Une introduction à Python 3

| Laurent Pointal | Bob Cordeau |

Dans ce cours, vous allez apprendre les bases et fondamentaux en programmation avec Python. Ce cours se veut pédagogique et pragmatique avec de nombreux exercices corrigés qui permettent aux lecteurs d'appliquer tout ce qu'il apprend durant la lecture.

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- Titre : Une introduction à Python 3

- Auteurs : Laurent Pointal, Bob Cordeau

- Parution : 7 août 2015

- Licence : Les sources présentées sur cette page sont libres de droits et vous pouvez les utiliser à votre convenance. Par contre, la page de présentation constitue une œuvre intellectuelle protégée par les droits d'auteur. Copyright ® 2015 Kordeo. Aucune reproduction, même partielle, ne peut être faite de ce site et de l'ensemble de son contenu : textes, documents, images, etc. sans l'autorisation expresse de l'auteur. Sinon vous encourez selon la loi jusqu'à trois ans de prison et jusqu'à 300 000 € de dommages et intérêts.

Sommaire

- Avant-propos

- À qui s'adresse ce cours ?

- Cette introduction repose sur quelques partis pris

- Numéro de version ?

- Pour joindre les auteurs

- 1. Introduction

- 1-1. Principales caractéristiques du langage Python

- 1-2. Environnements matériel et logiciel

- 1-2-1. L'ordinateur

- 1-2-2. Deux sortes de programmes

- 1-3. Langages

- 1-3-1. Des langages de différents niveaux

- 1-3-2. Très bref historique des langages

- 1-4. Production des programmes

- 1-4-1. Deux techniques de production des programmes

- 1-4-2. Technique de production de Python

- 1-4-3. Construction des programmes

- 1-5. Algorithme et programme

- 1-5-1. Définitions

- 1-5-2. Présentation des programmes

- 1-6. Implémentations de Python

- 2. La calculatrice Python

- 2-1. Les modes d'exécution

- 2-1-1. Les deux modes d'exécution d'un code Python

- 2-2. Identificateurs et mots clés

- 2-2-1. Identificateurs

- 2-2-2. Style de nommage

- 2-2-3. Les mots réservés de Python 3

- 2-3. Notion d'expression

- 2-4. Les types de données entiers

- 2-4-1. Le type int

- 2-4-1-a. Opérations arithmétiques

- 2-4-1-b. Bases usuelles

- 2-4-2. Le type bool

- 2-5. Les types de données flottants

- 2-5-1. Le type float

- 2-5-2. Le type complex

- 2-6. Variables et affectation

- 2-6-1. Les variables

- 2-6-2. L'affectation

- 2-6-3. Affecter n'est pas comparer !

- 2-6-4. Les variantes de l'affectation

- 2-6-5. Représentation graphique des affectations

- 2-7. Les chaînes de caractères

- 2-7-1. Présentation

- 2-7-2. Opérations

- 2-7-3. Fonctions vs méthodes

- 2-7-4. Méthodes de test de l'état d'une chaîne

- 2-7-5. Méthodes retournant une nouvelle chaîne

- 2-7-6. Indexation simple

- 2-7-7. Extraction de sous-chaînes

- 2-8. Les données binaires

- 2-8-1. Les types binaires

- 2-9. Les entrées-sorties

- 2-9-1. Les entrées

- 2-9-2. Les sorties

- 2-9-3. Les séquences d'échappement

- 3. Contrôle du flux d'instructions

- 3-1. Instructions composées

- 3-2. Choisir

- 3-2-1. Choisir : if - [elif] - [else]

- 3-2-2. Syntaxe compacte d'une alternative

- 3-3. Boucles

- 3-3-1. Notions de conteneur et d'itérable

- 3-3-2. Python propose deux sortes de boucles

- 3-3-2-a. Répéter : while

- 3-3-2-b. Parcourir : for

- 3-4. Ruptures de séquences

- 3-4-1. interrompre une boucle : break

- 3-4-2. Court-circuiter une boucle : continue

- 3-4-3. Utilisation avancée des boucles

- 3-4-3-a. while - else

- 3-4-3-b. for - else

- 3-4-4. Traitement des erreurs : les exceptions

- 3-4-4-a. Syntaxe complète d'une exception :

- 4. Conteneurs standard

- 4-1. Séquences

- 4-2. Listes

- 4-2-1. Définition, syntaxe et exemples

- 4-2-2. Initialisations et tests d'appartenance

- 4-2-3. Méthodes

- 4-2-4. Manipulation des tranches (ou sous-chaînes)

- 4-2-5. Séquences de séquences

- 4-3. Tuples

- 4-3-1. Les opérations des objets de type séquentiel

- 4-4. Retour sur les références

- 4-4-1. Complément graphique sur l'assignation

- 4-5. Tableaux associatifs

- 4-5-1. Dictionnaires (dict)

- 4-5-1-a. Exemples de création

- 4-5-1-b. Méthodes

- 4-6. Ensembles (set)

- 4-7. Fichiers textuels

- 4-7-1. Introduction

- 4-7-2. Gestion des fichiers

- 4-7-2-a. Ouverture et fermeture des fichiers

- 4-7-2-b. Écriture séquentielle

- 4-7-2-c. Lecture séquentielle

- 4-8. Itérer sur les conteneurs

- 4-9. Affichage formaté

- 5. Fonctions et espaces de noms

- 5-1. Définition et syntaxe

- 5-2. Passage des arguments

- 5-2-1. Mécanisme général

- 5-2-2. Un ou plusieurs paramètres, pas de retour

- 5-2-3. Un ou plusieurs paramètres, un ou plusieurs retours

- 5-2-4. Passage d'une fonction en paramètre

- 5-2-5. Paramètres avec valeur par défaut

- 5-2-6. Nombre d'arguments arbitraire : passage d'un tuple de valeurs

- 5-2-7. Nombre d'arguments arbitraire : passage d'un dictionnaire

- 5-3. Espaces de noms

- 5-3-1. Portée des objets

- 5-3-2. Résolution des noms : règle LGI

- 5-3-2-a. Exemples de portée

- 6. Modules et packages

- 6-1. Modules

- 6-1-1. Import

- 6-1-2. Exemples

- 6-1-2-a. Notion d'« autotest »

- 6-2. Batteries included

- 6-2-1. La gestion des chaînes

- 6-2-2. La gestion de la ligne de commande

- 6-2-3. La gestion du temps et des dates

- 6-2-4. Algorithmes et types de données collection

- 6-2-5. Et tant d'autres domaines…

- 6-3. Python scientifique

- 6-3-1. Bibliothèques mathématiques et types numériques

- 6-3-2. L'interpréteur IPython

- 6-3-2-a. Objectifs

- 6-3-2-b. Quelques caractéristiques

- 6-3-3. La bibliothèque NumPy

- 6-3-3-a. Introduction

- 6-3-3-b. Exemples

- 6-3-4. La bibliothèque matplotlib

- 6-3-5. La bibliothèque SymPy

- 6-3-5-a. Introduction

- 6-3-5-b. Exemples

- 6-4. Bibliothèques tierces

- 6-4-1. Une grande diversité

- 6-4-2. Un exemple : la bibliothèque Unum

- 6-5. Packages

- 7. La Programmation Orientée Objet

- 7-1. Terminologie

- 7-1-1. Le vocabulaire de base de la POO

- 7-1-2. Notations UML de base

- 7-2. Classes et instanciation d'objets

- 7-2-1. L'instruction class

- 7-2-2. L'instanciation et ses attributs

- 7-2-3. Retour sur les espaces de noms

- 7-2-3-a. Recherche des noms

- 7-3. Méthodes

- 7-4. Méthodes spéciales

- 7-4-1. L'initialisateur

- 7-4-2. Surcharge des opérateurs

- 7-4-3. Exemple de surcharge

- 7-5. Héritage et polymorphisme

- 7-5-1. Héritage et polymorphisme

- 7-5-2. Exemple d'héritage et de polymorphisme

- 7-6. Notion de conception orientée objet

- 7-6-1. Association

- 7-6-1-a. Agrégation

- 7-6-1-b. Composition

- 7-6-2. Dérivation

- 7-7. Un exemple complet

- 8. La POO graphique

- 8-1. Programmes pilotés par des événements

- 8-2. La bibliothèque tkinter

- 8-2-1. Présentation

- 8-2-1-a. Un exemple tkinter simple (Fig. 8.2)

- 8-2-2. Les widgets de tkinter

- 8-2-3. Le positionnement des widgets

- 8-3. Trois exemples

- 8-3-1. Une calculette

- 8-3-2. tkPhone, un exemple sans menu

- 8-3-2-a. Notion de callback

- 8-3-2-b. Conception graphique

- 8-3-2-c. Le code de l'interface graphique

- 8-3-2-d. Le code de l'application

- 8-3-3. IDLE, un exemple avec menu

- 9. Quelques techniques avancées de programmation

- 9-1. Techniques procédurales

- 9-1-1. Le pouvoir de l'introspection

- 9-1-1-a. La fonction help()

- 9-1-1-b. Les fonctions type(), dir() et id()

- 9-1-1-c. Les fonctions locals() et globals()

- 9-1-1-d. Le module sys

- 9-1-2. Gestionnaire de contexte (ou bloc gardé)

- 9-1-3. Utiliser un dictionnaire pour lancer des fonctions ou des méthodes

- 9-1-4. Les fonctions récursives

- 9-1-4-a. La récursivité terminale

- 9-1-5. Les listes définies en compréhension

- 9-1-6. Les dictionnaires définis en compréhension

- 9-1-7. Les ensembles définis en compréhension

- 9-1-8. Les générateurs et les expressions génératrices

- 9-1-8-a. Les générateurs

- 9-1-8-b. Les expressions génératrices

- 9-1-8-c. Utilisation

- 9-1-9. Les fonctions incluses

- 9-1-10. Les décorateurs

- 9-2. Techniques objets

- 9-2-1. Les Functors

- 9-2-2. Les accesseurs

- 9-2-2-a. Le problème de l'encapsulation

- 9-2-2-b. La solution property

- 9-2-2-c. Un autre exemple : la classe Cercle

- 9-2-3. Le duck typing et les annotations

- 9-3. Techniques fonctionnelles

- 9-3-1. Directive lambda

- 9-3-2. Les fonctions map, filter et reduce

- 9-3-3. Les applications partielles de fonctions

- 9-4. La persistance et la sérialisation

- 9-4-1. Sérialisation avec pickle et json

- 9-4-1-a. Le module pickle

- 9-4-1-b. Le module json

- 9-4-2. Stockage avec sqlite3

- 9-5. Les tests

- 9-5-1. Tests unitaires et tests fonctionnels

- 9-5-2. Module unittest

- 9-6. La documentation des sources

- 9-6-1. Le format reST

- 9-6-1-a. docutils

- 9-6-1-b. Sphinx

- 9-6-1-c. rst2pdf

- 9-6-2. Le module doctest

- 9-6-2-a. Premier exemple : documentation1.py

- 9-6-2-b. Deuxième exemple : documentation2.py

- 9-6-3. Le développement dirigé par la documentation

- 9-6-3-a. Exemple : test_documentation2.py

- 10. Interlude

- 10-1. Le Zen de Python

- 10-2. Le Graal de Python

- 11. Passer du problème au programme

- 11-1. Prérequis

- 11-2. Réutiliser

- 11-3. Réfléchir à un algorithme

- 11-4. Résoudre « à la main »

- 11-5. Formaliser

- 11-6. Factoriser

- 11-7. Passer de l'idée au programme

- 12. Jeux de caractères et encodage

- 12-1. Position du problème

- 12-1-1. L'encodage UTF-8

- 12-1-2. Applications aux scripts Python

- 13. Les expressions régulières

- 13-1. Introduction

- 13-2. Les expressions régulières

- 13-2-1. Les expressions régulières de base

- 13-2-2. Les expressions régulières étendues

- 13-3. Les expressions régulières avec Python

- 13-3-1. Pythonismes

- 13-3-1-a. Utilisation des raw strings

- 13-3-1-b. Les options de compilation

- 13-3-1-c. Les motifs nominatifs

- 13-3-2. Exemples

- 13-3-2-a. Extraction simple

- 13-3-2-b. Extraction des sous-groupes

- 13-3-2-c. Extraction des sous-groupes nommés

- 13-3-2-d. Extraction d'une liste de sous-groupes

- 13-3-2-e. Scinder une chaîne

- 13-3-2-f. Substitution au sein d'une chaîne

- 14. Exercices corrigés

- 14-1. Énoncés des exercices

- 14-2. Exercices

- 14-2-1. Numéro 1

- 14-2-2. Numéro 2

- 14-2-3. Numéro 3

- 14-2-4. Numéro 4

- 14-2-5. Numéro 5

- 14-2-6. Numéro 6 ?

- 14-2-7. Numéro 7

- 14-2-8. Numéro 8

- 14-2-9. Numéro 9

- 14-2-10. Numéro 10

- 14-2-11. Numéro 11 ?

- 14-2-12. Numéro 12

- 14-2-13. Numéro 13

- 14-2-14. Numéro 14

- 14-2-15. Numéro 15

- 14-2-16. Numéro 16 ?

- 14-2-17. Numéro 17

- 14-2-18. Numéro 18

- 14-2-19. Numéro 19

- 14-2-20. Numéro 20

- 14-2-21. Numéro 21 ??

- 14-2-22. Numéro 22 ??

- 14-2-23. Numéro 23 ?

- 14-3. Solutions des exercices

- 15. Bibliographie et Webographie

- 16. Mémento des bases de Python 3

- Glossaire

- Remerciements

- Remerciements Developpez.com

- Index

Avant-propos

À qui s'adresse ce cours ?

Utilisé à l'origine par les étudiants de Mesures Physiques de l'IUT d'Orsay, ce cours s'adresse plus généralement à toute personne désireuse d'apprendre Python en tant que premier langage de programmation.

Ce cours se veut essentiellement pratique. D'une part en fournissant de très nombreux exemples et une vingtaine d'exercices corrigés, et d'autre part en proposant plusieurs moyens de naviguer dans le document : un sommaire en début et une table des matières détaillée en fin, un index et un glossaire, tous deux munis d'hyperliens.

Cette introduction repose sur quelques partis pris

- Le choix du langage Python version 3, version qui abolit la compatibilité descendante(1) avec la série des versions 2.x dans le but d'éliminer les faiblesses originelles du langage.

- Le choix de logiciels libres ou gratuits :

- des interpréteurs ou éditeurs spécialisés comme IPython, spyder ou Wingware ;

- des outils open source de production de documents : le moteur XeTeX(2), le script latexmk(3), l'éditeur TeXworks et le logiciel de création de diagrammes Dia.

- Enfin sur l'abondance des ressources et de la documentation sur le Web !

Numéro de version ?

Suivant l'exemple de Donald Knuth, l'inventeur du logiciel de composition TeX, le numéro de la ie version de ce document, au lieu d'être « 1.1 » ou « 2.0.3 », est la ie décimale d'un nombre célèbre(4).

Pour joindre les auteurs

pycours@kordeo.eu et laurent.pointal@limsi.fr

1 - Introduction

Ce premier chapitre introduit les grandes caractéristiques du langage Python, le replace dans l'histoire des langages informatiques, donne les particularités de production des programmes, définit la notion si importante d'algorithme et conclut sur les diverses implémentations disponibles.

1-1 - Principales caractéristiques du langage Python

- Historique

- 1991 : Guido van Rossum travaille aux Pays-Bas(5) sur le projet AMOEBA, un système d'exploitation distribué. Il conçoit Python à partir du langage ABC et publie la version 0.9.0 sur un forum Usenet.

- 1996 : sortie de Numerical Python, ancêtre de numpy.

- 2001 : naissance de la PSF (Python Software Fundation).

- Les versions se succèdent… Un grand choix de modules est disponible, des colloques annuels sont organisés, Python est enseigné dans plusieurs universités et est utilisé en entreprise…

- 2006 : première sortie de IPython.

- Fin 2008 : sorties simultanées de Python 2.6 et de Python 3.0.

- 2013 : versions en cours des branches 2 et 3 : v2.7.3 et v3.3.0

- Langage open source

- Licence open source CNRI, compatible GPL, mais sans la restriction copyleft. Donc Python est libre et gratuit même pour les usages commerciaux.

- GvR (Guido van Rossum) est le « BDFL » (dictateur bénévole à vie !).

- Importante communauté de développeurs.

- Nombreux outils standard disponibles : Batteries included.

- Travail interactif

- Nombreux interpréteurs interactifs disponibles (notamment IPython).

- Importantes documentations en ligne.

- Développement rapide et incrémentiel.

- Tests et débogage outillés.

- Analyse interactive de données.

- Langage interprété rapide

- Interprétation du bytecode compilé.

- De nombreux modules sont disponibles à partir de bibliothèques optimisées (souvent écrites en C ou C++).

- Simplicité du langage (cf. Interlude)

- Syntaxe claire et cohérente.

- Indentation significative.

- Gestion automatique de la mémoire (garbage collector).

- Typage dynamique fort : pas de déclaration.

- Orientation objet

- Modèle objet puissant, mais pas obligatoire.

- Structuration multifichier aisée des applications : facilite les modifications et les extensions.

- Les classes, les fonctions et les méthodes sont des objets dits de première classe. Ces objets sont traités comme tous les autres (on peut les affecter, les passer en paramètre).

- Ouverture au monde

- Interfaçable avec C/C++/FORTRAN.

- Langage de script de plusieurs applications importantes.

- Excellente portabilité.

- Disponibilité de bibliothèques

- Plusieurs milliers de packages sont disponibles dans tous les domaines.

Points forts de Python :

- langage de très haut niveau ;

- sa lisibilité ;

- « langage algorithmique exécutable ».

1-2 - Environnements matériel et logiciel

1-2-1 - L'ordinateur

On peut schématiser la définition de l'ordinateur de la façon suivante :

Ordinateur : automate déterministe à composants électroniques.

L'ordinateur comprend entre autres :

- un microprocesseur avec une UC (Unité de Contrôle), une UAL (Unité Arithmétique et Logique), une horloge, une mémoire cache rapide ;

- de la mémoire volatile (dite vive ou RAM), contenant les instructions et les données nécessaires à l'exécution des programmes. La RAM est formée de cellules binaires (bits) organisées en mots de 8 bits (octets) ;

- des périphériques : entrées/sorties, mémoires permanentes (dites mortes : disque dur, clé USB, CD-ROM…), réseau…

1-2-2 - Deux sortes de programmes

On distingue, pour faire rapide :

- le système d'exploitation : ensemble des programmes qui gèrent les ressources matérielles et logicielles. Il propose une aide au dialogue entre l'utilisateur et l'ordinateur : l'interface textuelle (interpréteur de commande) ou graphique (gestionnaire de fenêtres). Il est souvent multitâche et parfois multiutilisateur ;

- les programmes applicatifs sont dédiés à des tâches particulières. Ils sont formés d'une série de commandes contenues dans un programme source qui est transformé pour être exécuté par l'ordinateur.

1-3 - Langages

1-3-1 - Des langages de différents niveaux

- Chaque processeur possède un langage propre, directement exécutable : le langage machine. Il est formé de 0 et de 1 et n'est pas portable, c'est le seul que l'ordinateur puisse utiliser ;

- le langage d'assemblage est un codage alphanumérique du langage machine. Il est plus lisible que le langage machine, mais n'est toujours pas portable. On le traduit en langage machine par un assembleur ;

- les langages de haut niveau. Souvent normalisés, ils permettent le portage d'une machine à l'autre. Ils sont traduits en langage machine par un compilateur ou un interpréteur.

1-3-2 - Très bref historique des langages

- Années 50 (approches expérimentales) : FORTRAN, LISP, COBOL, ALGOL…

- Années 60 (langages universels) : PL/1, Simula, Smalltalk, Basic…

- Années 70 (génie logiciel) : C, PASCAL, ADA, MODULA-2…

- Années 80 (programmation objet) : C++, LabView, Eiffel, Perl, VisualBasic…

- Années 90 (langages interprétés objet) : Java, tcl/Tk, Ruby, Python…

- Années 2000 (langages commerciaux propriétaires) : C#, VB.NET…

Des centaines de langages ont été créés, mais l'industrie n'en utilise qu'une minorité.

1-4 - Production des programmes

1-4-1 - Deux techniques de production des programmes

La compilation est la traduction du source en langage objet. Elle comprend au moins quatre phases (trois phases d'analyse — lexicale, syntaxique et sémantique — et une phase de production de code objet). Pour générer le langage machine il faut encore une phase particulière : l'édition de liens. La compilation est contraignante, mais offre finalement une grande vitesse d'exécution.

Figure 1.1 - Chaîne de compilation

Dans la technique de l'interprétation, chaque ligne du source analysé est traduite au fur et à mesure en instructions directement exécutées. Aucun programme objet n'est généré. Cette technique est très souple, mais les codes générés sont peu performants : l'interpréteur doit être utilisé à chaque nouvelle exécution…

Figure 1.2 - Chaîne d'interprétation

1-4-2 - Technique de production de Python

- Technique mixte : l'interprétation du bytecode compilé. Bon compromis entre la facilité de développement et la rapidité d'exécution.

- Le bytecode (forme intermédiaire) est portable sur tout ordinateur muni de la machine virtuelle Python.

Figure 1.3 - Interprétation du bytecode compilé

Pour exécuter un programme, Python charge le fichier source .py en mémoire vive, en fait l'analyse (lexicale, syntaxique et sémantique), produit le bytecode et enfin l'exécute.

Afin de ne pas refaire inutilement toute la phase d'analyse et de production, Python sauvegarde le bytecode produit (dans un fichier .pyo ou .pyc) et recharge simplement le fichier bytecode s'il est plus récent que le fichier source dont il est issu.

En pratique, il n'est pas nécessaire de compiler explicitement un module, Python gère ce mécanisme de façon transparente.

1-4-3 - Construction des programmes

Le génie logiciel étudie les méthodes de construction des programmes. Plusieurs modèles sont envisageables, entre autres :

- la méthodologie procédurale. On emploie l'analyse descendante (division des problèmes) et remontante (réutilisation d'un maximum de sous-algorithmes). On s'efforce ainsi de décomposer un problème complexe en sous-programmes plus simples. Ce modèle structure d'abord les actions ;

- la méthodologie objet. Centrée sur les données, elle est considérée comme plus stable dans le temps et meilleure dans sa conception. On conçoit des fabriques (classes) qui servent à produire des composants (objets) qui contiennent des données (attributs) et des actions (méthodes). Les classes dérivent (héritage et polymorphisme) de classes de base dans une construction hiérarchique.

Python offre les deux techniques.

1-5 - Algorithme et programme

1-5-1 - Définitions

Algorithme : ensemble des étapes permettant d'atteindre un but en répétant un nombre fini de fois un nombre fini d'instructions.

Donc un algorithme se termine en un temps fini.

Programme : un programme est la traduction d'un algorithme en un langage compilable ou interprétable par un ordinateur.

Il est souvent écrit en plusieurs parties, dont une qui pilote les autres : le programme principal.

1-5-2 - Présentation des programmes

Un programme source est destiné à l'être humain. Pour en faciliter la lecture, il doit être judicieusement présenté et commenté.

La signification de parties non triviales (et uniquement celles-ci) doit être expliquée par un commentaire. En Python, un commentaire commence par le caractère # et s'étend jusqu'à la fin de la ligne :

#~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
# Voici un commentaire
#~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
9 + 2 # en voici un autre

1-6 - Implémentations de Python

Une « implémentation » signifie une « mise en œuvre ».

- CPython : Classic Python, codé en C, implémentation portable sur différents systèmes.

- Jython : ciblé pour la JVM (utilise le bytecode de JAVA).

- IronPython : Python.NET, écrit en C#, utilise le MSIL (MicroSoft Intermediate Language).

- Stackless Python : élimine l'utilisation de la pile du langage C (permet de récurser tant que l'on veut).

- Pypy : projet de recherche européen d'un interpréteur Python écrit en Python.

2 - La calculatrice Python

Comme tout langage, Python permet de manipuler des données grâce à un vocabulaire de mots réservés et grâce à des types de données — approximation des ensembles de définition utilisés en mathématique.

Ce chapitre présente les règles de construction des identificateurs, les types de données simples (les conteneurs seront examinés au chapitre 4) ainsi que les types chaîne de caractères.

Enfin, last but not least, ce chapitre s'étend sur les notions non triviales de variable, de référence d'objet et d'affectation.

2-1 - Les modes d'exécution

2-1-1 - Les deux modes d'exécution d'un code Python

- Soit on enregistre un ensemble d'instructions Python dans un fichier grâce à un éditeur (on parle alors d'un script Python) que l'on exécute par une commande ou par une touche du menu de l'éditeur.

- Soit on utilise l'interpréteur Python embarqué qui exécute la boucle d'évaluation :

Figure 2.1 - La boucle d'évaluation de l'interpréteur Python

2-2 - Identificateurs et mots clés

2-2-1 - Identificateurs

Comme tout langage, Python utilise des identificateurs pour nommer ses objets.

Un identificateur Python est une suite non vide de caractères, de longueur quelconque, formée d'un caractère de début et de zéro ou plusieurs caractères de continuation.

Sachant que :

- le caractère de début peut être n'importe quelle lettre Unicode (cf. Jeux de caractères et encodage), y compris le caractère souligné (_) ;

- un caractère de continuation est un caractère de début ou un chiffre.

Les identificateurs sont sensibles à la casse et ne doivent pas être un mot réservé de Python 3 (voir le § « Les mots réservés de Python 3 » ci-dessous).

2-2-2 - Style de nommage

Il est important d'utiliser une politique cohérente de nommage des identificateurs. Voici le style utilisé dans ce document(6) :

- nom_de_ma_variable pour les variables ;

- NOM_DE_MA_CONSTANTE pour les constantes ;

- maFonction, maMethode pour les fonctions et les méthodes ;

- MaClasse pour les classes ;

- UneExceptionError pour les exceptions ;

- nom_de_module pour les modules et pour tous les autres identificateurs.

Exemples :

NB_ITEMS = 12 # UPPER_CASE
class MaClasse : pass # TitleCase
def maFonction() : pass # camelCase
mon_id = 5 # lower_case

Pour ne pas prêter à confusion, éviter d'utiliser les caractères l (minuscule), O et I (majuscules) seuls.

Enfin, on évitera d'utiliser les notations suivantes :

_xxx # usage interne
__xxx # attribut de classe
__xxx__ # nom spécial réservé

2-2-3 - Les mots réservés de Python 3

La version 3.4 de Python compte 33 mots clés :

and

del

from

None

True

as

elif

global

nonlocal

try

assert

else

if

not

while

break

except

import

or

with

class

False

in

pass

yield

continue

finally

is

raise

def

for

lambda

return

2-3 - Notion d'expression

Une expression est une portion de code que l'interpréteur Python peut évaluer pour obtenir une valeur.

Les expressions peuvent être simples ou complexes. Elles sont formées d'une combinaison de littéraux représentant directement des valeurs, d'identificateurs et d'opérateurs.

>>> id1 = 15.3
>>> id2 = id1 - 13
>>> if id2 > 0:
...     id3 = 7
... else:
...     id3 = -4

2-4 - Les types de données entiers

Le type d'un objet Python détermine de quelle sorte d'objet il s'agit.

Python offre deux types entiers standard : int et bool.

2-4-1 - Le type int

Le type int n'est limité en taille que par la mémoire de la machine(7).

Les entiers littéraux sont décimaux par défaut, mais on peut aussi utiliser les bases suivantes :

>>> 2013          # décimal (base 10)
2013
>>> 0b11111011101 # binaire (base 2)
2013
>>> 0o3735        # octal (base 8)
2013
>>> 0x7dd         # hexadecimal (base 16)
2013

2-4-1-a - Opérations arithmétiques

Les principales opérations :

>>> 20 + 3
23
>>> 20 - 3
17
>>> 20 * 3
60
>>> 20 ** 3
8000
>>> 20 / 3
6.666666666666667
>>> 20 // 3     # division entière
6
>>> 20 % 3      # modulo (reste de la division entière)
2
>>> abs(3 - 20) # valeur absolue
17

Bien remarquer le rôle des deux opérateurs de division :

1. / : produit une division flottante, même entre deux entiers ;

2. // : produit une division entière.

2-4-1-b - Bases usuelles

Un entier écrit en base 10 (par exemple 179) peut être représenté en binaire, octal et hexadécimal en utilisant les syntaxes suivantes :

>>> 0b10110011 # binaire
179
>>> bin(179)
'0b10110011'
>>> 0o263      # octal
179
>>> oct(179)
'0o263'
>>> 0xB3       # hexadécimal
179
>>> hex(179)
'0xb3'

Les bases arithmétiques

En arithmétique, une base n désigne la valeur dont les puissances successives interviennent dans l'écriture des nombres, ces puissances définissant l'ordre de grandeur de chacune des positions occupées par les chiffres composant tout nombre.

Par exemple :

Certaines bases sont couramment employées :

- la base 2 (système binaire), en électronique numérique et informatique ;

- la base 8 (système octal), en informatique ;

- la base 16 (système hexadécimal), fréquente en informatique ;

- la base 60 (système sexagésimal), dans la mesure du temps et des angles.

Les changements de base

Un nombre dans une base donnée s'écrit sous la forme d'addition des puissances successives de cette base.

Exemples :

2-4-2 - Le type bool

Principales caractéristiques du type bool(8) :

- deux valeurs possibles : False, True ;

- opérateurs de comparaison entre deux valeurs comparables, produisant un résultat de type bool : ==, !=, >, >=, < et <= :

>>> 2 > 8
False
>>> 2 <= 8 < 15
True

- opérateurs logiques : not, or et and ;

- en observant les tables de vérité des opérateurs and et or, on remarque que :
cette optimisation est appelée « principe du shortcut » ou évaluation au « plus court » :

- dès qu'un premier membre a la valeur False, l'expression False and expression2 vaudra False. On n'a donc pas besoin d'évaluer expression2,

- de même dès qu'un premier membre a la valeur True, l'expression True or expression2 vaudra True.

>>> (3 == 3) or (9 > 24)
True
>>> (9 > 24) and (3 == 3)
False

Les opérateurs booléens de base

En Python les valeurs des variables booléennes sont notées False et True. Les opérateurs sont notés respectivement not, and et or.

Pour être sûr d'avoir un résultat booléen avec une expression reposant sur des valeurs transtypées, appliquez bool() sur l'expression.

2-5 - Les types de données flottants

La notion mathématique de réel est une notion idéale. Ce Graal est impossible à atteindre en informatique.On utilise une représentation interne (normalisée) permettant de déplacer la virgule grâce à une valeur d'exposant variable. On nommera ces nombres des flottants.

2-5-1 - Le type float

- Un float est noté avec un point décimal (jamais avec une virgule) ou en notation exponentielle avec un « e » symbolisant le « 10 puissance » suivi des chiffres de l'exposant. Par exemple :

2.718
.02
-1.6e-19
6.023e23

- Les flottants supportent les mêmes opérations que les entiers.

- Ils ont une précision finie limitée.

- L'import du module math autorise toutes les opérations mathématiques usuelles. Par exemple :

>>> import math
>>> print(math.sin(math.pi/4))
0.7071067811865475
>>>> print(math.degrees(math.pi))
180.0
>>>> print(math.factorial(9))
362880
>>> print(math.log(1024, 2))
10.0

2-5-2 - Le type complex

- Les complexes sont écrits en notation cartésienne formée de deux flottants.

- La partie imaginaire est suffixée par j :

>>> print(1j)
1j
>>> print((2+3j) + (4-7j))
(6-4j)
>>> print((9+5j).real)
9.0
>>> print((9+5j).imag)
5.0
>>> print((abs(3+4j))) # module
5.0

- Un module mathématique spécifique (cmath) leur est réservé :

>>> import cmath
>>> print(cmath.phase(-1 + 0j))
3.141592653589793
>>> print(cmath.polar(3 + 4j))
(5.0, 0.9272952180016122)
>>> print(cmath.rect(1., cmath.pi/4))
(0.7071067811865476+0.7071067811865475j)

2-6 - Variables et affectation

2-6-1 - Les variables

Dès que l'on possède des types de données, on a besoin des variables pour stocker les données.

