লাইব্রেরি ভ্রমণ — datetime, random, collections, os আর আরও

১ · নিজে লেখার আগে বাক্সটা খুলুন — “batteries included”

পর্ব ২২-এ দেখেছেন, একটি module হলো আলাদা ফাইলে রাখা কোড, যা import দিয়ে আনা যায়। পর্ব ২৩-এ দেখেছেন, pip দিয়ে ইন্টারনেট থেকে অন্যের লেখা package নামানো যায়। কিন্তু এই দুইয়ের মাঝে একটি বিশাল ভান্ডার আছে, যা আপনার কম্পিউটারে ইতোমধ্যেই আছে — Python ইনস্টল করার দিন থেকে। এর নাম standard library.

একটি উদাহরণ দিয়ে শুরু করি। ধরুন একটি কোচিং সেন্টারের জন্য প্রোগ্রাম লিখছেন। দরকার: (১) ভর্তি পরীক্ষার আর কত দিন বাকি, (২) লটারিতে বৃত্তির জন্য তিনজন বাছাই, (৩) কোন বিষয়ে সবচেয়ে বেশি ভর্তি, (৪) শিক্ষার্থীদের তালিকা কোথাও গুছিয়ে রাখা। চারটি কাজই নিজে লেখা যায় — মাসে কত দিন, লিপ ইয়ার কোনটি, গণনার dict, একটি নিজস্ব ফাইল-ফরম্যাট। কিন্তু প্রতিটির জন্য Python-এর সাথে একটি তৈরি, পরীক্ষিত module আছে: datetime, random, collections.Counter, sqlite3. একটি import লাইন — আর কয়েক হাজার মানুষের বছরের পর বছর পরীক্ষা করা কোড আপনার হাতে।

Python সম্প্রদায় এই দর্শনকে বলে batteries included — খেলনা কিনলে ব্যাটারি আলাদা কিনতে হয় না, বাক্সেই থাকে। Python-এর অফিসিয়াল টিউটোরিয়ালের standard library অধ্যায়েও “Batteries Included” নামে একটি অংশ আছে। নিজে লেখার বদলে standard library ব্যবহারের তিনটি বড় লাভ:

• সঠিকতা: তারিখের হিসাবে লিপ ইয়ার, মাসের ভিন্ন দৈর্ঘ্য, time zone-এর বদল — এমন কোণার ঘটনা (edge case) নিজের কোডে বাদ পড়ে যায়। standard library-র কোড কোটি কোটি প্রোগ্রামে চলেছে; বেশিরভাগ বাগ বহু আগেই ধরা পড়ে ঠিক হয়েছে।
• সবখানে পাওয়া যায়: যে কম্পিউটারে Python আছে, সেখানেই এগুলো আছে। কোনো pip install লাগে না, কোনো version-এর গোলমাল নেই, কোনো অচেনা লেখকের কোডে ভরসা করতে হয় না।
• পড়া সহজ: Counter(words).most_common(3) দেখলে যেকোনো Python প্রোগ্রামার বোঝেন কী হচ্ছে। নিজের লেখা ১৫ লাইনের লুপ বুঝতে সময় লাগে।

২ · লাইব্রেরির মানচিত্র — কোন পরিবারে কী

standard library-র module-গুলোকে কয়েকটি পরিবারে সাজালে মনে রাখা সহজ। নিচের টেবিলে প্রতিটি পরিবার, প্রধান module আর এই কোর্সের কোন পর্বে সেটি বিস্তারিত শেখানো হয়েছে বা হবে। যেগুলো অন্য পর্বে আছে, সেগুলো এখানে শুধু নাম ধরে চিনিয়ে দেওয়া হবে।

টেবিলটি সম্পূর্ণ নয় — এটি একটি ভ্রমণের নকশা মাত্র। আজ আমরা ঘুরব সেই কোণগুলোতে, যেগুলো আলাদা পর্ব পায়নি অথচ প্রায় প্রতিটি বাস্তব প্রোগ্রামে লাগে: সময়, এলোমেলো সংখ্যা, collections, অপারেটিং সিস্টেম আর একটি ছোট database. প্রতিটি অংশের লক্ষ্য একটাই — “এটা আছে, এই সমস্যায় লাগে, এখানে ফাঁদ” — এই তিনটি কথা মাথায় গেঁথে দেওয়া।

৩ · datetime — তারিখ, সময় আর তাদের পার্থক্য

তারিখের হিসাব শুনতে সহজ, কিন্তু নিজে লিখলে ভুলের খনি। জানুয়ারিতে ৩১ দিন, ফেব্রুয়ারিতে ২৮ বা ২৯, লিপ ইয়ারের নিয়মে ১০০ আর ৪০০-র ব্যতিক্রম… datetime module এগুলো সব জানে। এর মূল চারটি টাইপ:

সবচেয়ে কাজের ধারণাটি হলো: দুটি তারিখ বিয়োগ করলে একটি timedelta পাওয়া যায়, আর তারিখের সাথে timedelta যোগ করলে নতুন তারিখ. ধরুন আজকের তারিখ (উদাহরণের জন্য স্থির) ২০২৬ সালের ১৭ অক্টোবর, আর বিজয় দিবস ১৬ ডিসেম্বর। date(2026, 12, 16) - date(2026, 10, 17) দেয় timedelta(days=60), তার .days হলো 60. কোন মাসে কত দিন, তা আপনাকে ভাবতেই হলো না।

নিচের ধাপে ধাপে ছবিতে দেখুন, ৩০ দিন যোগ করলে কীভাবে মাসের সীমা পেরিয়ে যায় — ৩১ দিনের জানুয়ারি আর ২৮ দিনের ফেব্রুয়ারি, দুটোই datetime নিজে সামলায়:

1start = date(2026, 1, 20)2step = timedelta(days=30)3d1 = start + step4d2 = d1 + step5gap = date(2026, 12, 16) - start6print(gap.days, d2.strftime("%d/%m/%Y"))

লেখা থেকে তারিখ, তারিখ থেকে লেখা — strptime আর strftime

ফর্মে মানুষ তারিখ লেখে লেখা (string) হিসেবে, আর বাংলাদেশে সবচেয়ে প্রচলিত ধাঁচ দিন/মাস/বছর — 25/12/2026. এই লেখাকে datetime বানাতে strptime (string parse time), আর datetime থেকে লেখা বানাতে strftime (string format time). দুটিই একই সংকেত ব্যবহার করে:

বড় হাতের %M মানে মিনিট, ছোট হাতের %m মানে মাস — এই দুটি গুলিয়ে ফেলা সবচেয়ে প্রচলিত ভুল, আর এতে কোনো error আসে না, শুধু ভুল তারিখ আসে। আরেকটি ফাঁদ: 05/11/2026 বাংলাদেশে ৫ নভেম্বর, কিন্তু যুক্তরাষ্ট্রের ধাঁচে (মাস/দিন) ১১ মে। তাই অন্য দেশের সিস্টেমের সাথে ডেটা আদান-প্রদানে কোনো আঞ্চলিক ধাঁচ নয়, আন্তর্জাতিক মান ISO 8601 ব্যবহার করুন — 2026-11-05. এটি পড়তে আছে date.fromisoformat("2026-11-05"), লিখতে .isoformat(). ISO ধাঁচের আরেকটি সুবিধা: সাধারণ string হিসেবে সাজালেও তারিখের ক্রমেই সাজে। (Python 3.11 থেকে fromisoformat ISO 8601-এর বেশিরভাগ রূপ পড়তে পারে; আগের version-এ সীমিত ছিল।)

সময় মাপা — time.perf_counter

কোনো কাজে কত সময় লাগছে, তা মাপতে ঘড়ির সময় (datetime.now() বা time.time()) নয়, ব্যবহার করুন time.perf_counter(). কারণ ঘড়ির সময় কম্পিউটার নিজে ঠিক করে নিতে পারে (ইন্টারনেট থেকে সময় মিলিয়ে) — তখন মাপের মাঝখানে ঘড়ি পিছিয়ে গেলে ঋণাত্মক সময়ও আসতে পারে। perf_counter শুধু সামনে চলে, আর সূক্ষ্মতম মাপ দেয়:

import time

start = time.perf_counter()
total = sum(range(10_000_000))
elapsed = time.perf_counter() - start
print(f"সময় লাগল {elapsed:.3f} সেকেন্ড")   # প্রতিবার, প্রতি মেশিনে আলাদা

এর একটি মানই অর্থহীন — শুধু দুটি মানের পার্থক্য কাজের। এক রানের ফল দেখে সিদ্ধান্ত নেবেন না; বারবার মাপার জন্য timeit module আছে, আর কীভাবে ঠিকমতো মাপতে হয়, তা পর্ব ৪৩-এ।

