几个被淘汰的Python库，请不要再用

心已赠人 2024-03-17 18:19 40阅读 0赞

随着每个 Python 版本的发布，都会添加新模块，并引入新的更好的做事方式，虽然我们都习惯了使用好的旧 Python 库和某些做事方式，但现在也时候升级并利用新的和改进的模块及其特性了。

### **Pathlib而不是OS** ###

pathlib 绝对是 Python 标准库中最近添加的更大的内容之一， 自 Python 3.4 以来，它一直是标准库的一部分，但很多人仍然使用 os 模块进行文件系统操作。

然而，pathlib 与旧的 os.path 相比具有许多优点 - 虽然 os 模块以原始字符串格式表示路径，但 pathlib 使用面向对象的样式，这使得它更具可读性和编写自然：

from pathlib import Path
    import os.path
    
    # 老方式
    two_dirs_up = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
    # 新方式，可读性强
    two_dirs_up = Path(__file__).resolve().parent.parent

路径被视为对象而不是字符串这一事实也使得可以创建一次对象，然后查找其属性或对其进行操作：

readme = Path("README.md").resolve()
    
    print(f"Absolute path: {readme.absolute()}")
    # Absolute path: /home/martin/some/path/README.md
    print(f"File name: {readme.name}")
    # File name: README.md
    print(f"Path root: {readme.root}")
    # Path root: /
    print(f"Parent directory: {readme.parent}")
    # Parent directory: /home/martin/some/path
    print(f"File extension: {readme.suffix}")
    # File extension: .md
    print(f"Is it absolute: {readme.is_absolute()}")
    # Is it absolute: True

我最喜欢 pathlib 的一个特性是可以使用 /（“除法”）运算符来连接路径：

# Operators:
    etc = Path('/etc')
    
    joined = etc / "cron.d" / "anacron"
    print(f"Exists? - {joined.exists()}")
    # Exists? - True

重要的是要注意 pathlib 只是替代 os.path 而不是整个 os 模块， 它还包括 glob 模块的功能，因此如果你习惯于将 os.path 与 glob.glob 结合使用，那么你可以完全用pathlib替代它们。

在上面的片段中，我们展示了一些方便的路径操作和对象属性，但 pathlib 还包括你习惯于 os.path 的所有方法，例如：

print(f"Working directory: {Path.cwd()}")  # same as os.getcwd()
    # Working directory: /home/martin/some/path
    Path.mkdir(Path.cwd() / "new_dir", exist_ok=True)  # same as os.makedirs()
    print(Path("README.md").resolve())  # same as os.path.abspath()
    # /home/martin/some/path/README.md
    print(Path.home())  # same as os.path.expanduser()
    # /home/martin

有关 os.path 函数到 pathlib 中新函数的完整映射，请参阅官方文档。

### **Secrets 而不是 OS** ###

说到 os 模块，你应该停止使用的另一部分是 os.urandom。相反，你应该使用自 Python 3.6 以来可用的新秘密模块：

# 老方式:
    import os
    
    length = 64
    
    value = os.urandom(length)
    print(f"Bytes: {value}")
    # Bytes: b'\xfa\xf3...\xf2\x1b\xf5\xb6'
    print(f"Hex: {value.hex()}")
    # Hex: faf3cc656370e31a938e7...33d9b023c3c24f1bf5
    
    # 新方式:
    import secrets
    
    value = secrets.token_bytes(length)
    print(f"Bytes: {value}")
    # Bytes: b'U\xe9n\x87...\x85>\x04j:\xb0'
    value = secrets.token_hex(length)
    print(f"Hex: {value}")
    # Hex: fb5dd85e7d73f7a08b8e3...4fd9f95beb08d77391

使用 os.urandom 实际上并不是这里的问题，引入secrets模块的原因是因为人们使用随机模块来生成密码等，即使随机模块不产生密码安全令牌。

根据文档，随机模块不应用于安全目的， 你应该使用 secrets 或 os.urandom，但 secrets 模块绝对更可取，因为它比较新，并且包含一些用于十六进制令牌的实用程序/便利方法以及 URL 安全令牌。

### **Zoneinfo 而不是 pytz** ###

在 Python 3.9 之前，没有用于时区操作的内置库，所以每个人都在使用 pytz，但现在我们在标准库中有 zoneinfo，所以是时候切换了。

from datetime import datetime
    import pytz  # pip install pytz
    
    dt = datetime(2022, 6, 4)
    nyc = pytz.timezone("America/New_York")
    
    localized = nyc.localize(dt)
    print(f"Datetime: {localized}, Timezone: {localized.tzname()}, TZ Info: {localized.tzinfo}")
    