En réalité, Python n'offre pas directement la notion de variable, mais plutôt celle de référence d'objet. Tant que l'objet n'est pas modifiable (comme les entiers, les flottants, les chaînes, etc.), il n'y a pas de différence notable entre les deux notions. On verra que la situation change dans le cas des objets modifiables…

Une variable est un identificateur associé à une valeur. En Python, c'est une référence d'objet.

2-6-2 - L'affectation

On affecte une variable par une valeur en utilisant le signe = (qui n'a rien à voir avec l'égalité en math !). Dans une affectation, le membre de gauche reçoit le membre de droite ce qui nécessite d'évaluer la valeur correspondant au membre de droite avant de l'affecter au membre de gauche.

import math
a = 2
b = 7.2 * math.log(math.e / 45.12) - 2*math.pi
c = b ** a

Pour ne pas confondre affectation et égalité, à l'oral, au lieu de dire « a égale 2 », dites « a reçoit 2 ».

La valeur d'une variable, comme son nom l'indique, peut évoluer au cours du temps. La valeur antérieure est perdue :

>>> a = 3 * 7
>>> a
21
>>> b = 2 * 2
>>> b
4
>>> a = b + 5
>>> a
9

Le membre de droite d'une affectation étant évalué avant de réaliser l'affectation elle-même, la variable affectée peut se trouver en partie droite et c'est sa valeur avant l'affectation qui est utilisée dans le calcul :

>>> a = 2
>>> a = a + 1 # incrémentation
>>> a
3
>>> a = a - 1 # décrémentation
>>> a
2

2-6-3 - Affecter n'est pas comparer !

L'affectation a un effet (elle modifie l'état interne du programme en cours d'exécution), mais n'a pas de valeur (on ne peut pas l'utiliser dans une expression) :

>>> c = True
>>> s = (c = True) and True
File "<stdin>", line 1
s = (c = True) and True
^
SyntaxError: invalid syntax

La comparaison a une valeur (de type bool) utilisable dans une expression, mais n'a pas d'effet :

>>> c = "a"
>>> s = (c == "a") and True
>>> s
True

2-6-4 - Les variantes de l'affectation

Outre l'affectation simple, on peut aussi utiliser les formes suivantes :

>>> v = 4  # affectation simple
>>> v += 2 # affectation augmentée. Idem à v = v + 2 si v est déjà référencé
>>> v
6
>>> c = d = 8 # d reçoit 8 puis c reçoit d (c et d sont des alias)
>>> c, d
(8, 8)
>>> e, f = 2.7, 5.1 # affectation parallèle d'un tuple
>>> (e, f)
(2.7, 5.1)
>>> g, h = ['G', 'H'] # affectation parallèle d'une liste
>>> [g, h]
['G', 'H']
>>> a = 3
>>> a, b = a + 2, a * 2 # toutes les expressions sont évaluées avant la première affectation
>>> a, b
(5, 6)

2-6-5 - Représentation graphique des affectations

Dans les schémas de la figure 2.2 les cercles représentent les identificateurs alors que les rectangles représentent les données.

Les affectations relient les identificateurs aux données : si une donnée en mémoire n'est plus reliée, le ramasse-miettes (garbage collector) de Python la supprime automatiquement (car son nombre de références tombe à zéro) :

Figure 2.2 - L'affectation illustrée.

2-7 - Les chaînes de caractères

2-7-1 - Présentation

Les chaînes de caractères : le type de données non modifiable str représente une séquence de caractères Unicode.

Non modifiable signifie qu'une donnée, une fois créée en mémoire, ne pourra plus être changée ; toute transformation résultera en la création d'une nouvelle valeur distincte.

Trois syntaxes de chaîne sont disponibles. Remarquez que l'on peut aussi utiliser le ' à la place de ", ce qui permet d'inclure une notation dans l'autre :

>>> syntaxe1 = "Première forme avec un retour à la ligne \n"
>>> print(syntaxe1)
Première forme avec un retour à la ligne

>>> syntaxe2 = r"Deuxième forme. Chaîne brute\n sans retour à la ligne"
>>> print(syntaxe2)
Deuxième forme. Chaîne brute\n sans retour à la ligne
>>> syntaxe3 = """
Troisième forme
multiligne
très utile pour
la documentation
"""
>>> print(syntaxe3)

Troisième forme
multiligne
très utile pour
la documentation

>>> guillemets = "L'eau vive"
>>> guillemets
"L'eau vive"
>>> apostrophes = 'Il a dit "gère !"'
>>> apostrophes
'Il a dit "gère !"'

2-7-2 - Opérations

- Longueur :

>>> s = "abcde"
>>> len(s)
5

- Concaténation :

>>> s1 = "abc"
>>> s2 = "defg"
>>> s3 = s1 + s2
>>> s3
'abcdefg'

- Répétition :

>>> s4 = "Fi!"
>>> s5 = s4 * 3
>>> s5
'Fi! Fi! Fi! '

2-7-3 - Fonctions vs méthodes

On peut agir sur une chaîne en utilisant des fonctions (notion procédurale) communes à tous les types séquences ou conteneurs, ou bien des méthodes (notion objet) spécifiques aux chaînes.

- Exemple d'utilisation de la fonction len() :

>>> lng = len("abc")
>>> lng
3

Exemple d'utilisation de la méthode upper(). Remarquez la différence de syntaxe : les méthodes utilisent la notation pointée :

>>> "abracadabra".upper()
"ABRACADABRA"

2-7-4 - Méthodes de test de l'état d'une chaîne

Les méthodes suivantes sont à valeur booléenne, c'est-à-dire qu'elles retournent la valeur True ou False.

La notation entre crochets [xxx] indique un élément optionnel que l'on peut donc omettre lors de l'utilisation de la méthode.

La chaîne s = "cHAise basSe" nous servira de test pour toutes les méthodes de cette section.

- isupper() et islower() : retournent True si la chaîne ne contient respectivement que des majuscules/minuscules :

>>> s.isupper()
False

- istitle() : retourne True si seule la première lettre de chaque mot de la chaîne est en majuscule :

>>> s.istitle()
False

- isalnum(), isalpha(), isdigit() et isspace() : retournent True si la chaîne ne contient respectivement que des caractères alphanumériques, alphabétiques, numériques ou des espaces :

>>> s.isalpha()
True
>>> s.isdigit()
False

- startswith(prefix[, start[, stop]]) et endswith(suffix[, start[, stop]]) : testent si la sous-chaîne définie par start et stop commence respectivement par prefix ou finit par suffix :

>>> s.startswith('cH')
True
>>> s.endswith('aSSe')
False

2-7-5 - Méthodes retournant une nouvelle chaîne

- lower(), upper(), capitalize() et swapcase() : retournent respectivement une chaîne en minuscules, en majuscules, en minuscules commençant par une majuscule, ou en casse inversée :

>>> s.lower()
chaise basse
>>> s.upper()
CHAISE BASSE
>>> s.capitalize()
Chaise basse
>>> s.swapcase()
ChaISE BASsE

- expandtabs([tabsize]) : remplace les tabulations par tabsize espaces (8 par défaut).

- center(width[, fillchar]), ljust(width[, fillchar]) et rjust(width[, fillchar]) : retournent respectivement une chaîne centrée, justifiée à gauche ou à droite, complétée par le caractère fillchar (ou par l'espace par défaut) :

>>> s.center(20, '-')
----cHAise basSe----
>>> s.rjust(20, '@')
@@@@@@@@cHAise basSe

- zfill(width) : complète ch à gauche avec des 0 jusqu'à une longueur maximale de width :

>>> s.zfill(20)
00000000cHAise basSe

- strip([chars]), lstrip([chars]) et rstrip([chars]) : suppriment toutes les combinaisons de chars (ou l'espace par défaut) respectivement au début et en fin, au début, ou en fin d'une chaîne :

>>> s.strip('ce')
HAise basS

- find(sub[, start[, stop]]) : renvoie l'index de la chaîne sub dans la sous-chaîne start à stop, sinon renvoie -1. rfind() effectue le même travail en commençant par la fin. index() et rindex() font de même, mais produisent une erreur (exception) si la chaîne n'est pas trouvée :

>>> s.find('se b')
4

- replace(old, new[, count]) : remplace count instances (toutes par défaut) de old par new :

>>> s.replace('HA', 'ha')
chaise basSe

- split(seps[, maxsplit]) : découpe la chaîne en maxsplit morceaux (tous par défaut). rsplit() effectue la même chose en commençant par la fin et striplines() effectue ce travail avec les caractères de fin de ligne :

>>> s.split()
['cHAise', 'basSe']

- join(seq) : concatène les chaînes du conteneur seq en intercalant entre chaque élément la chaîne sur laquelle la méthode est appliquée :

>>> "**".join(['cHAise', 'basSe'])
cHAise**basSe

2-7-6 - Indexation simple

Pour indexer une chaîne, on utilise l'opérateur [] dans lequel l'index, un entier signé qui commence à 0 indique la position d'un caractère :

>>> s = "Rayon X" # len(s) ==> 7
>>> s[0]
'R'
>>> s[2]
'y'
>>> s[-1]
'X'
>>> s[-3]
'n'

Figure 2.3 - L'indexation d'une chaîne

2-7-7 - Extraction de sous-chaînes

Extraction de sous-chaînes. L'opérateur [ ] avec 2 ou 3 index séparés par le caractère : permet d'extraire des sous-chaînes (ou tranches) d'une chaîne.

Figure 2.4 - Extraction de sous-chaînes

Par exemple :

>>> s = "Rayon X" # len(s) ==> 7
>>> s[1:4]  # de l'index 1 compris à 4 non compris
'ayo'
>>> s[-2:]  # de l'index -2 compris à la fin
' X'
>>> s[:3]   # du début à l'index 3 non compris
'Ray'
>>> s[3:]   # de l'index 3 compris à la fin
'on X'
>>> s[::2]  # du début à la fin, de 2 en 2
'RynX'
>>> s[::-1] # de la fin au début (retournement)
'X noyaR'

2-8 - Les données binaires

2-8-1 - Les types binaires

Python 3 propose deux types de données binaires : bytes (non modifiable) et bytearray (modifiable).

>>> mot = "Animal"
>>> type(mot)
<class 'str'>
>>>
>>> b_mot = b"Animal"
>>> type(b_mot)
<class 'bytes'>
>>>
>>> bmot = bytearray(b_mot)
>>> type(bmot)
<class 'bytearray'>

Une donnée binaire contient une suite de zéro ou plusieurs octets, c'est-à-dire d'entiers non signés sur 8 bits (compris dans l'intervalle [0…255]). Ces types « à la C » sont bien adaptés pour stocker de grandes quantités de données. De plus Python fournit des moyens de manipulation efficaces de ces types.

Les deux types sont assez semblables au type str et possèdent la plupart de ses méthodes. Le type modifiable bytearray possède des méthodes communes au type list.

2-9 - Les entrées-sorties

L'utilisateur a besoin d'interagir avec le programme (Fig. 2.5). En mode « console » (on abordera les interfaces graphiques ultérieurement), on doit pouvoir saisir ou entrer des informations, ce qui est généralement fait depuis une lecture au clavier. Inversement, on doit pouvoir afficher ou sortir des informations, ce qui correspond généralement à une écriture sur l'écran.

Figure 2.5 - Les entrées-sorties

2-9-1 - Les entrées

Il s'agit de réaliser une saisie au clavier : la fonction standard input() interrompt le programme, affiche une éventuelle invite à l'écran et attend que l'utilisateur entre une donnée au clavier (affichée à l'écran) et la valide par .

La fonction input() effectue toujours une saisie en mode texte (la valeur retournée est une chaîne) dont on peut ensuite changer le type (on dit aussi transtyper ou cast en anglais) :

>>> f1 = input("Entrez un flottant :")
Entrez un flottant : 12.345
>>> type(f1)
<class 'str'>
>>> f2 = float(input("Entrez un autre flottant :"))
Entrez un autre flottant : 12.345
>>> type(f2)
<class 'float'>

On rappelle que Python est un langage dynamique (les variables peuvent changer de type au gré des affectations), mais également fortement typé (contrôle de la cohérence des types) :

>>> i = input("Entrez un entier :")
Entrez un entier : 3
>>> i
'3'
>>> iplus = int(input("Entrez un entier :")) + 1
Entrez un entier : 3
>>> iplus
4
>>> ibug = input("Entrez un entier :") + 1
Entrez un entier : 3
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: Can't convert 'int' object to str implicitly

2-9-2 - Les sorties

En mode « calculatrice », Python lit-évalue-affiche (Fig. 2.1), mais la fonction print() reste indispensable aux affichages dans les scripts. Elle se charge d'afficher la représentation textuelle des informations qui lui sont données en paramètre, en plaçant un blanc séparateur entre deux informations, et en faisant un retour à la ligne à la fin de l'affichage (le séparateur et la fin de ligne peuvent être modifiés) :

>>> a, b = 2, 5
>>> print(a, b)
2 5
>>> print("Somme :", a + b)
Somme : 7
>>>> print(a - b, "est la différence")
-3 est la différence
>>> print("Le produit de", a, "par", b, "vaut :", a * b)
Le produit de 2 par 5 vaut : 10
>>> print("On a <", 2**32, a*b, "> cas !", sep="~~~")
On a <~~~4294967296~~~10~~~> cas !
>>> # pour afficher autre chose qu'un espace en fin de ligne :
>>> print(a, end="@")
2@>>> print()

>>>

2-9-3 - Les séquences d'échappement

À l'intérieur d'une chaîne, le caractère antislash (\) permet de donner une signification spéciale à certaines séquences de caractères :

Séquence

Signification

\saut_ligne

saut de ligne ignoré (en fin de ligne)

\\

affiche un antislash

\'

apostrophe

\"

guillemet

\a

sonnerie (bip)

\b

retour arrière

\f

saut de page

\n

saut de ligne

\r

retour en début de ligne

\t

tabulation horizontale

\v

tabulation verticale

\N{nom}

caractère sous forme de code Unicode nommé

\uhhhh

caractère sous forme de code Unicode 16 bits

\Uhhhhhhhh

caractère sous forme de code Unicode 32 bits

\ooo

caractère sous forme de code octal

\xhh

caractère sous forme de code hexadécimal

>>> print("\N{pound sign} \u00A3 \U000000A3")
£ £ £
>>> print("d \144 \x64")
d d d
>>> print(r"d \144 \x64") # la notation r"..." désactive la signification spéciale du caractère "\"
d \144 \x64

3 - Contrôle du flux d'instructions

Un script Python est formé d'une suite d'instructions exécutées en séquence(9) de haut en bas.

Chaque ligne d'instructions est formée d'une ou plusieurs lignes physiques qui peuvent être continuées par un antislash \ ou un caractère ouvrant [({ pas encore fermé.

Cette exécution en séquence peut être modifiée pour choisir ou répéter des portions de code en utilisant des « instructions composées ».

3-1 - Instructions composées

Pour identifier les instructions composées, Python utilise la notion d'indentation significative. Cette syntaxe, légère et visuelle, met en lumière un bloc d'instructions et permet d'améliorer grandement la présentation et donc la lisibilité des programmes sources.

Une instruction composée se compose :

- d'une ligne d'en-tête terminée par deux-points ;

- d'un bloc d'instructions indenté par rapport à la ligne d'en-tête. On utilise habituellement quatre espaces par indentation et on ne mélange pas les tabulations et les espaces.

Toutes les instructions au même niveau d'indentation appartiennent au même bloc.

Exemple :

#?Exemples?d'instruction?composée?simple
#?(les?espaces?sont?indiqués?par?un?caractère?spécifique) :

ph?=?6.0

if?ph?<?7.0:
????print("C'est?un?acide.")

if?ph?>?7.0:
????print("C'est?une?base.")

#?Exemple?d'instruction?composée?imbriquée :
n?=?3

if?n?<=?0:
????print('"n" est négatif ou nul')
else:
????print('"n" est positif')
????if?n?>?2:
????print('"n"?est?supérieur?à?2')

3-2 - Choisir

3-2-1 - Choisir : if - [elif] - [else]

Contrôler une alternative :

>>> x = 5
>>> if x < 0:
...     print("x est négatif")
... elif x % 2 != 0:
...     print("x est positif et impair")
...     print ("ce qui est bien aussi !")
... else:
...     print("x n'est pas négatif et est pair")
...
x est positif et impair
ce qui est bien aussi !

Test d'une valeur booléenne :

>>> x = 8
>>> estPair = (x % 2 == 0)
>>> estPair
True
>>> if estPair: # mieux que"if estPair == True:"
...     print('La condition est vraie')
...
La condition est vraie

3-2-2 - Syntaxe compacte d'une alternative

Pour trouver, par exemple, le minimum de deux nombres, on peut utiliser l'opérateur ternaire :

>>> x = 4
>>> y = 3
>>> if x < y: # écriture classique
...     plus_petit = x
... else:
...     plus_petit = y
...
>>> print("Plus petit :", plus_petit)
Plus petit : 3
>>> plus_petit = x if x < y else y # utilisation de l'opérateur ternaire
>>> print("Plus petit :", plus_petit)
Plus petit : 3

L'opérateur ternaire est une expression qui fournit une valeur que l'on peut utiliser dans une affectation ou un calcul.

3-3 - Boucles

3-3-1 - Notions de conteneur et d'itérable

De façon générale, nous parlerons de conteneur pour désigner un type de données permettant de stocker un ensemble d'autres données, en ayant ou non, suivant les types, une notion d'ordre entre ces données.

Nous parlerons aussi d'itérable pour désigner un conteneur que l'on peut parcourir élément par élément.

Pour parcourir ces conteneurs, nous nous servirons parfois de l'instruction range() qui fournit un moyen commode pour générer une liste de valeurs.

Par exemple :

>>> uneListe = list(range(6))
>>> uneListe
[0, 1, 2, 3, 4, 5]

Ces notions seront étudiées plus en détail au chapitre 4.

3-3-2 - Python propose deux sortes de boucles

3-3-2-a - Répéter : while

Répéter une portion de code tant qu'une expression booléenne est vraie :

>>> x, cpt = 257, 0
>>> sauve = x
>>> while x > 1:
...     x = x // 2 # division avec troncature
...     cpt = cpt + 1 # incrémentation
...
>>> print("Approximation de log2 de", sauve, ":", cpt)
Approximation de log2 de 257 : 8

Utilisation classique : la saisie filtrée d'une valeur numérique (on doit préciser le type, car on se rappelle que input() saisit une chaîne) :

n = int(input('Entrez un entier [1 .. 10] : '))
while not(1 <= n <= 10) :
n = int(input('Entrez un entier [1 .. 10], S.V.P. : '))

3-3-2-b - Parcourir : for

Parcourir un itérable :

>>> for lettre in "ciao":
...     print(lettre)
...
c
i
a
o
>>> for x in [2, 'a', 3.14]:
...     print(x)
...
2
a
3.14
>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4
>>> nb_voyelles = 0
>>> for lettre in "Python est un langage tres sympa":
...     if lettre in "aeiouy":
...         nb_voyelles = nb_voyelles + 1
...
>>> nb_voyelles
10

3-4 - Ruptures de séquences

3-4-1 - interrompre une boucle : break

Sort immédiatement de la boucle for ou while en cours contenant l'instruction :

>>> for x in range(1, 11):
...     if x == 5:
...         break
...     print(x, end="")
...
1 2 3 4
>>> print("Boucle interrompue pour x =", x)
Boucle interrompue pour x = 5

3-4-2 - Court-circuiter une boucle : continue

Passe immédiatement à l'itération suivante de la boucle for ou while en cours contenant l'instruction ; reprend à la ligne de l'en-tête de la boucle :

>>> for x in range(1, 11):
...     if x == 5:
...         continue
...     print(x, end="")
...
1 2 3 4 6 7 8 9 10
>>> # la boucle a sauté la valeur 5

3-4-3 - Utilisation avancée des boucles

La syntaxe complète des boucles autorise des utilisations plus rares.

3-4-3-a - while - else

Les boucles while et for peuvent posséder une clause else qui ne s'exécute que si la boucle se termine normalement, c'est-à-dire sans interruption :

y = int(input("Entrez un entier positif :"))
while not(y > 0) :
y = int(input('Entrez un entier positif, S.V.P. : '))

x = y // 2
while x > 1:
if y % x == 0:
print(x, "a pour facteur", y)
break # voici l'interruption !
x -= 1
else :
print(y, "est premier.")

3-4-3-b - for - else

Un exemple avec le parcours d'une liste :

>>> entiers = [2, 11, 8, 7, 5]
>>> cible = int(input("Entrez un entier :"))
Entrez un entier : 7
>>> for entier in entiers:
...     if cible == entier:
...         print(cible, 'est dans la séquence', entiers)
...         break # voici l'interruption !
... else:
...     print(cible, "n'est pas dans la séquence", entiers)
...
7 est dans la séquence [2, 11, 8, 7, 5]
>>> cible = int(input("Entrez un entier :"))
Entrez un entier : 6
>>>
>>> for entier in entiers:
...     if cible == entier:
...         print(cible, 'est dans la séquence', entiers)
...         break # voici l'interruption !
... else:
...     print(cible, "est absent de la séquence", entiers)
...
6 est absent de la séquence [2, 11, 8, 7, 5]

3-4-4 - Traitement des erreurs : les exceptions

Afin de rendre les applications plus robustes, il est nécessaire de gérer les erreurs d'exécution des parties sensibles du code.

Lorsqu'une erreur se produit, elle traverse toutes les couches de code comme une bulle d'air remonte à la surface de l'eau. Si elle atteint la surface sans être interceptée par le mécanisme des exceptions, le programme s'arrête et l'erreur est affichée. Le traceback (message complet d'erreur affiché) précise l'ensemble des couches traversées.

Gérer une exception permet d'intercepter une erreur pour éviter un arrêt du programme.

Une exception sépare d'un côté la séquence d'instructions à exécuter lorsque tout se passe bien et, d'un autre côté, une ou plusieurs séquences d'instructions à exécuter en cas d'erreur.

Lorsqu'une erreur survient, un objet exception est passé au mécanisme de propagation des exceptions, et l'exécution est transférée à la séquence de traitement ad hoc.

Le mécanisme s'effectue donc en deux phases :

- la levée d'exception lors de la détection d'erreur ;

- le traitement approprié.

La séquence normale d'instructions est placée dans un bloc try.

Si une erreur est détectée (levée d'exception), elle est traitée dans le bloc except approprié (le gestionnaire d'exception).

from math import sin

for x in range(-4, 5) : # -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4
try :
print('{ :.3f}'.format(sin(x)/x), end="")
except ZeroDivisionError : # toujours fournir un type d'exception
print(1.0, end="") # gère l'exception en 0
# -0.189 0.047 0.455 0.841 1.0 0.841 0.455 0.047 -0.189

Toutes les exceptions levées par Python appartiennent à un ensemble d'exceptions nommé Exception. Cette famille offre une vingtaine d'exceptions standard(10). Normalement, toutes les exceptions doivent donc être typées (munies d'un nom de type d'exception) pour éviter des erreurs silencieuses.

3-4-4-a - Syntaxe complète d'une exception :

try:
… # séquence normale d'exécution
except <exception_1> as e1:
… # traitement de l'exception 1
except <exception_2> as e2:
… # traitement de l'exception 2
…
else:
… # clause exécutée en l'absence d'erreur
finally:
… # clause toujours exécutée

L'instruction raise permet de lever volontairement une exception. On peut trouver l'instruction à tout endroit du code, pas seulement dans un bloc try :

x = 2
if not(0 <= x <= 1) :
raise ValueError("x n'est pas dans [0 .. 1]")

raise, sans valeur, dans un bloc except, permet de ne pas bloquer une exception et de la propager. On peut l'utiliser pour redéclencher une erreur d'un bloc except non typé.

4 - Conteneurs standard

Le chapitre 3.4 a présenté les types de données simples, mais Python offre beaucoup plus : les conteneurs.

De façon générale, un conteneur est un objet composite destiné à contenir d'autres objets. Ce chapitre détaille les séquences, les tableaux associatifs, les ensembles et les fichiers textuels.

4-1 - Séquences

Une séquence est un conteneur ordonné d'éléments indexés par des entiers indiquant leur position dans le conteneur.

Python dispose de trois types prédéfinis de séquences :

- les chaînes (vues précédemment) ;

- les listes ;

- les tuples(11).

4-2 - Listes

4-2-1 - Définition, syntaxe et exemples

Une liste est une collection ordonnée et modifiable d'éléments éventuellement hétérogènes.

Éléments séparés par des virgules, et entourés de crochets.

Exemples simples de listes :

couleurs = ['trèfle', 'carreau', 'coeur', 'pique']
print(couleurs) # ['trèfle', 'carreau', 'coeur', 'pique']
couleurs[1] = 14
print(couleurs) # ['trèfle', 14, 'coeur', 'pique']
list1 = ['a', 'b']
list2 = [4, 2.718]
list3 = [list1, list2] # liste de listes
print(list3) # [['a', 'b'], [4, 2.718]]

4-2-2 - Initialisations et tests d'appartenance

Utilisation de la répétition, de l'itérateur d'entiers range() et de l'opérateur d'appartenance (in) :

>>> truc = []
>>> machin = [0.0] * 3
>>> truc
[]
>>> machin
[0.0, 0.0, 0.0]
>>>
>>> liste_1 = list(range(4))
>>> liste_1
[0, 1, 2, 3]
>>> liste_2 = list(range(4, 8))
>>> liste_2
[4, 5, 6, 7]
>>> liste_3 = list(range(2, 9, 2))
>>> liste_3
[2, 4, 6, 8]
>>>
>>> 2 in liste_1, 8 in liste_2, 6 in liste_3
(True, False, True)

4-2-3 - Méthodes

Quelques méthodes de modification des listes :

>>> nombres = [17, 38, 10, 25, 72]
>>> nombres.sort()
>>> nombres
[10, 17, 25, 38, 72]
>>> nombres.append(12)
>>> nombres.reverse()
>>> nombres
[12, 72, 38, 25, 17, 10]
>>> nombres.remove(38)
>>> nombres
[12, 72, 25, 17, 10]
>>> nombres.index(17)
3
>>> nombres[0] = 11
>>> nombres[1:3] = [14, 17, 2]
>>> nombres
[11, 14, 17, 2, 17, 10]
>>> nombres.pop()
10
>>> nombres
[11, 14, 17, 2, 17]
>>> nombres.count(17)
2
>>> nombres.extend([1, 2, 3])
>>> nombres
[11, 14, 17, 2, 17, 1, 2, 3]

4-2-4 - Manipulation des tranches (ou sous-chaînes)

Si on veut supprimer, remplacer ou insérer plusieurs éléments d'une liste, il faut indiquer une tranche (cf. chapitre 2.7.7) dans le membre de gauche d'une affectation et fournir une liste dans le membre de droite.

>>> mots = ['jambon', 'sel', 'miel', 'confiture', 'beurre']
>>> mots[2:4] = [] # effacement par affectation d'une liste vide
>>> mots
['jambon', 'sel', 'beurre']
>>> mots[1:3] = ['salade']
>>> mots
['jambon', 'salade']
>>> mots[1:] = ['mayonnaise', 'poulet', 'tomate']
>>> mots
['jambon', 'mayonnaise', 'poulet', 'tomate']
>>> mots[2:2] = ['miel'] # insertion en 3e position
>>> mots
['jambon', 'mayonnaise', 'miel', 'poulet', 'tomate']

4-2-5 - Séquences de séquences

Les séquences, comme du reste les autres conteneurs, peuvent être imbriquées.

Par exemple :

>>> liste_1 = [1, 2, 3]
>>> listes = [liste_1, [4, 5], "abcd"]
>>>
>>> for liste in listes:
...     for elem in liste:
...         print(elem)
...     print()
...
1
2
3

4
5

a
b
c
d

4-3 - Tuples

Un tuple est une collection ordonnée et non modifiable d'éléments éventuellement hétérogènes.

Éléments séparés par des virgules, et entourés de parenthèses.

>>> mon_tuple = ('a', 2, [1, 3])

- L'indexage des tuples s'utilise comme celui des listes.

- Le parcours des tuples est plus rapide que celui des listes.

- Ils sont utiles pour définir des constantes.

Comme les chaînes de caractères, les tuples ne sont pas modifiables !

>>> mon_tuple.append(4) # attention ne pas modifier un tuple !
Traceback (most recent call last) :
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError : 'tuple' object has no attribute 'append'

4-3-1 - Les opérations des objets de type séquentiel

Les types prédéfinis de séquences Python (chaîne, liste et tuple) ont en commun les opérations résumées dans le tableau suivant où s et t désignent deux séquences du même type et i, j et k des entiers :

l'opération

son effet

x in s

True si s contient x, False sinon

x not in s

True si s ne contient pas x, False sinon

s + t

concaténation de s et t

s * n, n * s

n copies (superficielles) concaténées de s

s[i]

i élément de s (à partir de 0)

s[i:j]

tranche de s de i (inclus) à j (exclu)

s[i:j:k]

tranche de s de i à j avec un pas de k

len(s)

longueur de s

max(s), min(s)

plus grand, plus petit élément de s

s.index(i)

indice de la 1re occurrence de i dans s

s.count(i)

nombre d'occurrences de i dans s

4-4 - Retour sur les références

Nous avons déjà vu que l'opération d'affectation, apparemment innocente, est une réelle difficulté de Python.

i = 1
msg = "Quoi de neuf ?"
e = 2.718

Dans l'exemple ci-dessus, les affectations réalisent plusieurs opérations :

- création en mémoire d'un objet du type approprié (membre de droite) ;

- stockage de la donnée dans l'objet créé ;

- création d'un nom de variable (membre de gauche) ;

- association de ce nom de variable avec l'objet contenant la valeur.

Une conséquence de ce mécanisme est que, si un objet modifiable est affecté à plusieurs variables, tout changement de l'objet via une variable sera visible sur tous les autres :

fable = ["Je", "plie", "mais", "ne", "romps", "point"]
phrase = fable

phrase[4] = "casse"

print(fable) # ['Je', 'plie', 'mais', 'ne', 'casse', 'point']

Si on veut pouvoir effectuer des modifications séparées, il faut affecter l'autre variable par une copie distincte de l'objet, soit en créant une tranche complète des séquences dans les cas simples, soit en utilisant le module copy dans les cas les plus généraux (autres conteneurs). Dans les rares occasions où l'on veut aussi que chaque élément et attribut de l'objet soit copié séparément et de façon récursive, on emploie la fonction copy.deepcopy() :

>>> import copy
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a # une référence
>>> b.append(4)
>>> a
[1, 2, 3, 4]
>>> c = a[:] # une copie simple
>>> c.append(5)
>>> c
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> d = copy.copy(a) # une copie de"surface"
>>> d.append(6)
>>> d
[1, 2, 3, 4, 6]
>>> a
[1, 2, 3, 4]
>>> d1 = {'a' : [1, 2], 'b' : [3, 4]}
>>> d2 = {'c' : (1, 2, 3), 'c' : (4, 5, 6)}
>>> liste_de_dicos = [d1, d2]
>>> nouvelle_liste_de_dicos = copy.deepcopy(liste_de_dicos) # copie "profonde" (ou "récursive")
>>> nouvelle_liste_de_dicos
[{'a': [1, 2], 'b': [3, 4]}, {'c': (4, 5, 6)}]

4-4-1 - Complément graphique sur l'assignation

- Assignation augmentée d'un objet non modifiable (cas d'un entier : Fig. 4.1). On a représenté l'étape de l'addition intermédiaire.