৪ · time zone — naive বনাম aware সময়, আর Asia/Dhaka

datetime(2026, 11, 5, 14, 30) — দুপুর আড়াইটা। কিন্তু কোথাকার? ঢাকার আড়াইটা আর লন্ডনের আড়াইটা দুটি আলাদা মুহূর্ত। যে datetime-এর সাথে কোনো time zone লেখা নেই, তাকে বলে naive datetime — “সরল”, কারণ সে জানে না সে কোথাকার। যার সাথে time zone জোড়া আছে, সে aware datetime — একটি নির্দিষ্ট, দ্ব্যর্থহীন মুহূর্ত।

সারা পৃথিবীর সময় মাপা হয় একটি মূল ঘড়ি থেকে — UTC. বাংলাদেশের মান সময় UTC-র চেয়ে ৬ ঘণ্টা এগিয়ে (UTC+6). অর্থাৎ ঢাকায় দুপুর আড়াইটা মানে UTC-তে সকাল সাড়ে আটটা। শুধু বাংলাদেশের ভেতরে চলা একটি ছোট প্রোগ্রামে naive সময়ে সমস্যা হয় না, কারণ সবাই একই ঘড়ি ধরে নেয়। সমস্যা শুরু হয় যখন:

• আপনার সার্ভার বিদেশের কোনো data center-এ — সেখানে সার্ভারের ঘড়ি সাধারণত UTC-তে চলে, আর datetime.now() ঢাকার সময় দেয় না;
• অ্যাপের ব্যবহারকারী একাধিক দেশে — প্রবাসী শ্রমিকের মোবাইল ব্যাংকিং অ্যাপ, যেখানে একজন দুবাইয়ে, আরেকজন ঢাকায়;
• যে দেশে বছরে দুবার ঘড়ি এক ঘণ্টা এগোনো-পেছানো হয় (daylight saving time) — তখন একই স্থানীয় সময় দুবার আসতে পারে, বা একেবারে না-ও আসতে পারে।

Python 3.9 থেকে standard library-তে zoneinfo module আছে। এটি পৃথিবীর সব অঞ্চলের নিয়ম জানে, নাম ধরে:

from datetime import datetime
from zoneinfo import ZoneInfo

dhaka = ZoneInfo("Asia/Dhaka")
meeting = datetime(2026, 11, 5, 14, 30, tzinfo=dhaka)          # aware
print(meeting.isoformat())                         # 2026-11-05T14:30:00+06:00
print(meeting.astimezone(ZoneInfo("Europe/London")))  # একই মুহূর্ত, লন্ডনের ঘড়িতে
print(meeting.astimezone(ZoneInfo("UTC")))         # 2026-11-05 08:30:00+00:00

+06:00 অংশটি বলে দিচ্ছে, এই সময় UTC থেকে ৬ ঘণ্টা এগিয়ে। astimezone() মুহূর্তটি বদলায় না, শুধু অন্য ঘড়িতে দেখায় — ঠিক যেমন একই টাকার অঙ্ক টাকায় বা ডলারে লেখা যায়। নিয়ম মনে রাখার সহজ উপায়: ভেতরে সংরক্ষণ আর হিসাব করুন UTC-তে, মানুষকে দেখানোর সময় তার স্থানীয় time zone-এ বদলান। বর্তমান মুহূর্ত aware রূপে পেতে datetime.now(dhaka) বা datetime.now(timezone.utc).

৫ · random আর secrets — লটারির পাশা বনাম তালার চাবি

লুডুর ছক্কা, কুইজের প্রশ্ন এলোমেলো করা, পরীক্ষামূলক ডেটা বানানো, গেমে শত্রুর অবস্থান — এসবের জন্য random module. কিন্তু একটি জিনিস বুঝে রাখা জরুরি: কম্পিউটার একটি নির্দিষ্ট নিয়মে চলা যন্ত্র; সে সত্যিকারের এলোমেলো কিছু বানাতে পারে না। random যা দেয়, তা pseudo-random — একটি গাণিতিক সূত্র থেকে আসা সংখ্যার সারি, যা দেখতে এলোমেলো, কিন্তু শুরুর মান জানলে পুরো সারিটি আগে থেকেই বলে দেওয়া যায়।

