Librairies

Package et Module

Le sujet de la création de package et module est le sujet d’un tuto ici

Package

À chaque niveau d’arborescence, il faut mettre un fichier __init__.py. Il doit contenir au moins 1 caractère pour d’obscures raisons de suppression de fichiers vides par windows lors des zip/unzip.

Si on souhaite créer un package vide, qui n’a vocation qu’à contenir d’autres packages, il faut créer un fichier __init__.py contenant:

__import__("pkg_resources").declare_namespace(__name__)

Pour les packages contenant des modules, on peut faire ça:

# __init__.py
from .foo import *
from .bar import *
__all__ = (foo.__all__ + bar.__all__)

Dans les cas de gros packages, ils peuvent néanmoins avoir un effet important sur les performances.

Les Namespace packages sont une idée sympa pour permettre à d’autres développeurs de faire des extensions de sa librairie (CF tuto p. 105).

Module

Un module est un fichier .py.

Librairies sympas

Nom	Description
__future__	Permet d’avoir, en python2, des comportements apparus en python3 (unicode partout, print, etc.)
Asyncio	Multi-threading (python3.4, mais existe en non-garanti sous python2, sous le nom de trollus).
BeautifulSoup	html et xml, même très mal formatté
csv	Parsing de fichiers CSV
mmap	Gestion de memory mapped file, permet de charger des fichier de grande taille sans les charger en RAM en entier
docopt	Alternative à argparse, fait tout à partir d’une chaine d’usage
begins	Autre alternative, permettant de simplement décorer une fonction pour en faire la fonction principale du script et automatiquement créer les arguments de la commande à partir des arguments de la fonction.
Fabric	Ssh, pour faire du déploiement par exemple, basé sur paramiko
Hachoir	Lecture de fichiers, métadonnées, réparations de binaires dégradés
logging	Module de gestion des niveaux de log
lxml	Parsing html et xml
multiprocessing	Faire des forks comme un fou	Utilisent la même API, ils sont donc facilement interchangeable
threading	À préférer à thread, mais peut être limité par le GIL. Reste quand même super s’il y a beaucoup d’IO (fichiers, RAM, etc.).
Paramiko	ssh
peewee	client ORM très léger pour sqlite, MySQL & PostgreSQL
pickle	Sérialisation d’objets
PIL	Python Imaging Library (pip install pillow ou pilotk)
queue	Gestion de queues (FIFO, LIFO, etc…). voir Queue en python 2.
requests	Alternative plus haut niveau à urllib
Scapy	Manipulation de paquets réseaux
SQLAlchemy	Connection à une BdD SQL
zodb	Bdd historisée et transactionnelle (très rapide en lecture, mais moins en écriture).

Sinon il y a la super liste de Sam&Max. Ils essayent de la mettre à jour régulièrement.