Figure 4.1 - Assignation augmentée d'un objet non modifiable

- Assignation augmentée d'un objet modifiable (cas d'une liste : Fig. 4.2). On a représenté l'étape de la création de la liste intermédiaire.

Figure 4.2 - Assignation augmentée d'un objet modifiable

4-5 - Tableaux associatifs

Un tableau associatif est un type de données permettant de stocker des couples (cle : valeur), avec un accès très rapide à la valeur à partir de la clé, la clé ne pouvant être présente qu'une seule fois dans le tableau.

Il possède les caractéristiques suivantes :

- l'opérateur d'appartenance d'une clé (in) ;

- la fonction taille (len()) donnant le nombre de couples stockés ;

- il est itérable (on peut le parcourir), mais n'est pas ordonné.

Python propose le type standard dict.

4-5-1 - Dictionnaires (dict)

Collection de couples clé : valeur entourée d'accolades.

Les dictionnaires constituent un type composite, mais ils n'appartiennent pas aux séquences.

Les dictionnaires sont modifiables, mais non ordonnés : les couples enregistrés n'occupent pas un ordre immuable, leur emplacement est géré par un algorithme spécifique (algorithme de hash). Le caractère non ordonné des dictionnaires est le prix à payer pour leur rapidité !

Une clé pourra être alphabétique, numérique… en fait tout type hachable (donc liste et dictionnaire exclus). Les valeurs pourront être de tout type sans exclusion.

4-5-1-a - Exemples de création

>>> d1 = {} # dictionnaire vide. Autre notation : d1 = dict()
>>> d1["nom"] = 3
>>> d1["taille"] = 176
>>> d1
{'nom': 3, 'taille': 176}
>>>
>>> d2 = {"nom": 3, "taille": 176} # définition en extension
>>> d2
{'nom': 3, 'taille': 176}
>>>
>>> d3 = {x: x**2 for x in (2, 4, 6)} # définition en compréhension
>>> d3
{2: 4, 4: 16, 6: 36}
>>>
>>> d4 = dict(nom=3, taille=176) # utilisation de paramètres nommés
>>> d4
{'taille': 176, 'nom': 3}
>>>
>>> d5 = dict([("nom", 3), ("taille", 176)]) # utilisation d'une liste de couples clés/valeurs
>>> d5
{'nom': 3, 'taille': 176}

4-5-1-b - Méthodes

Quelques méthodes applicables aux dictionnaires :

>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
>>> tel['guido'] = 4127
>>> tel
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}
>>> tel['jack']
4098
>>> del tel['sape']
>>> tel['irv'] = 4127
>>> tel
{'jack': 4098, 'irv': 4127, 'guido': 4127}
>>>
>>> tel.keys()
['jack', 'irv', 'guido']
>>> sorted(tel.keys())
['guido', 'irv', 'jack']
>>> sorted(tel.values())
[4098, 4127, 4127]
>>> 'guido' in tel, 'jack' not in tel
(True, False)

4-6 - Ensembles (set)

Un ensemble est une collection itérable non ordonnée d'éléments hachables uniques.

Donc un set est la transposition informatique de la notion d'ensemble mathématique.

En Python, il existe deux types d'ensembles, les ensembles modifiables : set et les ensembles non modifiables : frozenset. On retrouve ici les mêmes différences qu'entre les listes et les tuples.

>>> X = set('spam')
>>> Y = set('pass')
>>> X
{'s', 'p', 'm', 'a'}
>>> Y # pas de duplication : qu'un seul 's'
{'s', 'p', 'a'}
>>> 'p' in X
True
>>> 'm' in Y
False
>>> X - Y # ensemble des éléments de X qui ne sont pas dans Y
{'m'}
>>> Y - X # ensemble des éléments de Y qui ne sont pas dans X
set()
>>> X ^ Y # ensemble des éléments qui sont soit dans X soit dans Y
{'m'}
>>> X | Y # union
{'s', 'p', 'm', 'a'}
>>> X & Y # intersection
{'s', 'p', 'a'}

Figure 4.3 - Opérations sur les ensembles

4-7 - Fichiers textuels

4-7-1 - Introduction

On rappelle que l'ordinateur n'exécute que les programmes présents dans sa mémoire volatile (la RAM). Pour conserver durablement des informations, il faut utiliser une mémoire permanente par exemple le disque dur, la clé USB, le DVD… sur lesquels le système d'exploitation organise les données sous la forme de fichiers.

Comme la plupart des langages, Python utilise classiquement la notion de fichier.

Nous limiterons nos exemples aux fichiers textuels (lisibles par un éditeur), mais signalons que les fichiers stockés en codage binaire sont plus compacts et plus rapides à gérer (utiles pour les grands volumes de données).

4-7-2 - Gestion des fichiers

4-7-2-a - Ouverture et fermeture des fichiers

Principaux modes d'ouverture des fichiers textuels(12) :

f1 = open("monFichier_1", "r", encoding='utf8') #"r" mode lecture
f2 = open("monFichier_2", "w", encoding='utf8') #"w" mode écriture
f3 = open("monFichier_3", "a", encoding='utf8') #"a" mode ajout

Python utilise les fichiers en mode texte par défaut (mode t). Pour les fichiers binaires, il faut préciser le mode b.

Le paramètre optionnel encoding assure les conversions entre les types byte (c'est-à-dire des tableaux d'octets), format de stockage des fichiers sur le disque, et le type str (qui, en Python 3, signifie toujours Unicode), manipulé lors des lectures et écritures. Il est prudent de toujours l'utiliser.

Les encodages les plus fréquents sont utf8 (c'est l'encodage à privilégier en Python 3), latin1, ASCII…

Tant que le fichier n'est pas fermé(13), son contenu n'est pas garanti sur le disque.

Une seule méthode de fermeture :

f1.close()

4-7-2-b - Écriture séquentielle

Le fichier sur disque est considéré comme une séquence de caractères qui sont ajoutés à la suite, au fur et à mesure que l'on écrit dans le fichier.

Méthodes d'écriture :

f = open("truc.txt", "w", encoding='utf8')
s = 'toto\n'
f.write(s) # écrit la chaîne s dans f
l = ['a', 'b', 'c']
f.writelines(l) # écrit les chaînes de la liste l dans f
f.close()

f2 = open("truc2.txt", "w", encoding='utf8')
print("abcd", file=f2) # utilisation de l'option file
f2.close()

4-7-2-c - Lecture séquentielle

En lecture, la séquence de caractères qui constitue le fichier est parcourue en commençant au début du fichier et en avançant au fur et à mesure des lectures.

Méthodes de lecture d'un fichier en entier :

>>> f = open("truc.txt", "r", encoding='utf8')
>>> s = f.read() # lit tout le fichier --> chaîne
>>> f.close()
>>> f = open("truc.txt", "r", encoding='utf8')
>>> s = f.readlines() # lit tout le fichier --> liste de chaînes
>>> f.close()

Méthodes de lecture d'un fichier partiel :

>>> f = open("truc.txt", "r", encoding='utf8')
>>> s = f.read(3) # lit au plus n octets --> chaîne
>>> s = f.readline() # lit la ligne suivante --> chaîne
>>> f.close()
>>>
>>> # Affichage des lignes d'un fichier une à une
>>> f = open("truc.txt", encoding='utf8') # mode"r" par défaut
>>> for ligne in f:
...     print(ligne)
...
>>> f.close()

4-8 - Itérer sur les conteneurs

Les techniques suivantes sont classiques et très utiles.

Obtenir clés et valeurs en bouclant sur un dictionnaire :

knights = {"Gallahad" : "the pure", "Robin" : "the brave"}
for k, v in knights.items() :
print(k, v)
# Gallahad the pure
# Robin the brave

Obtenir indice et élément en bouclant sur une liste :

>>> for i, v in enumerate(["tic", "tac", "toe"]):
...     print(i, '->', v)
...
0 -> tic
1 -> tac
2 -> toe

Boucler sur deux séquences (ou plus) appariées :

>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
>>> answers = ['Lancelot', 'the Holy Grail', 'blue']
>>> for question, answer in zip(questions, answers):
...     print('What is your', question, '? It is', answer)
...
What is your name ? It is Lancelot
What is your quest ? It is the Holy Grail
What is your favorite color ? It is blue

Obtenir une séquence inversée (la séquence initiale est inchangée) :

for i in reversed(range(1, 10, 2)) :
print(i, end="") # 9 7 5 3 1

Obtenir une séquence triée à éléments uniques (la séquence initiale est inchangée) :

basket = ["apple", "orange", "apple", "pear", "orange", "banana"]
for f in sorted(set(basket)) :
print(f, end="") # apple banana orange pear

4-9 - Affichage formaté

La méthode format() permet de contrôler finement la création de chaînes formatées. On l'utilisera pour un affichage via print(), pour un enregistrement via f.write(), ou dans d'autres cas.

Remplacements simples :

print("{} {} {}".format("zéro", "un", "deux")) # zéro un deux

# formatage d'une chaîne pour usages ultérieurs
chain = "{2} {0} {1}".format("zéro", "un", "deux")

print(chain) # affichage : deux zéro un
with open("test.txt", "w", encoding="utf8") as f :
f.write(chain) # enregistrement dans un fichier

print("Je m'appelle {}".format("Bob")) # Je m'appelle Bob
print("Je m'appelle {{{}}}".format("Bob")) # Je m'appelle {Bob}
print("{}".format("-"*10)) # ----------

Remplacements avec champs nommés :

a, b = 5, 3
print("The story of {c} and {d}".format(c=a+b, d=a-b)) # The story of 8 and 2

Formatages à l'aide de liste :

stock = ['papier', 'enveloppe', 'chemise', 'encre', 'buvard']
print("Nous avons de l'{0[3]} et du {0[0]} en stock\n".format(stock)) # Nous avons de l'encre et du papier en stock

Formatages à l'aide de dictionnaire :

print("My name is {0[name]}".format(dict(name='Fred'))) # My name is Fred

d = dict(poids = 12000, animal = 'éléphant')
print("L'{0[animal]} pèse {0[poids]} kg\n".format(d)) # L'éléphant pèse 12000 kg

Remplacement avec attributs nommés :

import math
import sys

print("math.pi = {.pi}, epsilon = {.float_info.epsilon}".format(math, sys))
# math.pi = 3.14159265359, epsilon = 2.22044604925e-16

Conversions textuelles, str() et repr()(14) :

>>> print("{0!s} {0!r}".format("texte\n"))
texte
'texte\n'

Formatages numériques :

s = "int :{0:d} ; hex : {0:x} ; oct : {0:o} ; bin : {0:b}".format(42)
print(s) # int :42; hex : 2a ; oct : 52; bin : 101010
s = "int :{0:d} ; hex : {0:#x} ; oct : {0:#o} ; bin : {0:#b}".format(42)
print(s) # int :42; hex : 0x2a ; oct : 0o52 ; bin : 0b101010

n = 100
pi = 3.1415926535897931
k = -54

print("{ :.4e}".format(pi)) # 3.1416e+00
print("{ :g}".format(pi)) # 3.14159
print("{ :.2%}".format(n/(47*pi))) # 67.73%

msg = "Résultat sur { :d} échantillons : { :.2f}".format(n, pi)
print(msg) # Résultat sur 100 échantillons : 3.14

msg = "{0.real} et {0.imag} sont les composantes du complexe {0}".format(3-5j)
print(msg) # 3.0 et -5.0 sont les composantes du complexe (3-5j)

print("{ :+d} { :+d}".format(n, k)) # +100 -54 (on force l'affichage du signe)

print("{ :,}".format(1234567890.123)) # 1,234,567,890.12

Formatages divers :

>>> s = "The sword of truth"
>>> print("[{}]".format(s))
[The sword of truth]
>>> print("[{:25}]".format(s))
[The sword of truth       ]
>>> print("[{:>25}]".format(s))
[       The sword of truth]
>>> print("[{:^25}]".format(s))
[   The sword of truth    ]
>>> print("[{:-^25}]".format(s))
[---The sword of truth----]
>>> print("[{:.<25}]".format(s))
[The sword of truth.......]
>>> lng = 12
>>> print("[{}]".format(s[:lng]))
[The sword of]
>>> m = 123456789
>>> print("{:0=12}".format(m))
000123456789

5 - Fonctions et espaces de noms

Les fonctions sont les éléments structurants de base de tout langage procédural.

Elles offrent différents avantages :

- évitent la répétition : on peut « factoriser » une portion de code qui se répète lors de l'exécution en séquence d'un script ;

- mettent en relief les données et les résultats : entrées et sorties de la fonction ;

- permettent la réutilisation : mécanisme de l'import ;

- décomposent une tâche complexe en tâches plus simples : conception de l'application.

Ces avantages sont illustrés sur la figure 5.1 qui utilise entre autres la notion d'import, mécanisme très simple qui permet de réutiliser des fichiers de fonctions, souvent appelés modules ou bibliothèques

Figure 5.1 - Les avantages de l'utilisation des fonctions

5-1 - Définition et syntaxe

Une fonction est un ensemble d'instructions regroupées sous un nom et s'exécutant à la demande

On doit définir une fonction à chaque fois qu'un bloc d'instructions se trouve à plusieurs reprises dans le code ; il s'agit d'une « factorisation de code ».

La définition d'une fonction se compose :

- du mot clé def suivi de l'identificateur de la fonction, de parenthèses entourant les paramètres de la fonction séparés par des virgules, et du caractère « deux-points » qui termine toujours une instruction composée ;

- d'une chaîne de documentation (ou docstring) indentée comme le corps de la fonction ;

- du bloc d'instructions indenté par rapport à la ligne de définition, et qui constitue le corps de la fonction.

Le bloc d'instructions est obligatoire. S'il est vide, on emploie l'instruction pass.

La documentation, bien que facultative, est fortement conseillée.

def afficheAddMul(a, b) :
"""Calcule et affiche :
- la somme de a et b,
- le produit de a et b.
"""

somme = a + b
produit = a * b
print("La somme de", a, " et", b, " est", somme, "et le produit", produit)

5-2 - Passage des arguments

5-2-1 - Mécanisme général

Passage par affectation : chaque paramètre de la définition de la fonction correspond, dans l'ordre, à un argument de l'appel. La correspondance se fait par affectation des arguments aux paramètres.

Figure 5.2 - Passage par affectation des arguments d'appel aux paramètres de définition

5-2-2 - Un ou plusieurs paramètres, pas de retour

Exemple sans l'instruction return, ce qu'on appelle souvent une procédure(15). Dans ce cas la fonction renvoie implicitement la valeur None :

def table(base, debut, fin) :
"""Affiche la table de multiplication des <base> de <debut> à <fin>."""
n = debut
while n <= fin :
print(n, 'x', base, '=', n * base)
n += 1

# exemple d'appel :
table(7, 2, 8)
# 2 x 7 = 14 3 x 7 = 21 4 x 7 = 28 5 x 7 = 35 6 x 7 = 42 7 x 7 = 49 8 x 7 = 56

# autre exemple du même appel, mais en nommant les paramètres ;
table(base=7, debut=2, fin=8)

5-2-3 - Un ou plusieurs paramètres, un ou plusieurs retours

Exemple avec utilisation d'un return unique :

from math import pi

def cube(x) :
"""Retourne le cube de l'argument."""
return x**3

def volumeSphere(r) :
"""Retourne le volume d'une sphère de rayon <r> ;"""
return 4.0 * pi * cube(r) / 3.0

# Saisie du rayon et affichage du volume
rayon = float(input('Rayon : '))
print("Volume de la sphère =", volumeSphere(rayon))

Exemple avec utilisation d'un return multiple :

import math

def surfaceVolumeSphere(r) :
surf = 4.0 * math.pi * r**2
vol = surf * r/3
return surf, vol

# programme principal
rayon = float(input('Rayon : '))
s, v = surfaceVolumeSphere(rayon)
print("Sphère de surface { :g} et de volume { :g}".format(s, v))

5-2-4 - Passage d'une fonction en paramètre

Puisqu'en Python une variable peut référencer une fonction, on peut transmettre une fonction comme paramètre :

>>> def f(x):
...     return 2*x+1
...
>>> def g(x):
...     return x//2
...
>>> def h(fonc, x):
...     return fonc(x)
...
>>> h(f, 3)
7
>>> h(g, 4)
2

5-2-5 - Paramètres avec valeur par défaut

Il est possible de spécifier, lors de la déclaration, des valeurs par défaut à utiliser pour les arguments. Cela permet, lors de l'appel, de ne pas avoir à spécifier les paramètres correspondants.

Il est également possible, en combinant les valeurs par défaut et le nommage des paramètres, de n'indiquer à l'appel que les paramètres dont on désire modifier la valeur de l'argument. Il est par contre nécessaire de regrouper tous les paramètres optionnels à la fin de la liste des paramètres.

>>> def accueil(nom, prenom, depart="MP", semestre="S2"):
...     print(prenom, nom, "Département", depart, "semestre", semestre)
...
>>> accueil("Student", "Joe")
Joe Student Département MP semestre S2
>>> accueil("Student", "Eve", "Info")
Eve Student Département Info semestre S2
>>> accueil("Student", "Steph", semestre="S3")
Steph Student Département MP semestre S3

On utilise de préférence des valeurs par défaut non modifiables (int, float, str, bool, tuple) car la modification d'un paramètre par un premier appel est visible les fois suivantes.

Si on a besoin d'une valeur par défaut qui soit modifiable (list, dict), on utilise la valeur prédéfinie None et on fait un test dans la fonction avant modification :

def maFonction(liste=None) :
if liste is None :
liste = [1, 3]

5-2-6 - Nombre d'arguments arbitraire : passage d'un tuple de valeurs

Le passage d'un nombre arbitraire d'arguments est permis en utilisant la notation d'un argument final *nom. Les paramètres surnuméraires sont alors transmis sous la forme d'un tuple affecté à cet argument (que l'on appelle généralement args).

def somme(*args) :
"""Renvoie la somme du tuple <args>."""
resultat = 0
for nombre in args :
resultat += nombre
return resultat

# Exemples d'appel :
print(somme(23)) # 23
print(somme(23, 42, 13)) # 78

Si la fonction possède plusieurs arguments, le tuple est en dernière position.

Réciproquement, il est aussi possible de passer un tuple (en fait une séquence) à l'appel qui sera décompressé en une liste de paramètres d'une fonction « classique ».

def somme(a, b, c) :
return a+b+c

# Exemple d'appel :
elements = (2, 4, 6)
print(somme(*elements)) # 12

5-2-7 - Nombre d'arguments arbitraire : passage d'un dictionnaire

De la même façon, il est possible d'autoriser le passage d'un nombre arbitraire d'arguments nommés en plus de ceux prévus lors de la définition en utilisant la notation d'un argument final **nom. Les paramètres surnuméraires nommés sont alors transmis sous la forme d'un dictionnaire affecté à cet argument (que l'on appelle généralement kwargs pour keyword args).

Réciproquement il est aussi possible de passer un dictionnaire à l'appel d'une fonction, qui sera décompressé et associé aux paramètres nommés de la fonction.

def unDict(**kwargs) :
return kwargs

# Exemples d'appels
## par des paramètres nommés :
print(unDict(a=23, b=42)) # {'a' : 23, 'b' : 42}

## en fournissant un dictionnaire :
mots = {'d' : 85, 'e' : 14, 'f' :9}
print(unDict(**mots)) # {'e' : 14, 'd' : 85, 'f' : 9}

Si la fonction possède plusieurs arguments, le dictionnaire est en toute dernière position (après un éventuel tuple).

5-3 - Espaces de noms

Un espace de noms est une notion permettant de lever une ambiguïté sur des termes qui pourraient être homonymes sans cela. Il est matérialisé par un préfixe identifiant de manière unique la signification d'un terme. Au sein d'un même espace de noms, il n'y a pas d'homonymes :

>>> import math
>>> pi = 2.718
>>> print(pi) # une valeur de l'espace de nom local
2.718
>>> print(math.pi) # une valeur de l'espace de noms math
3.141592653589793

5-3-1 - Portée des objets

On distingue :

- la portée globale : celle du module ou du fichier script en cours. Un dictionnaire gère les objets globaux : l'instruction globals() fournit un dictionnaire contenant les couples nom:valeur ;

- la portée locale : les objets internes aux fonctions sont locaux. Les objets globaux ne sont pas modifiables dans les portées locales. L'instruction locals() fournit un dictionnaire contenant les couples nom:valeur.

5-3-2 - Résolution des noms : règle LGI

La recherche des noms est d'abord locale (L), puis globale (G), enfin interne (I) (Fig. 5.3) :

Figure 5.3 - Règle LGI

5-3-2-a - Exemples de portée

Par défaut, tout identificateur utilisé dans le corps d'une fonction est local à celle-ci. Si une fonction a besoin de modifier certains identificateurs globaux, la première instruction de cette fonction doit être :

global <identificateurs>

Par exemple :

# x et fonc sont affectés dans le module => globaux

def fonc(y) : # y et z sont affectés dans fonc => locaux
global x # permet de modifier x ligne suivante
x = x + 2
z = x + y
return z

x = 99
print(fonc(1)) # 102
print(x) # 101

# x et fonc sont affectés dans le module => globaux
def fonc(y) : # y et z sont affectés dans fonc => locaux
# dans fonc : portée locale
z = x + y
return z

x = 99
print(fonc(1)) # 100
print(x) # 99

# x et fonc sont affectés dans le module => globaux

def fonc(y) : # y, x et z sont affectés dans fonc => locaux
x = 3 # ce nouvel x est local et masque le x global
z = x + y
return z

x = 99
print(fonc(1)) # 4
print(x) # 99

6 - Modules et packages

Un programme Python est généralement composé de plusieurs fichiers source, appelés modules.

S'ils sont correctement codés les modules doivent être indépendants les uns des autres pour être réutilisés à la demande dans d'autres programmes.

Ce chapitre explique comment coder des modules et comment les importer dans un autre.

Nous verrons également la notion de package qui permet de grouper plusieurs modules.

6-1 - Modules

Module : fichier script Python permettant de définir des éléments de programme réutilisables. Ce mécanisme permet d'élaborer efficacement des bibliothèques de fonctions ou de classes.

Avantages des modules :

- réutilisation du code ;

- la documentation et les tests peuvent être intégrés au module ;

- réalisation de services ou de données partagés ;

- partition de l'espace de noms du système.

Lorsqu'on parle du module, on omet l'extension : le module machin est dans le fichier machin.py.

6-1-1 - Import

L'instruction import charge et exécute le module indiqué s'il n'est pas déjà chargé. L'ensemble des définitions contenues dans ce module deviennent alors disponibles : variables globales, fonctions, classes.

Suivant la syntaxe utilisée, on accède aux définitions du module de différentes façons :

- l'instruction import <nom_module> donne accès à l'ensemble des définitions du module importé en utilisant le nom du module comme espace de nom.

>>> import tkinter
>>> print("Version de tkinter :", tkinter.TkVersion)
Version de tkinter : 8.5

- l'instruction from <nom_module> import nom1, nom2… donne accès directement à une sélection choisie de noms définis dans le module.

>>> from math import pi, sin
>>> print("Valeur de Pi :", pi, "sinus(pi/4) :", sin(pi/4))
Valeur de Pi : 3.14159265359 sinus(pi/4) : 0.707106781187

Dans les deux cas, le module et ses définitions existent dans leur espace mémoire propre, et on duplique simplement dans le module courant les noms que l'on a choisis, comme si on avait fait les affectations :

>>> sin = math.sin
>>> pi = math.pi

Il est conseillé d'importer dans l'ordre :

- les modules de la bibliothèque standard ;

- les modules des bibliothèques tierces ;

- les modules personnels.

Pour tout ce qui est fonction et classe, ainsi que pour les « constantes » (variables globales définies et affectées une fois pour toutes à une valeur), l'import direct du nom ne pose pas de problème.

Par contre, pour les variables globales que l'on désire pouvoir modifier, il est préconisé de passer systématiquement par l'espace de nom du module afin de s'assurer de l'existence de cette variable en un unique exemplaire ayant la même valeur dans tout le programme.

6-1-2 - Exemples

6-1-2-a - Notion d'« autotest »

Le module principal est celui qui est donné en argument sur la ligne de commande ou qui est lancé en premier lors de l'exécution d'un script. Son nom est contenu dans la variable globale __name__. Sa valeur dépend du contexte de l'exécution.

Soit le module :

# je_me_nomme.py
print("Je me nomme :", __name__)

Premier contexte exécution sur la ligne de commande (ou dans un EDI), on obtient la valeur de la variable prédéfinie __main__ :

$ python3 je_me_nomme.py
Je me nomme : __main__

Second contexte import de ce module (ce n'est donc plus le module principal), on obtient l'identificateur du module :

>>> import je_me_nomme
Je me nomme : je_me_nomme

Grâce à un test, on peut donc facilement savoir si le code est exécuté en tant que script principal :

- on écrit un script de fonctions ou de classes (souvent appelé bibliothèque) et on termine le fichier par un test, l'« autotest », pour vérifier que l'on est dans le module principal. On en profite pour vérifier tous les éléments de la bibliothèque ;

- quand on importe le script, le test inclus est faux et on se borne à utiliser la bibliothèque.

cube.py

def cube(x) :
"""retourne le cube de <x>."""
return x**3

# autotest ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
if __name__ == "__main__" : # vrai car module principal
if cube(9) == 729:
print("OK !")
else :
print("KO !")

Utilisation de ce module dans un autre (par exemple celui qui contient le programme principal) :

import cube

# programme principal ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
for i in range(1, 4) :
print("cube de", i, "=", cube_m.cube(i))

"""
cube de 1 = 1
cube de 2 = 8
cube de 3 = 27
"""

Autre exemple :

def ok(message) :
"""
Retourne True si on saisit <Entrée>, <O>, <o>, <Y> ou <y>,
False dans tous les autres cas.
"""
s = input(message + " (O/n) ?")
return True if s == "" or s[0] in "OoYy" else False

# autotest ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
if __name__ == '__main__' :
while True :
if ok("Encore") :
print("Je continue")
else :
print("Je m'arrête")
break

"""
Encore (O/n) ?
Je continue
Encore (O/n) ? o
Je continue
Encore (O/n) ? n
Je m'arrête
"""

6-2 - Batteries included

On dit souvent que Python est livré « piles comprises » (batteries included) tant sa bibliothèque standard, riche de plus de 200 packages et modules, répond aux problèmes courants les plus variés.

Ce survol présente quelques fonctionnalités utiles.

6-2-1 - La gestion des chaînes

Le module string fournit des constantes comme ascii_lowercase, digits… ainsi que la classe Formatter qui peut être spécialisée en sous-classes de formateurs de chaînes.

Le module textwrap est utilisé pour formater un texte : longueur de chaque ligne, contrôle de l'indentation.

Le module struct permet de convertir des nombres, booléens et des chaînes en leur représentation binaire afin de communiquer avec des bibliothèques de bas-niveau (souvent en C).

Le module difflib permet la comparaison de séquences et fournit des sorties au format standard diff ou en HTML.

Enfin, on ne saurait oublier le module re qui offre à Python la puissance des expressions régulières(16).

6-2-2 - La gestion de la ligne de commande

Pour gérer la ligne de commande, Python propose l'instruction sys.argv. Elle fournit simplement une liste contenant les arguments de la ligne de commande : argv[1], argv[2]… sachant que argv[0] est le nom du script lui-même.

Par ailleurs, Python propose un module de parsing(17), le module argparse.

C'est un module objet qui s'utilise en trois étapes :

1. Création d'un objet parser ;

2. Ajout des arguments prévus en utilisant la méthode add_argument(). Chaque argument peut déclencher une action particulière spécifiée dans la méthode ;

3. Analyse de la ligne de commande par la méthode parse_args().

Enfin, selon les paramètres détectés par l'analyse, on effectue les actions adaptées.

Dans l'exemple suivant, extrait de la documentation officielle du module, on se propose de donner en argument à la ligne de commande une liste d'entiers. Par défaut le programme retourne le plus grand entier de la liste, mais s'il détecte l'argument -sum, il retourne la somme des entiers de la liste. De plus, lancé avec l'option -h ou -help, le module argparse fournit automatiquement une documentation du programme :

# -*- coding : utf8 -*-
import argparse

# 1. création du parser
parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers')

# 2. ajout des arguments
parser.add_argument('integers', metavar='N', type=int, nargs='+',
help='an integer for the accumulator')

parser.add_argument('--sum', dest='accumulate', action='store_const',
const=sum, default=max,
help='sum the integers (default : find the max')

# 3. parsing de la ligne de commande
args = parser.parse_args()

# processing
print(args.accumulate(args.integers))

Voici les sorties correspondant aux différents cas de la ligne de commande :

$ python argparse.py -h
usage: argparse.py [-h] [--sum] N [N ...]

Process some integers.

positional arguments:
N           an integer for the accumulator

optional arguments:
-h, --help  show this help message and exit
--sum       sum the integers (default: find the max)

$ python argparse.py --help
usage: argparse.py [-h] [--sum] N [N ...]

Process some integers.

positional arguments:
N           an integer for the accumulator

optional arguments:
-h, --help  show this help message and exit
--sum       sum the integers (default: find the max)

$ python argparse.py 1 2 3 4 5 6 7 8 9
9

$ python argparse.py 1 2 3 4 5 6 7 8 9 --sum
45

6-2-3 - La gestion du temps et des dates

Les modules calendar, time et datetime fournissent les fonctions courantes de gestion du temps et des durées :

import calendar, datetime, time

moon_apollo11 = datetime.datetime(1969, 7, 20, 20, 17, 40)
print(moon_apollo11)
print(time.asctime(time.gmtime(0)))
# Thu Jan 01 00:00:00 1970 ("epoch" UNIX)

vendredi_precedent = datetime.date.today()
un_jour = datetime.timedelta(days=1)
while vendredi_precedent.weekday() != calendar.FRIDAY :
vendredi_precedent -= un_jour
print(vendredi_precedent.strftime("%A, %d-%b-%Y"))
# Friday, 09-Oct-2009

6-2-4 - Algorithmes et types de données collection

Le module bisect fournit des fonctions de recherche de séquences triées. Le module array propose un type semblable à la liste, mais plus rapide, car de contenu homogène.

Le module heapq gère des tas dans lesquels l'élément d'index 0 est toujours le plus petit :

import heapq
import random

heap = []
for i in range(10) :
heapq.heappush(heap, random.randint(2, 9))

print(heap) # [2, 3, 5, 4, 6, 6, 7, 8, 7, 8]

À l'instar des structures C, Python propose désormais, via le module collections, la notion de type tuple nommé (il est bien sûr possible d'avoir des tuples nommés emboîtés) :

import collections

# description du type :
Point = collections.namedtuple("Point", "x y z")
# on instancie un point :
point = Point(1.2, 2.3, 3.4)
# on l'affiche :
print("point : [{}, {}, {}]"
.format(point.x, point.y, point.z)) # point : [1.2, 2.3, 3.4]

Le type defaultdict permet des utilisations avancées :

from collections import defaultdict

s = [('y', 1), ('b', 2), ('y', 3), ('b', 4), ('r', 1)]
d = defaultdict(list)
for k, v in s :
d[k].append(v)
print(d.items())
# dict_items([('y', [1, 3]), ('r', [1]), ('b', [2, 4])])

s = 'mississippi'
d = defaultdict(int)
for k in s :
d[k] += 1
print(d.items())
# dict_items([('i', 4), ('p', 2), ('s', 4), ('m', 1)])

6-2-5 - Et tant d'autres domaines…

Beaucoup d'autres sujets pourraient être explorés :

- accès au système ;

- utilitaires fichiers ;

- programmation réseau ;

- persistance ;

- les fichiers XML ;

- la compression ;

- …

6-3 - Python scientifique

Dans les années 1990, Travis Oliphant et d'autres commencèrent à élaborer des outils efficaces de traitement des données numériques : Numeric, Numarray, et enfin NumPy. SciPy, bibliothèque d'algorithmes scientifiques, a également été créée à partir de NumPy. Au début des années 2000, John Hunter crée matplotlib un module de tracer de graphiques 2D. À la même époque Fernando Perez crée IPython en vue d'améliorer l'interactivité et la productivité en Python.