সেই শুরুর মানের নাম seed. random.seed(42) লিখলে প্রতিবার একই সারি আসে। এটি দুর্বলতা নয়, একটি বড় সুবিধা: ধরুন একটি সিমুলেশনে বাগ দেখা দিল — seed স্থির থাকলে আপনি ঠিক একই ঘটনা বারবার ঘটিয়ে বাগটি খুঁজতে পারেন। মেশিন লার্নিংয়ে মডেলের ফল পুনরাবৃত্তিযোগ্য রাখতেও seed বসানো হয়। seed না দিলে Python শুরুতে অপারেটিং সিস্টেম থেকে একটি এলোমেলো মান নিয়ে নিজেই seed করে, তাই প্রতি রানে আলাদা ফল আসে।

shuffle নিয়ে একটি সতর্কতা: এটি list-কে জায়গায় বদলায় আর None ফেরত দেয় — পর্ব ১৪-এর sort()-এর মতো। q = random.shuffle(questions) লিখলে q হবে None. নতুন এলোমেলো list চাইলে random.sample(questions, len(questions)).

নিরাপত্তার কাজে কখনো random নয় — secrets

এখন ভাবুন bKash-এর মতো একটি সেবার কথা, যেখানে লগইনের সময় ৬ অঙ্কের OTP পাঠানো হয়। কেউ যদি random.randint(100000, 999999) দিয়ে OTP বানায়, তাহলে বিপদ। random-এর পেছনের অ্যালগরিদম (Mersenne Twister) দ্রুত আর পরিসংখ্যানে চমৎকার, কিন্তু নিরাপত্তার জন্য তৈরি নয়: যথেষ্ট পরিমাণ আউটপুট দেখলে এর ভেতরের অবস্থা হিসাব করে বের করা যায়, আর তখন পরের সব “এলোমেলো” সংখ্যা আগাম জানা যায় (প্রশ্ন ০২-এ বিস্তারিত)।

এজন্য Python 3.6 থেকে আছে secrets module. এটি অপারেটিং সিস্টেমের নিরাপদ উৎস থেকে সংখ্যা নেয়, যাকে বলে CSPRNG — এমনভাবে বানানো, যাতে আগের আউটপুট দেখে পরেরটি অনুমান করা কার্যত অসম্ভব।

import secrets
import string

otp = f"{secrets.randbelow(10**6):06d}"            # ৬ অঙ্কের OTP, যেমন 042917
token = secrets.token_urlsafe(32)                  # password reset লিংকের জন্য
alphabet = string.ascii_letters + string.digits
password = "".join(secrets.choice(alphabet) for _ in range(12))

:06d নিশ্চিত করে যে ছোট সংখ্যাও সামনে শূন্য বসিয়ে ৬ অঙ্কের হয় (পর্ব ১০-এর format spec). এই কোডের ফল প্রতিবার আলাদা, আর সেটাই উদ্দেশ্য — তাই এখানে কোনো আউটপুট দেখানো হলো না।

এবার এখন পর্যন্ত দেখা datetime আর random একসাথে চালিয়ে দেখুন। লটারির অংশে seed বসানো আছে — টেস্টের জন্য — তাই আপনিও ঠিক একই বিজয়ী পাবেন:

from datetime import date, datetime, timedelta
import random

today = date(2026, 10, 17)                 # স্থির "আজ" — উদাহরণের জন্য
exam = date.fromisoformat("2026-12-16")
print((exam - today).days, "দিন বাকি")
print(date(2026, 1, 20) + timedelta(days=30))

d = datetime.strptime("05/11/2026 14:30", "%d/%m/%Y %H:%M")
print(d.strftime("%A, %d %B %Y"), d.isoformat())
print(d.weekday(), d.tzinfo)

random.seed(42)                            # শুধু টেস্টের জন্য
tickets = list(range(101, 111))
print(random.randint(1, 6), random.choice(tickets))
print(random.sample(tickets, 3))
random.shuffle(tickets)
print(tickets)

৬ · collections, heapq আর bisect — ডেটা স্ট্রাকচারের বাড়তি যন্ত্র

পর্ব ১৪–১৭-এ list, tuple, dict আর set শিখেছেন। বেশিরভাগ কাজ এগুলো দিয়েই হয়। কিন্তু কিছু প্যাটার্ন এত বারবার আসে যে collections module তাদের জন্য বিশেষ টাইপ দিয়েছে। সবগুলো dict, tuple বা list-এর আত্মীয়, তাই ব্যবহার করা সহজ।

Counter — দোকানের সবচেয়ে বেশি বিক্রি

পর্ব ১৬-এ হাতে লুপ লিখে শব্দ গুনেছিলেন — counts.get(word, 0) + 1. Counter এই পুরো কাজটি এক ডাকে করে, সাথে কয়েকটি বাড়তি সুবিধা দেয়: না থাকা চাবি পড়লে KeyError নয়, 0 দেয়; most_common(n) সবচেয়ে বেশি আসা nটি দেয়; আর দুটি Counter যোগ-বিয়োগও করা যায় (গতকালের বিক্রি + আজকের বিক্রি)। দেখুন ভেতরে কী ঘটে:

1words = "কাল ক্লাস কাল পরীক্ষা কাল".split()2c = Counter(words)3print(c.most_common(2), c["গণিত"])

deque — শেষ ৫টি লেনদেন

মোবাইল ব্যাংকিং অ্যাপে “সাম্প্রতিক লেনদেন” অংশে শুধু শেষ কয়েকটি দেখায়। list দিয়ে করলে প্রতিবার নতুন লেনদেন যোগ করে পুরোনোটি pop(0) দিয়ে সরাতে হয় — আর পর্ব ১৪-এ দেখেছেন, list-এর শুরু থেকে সরানো O(n), কারণ পরের সবাইকে এক ঘর সরাতে হয়। deque (উচ্চারণ “ডেক”, double-ended queue) দুই প্রান্তেই যোগ-বিয়োগ করে O(1)-এ: append/pop ডানে, appendleft/popleft বাঁয়ে। আর maxlen দিলে সে নিজেই পুরোনোগুলো ফেলে দেয়:

1last3 = deque(maxlen=3)2for amount in [500, 120, 900, 50, 300]:3    last3.append(amount)

deque-এর দুর্বলতাও জানা দরকার: মাঝখানের জিনিস index দিয়ে পড়া (dq[500]) list-এর মতো তাৎক্ষণিক নয়। কাজটি তখনই deque-এর, যখন যোগ-বিয়োগ শুধু দুই প্রান্তে — কিউ (queue), সাম্প্রতিক ইতিহাস, পর্ব ৪৫-এর BFS অ্যালগরিদম। ভেতরের গঠনের গল্প প্রশ্ন ০৫-এ।

OrderedDict আর ChainMap — দুটি ছোট কথা

Python 3.7-এর আগে সাধারণ dict ক্রম মনে রাখত না, তাই OrderedDict খুব প্রচলিত ছিল। এখন সাধারণ dict-ই ক্রম রাখে (পর্ব ১৬), তাই পুরোনো কোডে OrderedDict দেখলে ভয় পাবেন না — বেশিরভাগ ক্ষেত্রে সাধারণ dict দিয়েই চলত। এর বাড়তি সুবিধা এখনো আছে: move_to_end() দিয়ে একটি চাবি শেষে পাঠানো, আর দুটি OrderedDict-এর তুলনায় ক্রমও মেলানো হয়। ChainMap কয়েকটি dict-কে স্তরে স্তরে সাজায়: ChainMap(user_settings, defaults)-এ কোনো চাবি খুঁজলে আগে ব্যবহারকারীর সেটিংসে খোঁজে, না পেলে default-এ। কোনো কপি হয় না। কনফিগারেশন সামলাতে এটি কাজের।

heapq — সবচেয়ে বড় k টি; bisect — সাজানো list-এ সঠিক জায়গা

এক লাখ বিক্রির মধ্যে সবচেয়ে বড় ৫টি চাই। পুরো list সাজিয়ে (sorted(...)[-5:]) নেওয়া যায়, কিন্তু তাতে সবকিছু সাজানোর খরচ। heapq module একটি heap ব্যবহার করে — এমন একটি গাছ-আকৃতির কাঠামো (list-এর ভেতরেই রাখা), যেখানে সবচেয়ে ছোট জিনিসটি সবসময় সবার ওপরে থাকে। heapq.nlargest(5, sales) আর heapq.nsmallest(5, sales) এক লাইনে top-k দেয়, বড় ডেটায় সাধারণত পুরো সাজানোর চেয়ে কম খরচে। heap-এর আরেকটি বড় ব্যবহার priority queue — হাসপাতালের জরুরি বিভাগে আসার ক্রমে নয়, গুরুত্বের ক্রমে রোগী দেখা (heappush, heappop). Python-এর heap সবসময় min-heap — সবচেয়ে ছোটটি আগে বেরোয়।

bisect module সাজানো list-এ binary search করে (পর্ব ০২-এ দেখা ধারণা)। bisect.insort(scores, 62) একটি সংখ্যাকে এমন জায়গায় ঢোকায় যাতে list সাজানোই থাকে। আরেকটি সুন্দর ব্যবহার — গ্রেড বের করা: সীমাগুলো এক list-এ, limits = [33, 40, 50, 60, 70, 80], আর গ্রেডগুলো আরেকটিতে, grades = ["F", "D", "C", "B", "A-", "A", "A+"]. এবার bisect.bisect(limits, mark) বলে দেয় নম্বরটি কোন ধাপে পড়ে — ৭২ নম্বরের জন্য উত্তর 5, আর grades[5] হলো "A". লম্বা if/elif-এর দরকার হয় না।