    # 新方式:
    from zoneinfo import ZoneInfo
    
    nyc = ZoneInfo("America/New_York")
    localized = datetime(2022, 6, 4, tzinfo=nyc)
    print(f"Datetime: {localized}, Timezone: {localized.tzname()}, TZ Info: {localized.tzinfo}")
    # Datetime: 2022-06-04 00:00:00-04:00, Timezone: EDT, TZ Info: America/New_York

datetime 模块将所有时区操作委托给抽象基类 datetime.tzinfo， 这个抽象基类需要一个具体的实现——在引入这个很可能来自 pytz 的模块之前。现在我们在标准库中有 zoneinfo，我们可以使用它。

然而，使用 zoneinfo 有一个警告——它假定系统上有可用的时区数据，UNIX 系统就是这种情况， 如果你的系统没有时区数据，那么你应该使用 tzdata 包，它是由 CPython 核心开发人员维护的第一方库，其中包含 IANA 时区数据库。

### **Dataclasses** ###

Python 3.7 的一个重要补充是 dataclasses 包，它是 namedtuple 的替代品。

你可能想知道为什么需要替换 namedtuple？以下是你应该考虑切换到数据类的一些原因：

*  1、它可以是可变的
 *  2、默认提供 repr、eq、init、hash 魔术方法，
 *  3、允许指定默认值，
 *  4、支持继承。此外，数据类还支持 frozen 和 slots（从 3.10 开始）属性以提供与命名元组的特征奇偶校验。

切换真的不应该太难，因为你只需要更改定义：

# 老方式:
    # from collections import namedtuple
    from typing import NamedTuple
    import sys
    
    User = NamedTuple("User", [("name", str), ("surname", str), ("password", bytes)])
    
    u = User("John", "Doe", b'tfeL+uD...\xd2')
    print(f"Size: {sys.getsizeof(u)}")
    # Size: 64
    
    # 新方式:
    from dataclasses import dataclass
    
    @dataclass()
    class User:
       name: str
       surname: str
       password: bytes
    
    u = User("John", "Doe", b'tfeL+uD...\xd2')
    
    print(u)
    # User(name='John', surname='Doe', password=b'tfeL+uD...\xd2')
    
    print(f"Size: {sys.getsizeof(u)}, {sys.getsizeof(u) + sys.getsizeof(vars(u))}")
    # Size: 48, 152

在上面的代码中，我们还包含了大小比较，因为这是 namedtuple 和数据类之间的较大差异之一，如上所见，命名元组的大小要小得多，这是由于数据类使用 dict 来表示属性。

至于速度比较，除非你计划创建数百万个实例，否则属性的访问时间应该基本相同，或者不够重要：

import timeit
    
    setup = '''
    from typing import NamedTuple
    User = NamedTuple("User", [("name", str), ("surname", str), ("password", bytes)])
    u = User("John", "Doe", b'')
    '''
    
    print(f"Access speed: {min(timeit.repeat('u.name', setup=setup, number=10000000))}")
    # Access speed: 0.16838401100540068
    
    setup = '''
    from dataclasses import dataclass
    
    @dataclass(slots=True)
    class User:
      name: str
      surname: str
      password: bytes
    
    u = User("John", "Doe", b'')
    '''
    
    print(f"Access speed: {min(timeit.repeat('u.name', setup=setup, number=10000000))}")
    # Access speed: 0.17728697300481144

如果以上内容说服了你打算切换到数据类，请尽快尝试吧

相反，如果你不想切换并且出于某种原因真的想使用命名元组，那么你至少应该使用键入模块而不是collections中的 NamedTuple：

# 不好方式的:
    from collections import namedtuple
    Point = namedtuple("Point", ["x", "y"])
    
    # 更好的方式:
    from typing import NamedTuple
    class Point(NamedTuple):
        x: float
        y: float

最后，如果你既不使用 namedtuple 也不使用数据类，你可能需要考虑直接使用 Pydantic。

### **Proper Logging 而不是 print** ###

这不是标准库的最新添加，但值得使用 - 你应该使用正确的日志记录而不是打印语句， 如果你在本地调试问题，则可以使用 print，但对于任何无需用户干预即可运行的生产就绪程序，正确的日志记录是必须的。

特别是考虑到设置 Python 日志记录非常简单：

import logging
    logging.basicConfig(
        filename='application.log',
        level=logging.WARNING,
        format='[%(asctime)s] {%(pathname)s:%(lineno)d} %(levelname)s - %(message)s',
        datefmt='%H:%M:%S'
    )
    
    logging.error("Some serious error occurred.")
    # [12:52:35] {<stdin>:1} ERROR - Some serious error occurred.
    logging.warning('Some warning.')
    # [12:52:35] {<stdin>:1} WARNING - Some warning.