En moins de 10 ans après sa création, les outils essentiels pour faire de Python un langage scientifique performant étaient en place.

6-3-1 - Bibliothèques mathématiques et types numériques

On rappelle que Python possède la bibliothèque math :

>>> import math
>>> math.pi / math.e
1.1557273497909217
>>> math.exp(1e-5) - 1
1.0000050000069649e-05
>>> math.log(10)
2.302585092994046
>>> math.log(1024, 2)
10.0
>>> math.cos(math.pi/4)
0.7071067811865476
>>> math.atan(4.1/9.02)
0.4266274931268761
>>> math.hypot(3, 4)
5.0
>>> math.degrees(1)
57.29577951308232

Par ailleurs, Python propose en standard les modules fraction et decimal :

from fractions import Fraction
import decimal as d

print(Fraction(16, -10)) # -8/5
print(Fraction(123)) # 123
print(Fraction(' -3/7 ')) # -3/7
print(Fraction('-.125')) # -1/8
print(Fraction('7e-6')) # 7/1000000

d.getcontext().prec = 6
print(d.Decimal(1) / d.Decimal(7)) # 0.142857
d.getcontext().prec = 18
print(d.Decimal(1) / d.Decimal(7)) # 0.142857142857142857

En plus des bibliothèques math et cmath déjà vues, la bibliothèque random propose plusieurs fonctions de nombres aléatoires.

6-3-2 - L'interpréteur IPython

On peut dire que IPython est devenu de facto l'interpréteur standard du Python scientifique.

En mars 2013, ce projet a valu le Prix du développement logiciel libre par la Free Software Foundation à son créateur Fernando Perez. Depuis début 2013 et pour deux ans, la fondation Alfred P. Sloan subventionne le développement de IPython.

IPython (actuellement en version 2.X) est disponible en trois déclinaisons (Fig. 6.1 et 6.2) :

- ipython : l'interpréteur de base ;

- ipython qtconsole : sa version améliorée dans une fenêtre graphique de la bibliothèque graphique Qt, agrémentée d'un menu ;

- ipython notebook : sa dernière variante qui offre une interface simple, mais très puissante dans le navigateur par défaut.

Figure 6.1 - Ipython en mode console texte ou graphique

La version notebook mérite une mention spéciale : chaque cellule du notebook peut être du code, des figures, du texte enrichi (y compris des formules mathématiques), des vidéos, etc.

La figure 6.2 présente un exemple de tracé interactif.

Figure 6.2 - ipython notebook

6-3-2-a - Objectifs

D'après ses concepteurs, les objectifs d'IPython sont les suivants :

- fournir un interpréteur Python plus puissant que celui par défaut. IPython propose de nombreuses caractéristiques comme l'introspection d'objet, l'accès au shell système ainsi que ses propres commandes permettant une grande interaction avec l'utilisateur ;

- proposer un interpréteur embarquable et prêt à l'emploi pour vos programmes Python. IPython s'efforce d'être un environnement efficace à la fois pour le développement de code Python et pour la résolution des problèmes liés à l'utilisation d'objets Python ;

- offrir un ensemble de bibliothèques pouvant être utilisé comme environnement pour d'autres systèmes utilisant Python comme langage sous-jacent (particulièrement pour les environnements scientifiques comme MATLAB, Maple ou Mathematica) ;

- permettre le test interactif des bibliothèques graphiques gérées comme Tkinter, wxPython, PyGTK alors que IDLE ne le permet qu'avec des applications Tkinter.

6-3-2-b - Quelques caractéristiques

- IPython est autodocumenté.

- Coloration syntaxique.

- Les docstrings des objets Python sont disponibles en accolant un « ? » au nom de l'objet ou « ?? » pour une aide plus détaillée.

- Numérote les entrées et les sorties.

- Organise les sorties : messages d'erreur ou retour à la ligne entre chaque élément d'une liste si on l'affiche.

- Autocomplétion avec la touche  : L'autocomplétion trouve les variables qui ont été déclarées.

- Elle trouve les mots clés et les fonctions locales.

- La complétion des méthodes sur les variables tient compte du type actuel de cette dernière.

- Par contre la complétion ne tient pas compte du contexte.

- Historique persistant (même si on quitte l'interpréteur, on peut retrouver les dernières commandes par l'historique).

- Recherche dans l'historique avec les flèches du clavier.

- Isole dans l'historique les entrées multilignes.

- On peut appeler les entrées et sorties précédentes.

- Contient des raccourcis et des alias. On peut en afficher la liste en tapant la commande lsmagic.

- Permet d'exécuter des commandes système en les préfixant par un point d'exclamation. Par exemple !ls sous Linux ou OSX, ou !dir sous une fenêtre de commande Windows.

6-3-3 - La bibliothèque NumPy

6-3-3-a - Introduction

Le module numpy est la boîte à outils indispensable pour faire du calcul scientifique avec Python(18).

Pour modéliser les vecteurs, matrices et, plus généralement, les tableaux à n dimensions, numpy fournit le type ndarray.

On note des différences majeures avec les listes (resp. les listes de listes) qui pourraient elles aussi nous servir à représenter des vecteurs (resp. des matrices) :

- les tableaux numpy sont homogènes, c'est-à-dire constitués d'éléments du même type.
On trouvera donc des tableaux d'entiers, des tableaux de flottants, des tableaux de chaînes de caractères, etc. ;

- la taille des tableaux numpy est fixée à la création. On ne peut donc augmenter ou diminuer la taille d'un tableau comme on le ferrait pour une liste (à moins de créer un tout nouveau tableau, bien sûr).

Ces contraintes sont en fait des avantages :

- le format d'un tableau numpy et la taille des objets qui le composent étant fixés, l'empreinte du tableau en mémoire est invariable et l'accès à ses éléments se fait en temps constant ;

- les opérations sur les tableaux sont optimisées en fonction du type des éléments, et sont beaucoup plus rapides qu'elles ne le seraient sur des listes équivalentes.

6-3-3-b - Exemples

Dans ce premier exemple, on définit un tableau a d'entiers puis on le multiplie globalement, c'est-à-dire sans utiliser de boucle, par le scalaire 2.5. On définit de même le tableau d qui est affecté en une seule instruction à a + b.

In [1]: import numpy as np

In [2]: a = np.array([1, 2, 3, 4])

In [3]: a # a est un tableau d'entiers
Out[3]: array([1, 2, 3, 4])

In [4]: b = a * 2.5

In [5]: b # b est bien devenu un tableau de flottants
Out[5]: array([ 2.5, 5. , 7.5, 10. ])

In [6]: c = np.array([5, 6, 7, 8])

In [7]: d = b + c

In [8]: d # transtypage en flottants
Out[8]: array([ 7.5, 11. , 14.5, 18. ])

L'exemple suivant définit un tableau positions de 10 000 000 lignes et 2 colonnes, formant des positions aléatoires. Les vecteurs colonnes x et y sont extraits du tableau position. On affiche le tableau et le vecteur x avec 3 chiffres après le point décimal. On calcule (bien sûr globalement) le vecteur des distances euclidiennes à un point particulier et on affiche l'indice du tableau de la distance minimale à ce point.

In [1]: import numpy as np

In [2]: positions = np.random.rand(10000000, 2)

In [3]: x, y = positions[:, 0], positions[:, 1]

In [4]: %precision 3
Out[4]: '%.3f'

In [5]: positions
Out[5]:

array([[ 0.861, 0.373],
[ 0.627, 0.935],
[ 0.224, 0.058],
...,
[ 0.628, 0.66 ],
[ 0.546, 0.416],
[ 0.396, 0.625]])

In [6]: x
Out[6]: array([ 0.861, 0.627, 0.224, ..., 0.628, 0.546, 0.396])

In [7]: x0, y0 = 0.5, 0.5

In [8]: distances = (x - x0)**2 + (y - y0)**2

In [9]: distances.argmin()
Out[9]: 4006531

Ce type de traitement très efficace et élégant est typique des logiciels analogues comme MATLAB.

6-3-4 - La bibliothèque matplotlib

Cette bibliothèque permet toutes sortes de représentations(19) de graphes 2D (et quelques-unes en 3D) :

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-10, 10, 200)
y = np.sin(np.pi * x)/(np.pi * x)

plt.plot(x, y)
plt.show()

Figure 6.3 - Tracé d'un sinus cardinal

Ce second exemple améliore le tracé. Il utilise le style objet de matplotlib :

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def plt_arrays(x, y, title='', color='red', linestyle='dashed', linewidth=2) :
"""Définition des caractéristiques et affichage d'un tracé y(x)."""
fig = plt.figure()
axes = fig.add_subplot(111)
axes.plot(x, y, color=color, linestyle=linestyle, linewidth=linewidth)
axes.set_title(title)
axes.grid()
plt.show()

def f(a, b, c, d) :
x = np.linspace(-10, 10, 20)
y = a*(x**3) + b*(x**2) + c*x + d
title = '$f(x) = (%s)x^3 + (%s)x^2 + (%s)x + (%s)$' % (a, b, c, d)
plt_arrays(x, y, title=title)

f(0.25, 2, 4, 3)

6-3-5 - La bibliothèque SymPy

6-3-5-a - Introduction

SymPy est une bibliothèque en pur Python spécialisée dans le calcul formel à l'instar de Maple ou Mathematica(20). Elle permet de faire du calcul arithmétique formel basique, de l'algèbre, des mathématiques différentielles, de la physique, de la mécanique…

Il est facile de se familiariser avec SymPy en l'expérimentant directement sur Internet(21).

Figure 6.4 - Expérimenter SymPy avec « live sympy »

6-3-5-b - Exemples

Si l'interpréteur IPython est déjà installé, une alternative intéressante est fournie par le script isympy. Voici quelques exemples des très nombreuses possibilités offertes par cette bibliothèque :

In [1]: P = (x-1) * (x-2) * (x-3)

In [2]: P.expand()
Out[2]:
3     2
x - 6?x + 11?x - 6

In [3]: P.factor()
Out[3]: (x - 3)?(x - 2)?(x - 1)

In [4]: roots = solve(P, x)

In [5]: roots
Out[5]: [1, 2, 3]

In [6]: sin(pi/6)
Out[6]: 1/2

In [7]: cos(pi/6)
Out[7]:
___
?? 3
?????
2

In [8]: tan(pi/6)
Out[8]:
___
?? 3
?????
3

In [9]: e = 2*sin(x)**2 + 2*cos(x)**2

In [10]: trigsimp(e)
Out[10]: 2

In [11]: z = 4 + 3*I

In [12]: Abs(z)
Out[12]: 5

In [13]: arg(z)
Out[13]: atan(3/4)

In [14]: f = x**2 * sin(x)

In [15]: diff(f, x)
Out[15]:
2
x ?cos(x) + 2?x?sin(x)

6-4 - Bibliothèques tierces

6-4-1 - Une grande diversité

Outre les nombreux modules intégrés à la distribution standard de Python, on trouve des bibliothèques dans tous les domaines :

- scientifique ;

- bases de données ;

- tests fonctionnels et contrôle de qualité ;

- 3D ;

- …

Le site pypi.python.org/pypi(22) recense des milliers de modules et de packages !

6-4-2 - Un exemple : la bibliothèque Unum

Cette bibliothèque permet de calculer en tenant compte des unités du système SI (Système International d'unités).

Voici un exemple de session interactive :

>>> from unum.units import *
>>> distance = 100*m
>>> temps = 9.683*s
>>> vitesse = distance / temps
>>> vitesse
10.327377878756584 [m/s]
>>> vitesse.asUnit(mile/h)
23.1017437978 [mile/h]
>>> acceleration = vitesse/temps
>>> acceleration
1.0665473385063085 [m/s2]

6-5 - Packages

Outre le module, un deuxième niveau d'organisation permet de structurer le code : les fichiers Python peuvent être organisés en une arborescence de répertoires appelée paquet, en anglais package.

Un package est un module contenant d'autres modules. Les modules d'un package peuvent être des sous-packages, ce qui donne une structure arborescente.

Pour être reconnu comme un package valide, chaque répertoire du paquet doit posséder un fichier __init__ qui peut soit être vide soit contenir du code d'initialisation.

7 - La Programmation Orientée Objet

La Programmation Orientée Objet :

- la POO permet de mieux modéliser la réalité en concevant des modèles d'objets, les classes ;

- ces classes permettent de construire des objets interactifs entre eux et avec le monde extérieur ;

- les objets sont créés indépendamment les uns des autres, grâce à l'encapsulation, mécanisme qui permet d'embarquer leurs propriétés ;

- les classes permettent d'éviter au maximum l'emploi des variables globales ;

- enfin les classes offrent un moyen économique et puissant de construire de nouveaux objets à partir d'objets préexistants.

7-1 - Terminologie

7-1-1 - Le vocabulaire de base de la POO

Une classe est équivalente à un nouveau type de données. On connaît déjà par exemple les classes list ou str et les nombreuses méthodes permettant de les manipuler, par exemple :

- [3, 5, 1].sort()

- casse.upper()

Un objet ou une instance est un exemplaire particulier d'une classe. Par exemple [3, 5, 1] est une instance de la classe list et casse est une instance de la classe str.

Les objets ont généralement deux sortes d'attributs : les données nommées simplement attributs et les fonctions applicables appelées méthodes.

Par exemple un objet de la classe complex possède :

- deux attributs : imag et real ;

- plusieurs méthodes, comme conjugate(), abs()…

La plupart des classes encapsulent à la fois les données et les méthodes applicables aux objets. Par exemple un objet str contient une chaîne de caractères Unicode (les données) et de nombreuses méthodes.

On peut définir un objet comme une capsule contenant des attributs et des méthodes :

7-1-2 - Notations UML de base

L'UML (Unified Modeling Language) est un langage graphique très répandu de conception des systèmes d'information.

UML propose une grande variété de diagrammes (classes, objets, états, activités, etc.). En première approche, le diagramme de classes est le plus utile pour concevoir les classes et leurs relations.

Figure 7.1 - Diagrammes de classe

7-2 - Classes et instanciation d'objets

7-2-1 - L'instruction class

Cette instruction permet d'introduire la définition d'une nouvelle classe (c'est-à-dire d'un nouveau type de données).

class est une instruction composée. Elle comprend un en-tête (avec docstring) + corps indenté :

>>> class C:
...     """Documentation de la classe C."""
...     x = 23

Dans cet exemple, C est le nom de la classe (qui commence conventionnellement par une majuscule), et x est un attribut de classe, local à C.

7-2-2 - L'instanciation et ses attributs

- Les classes sont des fabriques d'objets : on construit d'abord l'usine avant de produire des objets !

- On instancie un objet (c'est-à-dire qu'on le produit à partir de l'usine) en appelant le nom de sa classe comme s'il s'agissait d'une fonction :

class C :
"""Documentation de la classe C."""
x = 23 # attribut de classe
y = 'un string'
z = [1, x, 3, y]

# a est un objet de la classe C (ou une instance)
a = C()
# Affichage des attributs de l'instance a
print(a.x)
print(a.y)
print(a.z)

En Python (car c'est un langage dynamique comme Ruby, contrairement à C++ ou Java) il est possible d'ajouter de nouveaux attributs d'instance (ici le a.y = 44) ou même de nouveaux attributs de classe (ici C.z = 6).

Une variable définie au niveau d'une classe (comme x dans la classe C) est appelée attribut de classe et est partagée par tous les objets instances de cette classe.

Une variable définie au niveau d'un objet (comme y dans l'objet a) est appelée attribut d'instance et est liée uniquement à l'objet pour lequel elle est définie.

7-2-3 - Retour sur les espaces de noms

On a déjà vu les espaces de noms(23) locaux (lors de l'appel d'une fonction), globaux (liés aux modules) et internes (fonctions standard), ainsi que la règle « Local Global Interne » (cf. section 5.3) qui définit dans quel ordre ces espaces sont parcourus pour résoudre un nom.

Les classes ainsi que les objets instances définissent de nouveaux espaces de noms, et il y a là aussi des règles pour résoudre les noms :

- les classes peuvent utiliser les variables définies au niveau principal, mais elles ne peuvent pas les modifier ;

- les instances peuvent utiliser les variables définies au niveau de la classe, mais elles ne peuvent pas les modifier (pour cela elles sont obligées de passer par l'espace de noms de la classe, par exemple C.x = 3).

Exemple de masquage d'attribut :

class C :
"""Documentation de la classe C."""
x = 23 # attribut de classe

a = C() # a est un objet de la classe C (ou une instance)
a.x # 23 : affiche la valeur de l'attribut de l'instance a
a.x = 12 # modifie son attribut d'instance (attention#8230;)
a.x # 12
C.x # 23 mais l'attribut de classe est inchangé
C.z = 6 # z : nouvel attribut de classe
a.y = 44 # y : nouvel attribut de l'instance a
b = C() # b est un autre objet de la classe C (une autre instance)
b.x # 23 : b connaît bien son attribut de classe, mais#8230;
b.y # ... b n'a pas d'attribut y !
"""
Retraçage (dernier appel le plus récent) :
Fichier"/home/ipy/Phi/3-corps/ch07/src/7_025.py", ligne 14, dans 0
builtins.AttributeError : 'C' object has no attribute 'y'
"""

7-2-3-a - Recherche des noms

- Noms non qualifiés (exemple dimension) l'affectation crée ou change le nom dans la portée locale courante. Ils sont cherchés suivant la règle LGI.

- Noms qualifiés (exemple dimension.hauteur) l'affectation crée ou modifie l'attribut dans l'espace de noms de l'objet. Un attribut est cherché dans l'objet, puis dans toutes les classes dont l'objet dépend (mais pas dans les modules).

>>> v = 5
>>> class C:
...     x = v + 3 # utilisation d'une variable globale dans la définition de classe
...     y = x + 1 # recherche dans l'espace de noms de la classe lors de la définition
...
>>> a = C()
>>> a.x # utilisation sans modification de la variable de classe en passant par l'objet
8
>>> a.x = 2 # création d'une variable d'instance pour l'objet a
>>> a.x
2
>>> C.x # la variable de classe n'est pas modifiée
8
>>> C.x = -1 # on peut modifier la variable de classe en passant par l'espace de noms de la classe
>>> C.x
-1

À chaque création d'une classe C, Python lui associe un dictionnaire (de nom C.__dict__) contenant un ensemble d'informations. L'exemple suivant affiche le dictionnaire lié à la classe C :

In [1]: class C:
...:     """Une classe simple."""
...:     x = 2
...:     y = 5
...:

In [2]: C.__dict__
Out[2]: mappingproxy({'x': 2, '__module__': '__main__', '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'C' objects>, '__dict__': <attribute '__

In [3]: for key in C.__dict__.keys():
...: print(key)
...:
x
__module__
__weakref__
__dict__
y
__doc__

In [4]: C.__dict__['__doc__']
Out[4]: 'Une classe simple.'

In [5]: C.__dict__['y']
Out[5]: 5

In [6]: a = C()

In [7]: a.__class__
Out[7]: __main__.C

In [8]: a.__doc__ # notation compacte
Out[8]: 'Une classe simple.'

In [9]: a.y # notation compacte
Out[9]: 5

Notons également l'instruction dir() qui fournit tous les noms définis dans l'espace de noms, méthodes et variables membres compris.

7-3 - Méthodes

Une méthode s'écrit comme une fonction du corps de la classe avec un premier paramètre self obligatoire, où self représente l'objet sur lequel la méthode sera appliquée.

Autrement dit self est la référence d'instance.

>>> class C: # x et y : attributs de classe
...     x = 23
...     y = x + 5
...     def affiche(self): # méthode affiche()
...         self.z = 42 # attribut d'instance
...         print(C.y) # dans une méthode, on qualifie un attribut de classe,
...         print(self.z) #, mais pas un attribut d'instance
...
>>> obj = C()
>>> obj.affiche()
28
42

7-4 - Méthodes spéciales

Beaucoup de classes offrent des caractéristiques supplémentaires comme la concaténation des chaînes en utilisant simplement l'opérateur +. Ceci est obtenu grâce aux méthodes spéciales. Par exemple l'opérateur + est utilisable, car la classe des chaînes a redéfini la méthode spéciale __add__().

Ces méthodes portent des noms prédéfinis, précédés et suivis de deux caractères de soulignement.

Elles servent :

- à initialiser l'objet instancié ;

- à modifier son affichage ;

- à surcharger ses opérateurs ;

- …

7-4-1 - L'initialisateur

Lors de l'instanciation d'un objet, la structure de base de l'objet est créée en mémoire, et la méthode __init__ est automatiquement appelée pour initialiser l'objet. C'est typiquement dans cette méthode spéciale que sont créés les attributs d'instance avec leur valeur initiale.

>>> class C:
...     def __init__(self, n):
...         self.x = n # initialisation de l'attribut d'instance x
...
>>> une_instance = C(42) # paramètre obligatoire, affecté à n
>>> une_instance.x
42

C'est une procédure automatiquement invoquée lors de l'instanciation : elle ne retourne aucune valeur.

7-4-2 - Surcharge des opérateurs

La surcharge permet à un opérateur de posséder un sens différent suivant le type de ses opérandes.

Par exemple, l'opérateur + permet :

x = 7 + 9 # addition entière
s = 'ab' + 'cd' # concaténation

Python possède des méthodes de surcharge pour :

- tous les types (__call__, __str__…) ;

- les nombres (__add__, __div__…) ;

- les séquences (__len__, __iter__…).

Soient deux instances, obj1 et obj2, les méthodes spéciales suivantes permettent d'effectuer les opérations arithmétiques courantes(24) :

Nom

Méthode spéciale

Utilisation

opposé

__neg__

-obj1

addition

__add__

obj1 + obj2

soustraction

__sub__

obj1 - obj2

multiplication

__mul__

obj1 * obj2

division

__div__

obj1 / obj2

division entière

__floordiv__

obj1 // obj2

Voir l'Abrégé dense, les méthodes spéciales (cf. chapitre 16).

7-4-3 - Exemple de surcharge

Dans l'exemple suivant, nous surchargeons l'opérateur d'addition pour le type Vecteur2D.

Nous surchargeons également la méthode spéciale __str__ utilisée pour l'affichage(25) par print().

>>> class Vecteur2D:
...     def __init__(self, x0, y0):
...         self.x = x0
...         self.y = y0
...     def __add__(self, second): # addition vectorielle
...         return Vecteur2D(self.x + second.x, self.y + second.y)
...     def __str__(self): # affichage d'un Vecteur2D
...         return "Vecteur({:g}, {:g})".format(self.x, self.y)
...
>>> v1 = Vecteur2D(1.2, 2.3)
>>> v2 = Vecteur2D(3.4, 4.5)
>>>
>>> print(v1 + v2)
Vecteur(4.6, 6.8)

7-5 - Héritage et polymorphisme

Un avantage décisif de la POO est qu'une classe Python peut toujours être spécialisée en une classe fille qui hérite alors de tous les attributs (données et méthodes) de sa super classe. Comme tous les attributs peuvent être redéfinis, une méthode de la classe fille et de la classe mère peut posséder le même nom, mais effectuer des traitements différents (surcharge) et l'objet s'adaptera dynamiquement, dès l'instanciation. En proposant d'utiliser un même nom de méthode pour plusieurs types d'objets différents, le polymorphisme permet une programmation beaucoup plus générique. Le développeur n'a pas à savoir, lorsqu'il programme une méthode, le type précis de l'objet sur lequel la méthode va s'appliquer. Il lui suffit de savoir que cet objet implémentera la méthode.

7-5-1 - Héritage et polymorphisme

L'héritage est le mécanisme qui permet de se servir d'une classe préexistante pour en créer une nouvelle qui possédera des fonctionnalités supplémentaires ou différentes.

Le polymorphisme par dérivation est la faculté pour deux méthodes (ou plus) portant le même nom, mais appartenant à des classes héritées distinctes d'effectuer un travail différent. Cette propriété est acquise par la technique de la surcharge.

7-5-2 - Exemple d'héritage et de polymorphisme

Dans l'exemple suivant, la classe QuadrupedeDebout hérite de la classe mère Quadrupede, et la méthode piedsAuContactDuSol() est polymorphe :

>>> class Quadrupede:
...     def piedsAuContactDuSol(self):
...         return 4
...
>>> class QuadrupedeDebout(Quadrupede):
...     def piedsAuContactDuSol(self):
...         return 2
...
>>> chat = Quadrupede()
>>> chat.piedsAuContactDuSol()
4
>>> homme = QuadrupedeDebout()
>>> homme.piedsAuContactDuSol()
2

7-6 - Notion de conception orientée objet

Suivant les relations que l'on va établir entre les objets de notre application, on peut concevoir nos classes de deux façons possibles en utilisant l'association ou la dérivation.

Bien sûr, ces deux conceptions peuvent cohabiter, et c'est souvent le cas !

7-6-1 - Association

Une association représente un lien unissant les instances de classe. Elle repose sur la relation « a-un » ou « utilise-un ».

L'implémentation Python utilisée est généralement l'intégration d'autres objets dans le constructeur de la classe conteneur :

class Point :
def __init__(self, x, y) :
self.px, self.py = x, y

class Segment :
"""Classe conteneur utilisant la classe Point."""
def __init__(self, x1, y1, x2, y2) :
self.orig = Point(x1, y1)
self.extrem = Point(x2, y2)

def __str__(self) :
return ("Segment : [({ :g}, { :g}), ({ :g}, { :g})]"
.format(self.orig.px, self.orig.py, self.extrem.px, self.extrem.py))

s = Segment(1.0, 2.0, 3.0, 4.0)
print(s) # Segment : [(1, 2), (3, 4)]

7-6-1-a - Agrégation

Une agrégation est une association non symétrique entre deux classes (l'agrégat et le composant).

7-6-1-b - Composition

Une composition est un type particulier d'agrégation dans laquelle la vie des composants est liée à celle de l'agrégat.

La disparition de l'agrégat Commune entraîne la disparition des composants Services et Conseil_Municipal alors que Village n'en dépend pas.

7-6-2 - Dérivation

La dérivation décrit la création de sous-classes par spécialisation. Elle repose sur la relation « est-un ».

On utilise dans ce cas le mécanisme de l'héritage.

L'implémentation Python utilisée est généralement l'appel à l'initialisateur de la classe parente dans l'initialisateur de la classe dérivée (utilisation de la fonction super()).

Dans l'exemple suivant, un Carre « est-un » Rectangle particulier pour lequel on appelle l'initialisateur de la classe mère avec les paramètres longueur=cote et largeur=cote :

>>> class Rectangle:
...     def __init__(self, longueur=30, largeur=15):
...         self.L, self.l = longueur, largeur
...         self.nom = "rectangle"
...     def __str__(self):
...         return "nom : {}".format(self.nom)
...
>>> class Carre(Rectangle): # héritage simple
...     """Sous-classe spécialisée de la super-classe Rectangle."""
...     def __init__(self, cote=20):
...         # appel au constructeur de la super-classe de Carre :
...         super().__init__(cote, cote)
...         self.nom = "carré" # surcharge d'attribut
...
>>> r = Rectangle()
>>> c = Carre()
>>> print(r)
nom : rectangle
>>> print(c)
nom : carré

7-7 - Un exemple complet

Le script suivant(26) propose un modèle simplifié d'atome et d'ion.

La variable de classe table liste les 10 premiers éléments du tableau de Mendeleïev.

Figure 7.5 - Un Ion « est-un » Atome

class Atome :
"""atomes simplifiés (les 10 premiers éléments)."""
table = [None, ('hydrogene', 0), ('helium', 2), ('lithium', 4),
('beryllium', 5), ('bore', 6), ('carbone', 6), ('azote', 7),
('oxygene', 8), ('fluor', 10), ('neon', 10)]

def __init__(self, nat) :
"""le numéro atomique détermine les nombres de protons, d'électrons et de neutrons"""
self.np, self.ne = nat, nat # nat = numéro atomique
self.nn = Atome.table[nat][1]

def affiche(self) :
print()
print("Nom de l'élément :", Atome.table[self.np][0])
print("%s protons, %s électrons, %s neutrons" % (self.np, self.ne, self.nn))

class Ion(Atome) : # Ion hérite d'Atome
"""Les ions sont des atomes qui ont gagné ou perdu des électrons"""

def __init__(self, nat, charge) :
"""le numéro atomique et la charge électrique déterminent l'ion"""
super().__init__(nat)
self.ne = self.ne - charge # surcharge
self.charge = charge

def affiche(self) : # surcharge
Atome.affiche(self)
print("Particule électrisée. Charge =", self.charge)

# Programme principal =========================================================
a1 = Atome(5)
a2 = Ion(3, 1)
a3 = Ion(8, -2)
a1.affiche()
a2.affiche()
a3.affiche()

"""

Nom de l'élément : bore
5 protons, 5 électrons, 6 neutrons

Nom de l'élément : lithium
3 protons, 2 électrons, 4 neutrons
Particule électrisée. Charge = 1

Nom de l'élément : oxygene
8 protons, 10 électrons, 8 neutrons
Particule électrisée. Charge = -2
"""

8 - La POO graphique

Très utilisées dans les systèmes d'exploitation et dans les applications, les interfaces graphiques sont programmables en Python.

Parmi les différentes bibliothèques graphiques utilisables dans Python (GTK+, wxPython, Qt…), la bibliothèque tkinter, issue du langage tcl/Tk est installée de base dans toutes les distributions Python. tkinter facilite la construction d'interfaces graphiques simples.

Après avoir importé la bibliothèque, la démarche consiste à créer, configurer et positionner les éléments graphiques (widgets) utilisés, à coder les fonctions/méthodes associées aux widgets, puis d'entrer dans une boucle chargée de récupérer et traiter les différents événements pouvant se produire au niveau de l'interface graphique : interactions de l'utilisateur, besoins de mises à jour graphiques, etc.

8-1 - Programmes pilotés par des événements

En programmation graphique objet, on remplace le déroulement séquentiel du script par une boucle d'événements (Fig. 8.1)

Figure 8.1 - Deux styles de programmation

8-2 - La bibliothèque tkinter

8-2-1 - Présentation

C'est une bibliothèque assez simple qui provient de l'extension graphique, Tk, du langage Tcl(27). Cette extension a largement essaimé hors de Tcl/Tk et on peut l'utiliser en Perl, Python, Ruby, etc. Dans le cas de Python, l'extension a été renommée tkinter.

Parallèlement à Tk, des extensions ont été développées dont certaines sont utilisées en Python. Par exemple le module standard Tix met une quarantaine de widgets à la disposition du développeur.

De son côté, le langage Tcl/Tk a largement évolué. La version 8.5 actuelle offre une bibliothèque appelée Ttk qui permet d'habiller les widgets avec différents thèmes ou styles. Ce module est également disponible à partir de Python 3.1.1.

8-2-1-a - Un exemple tkinter simple (Fig. 8.2)

import tkinter

# création d'un widget affichant un simple message textuel
widget = tkinter.Label(None, text='Bonjour monde graphique !')
widget.pack() # positionnement du label
widget.mainloop() # lancement de la boucle d'événements

Figure 8.2 - Un exemple simple : l'affichage d'un Label

8-2-2 - Les widgets de tkinter

On appelle widget (mot valise, contraction de window et gadget) les composants graphiques de base d'une bibliothèque.

