> /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:
