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經過了幾十年的發展，Python 的輪子生態越來越豐富，例如針對網絡請求有 requests，針對命令行開發有 typer 等等，這些第三方庫給我們的日常開發帶來了極大的便利。

今天給兄弟們推薦另一個第三方庫 -- Boltons，和大多數第三方庫不太一樣，它并不是針對某一功能的工具庫，而是將開發中那些重復性（經常使用）及復雜度較高（不容易編寫）較高的代碼剝離出來，并按照操作對象分門別類整合在一起的工具庫。

Boltons 使用的是 BSD 許可證，到目前為止已經收錄超過230個的純 Python實用工具庫，這些工具庫與 Python 標準庫并沒有重合，是補充的關系，包括：

cacheutils 工具集：用于管理緩存，提供 LRU 和 LRI 等緩存方式
debugutils 工具庫：用于調試實用程序
dictutils 工具庫：映射類型(OMD)
ecoutils 工具庫：生態系統分析
fileutils工具庫：文件系統幫助器，提供原子文件保存等功能
formatutils 工具庫：str.format() 工具箱
funcutils 工具庫：functools 修正
gcutils 工具庫：垃圾收集工具
ioutils 工具庫：增強輸入/輸出功能
iterutils 工具庫：itertools 改進
jsonutils 工具庫：JSON交互
listutils 工具庫：list 衍生物
mathutils 工具庫：提供數學函數的支持
mboxutils 工具庫：Unix郵箱實用程序
namedutils 工具庫：提供兩種輕量級容器類型
pathutils 工具庫：提供處理文件路徑的函數
queueutils 工具庫：優先級隊列，目前提供基于堆及基于排序列表兩種隊列實現
setutils 工具庫：IndexedSet 類型
socketutils 工具庫：socket 包裝紙
statsutils 工具庫：統計基本面
strutils 工具庫：文本操作，涉及到方方面面，有非常多的工具函數
tableutils 工具庫：2D數據結構
tbutils 工具庫：回溯跟蹤和調用堆棧，豐富的Tracebackinfo類實現了棧追蹤
timeutils 工具庫：增加 datetime 對象處理能力
typeutils 工具庫：類型處理
urlutils 工具庫：結構化URL，方便對 URL 進行處理

# 1. 如何安裝

安裝只需要一條命令

pip install boltons

# 2. 實用范例

Boltons 的工具庫函數非常多，不能一一舉例，本文只摘取一些明哥認為經典的工具做為演示

遍歷日期

在 timeutils 工具庫中有一個 daterange 可以對日期進行遍歷，省去自己手動構造日期

>> > from datetime import date
 >> > from boltons.timeutils import daterange
 >> >
 >> > christmas = date(year=2022, month=12, day=25)
 >> > new_year = date(year=2023, month=1,  day=1)
 >> > for day in daterange(christmas, new_year):
...     print(repr(day))
...
datetime.date(2022, 12, 25)
datetime.date(2022, 12, 26)
datetime.date(2022, 12, 27)
datetime.date(2022, 12, 28)
datetime.date(2022, 12, 29)
datetime.date(2022, 12, 30)
datetime.date(2022, 12, 31)

當然，你也可以指定遍歷的間隔

>> > for day in daterange(date(2017, 5, 1), date(2017, 8, 1),
...                      step=(0, 1, 0), inclusive=True):
...     print(repr(day))
...
datetime.date(2017, 5, 1)
datetime.date(2017, 6, 1)
datetime.date(2017, 7, 1)
datetime.date(2017, 8, 1)

其中參數的意義是：

step (int)：元組 (year, month, day) 。
inclusive (bool) ：是否包含 stop 的日期

范圍轉具體

在 libvirt 里的 xml 上的 CPU 上通常都是這樣表示的

如何將這種格式（emulatorpin 里的 cpuset）的范圍，直接轉成具體包含了哪些核呢？

使用 boltons 的 strutils 工具包的一個函數立馬搞定

>> > from boltons.strutils import parse_int_list
 >> >
 >> > parse_int_list('0,7,21-22,48,55,69-70')
[0, 7, 21, 22, 48, 55, 69, 70]

遞歸映射

iterutils 工具包里提供一個 remap 函數，可用于遍歷和轉換嵌套結構。

如下面這個例子，將刪除所有 value = None 的元素

>> > from pprint import pprint
 >> >
 >> > reviews = {'Star Trek': {'TNG': 10, 'DS9': 8.5, 'ENT': None},
...            'Babylon 5': 6, 'Dr. Who': None}
 >> >
 >> >
 >> > from boltons.iterutils import remap
 >> >
 >> > pprint(remap(reviews, lambda p, k, v: v is not None))
{'Babylon 5': 6, 'Star Trek': {'DS9': 8.5, 'TNG': 10}}

與 remap 相似的函數還有一個 research，可用于遞歸匹配查找

假設有如下一個字典

root = {'a': {'b': 1, 'c': (2, 'd', 3)}, 'e': None}

此時我想找出所有 value 為整數的的項，可以這樣子實現

>> > from boltons.iterutils import research
> >>
 >> > res = research(root, query=lambda p, k, v: isinstance(v, int))
 >> > print(sorted(res))
[(('a', 'b'), 1), (('a', 'c', 0), 2), (('a', 'c', 2), 3)]

流式讀取多文件

如果你有多個文件需要連接起來處理，可以使用 ioutils 工具包里的 MultiFileReader

>> > from boltons.ioutils import MultiFileReader, BytesIO
 >> >
 >> > mfr = MultiFileReader(BytesIO(b'ab'), BytesIO(b'cd'), BytesIO(b'e'))
 >> > mfr.read(3).decode('ascii')
'abc'

創建多級目錄

Linux 上可以使用 mkdir -p 命令來創建多級目錄，但若使用 Python 來實現這個功能其實是非常麻煩的，如果不斷的判斷，一級一級往下去創建

而在 boltons 上的 fileutils 工具包提供的 mkdir_p 函數，可以達到 Linux 上 mkdir -p 絲滑體驗

>> > from boltons.fileutils import mkdir_p
 >> >
 >> > mkdir_p("/home/foo/bar/test")

URL結構處理

一個 URL 由下面結構組成

foo://user:pass@example.com:8042/over/there?name=ferret#nose
 _/   _______/ _________/ __/_________/ _________/ __/
  |        |          |        |      |           |        |
scheme  userinfo     host     port   path       query   fragment

當我想從 URL 中解析獲取部分內容時，就要對該字符串進行正則匹配。

若使用 boltons 中的 urlutils 工具庫中的 URL 類，可以很方便對獲取任何 url 構成

>> > from boltons.urlutils import URL
 >> >
 >> > url = URL('foo://example.com:8042/over/there?name=ferret#nose')
 >> > print(url.host)
example.com
 >> >
 >> > print(url.port)
8042
 >> >
 >> > print(url.path)
/over/there
 >> >
 >> > print(url.query_params)
QueryParamDict([('name', 'ferret')])