৭ · os, sys, shutil আর statistics — প্রোগ্রাম আর মেশিনের মাঝের সেতু

environment variable — গোপন কথা কোডের বাইরে

প্রতিটি চলমান প্রোগ্রাম অপারেটিং সিস্টেম থেকে কিছু নাম-মান জোড়া পায় — environment variable. পর্ব ০৩-এ PATH দেখেছেন। বাস্তব প্রোগ্রামে এগুলোর বড় ব্যবহার হলো এমন জিনিস রাখা, যা কোডে লেখা উচিত নয়: database-এর password, API key, আর “এটি কি পরীক্ষার সার্ভার নাকি আসল সার্ভার” ধরনের সেটিং।

import os

mode = os.environ.get("APP_MODE", "development")   # না থাকলে default
api_key = os.environ["SMS_API_KEY"]                 # না থাকলে KeyError — থাকতেই হবে
print(os.getcwd())                                  # কোন ফোল্ডার থেকে চলছে

পর্ব ১৬-এর নিয়মটিই এখানে খাটে: os.environ একটি dict-এর মতো object. যে সেটিং না থাকলেও চলে, তার জন্য .get() আর একটি অর্থপূর্ণ default; যে জিনিস ছাড়া প্রোগ্রাম চলতেই পারে না (API key), তার জন্য [ ] — যাতে শুরুতেই পরিষ্কার error আসে, মাঝপথে রহস্যময় ব্যর্থতা নয়। password কোডে লিখে GitHub-এ তুলে দেওয়া বাস্তবে খুব প্রচলিত দুর্ঘটনা; পর্ব ৫০-এ এ নিয়ে বিস্তারিত।

sys — চলমান Python-এর নিজের কথা

• sys.argv: টার্মিনালে python report.py 2026 ঢাকা লিখলে প্রোগ্রামের ভেতরে sys.argv হয় ['report.py', '2026', 'ঢাকা'] — প্রথমটি ফাইলের নাম, বাকিগুলো command-line argument, সবই string. ছোট স্ক্রিপ্টে এটুকুই যথেষ্ট; বড় টুলে argparse (পর্ব ৪৯)।
• sys.exit(code): প্রোগ্রাম থামায় আর অপারেটিং সিস্টেমকে একটি exit code জানায় — প্রথা অনুযায়ী 0 মানে সফল, অন্য সংখ্যা মানে কোনো সমস্যা। অটোমেশন স্ক্রিপ্ট এই সংখ্যা দেখেই বোঝে পরের ধাপে যাবে কি না।
• sys.version, sys.platform, sys.path: কোন Python, কোন অপারেটিং সিস্টেম, আর import করার সময় কোন কোন ফোল্ডারে module খোঁজা হয় (পর্ব ২২)। platform module আরও বিস্তারিত দেয় — প্রসেসরের ধরন, অপারেটিং সিস্টেমের version. এগুলোর মান প্রতিটি মেশিনে আলাদা, তাই ডিবাগিং রিপোর্টে কাজের।

shutil — ফাইল কপি, সরানো আর zip

পর্ব ২৫-এ pathlib দিয়ে ফাইল পড়া-লেখা আর পথ নিয়ে কাজ শিখেছেন। পুরো ফাইল বা ফোল্ডার কপি-সরানোর মতো “উচ্চ স্তরের” কাজের জন্য shutil: shutil.copy(src, dst), shutil.copytree (পুরো ফোল্ডার), shutil.move, আর shutil.make_archive("backup", "zip", "reports") — একটি ফোল্ডারকে এক লাইনে zip করা। AI প্রায়ই এসব কাজে os.system("cp ...") লেখে, যা Windows-এ চলে না আর ফাইলের নামে ফাঁকা জায়গা থাকলে ভাঙে; shutil সব অপারেটিং সিস্টেমে একইভাবে চলে। shutil.rmtree পুরো ফোল্ডার ফেরত আনার উপায় ছাড়াই মুছে দেয় — চালানোর আগে পথটি দুবার দেখুন।

statistics — গড়, মধ্যমা, প্রচুরক, বিচ্যুতি

Python 3.4 থেকে statistics module আছে। ছোট ডেটার জন্য NumPy-র মতো বড় package লাগে না:

• mean([500, 120, 900, 50, 300]) → গড় 374
• median(...) → মধ্যমা 300 — সাজালে মাঝের মান; কয়েকটি বিশাল লেনদেন গড়কে টেনে তোলে, মধ্যমাকে নয়। তাই “সাধারণ” আয় বোঝাতে মধ্যমা বেশি সৎ।
• mode([3, 1, 3, 2]) → প্রচুরক 3 — সবচেয়ে বেশি আসা মান
• stdev(...) আর pstdev(...) → নমুনা (sample) আর পুরো জনসংখ্যার (population) মানক বিচ্যুতি। কোনটি চাই, পরিসংখ্যানের প্রশ্ন; একই ডেটায় দুটির মান আলাদা।

৮ · sqlite3 আর ছোট রত্ন — একটি পুরো database, hash, uuid

পর্ব ২৬-এ CSV আর JSON-এ ডেটা রেখেছেন। ডেটা বাড়লে সমস্যা শুরু হয়: “৮০-র বেশি নম্বর পেয়েছে রাজশাহীর কারা” জানতে প্রতিবার পুরো ফাইল পড়তে হয়, দুটি প্রোগ্রাম একসাথে লিখলে ফাইল নষ্ট হতে পারে। এখানে আসে SQLite — একটি পূর্ণ SQL database, যা আলাদা কোনো সার্ভার ছাড়াই একটি মাত্র ফাইলে থাকে। আর এটি চালানোর sqlite3 module Python-এর সাথেই আসে।

প্রতিটি sqlite3 কাজ একই পাঁচ ধাপের পথ ধরে। নিচের ছবিতে একটি ছোট শিক্ষার্থী টেবিল দিয়ে দেখুন। ":memory:" মানে database থাকবে শুধু RAM-এ — প্রোগ্রাম শেষ হলেই মুছে যাবে; শেখা আর টেস্টের জন্য আদর্শ। আসল প্রোগ্রামে "school.db"-এর মতো একটি ফাইলের নাম দিন।

con = sqlite3.connect(":memory:")
# RAM-এ একটি নতুন, খালি database তৈরি হলো
# ফাইলের নাম দিলে: না থাকলে তৈরি, থাকলে খোলা

con.execute("CREATE TABLE student (name TEXT, marks INTEGER)")

student:
  name (TEXT) | marks (INTEGER)
  — এখনো কোনো সারি নেই —

con.executemany("INSERT INTO student VALUES (?, ?)", rows)

  name   | marks
  রিয়া   | 78
  জয়    | 91
  সুমি   | 85

cur = con.execute(
  "SELECT name, marks FROM student
   WHERE marks >= ? ORDER BY marks DESC", (80,))
# রিয়া (78) বাদ; বাকি দুজন বড় থেকে ছোট

cur.fetchall()
→ [('জয়', 91), ('সুমি', 85)]
con.close()   # কাজ শেষে বন্ধ

এবার এই পর্বের collections, heapq, statistics আর sqlite3 একসাথে — একটি চায়ের দোকানের দিনের হিসাব আর একটি ছোট শিক্ষার্থী টেবিল:

from collections import Counter, deque
import heapq, sqlite3, statistics

sales = ["চা", "বিস্কুট", "চা", "কলা", "চা", "বিস্কুট", "পানি"]
print(Counter(sales).most_common(2))

amounts = [500, 120, 900, 50, 300]
last3 = deque(maxlen=3)
for a in amounts:
    last3.append(a)
print(list(last3), heapq.nlargest(2, amounts))
print(statistics.mean(amounts), statistics.median(amounts))

con = sqlite3.connect(":memory:")
con.execute("CREATE TABLE student (name TEXT, marks INTEGER)")
con.executemany("INSERT INTO student VALUES (?, ?)",
                [("রিয়া", 78), ("জয়", 91), ("সুমি", 85)])
query = "SELECT name, marks FROM student WHERE marks >= ? ORDER BY marks DESC"
print(con.execute(query, (80,)).fetchall())
con.close()

আরও কয়েকটি ছোট রত্ন

hash কীভাবে কাজ করে, একটি উদাহরণে দেখুন — এর ফল নির্ধারিত, তাই যেকোনো কম্পিউটারে একই আসবে:

>>> import hashlib
>>> hashlib.sha256("ABCL TECH".encode()).hexdigest()
'3e8e9fd76e3152fbdc4a35b41b3b12595fe5d5e70eaa2f472bb7554f59d97a2d'
>>> hashlib.sha256("abcl tech".encode()).hexdigest()
'8845b3ad352a1a1f810db6d2b7d4464a6c92075b3065355cb42b7765ad8593f4'

শুধু বড় হাত-ছোট হাত বদলেছে, অথচ ছাপ সম্পূর্ণ আলাদা। .encode() দরকার, কারণ hash কাজ করে bytes-এর ওপর, string-এর ওপর নয় (পর্ব ০৯)। পর্ব ১৬-এর hash()-এর সাথে গুলিয়ে ফেলবেন না: string-এর ক্ষেত্রে সেটি প্রতি রানে বদলায় আর dict-এর ভেতরের কাজে লাগে; hashlib-এর ছাপ চিরকাল একই, আর তা নিরাপত্তার কাজের জন্য তৈরি।

module খুঁজবেন কোথায়, আর কখন third-party

নতুন কোনো সমস্যায় প্রথম প্রশ্ন: “standard library-তে কি এর জন্য কিছু আছে?” খোঁজার জায়গা:

• docs.python.org-এর “Library Reference”: সব module-এর অফিসিয়াল তালিকা, পরিবার অনুযায়ী সাজানো। প্রতিটি পাতার ওপরে লেখা থাকে কোন version-এ কী যোগ হয়েছে (“Added in version 3.9”) — AI-এর দেওয়া কোড আপনার version-এ চলবে কি না যাচাইয়ে এটি খুব কাজের।
• REPL-এ নিজে: help("collections"), dir(statistics), আর import this-এর মতো মজার ঝলক। sys.stdlib_module_names (Python 3.10 থেকে) সব standard module-এর নাম দেয়।
• PyMOTW — Python Module of the Week: Doug Hellmann-এর লেখা দীর্ঘদিনের জনপ্রিয় সাইট, যেখানে প্রতিটি module উদাহরণসহ বোঝানো।

তবে standard library সবকিছুর সেরা উত্তর নয়। এর কোড বদলায় ধীরে — নতুন Python version আসে বছরে একবার, আর পুরোনো আচরণ ভাঙা যায় না। তাই কিছু ক্ষেত্রে PyPI-এর third-party package বাস্তবে আদর্শ হয়ে গেছে:

সিদ্ধান্তের একটি সহজ নিয়ম: standard library দিয়ে যদি কাজটি পরিষ্কারভাবে হয়, তবে বাড়তি dependency আনবেন না — প্রতিটি package মানে আরেকটি জিনিস যা হালনাগাদ রাখতে হয়, যার নিরাপত্তা দেখতে হয়। আর যদি standard library-র রূপটি স্পষ্টতই কষ্টকর হয়, আর third-party-টি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত ও নিয়মিত রক্ষণাবেক্ষণ করা — তবে সেটিই বুদ্ধিমানের।

৯ · AI-এর যুগে — standard library জানা মানুষই AI-এর ভুল ধরে

AI কোড লেখার সময় standard library প্রায়ই ঠিক ব্যবহার করে — কিন্তু কয়েকটি ভুল বারবার দেখা যায়। কোনোটি নিরাপত্তার গর্ত, কোনোটি সার্ভারে গিয়ে ধরা পড়া সময়ের বাগ, কোনোটি শুধু অকারণে লম্বা কোড বা বাড়তি package.

AI-এর লেখা কোড পেলে — যাচাইয়ের চেকলিস্ট

• OTP, password, token, reset link — কোথাও random আছে কি না খুঁজেছি; থাকলে secrets দিয়ে বদলেছি
• প্রতিটি datetime.now()-এ time zone আছে কি না, আর naive-aware মেশানো তুলনা নেই তা দেখেছি
• %m (মাস) আর %M (মিনিট) ঠিক জায়গায় আছে, আর তারিখের ধাঁচ দিন/মাস নাকি মাস/দিন — তা মিলিয়েছি
• হাতে লেখা গণনা, গ্রুপিং বা queue Counter/defaultdict/deque দিয়ে ছোট করা যায় কি না ভেবেছি
• প্রতিটি pip install-এর জন্য জিজ্ঞেস করেছি: standard library-তে কি এটা আগেই আছে?
• SQL-এ কোনো f-string বা + দিয়ে জোড়া মান নেই, আর গোপন key কোডে লেখা নেই তা দেখেছি