Liste des principaux widgets de tkinter :

- Tk fenêtre de plus haut niveau ;

- Frame contenant pour organiser d'autres widgets ;

- Label zone de message ;

- Button bouton d'action avec texte ou image ;

- Message zone d'affichage multiligne ;

- Entry zone de saisie ;

- Checkbutton bouton à deux états ;

- Radiobutton bouton à deux états exclusifs par groupe de boutons ;

- Scale glissière à plusieurs positions ;

- PhotoImage sert à placer des images (GIF et PPM/PGM) sur des widgets ;

- BitmapImage sert à placer des bitmaps (X11 bitmap data) sur des widgets ;

- Menu menu déroulant associé à un Menubutton ;

- Menubutton bouton ouvrant un menu d'options ;

- Scrollbar ascenseur ;

- Listbox liste à sélection pour des textes ;

- Text édition de texte simple ou multiligne ;

- Canvas zone de dessins graphiques ou de photos ;

- OptionMenu liste déroulante ;

- ScrolledText widget Text avec ascenseur ;

- PanedWindow interface à onglets ;

- LabelFrame contenant pour organiser d'autres widgets, avec un cadre et un titre ;

- Spinbox un widget de sélection multiple.

8-2-3 - Le positionnement des widgets

tkinter possède trois gestionnaires de positionnement :

- le packer : dimensionne et place chaque widget dans un widget conteneur selon l'espace requis par chacun d'eux ;

- le gridder : dimensionne et positionne chaque widget dans les cellules d'un tableau d'un widget conteneur ;

- le placer : dimensionne et place chaque widget dans un widget conteneur selon l'espace explicitement demandé. C'est un placement absolu (usage peu fréquent).

8-3 - Trois exemples

8-3-1 - Une calculette

Cette application(28) implémente une calculette simple, mais complète (Fig. 8.3).

from tkinter import *
from math import *

def evaluer(event) :
chaine.configure(text = '=> ' + str(eval(entree.get())))

# Programme principal ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
fenetre = Tk()
entree = Entry(fenetre)
entree.bind('<Return>', evaluer)
chaine = Label(fenetre)
entree.pack()
chaine.pack()

fenetre.mainloop()

Figure 8.3 - Une calculette graphique minimale

La fonction evaluer() est exécutée chaque fois que l'utilisateur appuie sur la touche après avoir entré une expression mathématique. Cette fonction utilise la méthode configure() du widget chaine pour modifier son attribut text. Pour cela, evaluer() exploite les caractéristiques de la fonction intégrée eval() qui analyse et évalue son argument, une chaîne d'expression mathématique. Par exemple :

>>> eval('(25 + 8) / 3')
11.0

Le programme principal se compose de l'instanciation d'une fenêtre Tk() contenant un widget chaine de type Label() et un widget entree de type Entry(). Nous associons l'événement <Return> au widget entree de façon qu'un appui de la touche déclenche la fonction evaluer(). Enfin, après avoir positionné les deux widget à l'aide de la méthode pack(), on active la boucle d'événement mainloop().

8-3-2 - tkPhone, un exemple sans menu

On se propose de créer un script de gestion d'un carnet téléphonique. L'aspect de l'application est illustré Fig. 8.4.

8-3-2-a - Notion de callback

Nous avons vu que la programmation d'interface graphique passe par une boucle principale chargée de traiter les différents événements qui se produisent.

Cette boucle est généralement gérée directement par la bibliothèque d'interface graphique utilisée, il faut donc pouvoir spécifier à cette bibliothèque quelles fonctions doivent être appelées dans quels cas. Ces fonctions sont nommées des callbacks — ou rappels —, car elles sont appelées directement par la bibliothèque d'interface graphique lorsque des événements spécifiques se produisent.

8-3-2-b - Conception graphique

La conception graphique va nous aider à choisir les bons widgets.

En premier lieu, il est prudent de commencer par une conception manuelle ! En effet rien ne vaut un papier, un crayon et une gomme pour se faire une idée de l'aspect que l'on veut obtenir.

Dans notre cas on peut concevoir trois zones :

1. Une zone supérieure, dédiée à l'affichage ;

2. Une zone médiane est une liste alphabétique ordonnée ;

3. Une zone inférieure est formée de boutons de gestion de la liste ci-dessus.

Chacune de ces zones est codée par une instance de Frame(), positionnée l'une sous l'autre grâce au packer, et toutes trois incluses dans une instance de Tk() (cf. conception Fig. 8.4).

Figure 8.4 - tkPhone

8-3-2-c - Le code de l'interface graphique

Méthodologie : on se propose de séparer le codage de l'interface graphique de celui des callbacks. Pour cela on propose d'utiliser l'héritage entre une classe parente chargée de gérer l'aspect graphique et une classe enfant chargée de gérer l'aspect fonctionnel de l'application contenu dans les callbacks. Comme nous l'avons vu précédemment (cf. §7.6), c'est un cas de polymorphisme de dérivation.

Voici donc dans un premier temps le code de l'interface graphique. L'initialisateur crée l'attribut phoneList, une liste qu'il remplit avec le contenu du fichier contenant les données (si le fichier n'existe pas, il est créé), crée la fenêtre de base root et appelle la méthode makeWidgets().

Cette méthode suit la conception graphique exposée ci-dessus et remplit chacun des trois frames.

Les callbacks sont vides (instruction pass minimale).

Comme tout bon module, un autotest permet de vérifier le bon fonctionnement (ici le bon aspect) de l'interface :

# -*- coding : utf-8 -*-

# Bob Cordeau
# tkPhone_IHM.py

import tkinter as tk
from os.path import isfile

# class
class Allo_IHM :
"""IHM de l'application 'répertoire téléphonique'."""
def __init__(self, fic) :
"""Initialisateur/lanceur de la fenêtre de base"""
self.phoneList = []
self.fic = fic
if isfile(self.fic) :
with open(self.fic) as f :
for line in f :
self.phoneList.append(line[:-1].split('*'))
else :
with open(self.fic, "w", encoding="utf8") :
pass

self.phoneList.sort()
self.root = tk.Tk()
self.root.title("Allo !")
self.root.config(relief=tk.RAISED, bd=3)
self.makeWidgets()
self.nameEnt.focus()
self.root.mainloop()

def makeWidgets(self) :
"""Configure et positionne les widgets"""
# frame "saisie" (en haut avec bouton d'effacement)
frameH = tk.Frame(self.root, relief=tk.GROOVE, bd=2)
frameH.pack()

tk.Label(frameH, text="Nom :").grid(row=0, column=0, sticky=tk.W)
self.nameEnt = tk.Entry(frameH)
self.nameEnt.grid(row=0, column=1, sticky=tk.W, padx=5, pady=10)

tk.Label(frameH, text="Tel :").grid(row=1, column=0, sticky=tk.W)
self.phoneEnt = tk.Entry(frameH)
self.phoneEnt.grid(row=1, column=1, sticky=tk.W, padx=5, pady=2)

b = tk.Button(frameH, text="Effacer", command=self.clear)
b.grid(row=2, column=0, columnspan=2, pady=3)

# frame "liste" (au milieu)
frameM = tk.Frame(self.root)
frameM.pack()

self.scroll = tk.Scrollbar(frameM)
self.select = tk.Listbox(frameM, yscrollcommand=self.scroll.set, height=6)
self.scroll.config(command=self.select.yview)
self.scroll.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y, pady=5)
self.select.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=1, pady=5)
## remplissage de la Listbox
for i in self.phoneList :
self.select.insert(tk.END, i[0])
self.select.bind("<Double-Button-1>", lambda event : self.afficher(event))

# frame "boutons" (en bas)
frameB = tk.Frame(self.root, relief=tk.GROOVE, bd=3)
frameB.pack(pady=3)

b1 = tk.Button(frameB, text="Ajouter", command=self.ajouter)
b2 = tk.Button(frameB, text="Supprimer", command=self.supprimer)
b3 = tk.Button(frameB, text="Afficher", command=self.afficher)
b1.pack(side=tk.LEFT, pady=2)
b2.pack(side=tk.LEFT, pady=2)
b3.pack(side=tk.LEFT, pady=2)

def ajouter(self) :
pass

def supprimer(self) :
pass

def afficher(self, event=None) :
pass

def clear(self) :
pass

# autotest -------------------------------------------------------------------
if __name__ == '__main__' :
# instancie l'IHM, callbacks inactifs
app = Allo_IHM("./phones.txt")

8-3-2-d - Le code de l'application

On va maintenant utiliser le module de la façon suivante :

- on importe la classe Allo_IHM depuis le module précédent ;

- on crée une classe Allo qui en dérive ;

- son initialisateur appelle l'initialisateur de la classe de base pour hériter de toutes ses caractéristiques ;

- il reste à surcharger les callbacks.

Enfin, le script instancie l'application :

# -*- coding : utf-8 -*-

# Bob Cordeau
# tkPhone.py

# import ----------------------------------------------------------------------
from tkPhone_IHM import Allo_IHM

# définition de classe --------------------------------------------------------
class Allo(Allo_IHM) :
"""Répertoire téléphonique."""
def __init__(self, fic='phones.txt') :
"""Constructeur de l'IHM."""
super().__init__(fic)

def ajouter(self) :
# maj de la liste
ajout = ["",""]
ajout[0] = self.nameEnt.get()
ajout[1] = self.phoneEnt.get()
if (ajout[0] == "") or (ajout[1] == "") :
return
self.phoneList.append(ajout)
self.phoneList.sort()
# maj de la listebox
self.select.delete(0, 'end')
for i in self.phoneList :
self.select.insert('end', i[0])
self.clear()
self.nameEnt.focus()
# maj du fichier
f = open(self.fic, "a")
f.write("%s*%s\n" % (ajout[0], ajout[1]))
f.close()

def supprimer(self) :
self.clear()
# maj de la liste
retrait = ["",""]
retrait[0], retrait[1] = self.phoneList[int(self.select.curselection()[0])]
self.phoneList.remove(retrait)
# maj de la listebox
self.select.delete(0, 'end')
for i in self.phoneList :
self.select.insert('end', i[0])
# maj du fichier
f = open(self.fic, "w")
for i in self.phoneList :
f.write("%s*%s\n" % (i[0], i[1]))
f.close()

def afficher(self, event=None) :
self.clear()
name, phone = self.phoneList[int(self.select.curselection()[0])]
self.nameEnt.insert(0, name)
self.phoneEnt.insert(0, phone)

def clear(self) :
self.nameEnt.delete(0, 'end')
self.phoneEnt.delete(0, 'end')

# programme principal ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
app = Allo() # instancie l'application

8-3-3 - IDLE, un exemple avec menu

Généralement les distributions Python comportent l'application IDLE, l'interpréteur/éditeur écrit en Python par Guido van Rossum(29). Cette application se présente sous l'aspect d'une interface graphique complète (Fig. 8.5), avec menu.

C'est un source Python dont le code est librement disponible(30) et constitue à lui seul un cours complet à tkinter(31).

Figure 8.5 - IDLE

9 - Quelques techniques avancées de programmation

Ce chapitre présente quelques exemples de techniques avancées dans les trois paradigmes que supporte Python, les programmations procédurale, objet et fonctionnelle.

9-1 - Techniques procédurales

9-1-1 - Le pouvoir de l'introspection

C'est un des atouts de Python. On entend par introspection la possibilité d'obtenir des informations sur les objets manipulés par le langage.

9-1-1-a - La fonction help()

On peut tout d'abord utiliser la fonction prédéfinie help().

Cette fonction est autodocumentée :

>>> help()
Welcome to Python 3.4 help utility!
If this is your first time using Python, you should definitely check out
the tutorial on the Internet at http://docs.python.org/3.4/tutorial/.
Enter the name of any module, keyword, or topic to get help on writing
Python programs and using Python modules. To quit this help utility and
return to the interpreter, just type "quit".
To get a list of available modules, keywords, symbols, or topics, type
"modules","keywords","symbols", or "topics". Each module also comes
with a one-line summary of what it does; to list the modules whose name
or summary contain a given string such as "spam", type "modules spam".
help> quit
You are now leaving help and returning to the Python interpreter.
If you want to ask for help on a particular object directly from the
interpreter, you can type "help(object)". Executing "help('string')"
has the same effect as typing a particular string at the help> prompt.

L'interpréteur IPython propose une aide encore plus efficace grâce à son mécanisme d'autocomplétion contextuelle (touche ) :

In [1]: seq = []
In [2]: seq.
seq.append seq.copy seq.extend seq.insert seq.remove seq.sort
seq.clear seq.count seq.index seq.pop seq.reverse
In [2]: seq.sort?
Type: builtin_function_or_method
String form: <built-in method sort of list object at 0xb5e0c1ac>
Docstring: L.sort(key=None, reverse=False) -> None -- stable sort *IN PLACE*

La fonction utilitaire printInfo() filtre les méthodes disponibles de son argument ne commençant pas par _ et affiche les docstrings associées sous une forme plus lisible que help() :

def printInfo(object) :
"""Filtre les méthodes disponibles de <object>."""
methods = [method for method in dir(object)
if callable(getattr(object, method)) and not method.startswith('_')]

for method in methods :
print(getattr(object, method).__doc__)

Par exemple, l'appel printInfo([]) affiche la documentation :

L.append(object) -- append object to end
L.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value
L.extend(iterable) -- extend list by appending elements from the iterable
L.index(value, [start, [stop]]) -> integer -- return first index of value.
Raises ValueError if the value is not present.
L.insert(index, object) -- insert object before index
L.pop([index]) -> item -- remove and return item at index (default last).
Raises IndexError if list is empty or index is out of range.
L.remove(value) -- remove first occurrence of value.
Raises ValueError if the value is not present.
L.reverse() -- reverse *IN PLACE*
L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) -- stable sort *IN PLACE*;
cmp(x, y) -> -1, 0, 1

9-1-1-b - Les fonctions type(), dir() et id()

Ces fonctions fournissent respectivement le type, tous les noms définis dans l'espace de noms et la localisation mémoire (unique) d'un objet :

>>> li = [1, 2, 3]
>>>
>>> type(li)
<class 'list'>
>>>
>>> dir(li)
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__doc__', '__eq__', '__format__',
'__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__',
'__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__',
'__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__',
'append', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
>>>
>>> id(li)
3074801164

9-1-1-c - Les fonctions locals() et globals()

Comme nos l'avons déjà vu chapitre 5.3.1, ces fonctions retournent respectivement le dictionnaire des noms locaux (globaux) au moment de leur appel.

9-1-1-d - Le module sys

Ce module fournit nombre d'informations générales, entre autres :

>>> import sys
>>>
>>> sys.executable
'/usr/bin/python3'
>>>
>>> sys.platform
'linux2'
>>>
>>> sys.version
'3.2.3 (default, Oct 19 2012, 20:13:42) \n[GCC 4.6.3]'
>>>
>>> sys.argv
['']
>>>
>>> sys.path
['', '/usr/lib/python3.2', '/usr/lib/python3.2/plat-linux2', '/usr/lib/python3.2/lib-dynload', '/usr/local/lib/python3.2/dist-packages', '/usr/lib/']
>>> sys.modules
{'reprlib': <module 'reprlib' from '/usr/lib/python3.2/reprlib.py'>, 'heapq': <module 'heapq' from '/usr/lib/python3.2/heapq.py'>,
'sre_compile': <module 'sre_compile' from '/usr/lib/python3.2/sre_compile.py'>,
…

9-1-2 - Gestionnaire de contexte (ou bloc gardé)

Cette syntaxe simplifie le code en assurant que certaines opérations sont exécutées avant et après un bloc d'instructions donné. Illustrons ce mécanisme sur un exemple classique où il importe de fermer le fichier utilisé :

# au lieu de ce code :
try :
fh = open(filename)
for line in fh :
process(line)
finally :
fh.close()

# il est plus simple d'écrire :
with open(filename) as fh :
for line in fh :
process(line)

9-1-3 - Utiliser un dictionnaire pour lancer des fonctions ou des méthodes

L'idée est d'exécuter différentes parties de code en fonction de la valeur d'une variable de contrôle. On peut se servir de cette technique pour implémenter un menu textuel :

animaux = []
nombre_de_felins = 0

def gererChat() :
global nombre_de_felins
print("Miaou")
animaux.append("félin")
nombre_de_felins += 1

def gererChien() :
print("Ouah")
animaux.append("canidé")

def gererOurs() :
print("Attention au *OUILLE* !")
animaux.append("plantigrade")

# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

dico = {
"chat" : gererChat,
"chien" : gererChien,
"ours" : gererOurs
}

betes = ["chat", "ours", "chat", "chien"] # une liste d'animaux rencontrés

for bete in betes :
dico[bete]() # appel de la fonction correspondante

nf = nombre_de_felins
print("nous avons rencontré {} félin(s)".format(nf))
print("Les animaux rencontrés sont : {}".format(', '.join(animaux), end="")

"""
Miaou
Attention au *OUILLE* !
Miaou
Ouah
nous avons rencontré 2 félin(s)
Les animaux rencontrés sont : félin, plantigrade, félin, canidé
"""

9-1-4 - Les fonctions récursives

Une fonction récursive comporte un appel à elle-même.

Plus précisément, une fonction récursive doit respecter les trois propriétés suivantes :

1. Une fonction récursive contient un cas de base ;

2. Une fonction récursive doit modifier son état pour se ramener au cas de base ;

3. Une fonction récursive doit s'appeler elle-même.

Par exemple, trier un tableau de éléments par ordre croissant, c'est extraire le plus petit élément puis trier le tableau restant à éléments.

Un algorithme classique très utile est la méthode de Horner qui permet d'évaluer efficacement un polynôme de degré en une valeur donnée , en remarquant que cette réécriture ne contient plus que n multiplications :

Voici une implémentation récursive de l'algorithme de Horner dans laquelle le polynôme est représenté par la liste de ses coefficients  :

>>> def horner(p, x):
...     if len(p) == 1:
...         return p[0]
...     p[-2] += x * p[-1]
...     return horner(p[:-1], x)
...
>>> horner([5, 0, 2, 1], 2) # x**3 + 2*x**2 + 5, en x = 2
21

Les fonctions récursives sont souvent utilisées pour traiter les structures arborescentes comme les répertoires dans les systèmes de fichiers des disques durs.

Voici l'exemple d'une fonction qui affiche récursivement les fichiers d'un répertoire fourni en paramètre :

#-*- coding : utf8 -*-

from os import listdir
from os.path import isdir, join

def listeFichiersPython(repertoire) :
"""Affiche récursivement les fichiers Python à partir de <repertoire>."""
noms = listdir(repertoire)
for nom in noms :
if nom in (".", "..") :
continue
nom_complet = join(repertoire, nom)
if isdir(nom_complet) :
listeFichiersPython(nom_complet)
elif nom.endswith(".py") or nom.endswith(".pyw") :
print("Fichier Python :", nom_complet)

listeFichiersPython("/home/bob/Tmp")

Dans cette définition, on commence par constituer dans la variable noms la liste des fichiers et répertoires du répertoire donné en paramètre. Puis, dans une boucle for, tant que l'élément examiné est un répertoire, on ré-appelle la fonction sur lui pour descendre dans l'arborescence de fichiers tant que la condition terminale if nom in (".", ".."): est fausse.

Le résultat produit est :

Fichier Python : /home/bob/Tmp/parfait_chanceux.py
Fichier Python : /home/bob/Tmp/recursif.py
Fichier Python : /home/bob/Tmp/parfait_chanceux_m.py
Fichier Python : /home/bob/Tmp/verif_m.py
Fichier Python : /home/bob/Tmp/Truc/Machin/tkPhone_IHM.py
Fichier Python : /home/bob/Tmp/Truc/Machin/tkPhone.py
Fichier Python : /home/bob/Tmp/Truc/calculate.py
Fichier Python : /home/bob/Tmp/Truc/tk_variable.py

9-1-4-a - La récursivité terminale

On dit qu'une fonction f est récursive terminale, si tout appel récursif est de la forme return f(…).

On parle alors d'appel terminal.

Python permet la récursivité, mais n'optimise pas automatiquement les appels terminaux. Il est donc possible(32) d'atteindre la limite arbitraire fixée à 1000 appels.

On peut pallier cet inconvénient de deux façons. Nous allons illustrer cette stratégie sur un exemple canonique, la factorielle.

La première écriture est celle qui découle directement de la définition de la fonction :

def factorielle(n) :
"""Version récursive non terminale."""
if n == 0:
return 1
else :
return n * factorielle(n-1)

On remarque immédiatement (return n * factorielle(n-1)) qu'il s'agit d'une fonction récursive non terminale. Or une fonction récursive terminale est en théorie plus efficace (mais souvent moins facile à écrire) que son équivalent non terminale : il n'y a qu'une phase de descente et pas de phase de remontée.

La méthode classique pour transformer cette fonction en un appel récursif terminal est d'ajouter un argument d'appel jouant le rôle d'accumulateur. D'où le code :

def factorielleTerm(n, accu=1) :
"""Version récursive terminale."""
if n == 0:
return accu
else :
return factorielleTerm(n-1, n*accu)

La seconde stratégie est d'essayer de transformer l'écriture récursive de la fonction par une écriture itérative. La théorie de la calculabilité montre qu'une telle transformation est toujours possible à partir d'une fonction récursive terminale, ce qu'on appelle l'opération de dérécursivation. D'où le code :

def factorielleDerec(n, accu=1) :
"""Version dérécursivée."""
while n > 0:
accu *= n
n -= 1
return accu

9-1-5 - Les listes définies en compréhension

Les listes définies en compréhension, souvent appelées compréhension de listes, permettent de générer ou de modifier des collections de données par une écriture lisible, simple et performante.

Cette construction syntaxique se rapproche de la notation utilisée en mathématiques :

[x**2 for x in range(2, 11)] [4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

Une liste en compréhension est équivalente à une boucle for qui construirait la même liste en utilisant la méthode append().

Les listes en compréhension sont utilisables sous trois formes.

Première forme expression d'une liste simple de valeurs :

result1 = [x+1 for x in une_seq]
# a le même effet que :
result2 = []
for x in une_seq :
result2.append(x+1)

Deuxième forme expression d'une liste de valeurs avec filtrage :

result3 = [x+1 for x in une_seq if x > 23]
# a le même effet que :
result4 = []
for x in une_seq :
if x > 23:
result4.append(x+1)

Troisième forme expression d'une combinaison de listes de valeurs :

result5 = [x+y for x in une_seq for y in une_autre]
# a le même effet que :
result6 = []
for x in une_seq :
for y in une_autre :
result6.append(x+y)

Exemples utilisations très pythoniques :

valeurs_s = ["12", "78", "671"]

# conversion d'une liste de chaînes en liste d'entiers
valeurs_i = [int(i) for i in valeurs_s] # [12, 78, 671]

# calcul de la somme de la liste avec la fonction intégrée sum
print(sum([int(i) for i in valeurs_s])) # 761

# a le même effet que :
s = 0
for i in valeurs_s :
s = s + int(i)
print(s) # 761

# Initialisation d'une liste 2D
multi_liste = [[0]*2 for ligne in range(3)]
print(multi_liste) # [[0, 0], [0, 0], [0, 0]]

Autre exemple :

>>> C_deg = range(-20, 41, 5)
>>> F_deg = [(9.0/5)*c + 32 for c in C_deg]
>>> table = [C_deg, F_deg]
>>> for i in range(len(table[0])):
...     print(table[0][i], "=>", table[1][i])
...
-20 => -4.0
-15 => 5.0
-10 => 14.0
-5 => 23.0
0 => 32.0
5 => 41.0
10 => 50.0
15 => 59.0
20 => 68.0
25 => 77.0
30 => 86.0
35 => 95.0
40 => 104.0

9-1-6 - Les dictionnaires définis en compréhension

Comme pour les listes, on peut définir des dictionnaires en compréhension :

>>> {n : x**2 for n, x in enumerate(range(5))}
{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}

Notons l'utilisation des accolades et du deux-points caractéristiques de la syntaxe du dictionnaire.

9-1-7 - Les ensembles définis en compréhension

De même, on peut définir des ensembles en compréhension :

>>> {n for n in range(5)}
set([0, 1, 2, 3, 4])

Dans ce cas les accolades sont caractéristiques de la syntaxe de l'ensemble.

9-1-8 - Les générateurs et les expressions génératrices

9-1-8-a - Les générateurs

Un générateur est une fonction qui mémorise son état au moment de retourner une valeur.

La transmission d'une valeur s'effectue en utilisant le mot clé yield.

Les générateurs fournissent un moyen de générer des exécutions paresseuses, ce qui signifie qu'elles ne calculent que les valeurs réellement demandées. Ceci peut s'avérer beaucoup plus efficace (en termes de mémoire) que le calcul, par exemple, d'une énorme liste en une seule fois.

Techniquement, un générateur fonctionne en deux temps. D'abord, au lieu de retourner une valeur avec le mot clé return, la fonction qui doit servir de générateur produit une valeur et se met en pause dès qu'elle rencontre le mot clé yield.

Ensuite, à l'utilisation du générateur, le corps de la fonction est exécuté lors des appels explicites à la méthode next() ou implicites dans une boucle for.

Voici un exemple de générateur qui fournit un compteur d'entiers (initialisé à 0) inférieurs ou égaux à l'argument du générateur :

def counter(maximum) :
"""génère des entiers inférieurs ou égaux à <maximum>."""
i = 0
while True :
yield i
if i == maximum : # arrêt de générateur
return
i = i + 1

for val in counter(5) :
print(val, end="")

Ce qui produit :

0 1 2 3 4 5

9-1-8-b - Les expressions génératrices

Une expression génératrice possède une syntaxe presque identique à celle des listes en compréhension ; la différence est qu'une expression génératrice est entourée de parenthèses.

9-1-8-c - Utilisation

Les expressions génératrices (souvent appelée « genexp ») sont aux générateurs ce que les listes en compréhension sont aux fonctions. Bien qu'il soit transparent, le mécanisme du yield vu ci-dessus est encore en action.

Par exemple l'expression suivante génère la création d'un million de valeurs en mémoire avant de commencer la boucle :

for i in [x**2 for x in range(1000000)]:

Alors que dans l'expression suivante, la boucle commence immédiatement et ne génère les valeurs qu'au fur et à mesure des demandes :

for i in (x**2 for x in range(1000000)) :

Voici un autre exemple : une genexp de recherche d'un motif dans un fichier, analogue à un grep simplifié(33) :

>>> with open('.bash_aliases') as f:
...     file = f.readlines()
...
>>> lines = (line.strip() for line in file if "alias" in line)
>>> for line in lines:
...     line
...
'# some more aliases'
"alias ll='ls -alF'"
"alias la='ls -A'"
"alias l='ls -CF'"
"alias c='clear'"
"alias p='~/ShellScripts/a2ps_UTF8'"
"alias ipq='ipython qtconsole &'"
"alias nb='ipython notebook &'"
"alias qt='ipython qtconsole &'"
'alias kie=\'find ~/Phi1/ -name "*.tex" | xargs grep\''

9-1-9 - Les fonctions incluses

La syntaxe de définition des fonctions en Python permet tout à fait d'emboîter leur définition. Distinguons deux cas d'emploi :

- idiome de la fonction fabrique renvoyant une fermeture :

>>> def creer_plus(ajout):
...     """Fonction 'fabrique'."""
...     def plus(increment):
...         """Fonction 'fermeture' : utilise des noms locaux à creer_plus()."""
...         return increment + ajout
...     return plus
...
>>>
>>> p = creer_plus(23)
>>> q = creer_plus(42)
>>>
>>> print("p(100) =", p(100))
('p(100) =', 123)
>>> print("q(100) =", q(100))
('q(100) =', 142)

- fonction fabrique renvoyant une classe :

>>> class CasNormal:
...     def uneMethode(self):
...         print("normal")
...
>>> class CasSpecial:
...     def uneMethode(self):
...         print("spécial")
...
>>> def casQuiConvient(estNormal=True):
...     """Fonction fabrique renvoyant une classe."""
...     if estNormal:
...         return CasNormal()
...     else:
...         return CasSpecial()
...
>>>
>>> une_instance = casQuiConvient()
>>> une_instance.uneMethode()
normal
>>> une_instance = casQuiConvient(False)
>>> une_instance.uneMethode()
spécial

9-1-10 - Les décorateurs

Les décorateurs permettent d'encapsuler un appel et donc d'effectuer des pré ou des posttraitements lors de l'appel d'une fonction, d'une méthode ou d'une classe.

Soit deco() un décorateur. Pour « décorer » une fonction on écrit :

def deco() :
…

@deco
def fonction(arg1, arg2, ...) :
pass

Une fonction peut être multidécorée :

def f1() :
…

def f2() :
…

def f3() :
…

@f1 @f2 @f3
def g() :
pass

Voici un exemple simple :

def unDecorateur(f) :
cptr = 0
def _interne(*args, **kwargs) :
nonlocal cptr
cptr = cptr + 1
print("Fonction décorée :", f.__name__, ". Appel numéro :", cptr)
return f(*args, **kwargs)

return _interne

@unDecorateur
def uneFonction(a, b) :
return a + b

def autreFonction(a, b) :
return a + b

# programme principal ===============================================
## utilisation d'un décorateur
print(uneFonction(1, 2))
## utilisation de la composition de fonction
autreFonction = unDecorateur(autreFonction)
print(autreFonction(1, 2))

print(uneFonction(3, 4))
print(autreFonction(6, 7))
"""
Fonction décorée : uneFonction. Appel numéro : 1
3
Fonction décorée : autreFonction. Appel numéro : 1
3
Fonction décorée : uneFonction. Appel numéro : 2
7
Fonction décorée : autreFonction. Appel numéro : 2
13
"""

9-2 - Techniques objets

Comme nous l'avons vu lors du chapitre précédent, Python est un langage complètement objet. Tous les types de base ou dérivés sont en réalité des types abstraits de données implémentés sous forme de classe.

9-2-1 - Les Functors

En Python un objet fonction ou functor est une référence à tout objet appelable(34) : fonction, fonction anonyme lambda(35), méthode, classe. La fonction prédéfinie callable() permet de tester cette propriété :

>>> def maFonction():
...     print('Ceci est"appelable"')
...
>>> callable(maFonction)
True
>>> chaine = 'Une chaîne'
>>> callable(chaine)
False

Il est possible de transformer les instances d'une classe en functor si la méthode spéciale __call__() est définie dans la la classe :

>>> class A:
...     def __init__(self):
...         self.historique = []
...     def __call__(self, a, b):
...         self.historique.append((a, b))
...         return a + b
...
>>> a = A()
>>> a(1, 2)
3
>>> a(3, 4)
7
>>> a(5, 6)
11
>>> a.historique
[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]

9-2-2 - Les accesseurs

9-2-2-a - Le problème de l'encapsulation

Dans le paradigme objet, l'état d'un objet est privé, les autres objets n'ont pas le droit de le consulter ou de le modifier.

Classiquement, on distingue les visibilités suivantes :

- publique ;

- protégée ;

- privée.

Figure 9.1 - En Python, tous les attributs (données, méthodes) sont publics !

On peut néanmoins modifier cet état de fait.

Lorsqu'un nom est préfixé par un caractère souligné, il est conventionnellement réservé à un usage interne (privé). Mais Python n'oblige à rien(36), c'est au développeur de respecter la convention !

On peut également préfixer un nom par deux caractères souligné(37), ce qui permet d'éviter les collisions de noms dans le cas où un même attribut serait défini dans une sous-classe. Le renommage a comme effet de bord de rendre l'accès à cet attribut plus difficile de l'extérieur de la classe qui le définit, mais cette protection reste déclarative et n'offre pas une sécurité absolue.

9-2-2-b - La solution property

Le principe de l'encapsulation est mis en œuvre par la notion de propriété.

Une propriété (property) est un attribut d'instance possédant des fonctionnalités spéciales.

Deux syntaxes implémentent cette solution.

La première définit explicitement la propriété x et ses quatre paramètres (dans l'ordre : méthode de lecture, méthode de modification, méthode de suppression, chaîne de documentation) :

# !/usr/bin/python3
#-*- coding : utf-8 -*-
# fichier : property.py

class C :
def __init__(self) :
self._ma_propriete = None

def getx(self) :
"""getter."""
return self._x

def setx(self, value) :
"""setter."""
self._x = value

def delx(self) :
"""deleter."""
del self._x

x = property(getx, setx, delx, "Je suis la propriété 'x'.")