与打印语句相比，上面的简单配置将为你提供卓越的调试体验， 最重要的是，你可以进一步自定义日志库以记录到不同的位置、更改日志级别、自动轮换日志等。

### **f-strings 而不是 format** ###

Python 包含很多格式化字符串的方法，包括 C 样式格式化、f 字符串、模板字符串或 .format 函数， 不过，其中之一 - f-strings - 格式化的字符串文字 ， 它们写起来更自然，可读性更强，并且是前面提到的选项中最快的。

因此，我认为没有必要争论或解释为什么要使用它们，然而，在某些情况下不能使用 f 字符串：

使用 % 格式的唯一原因是用于记录：

import logging
    
    things = "something happened..."
    
    logger = logging.getLogger(__name__)
    logger.error("Message: %s", things)  # 评估内部记录器方法
    logger.error(f"Message: {things}")  # 立即评估

在上面的示例中，如果你使用 f 字符串，则表达式将立即计算，而使用 C 样式格式，替换将被推迟到实际需要时，这对于消息分组很重要，其中具有相同模板的所有消息都可以记录为一个， 这不适用于 f 字符串，因为模板在传递给记录器之前填充了数据。

此外，有些事情是 f-strings 根本无法做到的， 例如在运行时填充模板 - 即动态格式 - 这就是 f-strings 被称为文字字符串格式的原因：

# 动态设置模板及其参数
    def func(tpl: str, param1: str, param2: str) -> str:
        return tpl.format(param=param1, param2=param2)
    
    some_template = "First template: {param1}, {param2}"
    another_template = "Other template: {param1} and {param2}"
    print(func(some_template, "Hello", "World"))
    print(func(another_template, "Hello", "Python"))
    
    # 动态重用具有不同参数的相同模板.
    inputs = ["Hello", "World", "!"]
    template = "Here's some dynamic value: {value}"
    
    for value in inputs:
        print(template.format(value=value))

最重要的是，尽可能使用 f 字符串，因为它们更具可读性和更高性能，但请注意，在某些情况下仍然首选和/或需要其他格式样式。

### **Tomllib 而不是 tomli** ###

TOML 是一种广泛使用的配置格式，对于 Python 的工具和生态系统尤其重要，因为它用于 pyproject.toml 配置文件， 到目前为止，你必须使用外部库来管理 TOML 文件，但是从 Python 3.11 开始，将有一个名为 tomllib 的内置库，它基于 toml 包。

所以，一旦你切换到 Python 3.11，你应该养成使用 import tomllib 而不是 import tomli 的习惯。少了一种需要担心的依赖！

# import tomli as tomllib
    import tomllib
    
    with open("pyproject.toml", "rb") as f:
        config = tomllib.load(f)
        print(config)
        # {'project': {'authors': [{'email': 'contact@martinheinz.dev',
        #                           'name': 'Martin Heinz'}],
        #              'dependencies': ['flask', 'requests'],
        #              'description': 'Example Package',
        #              'name': 'some-app',
        #              'version': '0.1.0'}}
    
    toml_string = """
    [project]
    name = "another-app"
    description = "Example Package"
    version = "0.1.1"
    """
    
    config = tomllib.loads(toml_string)
    print(config)
    # {'project': {'name': 'another-app', 'description': 'Example Package', 'version': '0.1.1'}}

### **Setuptools 而不是 distutils** ###

最后一个更像是弃用通知：

由于 Distutils 已弃用，因此同样不鼓励使用任何来自 distutils 的函数或对象，Setuptools 旨在替换或弃用所有此类用途。

是时候告别 distutils 包并切换到 setuptools 了，setuptools 文档提供了有关如何替换 distutils 用法的指导， 除此之外，PEP 632 还为 setuptools 未涵盖的部分 distutils 提供迁移建议。

### **总结** ###

每个新的 Python 版本都会带来新的特性，因此我建议你查看 Python 发行说明中的“新模块”、“不推荐使用的模块”和“已删除的模块”部分，这是了解 Python 标准重大变化的好方法 ， 通过这种方式，你可以不断地将新功能和最佳实践整合到你的项目中。