Таня Шлюссер - Автостопом по Python

Весь этот код нужен для того, чтобы предоставить контекст, ведущий к замыканию. К этому моменту либо наш процесс запущен как демон (и теперь имеет другой PID), либо мы пропустим эту часть, поскольку правильный PID уже записан в файл.

sigint_handler() и есть замыкание. Оно определяется внутри функции main(), а не на высшем уровне, за пределами других функций, поскольку ему нужно знать, искать ли файл PID, и если да — то где.

Позволяет получить информацию из параметров командной строки, которую нельзя получить до вызова функции main(). Это означает, что все параметры, связанные с файлом PID, являются локальными переменными пространства имен функции main.

Замыкание (функция sigint_handler()) отправляется обработчику сигналов; будет использовано для обработки сигналов SIGINT и SIGTERM.

Tablib — это библиотека Python, которая преобразует данные в различные форматы, сохраняет их в объекте класса Dataset, а несколько объектов типа Datasets — в объекте класса Databook. Объекты класса Dataset хранятся в форматах JSON, YAML, DBF и CSV (файлы в этих форматах можно импортировать), наборы данных могут быть экспортированы в форматах XLSX, XLS, ODS, JSON, YAML, DBF, CSV, TSV и HTML. Библиотека Tablib выпущена Кеннетом Ритцем (Kenneth Reitz) в 2010 году, имеет интуитивный дизайн API, характерный для всех проектов Ритца.

Tablib — это библиотека, а не приложение, поэтому не имеет четко определенной точки входа, как в случае с HowDoI и Diamond.

Загрузите Tablib из GitHub:

$ git clone https://github.com/kennethreitz/tablib.git

$ virtualenv — p python3 venv

$ source venv/bin/activate

(venv)$ cd tablib

(venv)$ pip install — editable.

(venv)$ python test_tablib.py # Run the unit tests.

Документация Tablib ( http://docs.python-tablib.org/) начинается с упоминания варианта использования, затем в ней более подробно описываются возможности библиотеки: она предоставляет объект типа Dataset, который имеет строки, столбцы и заголовки. Вы можете выполнять операции ввода/вывода из разных форматов для объекта типа Dataset. В разделе, содержащем более сложные варианты использования, говорится, что вы можете добавлять к строкам теги и создавать унаследованные столбцы, которые являются функциями других столбцов.

Tablib — это библиотека, а не исполняемый файл, как в случае с HowDoI или Diamond, поэтому вы можете открыть интерактивную сессию Python и использовать функцию help() для исследования API. Рассмотрим пример применения класса tablib.Dataset, разных форматов данных и способа работы I/O:

>>> import tablib

>>> data = tablib.Dataset()

>>> names = ('Black Knight', 'Killer Rabbit')

>>>

>>> for name in names:

… ····fname, lname = name.split()

… ····data.append((fname, lname))

…

>>> data.dict

[['Black', 'Knight'], ['Killer', 'Rabbit']]

>>>

>>> print(data.csv)

Black,Knight

Killer,Rabbit

>>> data.headers=('First name', 'Last name')

>>> print(data.yaml)

- {First name: Black, Last name: Knight}

- {First name: Killer, Last name: Rabbit}

>>> with open('tmp.csv', 'w') as outfile:

… ····outfile.write(data.csv)

…

64

>>> newdata = tablib.Dataset()

>>> newdata.csv = open('tmp.csv'). read()

>>> print(newdata.yaml)

- {First name: Black, Last name: Knight}

- {First name: Killer, Last name: Rabbit}

Структура файлов, находящихся в каталоге tablib/, выглядит так:

tablib

|- __init__.py

|- compat.py

|- core.py

|- formats/

|- packages/

Каталоги tablib/formats/ и tablib/packages/ рассматриваются в следующих разделах.

Python поддерживает строки документации на уровне модулей, как и строки документации, которые мы уже описали, — строковые литералы, являющиеся первым выражением в функции, классе или методе. На сайте Stack Overflow приведены полезные советы о том, как задокументировать модули ( http://stackoverflow.com/a/2557196). Для нас это означает, что существует еще один способ исследовать исходный код — мы можем ввести команду head *.py в терминальной оболочке, находясь на верхнем уровне пакета, чтобы показать все строки документации модуля. Вот что мы увидим для библиотеки Tablib:

Мы узнали следующее.

API высшего уровня (содержимое файла __init__.py доступно в каталоге tablib после выполнения оператора import tablib) имеет всего девять точек входа: классы Databook и Dataset упоминаются в документации, detect может использоваться для определения форматирования, import_set и import_book должны импортировать данные, а последние три класса — InvalidDatasetType, InvalidDimensions и UnsupportedFormat — выглядят как исключения (если код следует принципам PEP 8, мы можем сказать, какие объекты являются пользовательскими классами на основе их регистра).