# autotest =========================================================
if __name__ == '__main__' :
test = C()

test.x = 10 # setter

print(test.x) # getter

print(C.x.__doc__) # documentation

"""
10
Je suis la propriété 'x'.
"""

La seconde, à préférer, car plus simple, utilise la syntaxe des décorateurs. On remarque que la chaîne de documentation de la property est ici la docstring de la définition de la propriété x :

# !/usr/bin/python3
#-*- coding : utf-8 -*-
# fichier : property2.py

class C :
def __init__(self) :
self._x = None

@property
def x(self) :
"""Je suis la propriété 'x'."""
return self._x

@x.setter
def x(self, value) :
self._x = value

@x.deleter
def x(self) :
del self._x

# autotest =========================================================
if __name__ == '__main__' :
test = C()

test.x = 10 # setter

print(test.x) # getter

print(C.x.__doc__) # documentation
"""
10
Je suis la propriété 'x'.
"""

9-2-2-c - Un autre exemple : la classe Cercle

Schéma de conception : nous allons tout d'abord définir une classe Point que nous utiliserons comme classe de base de la classe Cercle.

Figure 9.2 - Conception UML de la classe Cercle

Voici le code de la classe Point :

class Point :
def __init__(self, x=0, y=0) :
self.x, self.y = x, y

@property
def distance_origine(self) :
return math.hypot(self.x, self.y)

def __eq__(self, other) :
return self.x == other.x and self.y == other.y

def __str__(self) :
return "({0.x !s}, {0.y !s})".format(self)

L'utilisation de property permet un accès en lecture seule au résultat de la méthode distance_origine() considérée alors comme un simple attribut (car on l'utilise sans parenthèse) :

p1, p2 = Point(), Point(3, 4)
print(p1 == p2) # False
print(p2, p2.distance_origine) # (3, 4) 5.0

De nouveau, les méthodes renvoyant un simple flottant seront utilisées comme des attributs grâce à property :

class Cercle(Point) :
def __init__(self, rayon, x=0, y=0) :
super().__init__(x, y)
self.rayon = rayon

@property
def aire(self) : return math.pi * (self.rayon ** 2)

@property
def circonference(self) : return 2 * math.pi * self.rayon

@property
def distance_bord_origine(self) :
return abs(self.distance_origine - self.rayon)

Voici la syntaxe permettant d'utiliser la méthode rayon comme un attribut en lecture-écriture. Remarquez que la méthode rayon() retourne l'attribut protégé : __rayon qui sera modifié par le setter (la méthode modificatrice) :

@property
def rayon(self) :
return self.__rayon

@rayon.setter
def rayon(self, rayon) :
assert rayon > 0, "rayon strictement positif"
self.__rayon = rayon

Exemple d'utilisation des instances de Cercle :

def __eq__(self, other) :
return (self.rayon == other.rayon
and super().__eq__(other))

def __str__(self) :
return ("{0.__class__.__name__}({0.rayon !s}, {0.x !s},"
"{0.y !s})".format(self))

if __name__ == "__main__" :
c1 = Cercle(2, 3, 4)
print(c1, c1.aire, c1.circonference)
# Cercle(2, 3, 4) 12.5663706144 12.5663706144
print(c1.distance_bord_origine, c1.rayon) # 3.0 2
c1.rayon = 1 # modification du rayon
print(c1.distance_bord_origine, c1.rayon) # 4.0 1

9-2-3 - Le duck typing et les annotations

Il existe un style de programmation très pythonique appelé duck typing :

« S'il marche comme un canard et cancane comme un canard, alors c'est un canard ! »

Cela signifie que Python ne s'intéresse qu'au comportement des objets. Si des objets offrent la même API (interface de programmation), l'utilisateur peut employer les mêmes méthodes :

>>> class Person:
...     def help(self):
...         print('Heeeeeeelp!')
...
>>> class Duck:
...     def help(self):
...         print('Quaaaaaaaack!')
...
>>> class SomethingElse:
...     pass
...
>>> def inTheForest(x):
...     x.help()
...
>>> donald = Duck()
>>> john = Person()
>>> who = SomethingElse()
>>>
>>> for thing in [donald, john, who]:
...     try:
...         inTheForest(thing)
...     except AttributeError:
...         print("M'enfin ?")
Quaaaaaaaack!
Heeeeeeelp!
M'enfin ?

Un autre exemple :

>>> def calcule(a, b, c):
...     return (a + b) * c
...
>>> x = calcule(1, 2, 3)
>>> y = calcule('Hey-', 'Ho! ', 3)
>>> x
9
>>> y
'Hey-Ho! Hey-Ho! Hey-Ho! '
>>> z = calcule('a', 'b', 'c')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 2, in calcule
TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'str'

Dans le dernier cas, on voit qu'il y a un problème quand on reçoit un type inattendu : le programme s'arrête en erreur à l'exécution. C'est bien là la différence avec les langages à typage statique où toute erreur de type est décelée dès la compilation.

Python est un langage très souple : la nature des données est dynamiquement découverte à l'exécution, ce qui offre plusieurs avantages :

- on peut utiliser le « duck typing » : le code est court et clair ;

- le langage est très facile à apprendre.

Mais, on l'a vu, des désagréments persistent… Les annotations ont été pensées pour corriger ce point.

# annotation simple et par défaut des paramètres :
def foo1(a : <expression>, b : <expression>=5) :
…

# annotations pour *args et **kwargs :
def foo2(*args : <expression>, **kwargs : <expression>) :
…

# annotation du type de retour :
def foo3() -> <expression> :
…

Les annotations permettent de fournir des informations supplémentaires. Or, c'est important, ces informations optionnelles n'auront aucun impact sur l'exécution du code, mais des outils tierces parties pourront les utiliser pour par exemple :

- faire de la vérification de type : on outrepasse alors le duck typing pour fixer un type précis, optimisé pour un usage particulier ;

- fournir une aide aux éditeurs de codes ;

- offrir un complément à la documentation des docstrings ;

- …

Voici un exemple d'annotation :

>>> def ma_fonction(param1: 'Une annotation', param2: 2 + 3, param3: 'Autre annotation'='valeur_par_défaut'):
...     print(param1, param2, param3)
...
>>> ma_fonction(1, 2, 3) # aucun changement du comportement
1 2 3
>>> ma_fonction(1, 2)
1 2 valeur_par_défaut
>>> ma_fonction.__annotations__ # accès aux annotations
{'param3': 'Autre annotation', 'param2': 5, 'param1': 'Une annotation'}

9-3 - Techniques fonctionnelles

9-3-1 - Directive lambda

Issue de langages fonctionnels (comme Lisp), la directive lambda permet de définir un objet fonction anonyme dont le bloc d'instructions est limité à une expression dont l'évaluation fournit la valeur de retour de la fonction.

lambda [parameters] : expression

Par exemple cette fonction retourne s si son argument est différent de 1, une chaîne vide sinon :

>>> s = lambda x: "" if x == 1 else "s"
>>> s(3)
's'
>>> s(1)
''

Autres exemples illustrant les différences de syntaxe fonction/lambda :

>>> def f(x):
...     return x**2
...
>>> print(f(8))
64
>>>
>>> g = lambda x : x**2
>>> print(g(8))
64

9-3-2 - Les fonctions map, filter et reduce

La programmation fonctionnelle est un paradigme de programmation qui considère le calcul en tant qu'évaluation de fonctions mathématiques. Elle souligne l'application des fonctions, contrairement au modèle de programmation impérative qui met en avant les changements d'état(38). Elle repose sur trois concepts : mapping, filtering et reducing qui sont implémentés en Python par trois fonctions : map(), filter() et reduce().

La fonction map()  :

map() applique une fonction à chaque élément d'une séquence et retourne un itérateur :

>>> map(lambda x:x, range(10))
<map object at 0x7f3a80104f50>
>>> list(map(lambda x:x, range(10)))
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

On remarque que map() peut être remplacée par un générateur en compréhension.

La fonction filter()  :

filter() construit et renvoie un itérateur sur une liste qui contient tous les éléments de la séquence initiale répondant au critère : function(element) == True :

>>> list(filter(lambda x: x > 4, range(10)))
[5, 6, 7, 8, 9]

De même filter() peut être remplacée par un générateur en compréhension.

La fonction reduce()  :

reduce() est une fonction du module functools. Elle applique de façon cumulative une fonction de deux arguments aux éléments d'une séquence, de gauche à droite, de façon à réduire cette séquence à une seule valeur qu'elle renvoie :

>>> def somme(x, y):
...     print x, '+', y
...     return x + y
...
>>> reduce(somme, [1, 2, 3, 4])
1 + 2
3 + 3
6 + 4
10
>>> sum([1, 2, 3, 4])
10

La fonction reduce() peut être remplacée par une des fonctions suivantes : all(), any(), max(), min() ou sum().

9-3-3 - Les applications partielles de fonctions

Issue de la programmation fonctionnelle, une PFA (application partielle de fonction) de n paramètres prend le premier argument comme paramètre fixe et retourne un objet fonction (ou instance) utilisant les n-1 arguments restants.

Les PFA sont utiles dans les fonctions de calcul comportant de nombreux paramètres. On peut en fixer certains et ne faire varier que ceux sur lesquels on veut agir :

>>> from functools import partial
>>> def f(m, c, d, u):
...     return 1000*m + 100*c + 10*d + u
...
>>> f(1, 2, 3, 4)
1234
>>> g = partial(f, 1, 2, 3)
>>> g(4)
1234
>>> h = partial(f, 1, 2)
>>> h(3, 4)
1234

Elles sont aussi utiles pour fournir des modèles partiels de widgets, qui ont souvent de nombreux paramètres. Dans l'exemple suivant, on redéfinit la classe Button en fixant certains de ses attributs (qui peuvent toujours être surchargés) :

from functools import partial
import tkinter as tk

root = tk.Tk()
# instanciation partielle de classe :
MonBouton = partial(tk.Button, root, fg='blue', bg='yellow')
MonBouton(text="Bouton 1").pack()
MonBouton(text="Bouton 2").pack()
MonBouton(text="QUITTER", bg='orange', fg='black', command=root.quit)
.pack(fill=tk.X, expand=True)
root.title("PFA !")
root.mainloop()

Ce résultat est illustré Fig. 9.3.

Figure 9.3 - PFA appliquée à un widget

9-4 - La persistance et la sérialisation

La persistance consiste à sauvegarder des données afin qu'elles survivent à l'arrêt de l'application.

On peut distinguer deux étapes :

- la sérialisation et la désérialisation ;

- le stockage et l'accès.

La sérialisation est le processus de conversion d'un ensemble d'objets en un flux d'octets.

La désérialisation est le processus inverse qui recrée les données d'origine.

Le stockage utilise soit des fichiers, soit des bases de données.

Examinons des exemples simples.

9-4-1 - Sérialisation avec pickle et json

9-4-1-a - Le module pickle

L'intérêt du module pickle est sa simplicité. Par contre, ce n'est pas un format utilisé dans d'autres langages, il n'est utile que tant que l'on reste dans le monde Python.

On peut utiliser une chaîne pour sérialiser, mais l'usage le plus commun est d'utiliser un fichier ouvert en mode binaire (contrairement au mode texte que l'on a déjà vu cf. § 4.7), avec le mode "wb". Par exemple pour un dictionnaire :

import pickle

favorite_color = {"lion": "jaune", "fourmi": "noire", "caméléon": "variable"}
# stocke ses données dans un fichier
pickle.dump(favorite_color, open("save.p", "wb"))

# retrouver ses données : pickle recrée un dictionnaire
dico = pickle.load(open("save.p", "rb"))
print(dico)

La lecture du fichier save.p produit :

{'fourmi': 'noire', 'lion': 'jaune', 'caméléon': 'variable'}

9-4-1-b - Le module json

Le module json permet d'encoder et de décoder des informations au format json(39). C'est un format d'échange très utile, implémenté dans un grand nombre de langages, plus lisible que XML, mais moins puissant.

On utilise la même syntaxe qu'avec pickle, à savoir dumps() et loads() pour une chaîne, dump() et load() pour un fichier, mais cette fois, un fichier textuel :

import json

# encodage dans un fichier
with open("json_tst", "w") as f :
json.dump(['foo', {'bar' :('baz', None, 1.0, 2)}], f)

# décodage
with open("json_tst") as f :
print(json.load(f))

La lecture du fichier json_tst produit :

['foo', {'bar': ['baz', None, 1.0, 2]}]

9-4-2 - Stockage avec sqlite3

Le module sqlite3 est une bibliothèque écrite en C qui implémente une base de données relationnelle légère qui utilise des fichiers (ou même la mémoire).

Cette utilisation convient bien à de petits volumes de données et permet de maquetter le passage à des bases de données plus importantes.

Exemple de stockage d'une table :

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('/home/bob/Tmp/tel_bd') # création du connecteur
with conn as c : # création du curseur
# création de la table
c.execute("""create table tel (nom text, prenom text, numero integer)""")
# insertion d'une ligne de données
c.execute("""insert into tel values ('Barthod', 'Stéphane', '86451')""")
c.execute("""insert into tel values ('Bourrely', 'Jean', '86617')""")
c.execute("""insert into tel values ('Brunel', 'Michaël', '86619')""")
c.execute("""insert into tel values ('Canal', 'Bruno', '86604')""")
c.execute("""insert into tel values ('Cordeau', 'Bob', '86624')""")
c.execute("""insert into tel values ('Donath', 'Therèse', '86600')""")
c.execute("""insert into tel values ('Marie', 'Florence', '86602')""")

Le fichier tel_bd produit peut être visualisé par le programme SQLite database browser (Fig. 9.4).

Figure 9.4 - Visualisation d'un fichier de base de données sqlite3

9-5 - Les tests

Dès lors qu'un programme dépasse le stade du petit script, le problème des erreurs et donc des tests se pose inévitablement(40).

Un test consiste à appeler la fonctionnalité spécifiée dans la documentation, avec un scénario qui correspond à un cas d'utilisation, et à vérifier que cette fonctionnalité se comporte comme prévu.

9-5-1 - Tests unitaires et tests fonctionnels

On distingue deux familles de test :

tests unitaires : validations isolées du fonctionnement d'une classe, d'une méthode ou d'une fonction ;

tests fonctionnels : prennent l'application complète comme une boîte noire et la manipulent comme le ferait l'utilisateur final. Ces tests doivent passer par les mêmes interfaces que celles fournies aux utilisateurs, c'est pourquoi ils sont spécifiques à la nature de l'application et plus délicats à mettre en œuvre.

Dans cette introduction, nous nous limiterons à une courte présentation des tests unitaires.

9-5-2 - Module unittest

Le module standard unittest fournit l'outil PyUnit, outil que l'on retrouve dans d'autres langages : JUnit (Java), NUnit (.Net), JSUnit (JavaScript), tous dérivés d'un outil initialement développé pour le langage SmallTalk : SUnit.

Par convention, chaque module est associé à un module de tests unitaires, placé dans un répertoire tests du paquet. Par exemple, un module nommé calculs.py aura un module de tests nommé tests/test_calculs.py.

PyUnit propose une classe de base, TestCase. Chaque méthode implémentée dans une classe dérivée de TestCase, et préfixée de test_, sera considérée comme un test unitaire(41) :

"""Module de calculs."""

# fonctions
def moyenne(*args) :
"""Renvoie la moyenne."""
length = len(args)
sum = 0
for arg in args :
sum += arg
return sum/length

def division(a, b) :
"""Renvoie la division."""
return a/b

"""Module de test du module de calculs."""

# import ----------------------------------------------------------------------
import sys
import unittest
from os.path import abspath, dirname
# on enrichit le path pour ajouter le répertoire absolu du source à tester :
sys.path.insert(0, dirname(dirname((abspath(__file__)))))
from calculs import moyenne, division

# définition de classe et de fonction -----------------------------------------
class CalculTest(unittest.TestCase) :
def test_moyenne(self) :
self.assertEquals(moyenne(1, 2, 3), 2)
self.assertEquals(moyenne(2, 4, 6), 4)

def test_division(self) :
self.assertEquals(division(10, 5), 2)
self.assertRaises(ZeroDivisionError, division, 10, 0)

def test_suite() :
tests = [unittest.makeSuite(CalculTest)]
return unittest.TestSuite(tests)

# autotest ===================================================================
if __name__ == '__main__' :
unittest.main()

L'exécution du test produit :

..
----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.000s
OK

Pour effectuer une campagne de tests, il reste à créer un script qui :

- recherche tous les modules de test : leurs noms commencent par test_ et ils sont contenus dans un répertoire tests ;

- récupère la suite, renvoyée par la fonction globale test_suite ;

- crée une suite de suites et lance la campagne.

9-6 - La documentation des sources

Durant la vie d'un projet, on distingue plusieurs types de documentation :

- les documents de spécification (ensemble explicite d'exigences à satisfaire) ;

- les documents techniques attachés au code ;

- les manuels d'utilisation et autres documents de haut niveau.

Les documents techniques évoluent au rythme du code et peuvent donc être traités comme lui : ils doivent pouvoir être lus et manipulés avec un simple éditeur de texte.

Il existe deux outils majeurs pour concevoir des documents pour les applications Python :

- reStructuredText (ou reST) : un format enrichi ;

- les doctests : compatibles avec le format reST. Ils permettent de combiner les textes applicatifs avec les tests.

9-6-1 - Le format reST

Le format reStructuredText, communément appelé reST est un système de balises utilisé pour formater des textes.

À la différence de LaTeX ou d'HTML il enrichit le document de manière « non intrusive », c'est-à-dire que les fichiers restent directement lisibles.

9-6-1-a - docutils

Le projet docutils, qui inclut l'interpréteur reST, fournit un jeu d'utilitaires :

- rst2html génère un rendu HTML avec une feuille de style css intégrée ;

- rst2latex crée un fichier LaTeX équivalent ;

- rst2s5 construit une présentation au format s5, qui permet de créer des présentations interactives en HTML.

9-6-1-b - Sphinx

Sphinx est un logiciel libre de type générateur de documentation. Il s'appuie sur des fichiers au format reStructuredText, qu'il convertit en HTML, PDF, man, et autres formats.

De nombreux projets utilisent Sphinx pour leur documentation officielle, cf. http://sphinx-doc.org/examples.html.

9-6-1-c - rst2pdf

Par ailleurs, le programme rst2pdf génère directement une documentation au format PDF.

Voici un exemple simple(42) de fichier texte au format reST.

On remarque entre autres que :

- la principale balise est la ligne blanche qui sépare les différentes structures du texte ;

- la structuration se fait en soulignant les titres des sections de différents niveaux avec des caractères de ponctuation (= - _ : , etc.). À chaque fois qu'il rencontre un texte ainsi souligné, l'interpréteur associe le caractère utilisé à un niveau de section ;

- un titre est généralement souligné et surligné avec le même caractère, comme dans l'exemple suivant :

