Язык программирования Python - [13]

import time, locale
locale.setlocale(locale.LC_ALL, None)
print time.strftime("%d %B %Y", time.localtime (time.time()))
locale.setlocale(locale.LC_ALL, "ru_RU.KOI8–R")
print time.strftime("%d %B %Y", time.localtime (time.time()))

В результате:

18 November 2004
18 Ноября 2004

Модуль gettext

При интернационализации программы важно не только предусмотреть возможность использования нескольких культурных сред, но и перевод сообщений и меню программы на соответствующий язык. Модуль gettext позволяет упростить этот процесс достаточно стандартным способом. Основные сообщения программы пишутся на английском языке. А переводы строк, отмеченных в программе специальным образом, даются в виде отдельных файлов, по одному на каждый язык (или культурную среду). Уточнить нюансы использования gettext можно по документации к Python.

Поддержка цикла разработки

Модули этого раздела помогают поддерживать документацию, производить регрессионное тестирование, отлаживать и профилировать программы на Python, а также обслуживают распространение готовых программ, создавая среду для конфигурирования и установки пакетов.

В качестве иллюстрации можно предположить, что создается модуль для вычисления простых чисел по алгоритму «решето Эратосфена». Модуль будет находиться в файле Sieve.py и состоять из одной функции primes(N), которая в результате своей работы дает все простые (не имеющие натуральных делителей кроме себя и единицы) числа от 2 до N:

import sets
import math
"""Модуль для вычисления простых чисел от 2 до N """
def primes(N):
 """Возвращает все простые от 2 до N"""
 sieve = sets.Set(range(2, N))
 for i in range(2, math.sqrt(N)):
  if i in sieve:
   sieve -= sets.Set(range(2*i, N, i))
 return sieve

Модуль pdb

Модуль pdb предоставляет функции отладчика с интерфейсом — командной строкой. Сессия отладки вышеприведенного модуля могла бы быть такой:

>>> import pdb
>>> pdb.runcall(Sieve.primes, 100)
> /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 :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 (