточно длинным для завершения всех потоков:

import threading, time

def thread_task(name, n):
    for i in range(n):
        print(name, i)

for i in range(10):
    T = threading.Thread(target=thread_task, args=(str(i), i))
    T.start()

time.sleep(10)  # <---------------------------!

Но теперь (на многих платформах)потоки не выполняются параллельно,а,похоже,выполняются последовательно,один за другим! Причина в том,что планировщик потоков ОС не запускает новый поток,пока предыдущий поток не будет заблокирован.

Простым исправлением является добавление крошечного сна в начало функции run:

def thread_task(name, n):
    time.sleep(0.001)  # <--------------------!
    for i in range(n):
        print(name, i)

for i in range(10):
    T = threading.Thread(target=thread_task, args=(str(i), i))
    T.start()

time.sleep(10)

Вместо того, чтобы пытаться угадать хорошее значение задержки для time.sleep() , лучше использовать какой-то механизм семафора. Одна из идей состоит в том, чтобы использовать модуль queue для создания объекта очереди, позволяя каждому потоку добавлять маркер в очередь по завершении и позволять основному потоку считывать из очереди столько маркеров, сколько существует потоков.

Как распределить работу между несколькими рабочими потоками?

Самый простой способ — использовать модуль concurrent.futures , особенно класс ThreadPoolExecutor .

Или, если вам нужен точный контроль над алгоритмом диспетчеризации, вы можете написать свою собственную логику вручную. Используйте модуль queue , чтобы создать очередь, содержащую список заданий. Класс Queue поддерживает список объектов и имеет .put(obj) , который добавляет элементы в очередь, и метод .get() для их возврата. Класс позаботится о блокировке, необходимой для того, чтобы каждое задание было выдано ровно один раз.

Вот тривиальный пример:

import threading, queue, time




def worker():
    print('Running worker')
    time.sleep(0.1)
    while True:
        try:
            arg = q.get(block=False)
        except queue.Empty:
            print('Worker', threading.current_thread(), end=' ')
            print('queue empty')
            break
        else:
            print('Worker', threading.current_thread(), end=' ')
            print('running with argument', arg)
            time.sleep(0.5)


q = queue.Queue()


for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker, name='worker %i' % (i+1))
    t.start()


for i in range(50):
    q.put(i)


print('Main thread sleeping')
time.sleep(5)

При запуске будет получен следующий результат:

Running worker
Running worker
Running worker
Running worker
Running worker
Main thread sleeping
Worker <Thread(worker 1, started 130283832797456)> running with argument 0
Worker <Thread(worker 2, started 130283824404752)> running with argument 1
Worker <Thread(worker 3, started 130283816012048)> running with argument 2
Worker <Thread(worker 4, started 130283807619344)> running with argument 3
Worker <Thread(worker 5, started 130283799226640)> running with argument 4
Worker <Thread(worker 1, started 130283832797456)> running with argument 5
...

Обратитесь к документации модуля для более подробной информации; класс Queue предоставляет многофункциональный интерфейс.