======================
Fichier au format reST
======================
Section 1
=========
On est dans la section 1.
Sous-section
~~~~~~~~~~~~
Ceci est une sous-section.
Sous-sous-section
.................
Ceci est une sous-sous-section.
.. et ceci un commentaire
Section 2
=========
La section 2 est ``beaucoup plus`` **intéressante** que la section 1.
Section 3
=========
La section 2 est un peu vantarde : la section 1 est *très bien*.
Une image au format "png"
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
.. figure:: helen.png
:scale: 30%

Figure 9.5 - Exemple de sortie au format PDF

L'utilitaire rst2pdf, appliqué à ce fichier, produit le fichier de même nom (Fig. 9.5), mais avec l'extension .pdf.

9-6-2 - Le module doctest

Le principe du literate programming (ou programmation littéraire) de Donald Knuth consiste à mêler dans le source le code et la documentation du programme.

Ce principe été repris en Python pour documenter les API via les chaînes de documentation (docstring). Des programmes comme Epydoc peuvent alors les extraire des modules pour composer une documentation séparée.

Il est possible d'aller plus loin et d'inclure dans les chaînes de documentation des exemples d'utilisation, écrits sous la forme de session interactive.

Examinons deux exemples.

Pour chacun, nous donnerons d'une part le source muni de sa chaîne de documentation dans lequel le module standard doctest permet d'extraire, puis de lancer ces sessions pour vérifier qu'elles fonctionnent et, d'autre part un résultat de l'exécution.

9-6-2-a - Premier exemple : documentation1.py

# -*- coding : utf-8 -*-
"""Module d'essai de doctest."""

import doctest

def somme(a, b) :
"""Renvoie a + b.

>>> somme(2, 2)
4
>>> somme(2, 4)
6
"""
return a+b

if __name__ == '__main__' :
print("{ :-^40}".format(" Mode silencieux "))
doctest.testmod()
print("Si tout va bien, on n'a rien vu !")

print("\n{ :-^40}".format(" Mode détaillé "))
doctest.testmod(verbose=True)

L'exécution de ce fichier donne :

----------- Mode silencieux ------------
Si tout va bien, on n'a rien vu !

----------- Mode détaillé ------------
Trying:
somme(2, 2)
Expecting:
4
ok
Trying:
somme(2, 4)
Expecting:
6
ok
1 items had no tests:
__main__
1 items passed all tests:
2 tests in __main__.somme
2 tests in 2 items.
2 passed and 0 failed.
Test passed.

9-6-2-b - Deuxième exemple : documentation2.py

# -*- coding : UTF-8 -*-
"""Module d'essai de doctest."""

# fonctions
def accentEtrange(texte) :
"""Ajoute un accent étrange à un texte.

Les 'r' sont Triplés, les 'e' suivi d'un 'u'

Exemple :

>>> texte = "Est-ce que tu as regardé la télé hier soir ? Il y avait un théma sur les ramasseurs d'escargots en Laponie, ils en bavent..."
>>> accentEtrange(texte)
Est-ceu queu tu as rRreugarRrdé la télé hieurRr soirRr ? Il y avait un théma surRr leus rRramasseuurRrs d'euscarRrgots eun Laponieu, ils eun baveunt...

Cette technique permet d'internationaliser les applications
pour les rendre compatibles avec certaines régions françaises.
"""
texte = texte.replace('r', 'rRr')
print(texte.replace('e', 'eu'))

def _test() :
import doctest
doctest.testmod(verbose=True)

if __name__ == '__main__' :
_test()

L'exécution de ce fichier donne :

Trying:
texte = "Est-ce que tu as regardé la télé hier soir ? Il y avait un théma sur les ramasseurs d'escargots en Laponie, ils en bavent..."
Expecting nothing
ok
Trying:
accentEtrange(texte)
Expecting:
Est-ceu queu tu as rRreugarRrdé la télé hieurRr soirRr ? Il y avait un théma surRr leus rRramasseuurRrs d'euscarRrgots eun Laponieu, ils eun baveunt...
ok
2 items had no tests:
__main__
__main__._test
1 items passed all tests:
2 tests in __main__.accentEtrange
2 tests in 3 items.
2 passed and 0 failed.
Test passed.

9-6-3 - Le développement dirigé par la documentation

Comme on peut le voir, la documentation intégrée présente néanmoins un défaut : quand la documentation augmente, on ne voit plus le code !

La solution est de déporter cette documentation : la fonction doctest.testfile() permet d'indiquer le nom du fichier de documentation.

Qui plus est, on peut écrire ce fichier au format reST, ce qui permet de faire coup double. D'une part, on dispose des tests intégrés à la fonction (ou à la méthode) et, d'autre part, le même fichier fournit une documentation à jour.

9-6-3-a - Exemple : test_documentation2.py

Fichier de documentation :

Le module ``accent``
====================

Test de la fonction ``accentEtrange``
-------------------------------------

Ce module fournit une fonction ``accentEtrange``.
On peut ainsi ajouter un accent à un texte :

>>> from doctest2 import accentEtrange
>>> texte = "Est-ce que tu as regardé la télé hier soir ? Il y avait un théma sur
les ramasseurs d'escargots en Laponie, ils en bavent..."
>>> accentEtrange(texte)
Est-ceu queu tu as rRreugarRrdé la télé hieurRr soirRr ? Il y avait un théma surRr
leus rRramasseuurRrs d'euscarRrgots eun Laponieu, ils eun baveunt...

Les ``r`` sont triplés et les ``e`` épaulés par des ``u``. Cette technique permet
de se passer de systèmes de traductions complexes pour faire fonctionner
les logiciels dans certaines régions.

Source du module :

import doctest
doctest.testfile("test_documentation2.txt", verbose=True)

Nous produisons la documentation HTML par la commande :

rst2html test_documentation2.txt test_documentation2.html

Elle est illustrée Fig. 9.6.

Figure 9.6 - Documentation au format HTML du script test_documentation2.py

10 - Interlude

10-1 - Le Zen de Python

(43)

Préfère
la beauté à la laideur,
l'explicite à l'implicite,
le simple au complexe,
le complexe au compliqué,
le déroulé à l'imbriqué,
l'aéré au compact.
Prends en compte la lisibilité.
Les cas particuliers ne le sont jamais assez pour violer les règles.
Mais, à la pureté, privilégie l'aspect pratique.
Ne passe pas les erreurs sous silence,
Ou bâillonne-les explicitement.
Face à l'ambiguïté, à deviner ne te laisse pas aller.
Sache qu'il ne devrait avoir qu'une et une seule façon de procéder.
Même si, de prime abord, elle n'est pas évidente, à moins d'être Néerlandais.
Mieux vaut maintenant que jamais.
Cependant jamais est souvent mieux qu'immédiatement.
Si l'implémentation s'explique difficilement, c'est une mauvaise idée.
Si l'implémentation s'explique aisément, c'est peut-être une bonne idée.
Les espaces de noms, sacrée bonne idée ! Faisons plus de trucs comme ça !

10-2 - Le Graal de Python

(44) !

Arthur

1. Lancelot ! Lancelot ! Lancelot !

2. [mégaphone de police]

3. Lancelooooooooot !

Lancelot

1. Bloody hell, mais que se passe-t-il donc, mon Roi ?

Arthur

1. Bevedere, explique-lui !

Bevedere

1. Nous devons te parler d'un nouveau langage de programmation : Python

Lancelot

1. Nouveau ? Cela fait bien dix ans qu'il existe, et je ne vois pas en quoi cela va nous aider à récupérer le Saint-Graal !

Bevedere

1. Saint-Graal, Saint-Graal…

2. [soupir]

3. Tu ne peux pas penser à des activités plus saines que cette quête stupide de temps en temps ?

Arthur

1. [sort une massue et assomme Bevedere avec]

2. Son explication était mal partie de toute manière.

Gardes français

1. Est-ce que ces messieurs les Anglais peuvent aller s'entretuer plus loin ?

2. Ne voyez-vous pas que nous sommes concentrés sur notre jeu en ligne ?

Arthur

1. Ce tunnel sous la Manche, quelle hérésie !

2. [racle sa gorge]

3. Lancelot, assieds-toi, et écoute-moi. (et ferme ce laptop, bloody hell !)

Lancelot

1. [rabat l'écran de son laptop]

Arthur

1. La quête a changé. Tu dois maintenant apprendre le langage Python, et découvrir pourquoi il est de plus en plus prisé par mes sujets.

Lancelot

1. Mais…

Arthur

1. Il n'y a pas de mais !

2. [menace Lancelot avec sa massue]

3. Je suis ton Roi. dot slash.

4. Prends ce livre, et au travail !

Gardes français

1. Oui, au travail, et en silence !

11 - Passer du problème au programme

Lorsqu'on a un problème à résoudre par un programme, la difficulté est de savoir :

- par où commencer ?

- comment concevoir l'algorithme ?

11-1 - Prérequis

Au fur et à mesure que l'on acquière de l'expérience, on découvre et on apprend à utiliser les bibliothèques de modules et paquets qui fournissent des types de données et des services avancés, évitant d'avoir à recréer, coder et déboguer une partie de la solution.

11-2 - Réutiliser

La première chose à faire est de vérifier qu'il n'existe pas déjà une solution (même partielle) au problème que l'on pourrait reprendre in extenso ou dont on pourrait s'inspirer. On peut chercher dans les nombreux modules standard installés avec le langage, dans les dépôts institutionnels de modules tiers (le Python Package Index(45) par exemple), ou encore utiliser les moteurs de recherche sur l'Internet. Si on ne trouve pas de solution existante dans notre langage préféré, on peut trouver une solution dans un autre langage, qu'il n'y aura plus qu'à adapter.

L'analyse qui permet de créer un algorithme et la programmation ensuite, sont deux phases qui nécessitent de la pratique avant de devenir « évidentes » ou « faciles ».

11-3 - Réfléchir à un algorithme

Pour démarrer, il faut partir d'éléments réels, mais sur un échantillon du problème comportant peu de données, un cas que l'on est capable de traiter « à la main ».

Il est fortement conseillé de démarrer sur papier ou sur un tableau (le papier ayant l'avantage de laisser plus facilement des traces des différentes étapes).

On identifie tout d'abord quelles sont les données que l'on a à traiter en entrée et quelles sont les données que l'on s'attend à trouver en sortie. Pour chaque donnée, on essaie de préciser quel est son domaine, quelles sont ses limites, quelles contraintes la lient aux autres données.

11-4 - Résoudre « à la main »

On commence par une résolution du problème, en réalisant les transformations et calculs sur notre échantillon de problème, en fonctionnant par étapes.

À chaque étape, on note :

- quelles sont les étapes pertinentes, sur quels critères elles ont été choisies ;

- quelles sont les séquences d'opérations que l'on a répétées.

Lorsque l'on tombe sur des étapes complexes, on découpe en sous-étapes, éventuellement en les traitant séparément comme un algorithme de résolution d'un sous-problème. Le but est d'arriver à un niveau de détails suffisamment simple ; soit qu'il s'agisse d'opérations très basiques (opération sur un texte, expression de calcul numérique…), soit que l'on pense/sache qu'il existe déjà un outil pour traiter ce sous-problème (calcul de sinus pour un angle, opération de tri sur une séquence de données…).

Lors de ce découpage, il faut éviter de considérer des opérations comme « implicites » ou « évidentes », il faut préciser d'où proviennent les informations et ce que l'on fait des résultats. Par exemple on ne considère pas « un élément », mais « le nom traité est l'élément suivant de la séquence de noms » ou encore « le nom traité est le xe élément de la séquence de noms ».

Normalement, au cours de ces opérations, on a commencé à nommer les données et les étapes au fur et à mesure qu'on en a eu besoin.

11-5 - Formaliser

Une fois qu'on a un brouillon des étapes, il faut commencer à mettre en forme et à identifier les constructions algorithmiques connues et les données manipulées :

- boucles (sur quelles informations, condition d'arrêt) ;

- tests (quelle condition) ;

- informations en entrée, quel est leur type, quelles sont les contraintes pour qu'elles soient valides et utilisables, d'où viennent-elles :

- demandées à l'utilisateur,

- déjà présentes en mémoire,

- lues dans des fichiers ou récupérées ailleurs (sur l'Internet par exemple) ;

- calculs et expressions :

- quel genre de données sont nécessaires, y a-t-il des éléments constants à connaître, des résultats intermédiaires à réutiliser,

- on peut identifier ici les contrôles intermédiaires possibles sur les valeurs qui puissent permettre de vérifier que l'algorithme se déroule bien ;

- stockage des résultats intermédiaires ;

- résultat final — à quel moment l'a-t-on, qu'en fait-on :

- retourné dans le cadre d'une fonction,

- affiché à l'utilisateur,

- sauvegardé dans un fichier.

11-6 - Factoriser

Le but est d'identifier les séquences d'étapes qui se répètent en différents endroits, séquences qui seront de bons candidats pour devenir des fonctions ou des classes. Ceci peut être fait en même temps que l'on formalise.

11-7 - Passer de l'idée au programme

Le passage de l'idée puis de l'algorithme au code dans un programme, est relativement facile en Python, car celui-ci est très proche d'un langage d'algorithmique.

- Les noms des choses que l'on a manipulées vont nous donner des variables.

- Les tests vont se transformer en if condition:.

- Les boucles sur des séquences d'informations vont se transformer en for variable in séquence:.

- Les boucles avec expression de condition vont se transformer en while conditions:.

- Les séquences d'instructions qui se répètent en différents endroits vont se transformer en fonctions.

- Le retour de résultat d'une séquence (fonction) va se traduire en return variable.

- Les conditions sur les données nécessaires pour un traitement vont identifier des tests d'erreurs et des levées d'exception.

12 - Jeux de caractères et encodage

12-1 - Position du problème

Nous avons vu que l'ordinateur code toutes les informations qu'il manipule en binaire. Pour coder les nombres entiers, un changement de base suffit, pour les flottants, on utilise une norme (IEEE 754), mais la situation est plus complexe pour représenter les caractères.

Tous les caractères que l'on peut écrire à l'aide d'un ordinateur sont représentés en mémoire par des nombres. On parle d'encodage. Le « a » minuscule par exemple est représenté, ou encodé, par le nombre 97. Pour pouvoir afficher ou imprimer un caractère lisible, leurs dessins, appelés glyphes, sont stockés dans des catalogues appelés polices de caractères. Les logiciels informatiques parcourent ces catalogues pour rechercher le glyphe qui correspond à un nombre. Suivant la police de caractères, on peut ainsi afficher différents aspects du même « a » (97).

Les 128 premiers caractères comprennent les caractères de l'alphabet latin (non altérés(46)), les majuscules et les minuscules, les chiffres arabes, et quelques signes de ponctuation, c'est la fameuse table ASCII(47) (Fig. 10.1). Chaque pays a ensuite complété ce jeu initial suivant les besoins de sa propre langue, créant ainsi son propre système d'encodage.

Cette méthode a un fâcheux inconvénient : le caractère « à » français peut alors être représenté par le même nombre que le caractère scandinave « å » dans les deux encodages, ce qui rend impossible l'écriture d'un texte bilingue avec ces deux caractères !

Pour écrire un document en plusieurs langues, le standard nommé Unicode a été développé et maintenu par un consortium(48). Il permet d'unifier une grande table de correspondance internationale, sans chevauchement entre les caractères. Les catalogues de police se chargent ensuite de fournir des glyphes correspondants.

Figure 10.1 - Table ASCII.

12-1-1 - L'encodage UTF-8

Comme il s'agit de différencier plusieurs centaines de milliers de caractères (on compte plus de 6000 langues dans le monde), il n'est évidemment pas possible de les encoder sur un seul octet.

En fait, la norme Unicode ne fixe aucune règle concernant le nombre d'octets ou de bits à réserver pour l'encodage, mais spécifie seulement la valeur numérique de l'identifiant associé à chaque caractère (Fig. 10.2).

Figure 10.2 - Extrait de la table Unicode

Comme la plupart des textes produits en Occident utilisent essentiellement la table ASCII qui correspond justement à la partie basse de la table Unicode, l'encodage le plus économique est l'UTF-8(49) :

- pour les codes 0 à 127 (cas les plus fréquents), l'UTF-8 utilise l'octet de la table ASCII ;

- pour les caractères spéciaux (codes 128 à 2047), quasiment tous nos signes diacritiques, l'UTF-8 utilise 2 octets ;

- pour les caractères spéciaux encore moins courants (codes 2048 à 65535), l'UTF-8 utilise 3 octets ;

- enfin pour les autres (cas rares), l'UTF-8 en utilise 4.

Exemple de l'encodage UTF-8 du caractère Unicode « é » :

Symbole

Code décimal

Code hexadécimal

Encodage UTF-8

é

233

e9

C3 A9

Voici trois exemples de caractères spéciaux codés en notation hexadécimale et séparés par le caractère d'échappement de la tabulation :

>>> print("\u00e9 \t \u0110 \t \u0152")
é     ?     OE

12-1-2 - Applications aux scripts Python

En Python 3, les chaînes de caractères (le type str()) sont des chaînes Unicode. Par ailleurs, puisque les scripts Python que l'on produit avec un éditeur sont eux-mêmes des textes, ils sont susceptibles d'être encodés suivant différents formats. Afin que Python utilise le bon, il est important d'indiquer l'encodage de caractères utilisé. On le précise obligatoirement en 1re ou 2e ligne des sources.

Les encodages les plus fréquents sont(50) :

# -*- coding : utf8 -*-

ou :

# -*- coding : latin1 -*-

13 - Les expressions régulières

Les expressions régulières(51) fournissent une notation générale très puissante permettant de décrire abstraitement des éléments textuels. Il s'agit d'un vaste domaine dont nous ne proposons qu'une introduction.

13-1 - Introduction

Dès les débuts de l'informatique, les concepteurs des systèmes d'exploitation eurent l'idée d'utiliser des métacaractères permettant de représenter des modèles généraux. Par exemple, dans un shell Linux ou dans une fenêtre de commande Windows, le symbole *(52) remplace une série de lettres, ainsi *.png indique tout nom de fichier contenant l'extension png. Python offre en standard les modules glob et fnmatch pour utiliser la notation des métacaractères.

Depuis ces temps historiques, les informaticiens(53) ont voulu généraliser ces notations. On distingue classiquement trois stades dans l'évolution des expressions régulières :

- les expressions régulières de base (BRE, Basic Regular Expressions) ;

- les expressions régulières étendues (ERE, Extended Regular Expressions) ;

- les expressions régulières avancées (ARE, Advanced Regular Expressions).

Trois stades auxquels il convient d'ajouter le support de l'encodage Unicode.

Python supporte toutes ces évolutions.

13-2 - Les expressions régulières

Une expression régulière(54) se lit (et se construit) de gauche à droite. Elle constitue ce qu'on appelle traditionnellement un motif de recherche(55).

13-2-1 - Les expressions régulières de base

Elles utilisent six symboles qui, dans le contexte des expressions régulières, acquièrent les significations suivantes :

- le point . représente une seule instance de n'importe quel caractère sauf le caractère de fin de ligne. Ainsi l'expression t.c représente toutes les combinaisons de trois lettres commençant par « t » et finissant par « c », comme tic, tac, tqc ou t9c, alors que b.l.. pourrait représenter bulle, balai ou bêler.

- la paire de crochets [ ] représente une occurrence quelconque des caractères qu'elle contient. Par exemple [aeiouy] représente une voyelle, et Duran[dt] désigne Durand ou Durant. Entre les crochets, on peut noter un intervalle en utilisant le tiret. Ainsi, [0-9] représente les chiffres de 0 à 9, et [a-zA-Z] représente une lettre minuscule ou majuscule. On peut de plus utiliser l'accent circonflexe en première position dans les crochets pour indiquer le contraire de … Par exemple [^a-z] représente autre chose qu'une lettre minuscule, et [^'"] n'est ni une apostrophe ni un guillemet.

- l'astérisque * est un quantificateur, il signifie aucune ou plusieurs occurrences du caractère ou de l'élément qui le précède immédiatement.
L'expression ab* signifie la lettre a suivie de zéro ou plusieurs lettres b, par exemple ab, a ou abbb et [A-Z]* correspond à zéro ou plusieurs lettres majuscules.

- l'accent circonflexe ^ est une ancre. Il indique que l'expression qui le suit se trouve en début de ligne.
L'expression ^Depuis indique que l'on recherche les lignes commençant par le mot Depuis.

- le symbole dollar $ est aussi une ancre. Il indique que l'expression qui le précède se trouve en fin de ligne. L'expression suivante :$ indique que l'on recherche les lignes se terminant par « suivante : ».
L'expression ^Les expressions régulières$ extrait les lignes ne contenant que la chaîne Les expressions régulières, alors que ^$ extrait les lignes vides.

- la contre-oblique \ permet d'échapper à la signification des métacaractères. Ainsi \. désigne un véritable point, \* un astérisque, \^ un accent circonflexe, \$ un dollar et \\ une contre-oblique.

13-2-2 - Les expressions régulières étendues

Elles ajoutent cinq symboles qui ont les significations suivantes :

- la paire de parenthèses ( ) est utilisée à la fois pour former des sous-motifs et pour délimiter des sous-expressions, ce qui permettra d'extraire des parties d'une chaîne de caractères. L'expression (to)* désignera to, tototo, etc. ;

- le signe plus + est un quantificateur comme *, mais il signifie une ou plusieurs occurrences du caractère ou de l'élément qui le précède immédiatement. L'expression ab+ signifie la lettre a suivie d'une ou plusieurs lettres b ;

- le point d'interrogation ? troisième quantificateur, il signifie zéro ou une instance de l'expression qui le précède. Par exemple écran(s)? désigne écran ou écrans ;

- la paire d'accolades { } précise le nombre d'occurrences permises pour le motif qui le précède. Par exemple [0-9]{2,5} attend entre deux et cinq nombres décimaux. Les variantes suivantes sont disponibles : [0-9]{2,} signifie au minimum deux occurrences d'entiers décimaux et [0-9]{2} deux occurrences exactement ;

- la barre verticale | représente des choix multiples dans un sous-motif. L'expression Duran[dt] peut aussi s'écrire (Durand|Durant). On pourrait utiliser l'expression (lu|ma|me|je|ve|sa|di) dans l'écriture d'une date.

Dans de nombreux outils et langages (dont Python), la syntaxe étendue comprend aussi une série de séquences d'échappement :

1. \ : symbole d'échappement ;

2. \e : séquence de contrôle escape ;

3. \f : saut de page ;

4. \n : fin de ligne ;

5. \r : retour-chariot ;

6. \t : tabulation horizontale ;

7. \v : tabulation verticale ;

8. \d : classe des nombres entiers ;

9. \s : classe des caractères d'espacement ;

10. \w : classe des caractères alphanumériques ;

11. \b : délimiteurs de début ou de fin de mot ;

12. \D : négation de la classe \d ;

13. \S : négation de la classe \s ;

14. \W : négation de la classe \w ;

15. \B : négation de la classe \b.

13-3 - Les expressions régulières avec Python

Le module re permet d'utiliser les expressions régulières dans les scripts Python. Les scripts devront donc comporter la ligne :

import re

13-3-1 - Pythonismes

Le module re utilise la notation objet. Les motifs et les correspondances de recherche seront des objets de la classe re auxquels on pourra appliquer des méthodes.

13-3-1-a - Utilisation des raw strings

La syntaxe des motifs comprend souvent le caractère contre-oblique qui doit être lui-même échappé dans une chaîne de caractères, ce qui alourdit la notation. On peut éviter cet inconvénient en utilisant des « chaînes brutes ». Par exemple au lieu de :

"\\d\\d ? \\w+ \\d{4}"

on écrira :

r"\d\d ? \w+ \d{4}"

13-3-1-b - Les options de compilation

Grâce à un jeu d'options de compilation, il est possible de piloter le comportement des expressions régulières. On utilise pour cela la syntaxe (?…) avec les drapeaux suivants :

1. a : correspondance ASCII (Unicode par défaut) ;

2. i : correspondance non sensible à la casse ;

3. L : les correspondances utilisent la locale, c'est-à-dire les particularités du pays ;

4. m : correspondance dans des chaînes multilignes ;

5. s : modifie le comportement du métacaractère point qui représentera alors aussi le saut de ligne ;

6. u : correspondance Unicode (par défaut) ;

7. x : mode verbeux.

Voici un exemple de recherche non sensible à la casse :

>>> import re
>>> case = re.compile(r"[a-z]+")
>>> ignore_case = re.compile(r"(?i)[a-z]+")
>>>
>>> print(case.search("Bastille").group())
astille
>>>
>>> print(ignore_case.search("Bastille").group())
Bastille

13-3-1-c - Les motifs nominatifs

Python possède une syntaxe qui permet de nommer des parties de motif délimitées par des parenthèses, ce qu'on appelle un motif nominatif :

- syntaxe de création d'un motif nominatif : (?P<nom_du_motif>) ;

- syntaxe permettant de s'y référer : (?P=nom_du_motif) ;

- syntaxe à utiliser dans un motif de remplacement ou de substitution : \g<nom_du_motif>.

13-3-2 - Exemples

On propose plusieurs exemples d'extraction de dates historiques telles que "14 juillet 1789".

13-3-2-a - Extraction simple

Cette chaîne peut être décrite par le motif \d\d? \w+ \d{4} que l'on peut expliciter ainsi : « un ou deux entiers décimaux suivi d'un blanc suivi d'une chaîne d'au moins un caractère suivi d'un blanc suivi de quatre entiers décimaux ».

Détaillons le script :

import re

motif_date = re.compile(r"\d\d ? \w+ \d{4}")
corresp = motif_date.search("Bastille le 14 juillet 1789")

print(corresp.group())

Après avoir importé le module re, la variable motif_date reçoit la forme compilée de l'expression régulière correspondant à une date historique. Puis on applique à ce motif compilé la méthode search() qui retourne la première position du motif dans la chaîne et l'affecte à la variable corresp. Enfin on affiche la correspondance complète (en ne donnant pas d'argument à group()).

Son exécution produit :

14 juillet 1789

13-3-2-b - Extraction des sous-groupes

On aurait pu affiner l'affichage du résultat en modifiant l'expression régulière de recherche de façon à pouvoir capturer les éléments du motif :

import re

motif_date = re.compile(r"(\d\d ?) (\w+) (\d{4})")
corresp = motif_date.search("Bastille le 14 juillet 1789")

print("corresp.group() :", corresp.group())
print("corresp.group(1) :", corresp.group(1))
print("corresp.group(2) :", corresp.group(2))
print("corresp.group(3) :", corresp.group(3))
print("corresp.group(1,3) :", corresp.group(1,3))
print("corresp.groups() :", corresp.groups())

Ce qui produit à l'exécution :

corresp.group() : 14 juillet 1789
corresp.group(1) : 14
corresp.group(2) : juillet
corresp.group(3) : 1789
corresp.group(1,3) : ('14', '1789')
corresp.groups() : ('14', 'juillet', '1789')

13-3-2-c - Extraction des sous-groupes nommés

Une autre possibilité est l'emploi de la méthode groupdict() qui renvoie une liste comportant le nom et la valeur des sous-groupes trouvés (ce qui nécessite de nommer les sous-groupes).

import re

motif_date = re.compile(r"(?P<jour>\d\d ?) (?P<mois>\w+) (\d{4})")
corresp = motif_date.search("Bastille le 14 juillet 1789")

print(corresp.groupdict())
print(corresp.group('jour'))
print(corresp.group('mois'))

Ce qui donne :

{'jour': '14', 'mois': 'juillet'}
14
juillet

13-3-2-d - Extraction d'une liste de sous-groupes

La méthode findall retourne une liste des occurrences trouvées. Si par exemple on désire extraire tous les nombres d'une chaîne, on peut écrire :

>>> import re
>>> nbr = re.compile(r"\d+")
>>> print(nbr.findall("Bastille le 14 juillet 1789"))
['14', '1789']

13-3-2-e - Scinder une chaîne

La méthode split() permet de scinder une chaîne à chaque occurrence du motif. Si on ajoute un paramètre numérique n (non nul), la chaîne est scindée en au plus n éléments :

>>> import re
>>> nbr = re.compile(r"\d+")
>>>
>>> print("Une coupure à chaque occurrence :", nbr.split("Bastille le 14 juillet 1789"))
Une coupure à chaque occurrence : ['Bastille le ', ' juillet ', '']
>>> print("Une seule coupure :", nbr.split("Bastille le 14 juillet 1789", 1))
Une seule coupure : ['Bastille le ', ' juillet 1789']

13-3-2-f - Substitution au sein d'une chaîne

La méthode sub() effectue des substitutions dans une chaîne. Le remplacement peut être une chaîne ou une fonction. Comme on le sait, en Python, les chaînes de caractères sont non modifiables et donc les substitutions produisent de nouvelles chaînes.

Exemples de remplacement d'une chaîne par une autre et des valeurs décimales en leur équivalent hexadécimal :

import re

def int2hexa(match) :
return hex(int(match.group()))

anniv = re.compile(r"1789")
print("Premier anniversaire :", anniv.sub("1790", "Bastille le 14 juillet 1789"))

nbr = re.compile(r"\d+")
print("En hexa :", nbr.sub(int2hexa, "Bastille le 14 juillet 1789"))

Ce qui affiche :

Premier anniversaire : Bastille le 14 juillet
En hexa : Bastille le 0xe juillet 0x6fd

Les deux notations suivantes sont disponibles pour les substitutions :

- & : contient toute la chaîne recherchée par un motif ;

- \n : contient la sous-expression capturée par la ne paire de parenthèses du motif de recherche ().

14 - Exercices corrigés

14-1 - Énoncés des exercices

Les exercices suivants sont fournis à titre d'exemple et de modèles.

Ils sont soit simples, soit moins simples (notés ? dans le titre) soit plus difficiles (notés ??).

14-2 - Exercices

14-2-1 - Numéro 1

Écrire un programme qui, à partir de la saisie d'un rayon et d'une hauteur, calcule le volume d'un cône droit.

14-2-2 - Numéro 2

Une boucle while : entrez un prix HT (entrez o pour terminer) et affichez sa valeur TTC.

14-2-3 - Numéro 3

Une autre boucle while : calculez la somme d'une suite de nombres positifs ou nuls. Comptez combien il y avait de données et combien étaient supérieures à 100.

Entrer un nombre inférieur ou égal à 0 indique la fin de la suite.

14-2-4 - Numéro 4

L'utilisateur donne un entier positif et le programme affiche PAIR s'il est divisible par 2, IMPAIR sinon.

14-2-5 - Numéro 5

L'utilisateur donne un entier positif et le programme annonce combien de fois de suite cet entier est divisible par 2.

14-2-6 - Numéro 6 ?

L'utilisateur donne un entier supérieur à 1 et le programme affiche, s'il y en a, tous ses diviseurs propres sans répétition ainsi que leur nombre. S'il n'y en a pas, il indique qu'il est premier. Par exemple :

Entrez un entier strictement positif : 12
Diviseurs propres sans répétition de 12 : 2 3 4 6 (soit 4 diviseurs propres)
Entrez un entier strictement positif : 13
Diviseurs propres sans répétition de 13 : aucun ! Il est premier

14-2-7 - Numéro 7

Écrire un programme qui approxime par défaut la valeur de la constante mathématique , pour assez grand(56), en utilisant la formule :

Pour cela, définissez la fonction factorielle et, dans votre programme principal, saisissez l'ordre et affichez l'approximation correspondante de .

14-2-8 - Numéro 8

Un gardien de phare va aux toilettes cinq fois par jour. Or les WC sont au rez-de-chaussée…

Écrire une procédure (donc sans return) hauteurParcourue qui reçoit deux paramètres, le nombre de marches du phare et la hauteur de chaque marche (en cm), et qui affiche :

Pour x marches de y cm, il parcourt z.zz m par semaine.

On n'oubliera pas :

- qu'une semaine comporte 7 jours ;

- qu'une fois en bas, le gardien doit remonter ;

- que le résultat est à exprimer en m.

14-2-9 - Numéro 9

Un permis de chasse à points remplace désormais le permis de chasse traditionnel. Chaque chasseur possède au départ un capital de 100 points. S'il tue une poule, il perd 1 point, 3 points pour un chien, 5 points pour une vache et 10 points pour un ami. Le permis coûte 200 euros.

Écrire une fonction amende qui reçoit le nombre de victimes du chasseur et qui renvoie la somme due.

Utilisez cette fonction dans un programme principal qui saisit le nombre de victimes et qui affiche la somme que le chasseur doit débourser.

14-2-10 - Numéro 10

Je suis ligoté sur les rails en gare d'Arras. Écrire un programme qui affiche un tableau me permettant de connaître l'heure à laquelle je serai déchiqueté par le train parti de la gare du Nord à 9 h (il y a 170 km entre la gare du Nord et Arras).

Le tableau prédira les différentes heures possibles pour toutes les vitesses de 100 km/h à 300 km/h, par pas de 10 km/h, les résultats étant arrondis à la minute inférieure.

- Écrire une procédure tchacatchac qui reçoit la vitesse du train et qui affiche l'heure du drame ;

- Écrire le programme principal qui affiche le tableau demandé.

14-2-11 - Numéro 11 ?

Un programme principal saisit une chaîne d'ADN valide et une séquence d'ADN valide (valide signifie qu'elles ne sont pas vides et sont formées exclusivement d'une combinaison arbitraire de "a", "t", "g" ou "c").

Écrire une fonction valide qui renvoie vrai si la saisie est valide, faux sinon.

Écrire une fonction saisie qui effectue une saisie valide et renvoie la valeur saisie sous forme d'une chaîne de caractères.

Écrire une fonction proportion qui reçoit deux arguments, la chaîne et la séquence et qui retourne la proportion de séquence dans la chaîne (c'est-à-dire son nombre d'occurrences).

Le programme principal appelle la fonction saisie pour la chaîne et pour la séquence et affiche le résultat.

Exemple d'affichage :

chaîne : attgcaatggtggtacatg
séquence : ca
Il y a 10.53 % de "ca" dans votre chaîne.

14-2-12 - Numéro 12

Il s'agit d'écrire, d'une part, un programme principal et, d'autre part, une fonction utilisée dans le programme principal.

La fonction listAleaInt(n, a, b) retourne une liste de n entiers aléatoires dans [a .. b] en utilisant la fonction randint(a, b) du module random.

Dans le programme principal :

- construire la liste en appelant la fonction listAleaInt() ;

- calculer l'index de la case qui contient le minimum ;

- échangez le premier élément du tableau avec son minimum.

14-2-13 - Numéro 13

Comme précédemment, il s'agit d'écrire, d'une part, un programme principal et, d'autre part, une fonction utilisée dans le programme principal.

La fonction listAleaFloat(n) retourne une liste de n flottants aléatoires en utilisant la fonction random() du module random.

Dans le programme principal :

- saisir un entier n dans l'intervalle : [2 .. 100] ;

- construire la liste en appelant la fonction listAleaFloat() ;

- afficher l'amplitude du tableau (écart entre sa plus grande et sa plus petite valeur) ;

- afficher la moyenne du tableau.

14-2-14 - Numéro 14

Fonction renvoyant plusieurs valeurs sous forme d'un tuple.

Écrire une fonction minMaxMoy() qui reçoit une liste d'entiers et qui renvoie le minimum, le maximum et la moyenne de cette liste. Le programme principal appellera cette fonction avec la liste : [10, 18, 14, 20, 12, 16].

14-2-15 - Numéro 15

Saisir un entier entre 1 et 3999 (pourquoi cette limitation ?). L'afficher en nombre romain.

14-2-16 - Numéro 16 ?

Améliorer le script précédent en utilisant la fonction zip().

14-2-17 - Numéro 17

Un tableau contient entiers () aléatoires tous compris entre 0 et 500. Vérifier qu'ils sont tous différents.

14-2-18 - Numéro 18

Proposer une autre version plus simple du problème précédent en comparant les longueurs des tableaux avant et après traitement ; le traitement consiste à utiliser une structure de données contenant des éléments uniques.

14-2-19 - Numéro 19

L'utilisateur donne un entier entre 2 et 12, le programme donne le nombre de façons de faire en lançant deux dés.

14-2-20 - Numéro 20

Même problème que le précédent, mais avec entre 3 et 18 et trois dés.

14-2-21 - Numéro 21 ??

Généralisation des deux questions précédentes. L'utilisateur saisit deux entrées, d'une part le nombre de dés, (que l'on limitera pratiquement à 10) et, d'autre part la somme, , comprise entre et . Le programme calcule et affiche le nombre de façons de faire avec les dés.

14-2-22 - Numéro 22 ??

Même problème que le précédent, mais codé récursivement.

14-2-23 - Numéro 23 ?

Nombres parfaits et nombres chanceux.

- On appelle nombre premier tout entier naturel supérieur à 1 qui possède exactement deux diviseurs, lui-même et l'unité.

- On appelle diviseur propre de n, un diviseur quelconque de n, n exclu.

- Un entier naturel est dit parfait s'il est égal à la somme de tous ses diviseurs propres.

- Un entier tel que : est premier pour tout dans est dit chanceux.

Écrire un module (parfait_chanceux_m.py) définissant quatre fonctions : somDiv, estParfait, estPremier, estChanceux et un autotest.

- La fonction somDiv retourne la somme des diviseurs propres de son argument.

- Les trois autres fonctions vérifient la propriété donnée par leur définition et retourne un booléen. Si par exemple la fonction estPremier vérifie que son argument est premier, elle retourne True, sinon elle retourne False.

La partie de test doit comporter quatre appels à la fonction verif permettant de tester somDiv(12), estParfait(6), estPremier(31) et estChanceux(11).

# !/usr/bin/env python
# -*- coding : utf8 -*-
"""Module de vérification."""

#==============================================================================
# fichier : verif.py
#
# auteur : Bob Cordeau
#==============================================================================

# Import ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
from sys import exit

# Définition de fonction ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
def verif(entree, reference, precision=0, comment="") :
"""Vérifie que <entree> est égal à <référence>, à la précision près."""
print("{} [{}, {}]".format(comment, entree, reference), end="")
if abs(entree - reference) <= precision :
print(" *** ok")
else :
print(" ### ko")

# Auto-test ===================================================================
if __name__=='__main__' :
verif(abs(-6/2), 3, comment="\nTeste la fonction 'abs' :")

pi = 3.142
print("\npi = {}".format(pi))
verif(pi, 3.14, 1e-2, comment="à 1e-2 :") # Ok
verif(pi, 3.14, 1e-3, comment="à 1e-3 :") # Erreur

Puis écrire le programme principal (parfait_chanceux.py) qui comporte :

- l'initialisation de deux listes : parfaits et chanceux ;

- une boucle de parcours de l'intervalle incluant les tests nécessaires pour remplir ces listes ;

- enfin l'affichage de ces listes.

14-3 - Solutions des exercices

Exercice 1

# -*- coding : utf8 -*-
"""Volume d'un cône droit."""

# Import ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
from math import pi

# Programme principal =========================================================
rayon = float(input("Rayon du cône (m) :"))
hauteur = float(input("Hauteur du cône (m) :"))

volume = (pi*rayon*rayon*hauteur)/3.0
print("Volume du cône =", volume, "m3")

Exercice 2

# -*- coding : utf8 -*-
"""Calcul d'un prix TTC."""

# Programme principal =========================================================
prixHT = float(input("Prix HT (0 pour terminer) ?"))
while prixHT > 0:
print("Prix TTC : { :.2f}\n".format(prixHT * 1.196))
prixHT = float(input("Prix HT (0 pour terminer) ?"))

print("Au revoir !")

Exercice 3

# -*- coding : utf8 -*-
"""Somme d'entiers et nombre d'entiers supérieurs à 100."""

# Programme principal =========================================================
somme, nombreTotal, nombreGrands = 0, 0, 0

x = int(input("x (0 pour terminer) ?"))
while x > 0:
somme += x
nombreTotal += 1
if x > 100:
nombreGrands += 1
x = int(input("x (0 pour terminer) ?"))

print("\nSomme :", somme)
print(nombreTotal, "valeur(s) en tout, dont", nombreGrands, "supérieure(s) à 100")

Exercice 4

# -*- coding : utf8 -*-
"""Parité."""

# Programme principal =========================================================
n = int(input("Entrez un entier strictement positif :"))
while n < 1:
n = int(input("Entrez un entier STRICTEMENT POSITIF, s.v.p. :"))

if n%2 == 0:
print(n, "est pair.")
else :
print(n, "est impair.")

Exercice 5

# -*- coding : utf8 -*-
"""Nombre de fois qu'un entier est divisible par 2."""

# Programme principal =========================================================
n = int(input("Entrez un entier strictement positif :"))
while n < 1:
n = int(input("Entrez un entier STRICTEMENT POSITIF, s.v.p. :"))
save = n

cpt = 0
while n%2 == 0:
n /= 2
cpt += 1

print(save, "est", cpt, "fois divisible par 2.")

Exercice 6

# -*- coding : utf8 -*-
"""Diviseurs propres d'un entier."""

# Programme principal =========================================================
n = int(input("Entrez un entier strictement positif :"))
while n < 1:
n = int(input("Entrez un entier STRICTEMENT POSITIF, s.v.p. :"))

i = 2 # plus petit diviseur possible de n
cpt = 0 # initialise le compteur de divisions
p = n/2 # calculé une fois dans la boucle

print("Diviseurs propres sans répétition de", n, " :", end=' ')
while i <= p :
if n%i == 0:
cpt += 1
print(i, end=' ')
i += 1

if not cpt :
print("aucun ! Il est premier.")
else :
print("(soit", cpt, "diviseurs propres)")

Exercice 7

# -*- coding : utf8 -*-
"""Approximation de 'e'."""

# Définition de fonction ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
def fact(n) :
r = 1
for i in range(1, n+1) :
r *= i
return r

# Programme principal =========================================================
n = int(input("n ?"))
exp = 0.0
for i in range(n) :
exp = exp + 1.0/fact(i)

print("Approximation de 'e' : { :.3f}".format(exp))

Exercice 8

# -*- coding : utf8 -*-
"""Gardien de phare."""

# Définition de fonction ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
def hauteurParcourue(nb, h) :
print("Pour { :d} marches de { :d} cm, il parcourt { :.2f} m par semaine !"
.format(nb, h, nb*h*2*5*7/100.0))

# Programme principal =========================================================
nbMarches = int(input("Combien de marches ?"))
hauteurMarche = int(input("Hauteur d'une marche (cm) ?"))

hauteurParcourue(nbMarches, hauteurMarche)

Exercice 9

# -*- coding : utf8 -*-
"""Permis de chasse."""

# Définition de fonction ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
def permisSup(p, c, v, a) :
pointsPerdus = p + 3*c + 5*v + 10*a
nbrePermis = pointsPerdus/100.0
return 200*nbrePermis

# Programme principal =========================================================
poules = int(input("Combien de poules ?"))
chiens = int(input("Combien de chiens ?"))
vaches = int(input("Combien de vaches ?"))
amis = int(input("Combien d'amis ?"))

payer = permisSup(poules, chiens, vaches, amis)

print("\nA payer :", end=' ')
if payer == 0:
print("rien à payer")
else :
print(payer, "euros")

Exercice 10

# -*- coding : utf8 -*-
"""Histoire de train."""

# Définition de fonction ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
def tchacatchac(v) :
"""Affiche l'heure du drame."""
heure = 9 + int(170/v)
minute = (60 * 170 / v) % 60
print("A { :>3} km/h, je me fais déchiqueter à { :>2} h { :.2f} min."
.format(v, heure, minute))

# Programme principal =========================================================
i = 100
while i <= 300:
tchacatchac(i)
i += 10

Exercice 11

# -*- coding : utf8 -*-
"""Proportion d'une séquence dans une chaîne d'ADN."""

# Définition de fonction ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
def valide(seq) :
"""Retourne vrai si la séquence est valide, faux sinon."""
ret = any(seq)
for c in seq :
ret = ret and c in "atgc"
return ret

def proportion(a, s) :
"""Retourne la proportion de la séquence <s> dans la chaîne <a>."""
return 100*a.count(s)/len(a)

def saisie(ch) :
s = input("{ :s} :".format(ch))
while not valide(s) :
print("'{ :s}' ne peut contenir que les chaînons 'a', 't', 'g' et 'c'"
" et ne doit pas être vide".format(ch))
s = input("{ :s} :".format(ch))
return s

# Programme principal =========================================================
adn = saisie("chaîne")
seq = saisie("séquence")

print('Il y a { :.2f} % de"{ :s}" dans votre chaîne.'
.format(proportion(adn, seq), seq))

Exercice 12

# -*- coding : utf8 -*-
"""Echanges."""

# Import ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
from random import seed, randint

# Définition de fonction ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
def listAleaInt(n, a, b) :
"""Retourne une liste de <n> entiers aléatoires dans [<a> .. <b>]."""
return [randint(a, b) for i in range(n)]

# Programme principal =========================================================
seed() # initialise le générateur de nombres aléatoires
t = listAleaInt(100, 2, 125) # construction de la liste

iMin = t.index(min(t)) # calcule l'index du minimum de la liste

print("Avant échange :")
print("\tt[0] =", t[0], "\tt[iMin] =", t[iMin])
t[0], t[iMin] = t[iMin], t[0] # échange
print("Apres échange :")
print("\tt[0] =", t[0], "\tt[iMin] =", t[iMin])

Exercice 13

# -*- coding : utf8 -*-
"""Amplitude et moyenne d'une liste de flottants."""

# Import ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
from random import seed, random

# Définition de fonction ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
def listAleaFloat(n) :
"Retourne une liste de <n> flottants aléatoires"
return [random() for i in range(n)]

# Programme principal =========================================================
n = int(input("Entrez un entier [2 .. 100] :"))
while not(n >= 2 and n <= 100) :
n = int(input("Entrez un entier [2 .. 100], s.v.p. :"))

seed() # initialise le générateur de nombres aléatoires
t = listAleaFloat(n) # construction de la liste

print("Amplitude : { :.2f}".format(max(t) - min(t)))
print("Moyenne : { :.2f}".format(sum(t)/n))

Exercice 14

# -*- coding : utf8 -*-
"""Min, max et moyenne d'une liste d'entiers."""

# Définition de fonction ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
def minMaxMoy(liste) :
"""Renvoie le min, le max et la moyenne de la liste."""
min, max, som = liste[0], liste[0], float(liste[0])
for i in liste[1:]:
if i < min :
min = i
if i > max :
max = i
som += i
return (min, max, som/len(liste))

# Programme principal =========================================================
lp = [10, 18, 14, 20, 12, 16]

print("liste =", lp)
l = minMaxMoy(lp)
print("min : {0[0]}, max : {0[1]}, moy : {0[2]}".format(l))

Exercice 15

# -*- coding : utf8 -*-
"""Nombres romains (version 1)."""

# Programme principal =========================================================
n = int(input('Entrez un entier [1 .. 4000[ : '))

while not(n >= 1 and n < 4000) :
n = int(input('Entrez un entier [1 .. 4000[, s.v.p. : '))

s = "" # Chaîne résultante

while n >= 1000:
s += "M"
n -= 1000
if n >= 900:
s += "CM"
n -= 900
if n >= 500:
s += "D"
n -= 500
if n >= 400:
s += "CD"
n -= 400

while n >= 100:
s += "C"
n -= 100
if n >= 90:
s += "XC"
n -= 90
if n >= 50:
s += "L"
n -= 50
if n >= 40:
s += "XL"
n -= 40
while n >= 10:
s += "X"
n -= 10
if n >= 9:
s += "IX"
n -= 9
if n >= 5:
s += "V"
n -= 5
if n >= 4:
s += "IV"
n -= 4
while n >= 1:
s += "I"
n -= 1

print("En romain :", s)

Exercice 16

# -*- coding : utf8 -*-
"""Nombres romains (version 2)."""

# globales ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
CODE = zip(
[1000,  900, 500,  400, 100,  90,   50,  40,   10,  9,    5,    4,   1],
[ "M", "CM", "D", "CD", "C", "XC", "L", "XL", "X", "IX", "V", "IV", "I"]
)

# Définition de fonction ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
def decToRoman(num) :
res = []
for d, r in CODE :
while num >= d :
res.append(r)
num -= d
return ''.join(res)

# Programme principal =========================================================
for i in range(1, 4000) :
print(i, decToRoman(i))

Exercice 17

# -*- coding : utf8 -*-
"""Liste d'entiers différents."""

# Import ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
from random import seed, randint

# Définition de fonction ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
def listAleaInt(n, a, b) :
"""Retourne une liste de <n> entiers aléatoires entre <a> et <b>."""
return [randint(a, b) for i in range(n)]

# Programme principal =========================================================
n = int(input("Entrez un entier [1 .. 100] :"))
while not(n >= 1 and n <= 100) :
n = int(input("Entrez un entier [1 .. 100], s.v.p. :"))

# construction de la liste
seed() # initialise le générateur de nombres aléatoires
t = listAleaInt(n, 0, 500)

# Sont-ils différents ?
tousDiff = True
i = 0
while tousDiff and i < (n-1) :
j = i + 1
while tousDiff and j < n :
if t[i] == t[j]:
tousDiff = False
else :
j += 1
i += 1

if tousDiff :
print("\nTous les éléments sont distincts.")
else :
print("\nAu moins une valeur est répétée.")
print(t)

Exercice 18

# -*- coding : utf8 -*-
"""Liste d'entiers différents (seconde version)."""

# Import ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
from random import seed, randint

# Définition de fonction ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
def listAleaInt(n, a, b) :
"""Retourne une liste de <n> entiers aléatoires entre <a> et <b>."""
return [randint(a, b) for i in range(n)]

# Programme principal =========================================================
n = int(input("Entrez un entier [1 .. 100] :"))
while not(n >= 1 and n <= 100) :
n = int(input("Entrez un entier [1 .. 100], s.v.p. :"))

seed() # initialise le générateur de nombres aléatoires
avant = listAleaInt(n, 0, 500)
apres = list(set(avant))

if len(avant) == len(apres) :
print("\nTous les éléments sont distincts.")
else :
print("\nAu moins une valeur est répétée.")
print(avant)

Exercice 19

# -*- coding : utf8 -*-
"""Jeu de dés (1)."""

# Programme principal =========================================================
n = int(input("Entrez un entier [2 .. 12] :"))
while not(n >= 2 and n <= 12) :
n = int(input("Entrez un entier [2 .. 12], s.v.p. :"))

s = 0
for i in range(1, 7) :
for j in range(1, 7) :
if i+j == n :
s += 1

print("Il y a { :d} façon(s) de faire { :d} avec deux dés.".format(s, n))

Exercice 20

# -*- coding : utf8 -*-
"""Jeu de dés (2)."""

# Programme principal =========================================================
n = int(input("Entrez un entier [3 .. 18] :"))
while not(n >= 3 and n <= 18) :
n = int(input("Entrez un entier [3 .. 18], s.v.p. :"))

s = 0
for i in range(1, 7) :
for j in range(1, 7) :
for k in range(1, 7) :
if i+j+k == n :
s += 1

print("Il y a { :d} façon(s) de faire { :d} avec trois dés.".format(s, n))

Exercice 21

# -*- coding : utf8 -*-
"""Jeu de dés (3)."""

# Globale ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
MAX = 8

# Programme principal =========================================================
nbd = int(input("Nombre de dés [2 .. { :d}] :".format(MAX)))
while not(nbd >= 2and nbd <= MAX) :
nbd = int(input("Nombre de dés [2 .. { :d}], s.v.p. :".format(MAX)))

s = int(input("Entrez un entier [{ :d} .. { :d}] :".format(nbd, 6*nbd)))
while not(s >= nbd and s <= 6*nbd) :
s = int(input("Entrez un entier [{ :d} .. { :d}], s.v.p. :".format(nbd, 6*nbd)))

if s == nbd or s == 6*nbd :
cpt = 1 # 1 seule solution
else :
I = [1]*nbd # initialise une liste de <nbd> dés
cpt, j = 0, 0
while j < nbd :
som = sum([I[k] for k in range(nbd)])

if som == s :
cpt += 1 # compteur de bonnes solutions
if som == 6*nbd :
break

j = 0
if I[j] < 6:
I[j] += 1
else :
while I[j] == 6:
I[j] = 1
j += 1
I[j] += 1

print("Il y a { :d} façons de faire { :d} avec { :d} dés.".format(cpt, s, nbd))

Exercice 22

# -*- coding : utf8 -*-
"""Jeu de dés (récursif)."""

# Globale ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
MAX = 8

# Définition de fonction ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
def calcul(d, n) :
"""Calcul récursif du nombre de façons de faire <n> avec <d> dés."""
resultat, debut = 0, 1
if (d == 1) or (n == d) or (n == 6*d) : # conditions terminales
return 1
else : # sinon appels récursifs
if n > 6*(d-1) : # optimisation importante
debut = n - 6*(d-1)
for i in range(debut, 7) :
if n == i :
break
resultat += calcul(d-1, n-i)
return resultat

# Programme principal =========================================================
d = int(input("Nombre de dés [2 .. { :d}] :".format(MAX)))
while not(d >= 2and d <= MAX) :
d = int(input("Nombre de dés [2 .. { :d}], s.v.p. :".format(MAX)))

n = int(input("Entrez un entier [{ :d} .. { :d}] :".format(d, 6*d)))
while not(n >= d and n <= 6*d) :
n = int(input("Entrez un entier [{ :d} .. { :d}], s.v.p. :"
.format(d, 6*d)))

print("Il y a { :d} façon(s) de faire { :d} avec { :d} dés."
.format(calcul(d, n), n, d))

Exercice 23-1

# !/usr/bin/env python
# -*- coding : utf8 -*-
"""Module pour les nombres parfaits et chanceux."""

#==============================================================================
# fichier : parfait_chanceux_m.py
#
# auteur : Bob Cordeau
#==============================================================================

# Définition de fonction ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
def somDiv(n) :
"""Retourne la somme des diviseurs propres de <n>."""
som_div = 1
for div in range(2, (n//2)+1) :
if n % div == 0:
som_div += div
return som_div

def estParfait(n) :
"""Retourne True si <n> est parfait, False sinon."""
return somDiv(n) == n

def estPremier(n) :
"""Retourne True si <n> est premier, False sinon."""
return somDiv(n) == 1

def estChanceux(n) :
"""Retourne True si <n> est chanceux, False sinon."""
est_chanceux = True
for i in range(0, n-1) :
est_chanceux = est_chanceux and estPremier(n + i + i*i)
return est_chanceux

# Auto-test ===================================================================
if __name__== '__main__' :
from verif_m import verif

verif(somDiv(12), 16)
verif(estParfait(6), True)
verif(estPremier(31), True)
verif(estChanceux(11), True)

Exercice 23-2

# !/usr/bin/env python
# -*- coding : utf8 -*-
"""Nombres chanceux et parfaits."""

#==============================================================================
# fichier : parfait_chanceux.py
#
# auteur : Bob Cordeau
#==============================================================================

# Import ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
from parfait_chanceux_m import estParfait, estChanceux

# programme principal =========================================================
parfait, chanceux = [], []
for n in range(2, 1001) :
if estParfait(n) :
parfait.append(n)
if estChanceux(n) :
chanceux.append(n)

print("\nIl y a {} nombres parfaits dans [2, 1000] : {}"
.format(len(parfait), parfait))
print("\nIl y a {} nombres chanceux dans [2, 1000] : {}"
.format(len(chanceux), chanceux))

15 - Bibliographie et Webographie

[1] Swinnen, Gérard, Apprendre à programmer avec Python 3, Eyrolles, 2010.

[2] Summerfield, Mark, Programming in Python 3, Addison-Wesley, 2 édition, 2009.

[3] Martelli, Alex, Python en concentré, O'Reilly, 2004.

[4] Martelli, Alex, Martelli Ravenscroft, Anna, Ascher, David, Python par l'exemple, O'Reilly, 2006.

[5] Lutz, Mark et Bailly, Yves, Python précis et concis, O'Reilly, 2 édition, 2005.

[6] Ziadé, Tarek, Programmation Python. Conception et optimisation, Eyrolles, 2 édition, 2009.

[7] Ziadé, Tarek, Python : Petit guide à l'usage du développeur agile, Dunod, 2007.

[8] Hellmann, Doug, The Python Standard Library by Example, Addison-Wesley, 2011.

[9] Langtangen, Hans Petter, A Primer on Scientific Programming with Python, Springer, 2011.

[10] Beazley, David M., Python. Essential Reference, Addison Wesley, 4 édition, 2009.

[11] Younker, Jeff, Foundations of Agile Python Development, Apress, 2008.

[12] Rouquette Maïeul, LaTeX appliqué aux sciences humaines, Atramenta, 2012.

[13] Chevalier Céline et collectif, LaTeX pour l'impatient, H & K, 3 édition, 2009.

[14] Carella, David, Règles typographiques et normes. Mise en pratique avec LaTeX, Vuibert, 2006.

[15] Rossant, Cyrille, Learning IPython for Interactive Computing and Data Visualization, Packt Publishing, 2013.

- Les sites généraux :
www.python.org
pypi.python.org/pypi
code.google.com/p/pythonxy/wiki/Downloads

- Interpréteur et EDI spécialisés :
ipython.org
code.google.com/p/spyderlib
www.wingware.com/downloads/wingide-101
www.scintilla.org/SciTEDownload.html
code.google.com/p/pyscripter

- Les outils :
matplotlib.org
www.inkscape-fr.org
code.google.com/p/rst2pdf
www.texniccenter.org

- L'encodage :
sametmax.com/cours-et-tutos

- Une petite référence NumPy :
mathprepa.fr/python-project-euler-mpsi

- Le lien des liens :
perso.limsi.fr/pointal

16 - Mémento des bases de Python 3

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Glossaire

>>>

1. Invite Python par défaut dans un shell interactif. Souvent utilisée dans les exemples de code extraits de sessions de l'interpréteur Python.

…

1. Invite Python par défaut dans un shell interactif, utilisée lorsqu'il faut entrer le code d'un bloc indenté ou à l'intérieur d'une paire de parenthèses, crochets ou accolades.

2to3

1. Un outil qui essaye de convertir le code Python 2.x en code Python 3.x en gérant la plupart des incompatibilités qu'il peut détecter.
2to3 est disponible dans la bibliothèque standard lib2to2 ; un point d'entrée autonome est Tool/scipts/2to3.
Voir 2to3 - Automated Python 2 to 3 code translation.

abstract base class ABC (classe de base abstraite)

1. Complète le duck-typing en fournissant un moyen de définir des interfaces alors que d'autres techniques (comme hasattr()) sont plus lourdes. Python fournit de base plusieurs ABC pour les structures de données (module collections), les nombres (module numbers) et les flux (module io). Vous pouvez créer votre propre ABC en utilisant le module abc.

argument (argument) [cf. chapitre 5.2]

1. Valeur passée à une fonction ou une méthode, affectée à une variable nommée locale au corps de la fonction. Une fonction ou une méthode peut avoir à la fois des arguments par position et avec des valeurs par défaut. Ces arguments peuvent être de multiplicité variable : * accepte ou fournit plusieurs arguments par position dans une liste, tandis que ** joue le même rôle en utilisant les valeurs par défaut dans un dictionnaire.
On peut passer toute expression dans la liste d'arguments, et la valeur évaluée est transmise à la variable locale.

attribute (attribut) [cf. chapitre 7.1]

1. Valeur associée à un objet référencé par un nom et une expression pointée. Par exemple, l'attribut a d'un objet o peut être référencé o.a.

BDFL Benevolent Dictator For Life (Dictateur Bienveillant à Vie) [cf. chapitre 1]

1. Amical surnom de Guido van Rossum, le créateur de Python.

bytecode (bytecode ou langage intermédiaire) [cf. chapitre 1.4.1]

1. Le code source Python est compilé en bytecode, représentation interne d'un programme Python dans l'interpréteur. Le bytecode est également rangé dans des fichiers .pyc et .pyo, ainsi l'exécution d'un même fichier est plus rapide les fois ultérieures (la compilation du source en bytecode peut être évitée). On dit que le bytecode tourne sur une machine virtuelle qui, essentiellement, se réduit à une collection d'appels des routines correspondant à chaque code du bytecode.

class (classe) [cf. chapitre 7.1]

1. Modèle permettant de créer ses propres objets. Les définitions de classes contiennent normalement des définitions de méthodes qui opèrent sur les instances de classes.

coercion (coercition ou transtypage) [cf. chapitre 2.9.1]

1. Conversion implicite d'une instance d'un type dans un autre type dans une opération concernant deux arguments de types compatibles. Par exemple, int(3.15) convertit le nombre flottant 3.15 en l'entier 3, mais dans 3+4.5, chaque argument est d'un type différent (l'un int et l'autre float) et tous deux doivent être convertis dans le même type avant d'être additionnés, sinon une exception TypeError sera lancée. Sans coercition, tous les arguments, même de types compatibles, doivent être normalisés à la même valeur par le programmeur, par exemple, float(3)+4.5 au lieu de simplement 3+4.5.

complex number (nombre complexe) [cf. chapitre 2.5.2]

1. Une extension du système familier des nombres réels dans laquelle tous les nombres sont exprimés comme la somme d'une partie réelle et une partie imaginaire. Les nombres imaginaires sont des multiples réels de l'unité imaginaire (la racine carrée de -1), souvent écrite i par les mathématiciens et j par les ingénieurs. Python a un traitement incorporé des nombres complexes, qui sont écrits avec cette deuxième notation ; la partie imaginaire est écrite avec un suffixe j , par exemple 3+1j. Pour avoir accès aux équivalents complexes des éléments du module math utilisez le module cmath.
L'utilisation des nombres complexes est une possibilité mathématique assez avancée. Si vous n'êtes pas certain d'en avoir besoin, vous pouvez les ignorer sans risque.

context manager (gestionnaire de contexte) [cf. chapitre 9.1.2]

1. Objet qui contrôle l'environnement indiqué par l'instruction with et qui définit les méthodes __enter__() et __exit__(). Voir la PEP 343.

CPython (Python classique) [cf. chapitre 1.6]

1. Implémentation canonique du langage de programmation Python. Le terme CPython est utilisé dans les cas où il est nécessaire de distinguer cette implémentation d'autres comme Jython ou IronPython.

decorator (décorateur) [cf. chapitre 9.1.10]

1. Fonction retournant une autre fonction habituellement appliquée comme une transformation utilisant la syntaxe @wrapper.
classmethod() et staticmethod() sont des exemples classiques de décorateurs.
Les deux définitions de fonctions suivantes sont sémantiquement équivalentes :

def f(…) :
…
f = staticmethod(f)

@staticmethod
def f(…) :
…

Un concept identique existe pour les classes, mais est moins utilisé. Voir la documentation function definition et class definition pour plus de détails sur les décorateurs.

descriptor (descripteur)

1. Tout objet qui définit les méthodes __get__(), __set__() ou __delete__(). Lorsqu'un attribut d'une classe est un descripteur, un comportement spécifique est déclenché lors de la consultation de l'attribut. Normalement, écrire a.b consulte l'objet b dans le dictionnaire de la classe de a, mais si b est un descripteur, la méthode __get__() est appelée. Comprendre les descripteurs est fondamental pour la compréhension profonde de Python, car ils sont à la base de nombreuses caractéristiques, comme les fonctions, les méthodes, les propriétés, les méthodes de classe, les méthodes statiques et les références aux super-classes.
Pour plus d'informations sur les méthodes des descripteurs, voir Implementing Descriptors.

dictionary (dictionnaire) [cf. chapitre 4.5.1]

1. Une table associative, dans laquelle des clés arbitraires sont associées à des valeurs. L'utilisation des objets dict ressemble beaucoup à celle des objets list, mais les clés peuvent être n'importe quels objets ayant une fonction __hash__(), non seulement des entiers. Ces tables sont appelées hash en Perl.

docstring (chaîne de documentation) [cf. chapitre 5.1]

1. Chaîne littérale apparaissant comme première expression d'une classe, d'une fonction ou d'un module. Bien qu'ignorée à l'exécution, elle est reconnue par le compilateur et incluse dans l'attribut __doc__ de la classe, de la fonction ou du module qui la contient. Depuis qu'elle est disponible via l'introspection, c'est l'endroit canonique pour documenter un objet.

duck-typing (typage « comme un canard ») [cf. chapitre 9.2.3]

1. Style de programmation pythonique dans lequel on détermine le type d'un objet par inspection de ses méthodes et attributs plutôt que par des relations explicites à des types (« s'il ressemble à un canard et fait coin-coin comme un canard alors ce doit être un canard »). En mettant l'accent sur des interfaces plutôt que sur des types spécifiques, on améliore la flexibilité du code en permettant la substitution polymorphe. Le duck-typing évite les tests qui utilisent type() ou isinstance() (notez cependant que le duck-typing doit être complété par l'emploi des classes de base abstraites). À la place, il emploie des tests comme hasattr() et le style de programmation EAFP.

EAFP (Easier to ask for forgiveness than permission, ou « plus facile de demander pardon que la permission »)

1. Ce style courant de programmation en Python consiste à supposer l'existence des clés et des attributs nécessaires à l'exécution d'un code et à attraper les exceptions qui se produisent lorsque de telles hypothèses se révèlent fausses. C'est un style propre et rapide, caractérisé par la présence de nombreuses instructions try et except. Cette technique contraste avec le style LBYL, courant dans d'autres langages comme le C.

expression (expression) [cf. chapitre 2.3]

1. Fragment de syntaxe qui peut être évalué. Autrement dit, une expression est une accumulation d'éléments d'expression comme des littéraux, des noms, des accès aux attributs, des opérateurs ou des appels à des fonctions retournant une valeur. À l'inverse de beaucoup d'autres langages, toutes les constructions de Python ne sont pas des expressions. Les instructions ne peuvent pas être utilisées comme des expressions (par exemple if). Les affectations sont aussi des instructions, pas des expressions.

extension module (module d'extension)

1. Module écrit en C ou en C++, utilisant l'API C de Python, qui interagit avec le cœur du langage et avec le code de l'utilisateur.

finder

1. Objet qui essaye de trouver le loader (chargeur) d'un module. Il doit implémenter une méthode nommée find_module(). Voir la PEP 302 pour des détails et importlib.abc.Finder pour une classe de base abstraite.

floor division (division entière) [cf. chapitre 2.4.1]

1. Division mathématique qui laisse tomber le reste. L'opérateur de division entière est //. Par exemple, l'expression 11//4 est évaluée à 2, par opposition à la division flottante qui retourne 2.75.

function (fonction) [cf. chapitre 5.1]

1. Suite d'instructions qui retourne une valeur à l'appelant. On peut lui passer zéro ou plusieurs arguments qui peuvent être utilisés dans le corps de la fonction. Voir aussi argument et method.

__future__

1. Un pseudomodule que les programmeurs peuvent utiliser pour permettre les nouvelles fonctionnalités du langage qui ne sont pas compatibles avec l'interpréteur couramment employé.
En important __future__ et en évaluant ses variables, vous pouvez voir à quel moment une caractéristique nouvelle a été ajoutée au langage et quand elle est devenue la fonctionnalité par défaut :

>>> import __future__
>>> __future__.division
_Feature((2, 2, 0, 'alpha', 2), (3, 0, 0, 'alpha', 0), 8192)

garbage collection (gestion automatique de la mémoire)

1. Processus de libération de la mémoire quand elle n'est plus utilisée. Python exécute cette gestion en comptant les références et en détectant et en cassant les références cycliques.

generator (fonction générateur) [cf. chapitre 9.1.8]

1. Une fonction qui renvoie un itérateur. Elle ressemble à une fonction normale, excepté que la valeur de la fonction est rendue à l'appelant en utilisant une instruction yield au lieu d'une instruction return. Les fonctions générateurs contiennent souvent une ou plusieurs boucles for ou while qui « cèdent » des éléments à l'appelant. L'exécution de la fonction est stoppée au niveau du mot clé yield, en renvoyant un résultat, et elle est reprise lorsque l'élément suivant est requis par un appel de la méthode next() de l'itérateur.

generator expression (expression générateur) [cf. chapitre 9-1-8-b]

1. Une expression qui renvoie un générateur. Elle ressemble à une expression normale suivie d'une expression for définissant une variable de contrôle, un intervalle et une expression if facultative.
Toute cette expression combinée produit des valeurs pour une fonction englobante :

>>> sum(i*i for i in range(10)) # somme des carrés 0+1+4+ ... 81 = 285
285

GIL

1. cf. global interpreter lock.

global interpreter lock (verrou global de l'interpréteur)

1. Le verrou utilisé par les threads Python pour assurer qu'un seul thread tourne dans la machine virtuelle CPython à un instant donné. Il simplifie Python en garantissant que deux processus ne peuvent pas accéder en même temps à une même mémoire. Bloquer l'interpréteur tout entier lui permet d'être multithread aux frais du parallélisme du système environnant. Des efforts ont été faits par le passé pour créer un interpréteur free-threaded (où les données partagées sont verrouillées avec une granularité fine), mais les performances des programmes en souffraient considérablement, y compris dans le cas des programmes monothread.

hashable (hachable)

1. Un objet est hachable s'il a une valeur de hachage constante au cours de sa vie (il a besoin d'une méthode __hash__()) et s'il peut être comparé à d'autres objets (il a besoin d'une méthode __eq__()).
Les objets hachables comparés égaux doivent avoir la même valeur de hachage.
L'« hachabilité » rend un objet propre à être utilisé en tant que clé d'un dictionnaire ou membre d'un ensemble (set), car ces structures de données utilisent la valeur de hachage de façon interne.
Tous les objets de base Python non modifiables (immutable) sont hachables, alors que certains conteneurs comme les listes ou les dictionnaires sont modifiables. Les objets instances des classes définies par l'utilisateur sont hachables par défaut ; ils sont tous inégaux (différents) et leur valeur de hachage est leur id().

IDLE [cf. chapitre 8.3.3]

1. Un environnement de développement intégré pour Python. IDLE est un éditeur basique et un environnement d'interprétation ; il est donné avec la distribution standard de Python. Excellent pour les débutants, il peut aussi servir d'exemple pas trop sophistiqué pour tous ceux qui doivent implémenter une application avec interface utilisateur graphique multiplate-forme.

immutable (immuable) [cf. p. 11]

1. Un objet avec une valeur fixe. Par exemple, les nombres, les chaînes, les tuples. De tels objets ne peuvent pas être altérés ; pour changer de valeur, un nouvel objet doit être créé. Les objets immuables jouent un rôle important aux endroits où une valeur de hash constante est requise, par exemple pour les clés des dictionnaires.

importer [cf. chapitre 6.1.1]

1. Objet qui à la fois trouve et charge un module. C'est à la fois un objet finder et un objet loader.

interactive (interactif) [cf. chapitre 2.1.1]

1. Python possède un interpréteur interactif, ce qui signifie que vous pouvez essayer vos idées et voir immédiatement les résultats. Il suffit de lancer python sans argument (éventuellement en le sélectionnant dans un certain menu principal de votre ordinateur). C'est vraiment un moyen puissant pour tester les idées nouvelles ou pour inspecter les modules et les paquetages (pensez à help(x)).

interpreted (interprété) [cf. chapitre 1.4.1]

1. Python est un langage interprété, par opposition aux langages compilés, bien que cette distinction puisse être floue à cause de la présence du compilateur de bytecode. Cela signifie que les fichiers source peuvent être directement exécutés sans avoir besoin de créer préalablement un fichier binaire exécuté ensuite. Typiquement, les langages interprétés ont un cycle de développement et de mise au point plus court que les langages compilés, mais leurs programmes s'exécutent plus lentement. Voir aussi interactive.

iterable (itérable) [cf. chapitre 3.3]

1. Un objet conteneur capable de renvoyer ses membres un par un. Des exemples d'iterable sont les types séquences (comme les list, les str, et les tuple) et quelques types qui ne sont pas des séquences, comme les objets dict, les objets file et les objets de n'importe quelle classe que vous définissez avec une méthode __iter__() ou une méthode __getitem__(). Les iterables peuvent être utilisés dans les boucles for et dans beaucoup d'autres endroits où une séquence est requise (zip(), map()…). Lorsqu'un objet iterable est passé comme argument à la fonction incorporée iter() il renvoie un itérateur. Cet itérateur est un bon moyen pour effectuer un parcours d'un ensemble de valeurs. Lorsqu'on utilise des iterables, il n'est généralement pas nécessaire d'appeler la fonction iter() ni de manipuler directement les valeurs en question. L'instruction for fait cela automatiquement pour vous, en créant une variable temporaire sans nom pour gérer l'itérateur pendant la durée de l'itération. Voir aussi iterator, sequence, et generator.

iterator (itérateur)

1. Un objet représentant un flot de données. Des appels répétés à la méthode __next__() de l'itérateur (ou à la fonction de base next()) renvoient des éléments successifs du flot. Lorsqu'il n'y a plus de données disponibles dans le flot, une exception StopIteration est lancée. À ce moment-là, l'objet itérateur est épuisé et tout appel ultérieur de la méthode next() ne fait que lancer encore une exception StopIteration. Les itérateurs doivent avoir une méthode __iter__() qui renvoie l'objet itérateur lui-même. Ainsi un itérateur est itératif et peut être utilisé dans beaucoup d'endroits où les iterables sont acceptés ; une exception notable est un code qui tenterait des itérations multiples.
Un objet conteneur (comme un objet list) produit un nouvel itérateur à chaque fois qu'il est passé à la fonction iter() ou bien utilisé dans une boucle for. Si on fait cela avec un itérateur on ne récupérera que le même itérateur épuisé utilisé dans le parcours précédent, ce qui fera apparaître le conteneur comme s'il était vide.

keyword argument (argument avec valeur par défaut) [cf. chapitre 5.2.5]

1. Argument précédé par variable_name= dans l'appel. Le nom de la variable désigne le nom local dans la fonction auquel la valeur est affectée. ** est utilisé pour accepter ou passer un dictionnaire d'arguments avec ses valeurs. Voir argument.

lambda [cf. chapitre 9.3.1]

1. Fonction anonyme en ligne ne comprenant qu'une unique expression évaluée à l'appel. Syntaxe de création d'une fonction lambda :

lambda[arguments]: expression

LBYL (Look before you leap ou « regarder avant d'y aller »)

1. Ce style de code teste explicitement les préconditions avant d'effectuer un appel ou une recherche.
Ce style s'oppose à l'approche EAFP et est caractérisé par la présence de nombreuses instructions if.

list (liste) [cf. chapitre 4.2]

1. Séquence Python de base. En dépit de son nom, elle ressemble plus au tableau d'autres langages qu'à une liste chaînée puisque l'accès à ses éléments est en O(1).

list comprehension (liste en compréhension) [cf. chapitre 9.1.5]

1. Une manière compacte d'effectuer un traitement sur un sous-ensemble d'éléments d'une séquence en renvoyant une liste avec les résultats. Par exemple :

result = ["0x x" % x for x in range(256) if x % 2 == 0]

engendre une liste de chaînes contenant les écritures hexadécimales des nombres pairs de l'intervalle de 0 à 255. La clause if est facultative. Si elle est omise, tous les éléments de l'intervalle range(256) seront traités.

loader (chargeur)

1. Objet qui charge un module. Il doit posséder une méthode load_module(). un loader est typiquement fourni par un finder. Voir la PEP 302 pour les détails et voir importlib.abc.Loader pour une classe de base abstraite.

mapping (liste associative) [cf. chapitre 4.5]

1. Un objet conteneur (comme dict) qui supporte les recherches par des clés arbitraires en utilisant la méthode spéciale __getitem__().

metaclass

1. La classe d'une classe. La définition d'une classe crée un nom de classe, un dictionnaire et une liste de classes de base. La métaclasse est responsable de la création de la classe à partir de ces trois éléments. Beaucoup de langages de programmation orientés objets fournissent une implémentation par défaut. Une originalité de Python est qu'il est possible de créer des métaclasses personnalisées. Beaucoup d'utilisateurs n'auront jamais besoin de cela, mais, lorsque le besoin apparaît, les métaclasses fournissent des solutions puissantes et élégantes. Elles sont utilisées pour enregistrer les accès aux attributs, pour ajouter des threads sécurisés, pour détecter la création d'objets, pour implémenter des singletons et pour bien d'autres tâches.
Plus d'informations peuvent être trouvées dans Customizing class creation.

method (méthode) [cf. chapitre 7.3]

1. Fonction définie dans le corps d'une classe. Appelée comme un attribut d'une instance de classe, la méthode prend l'instance d'objet en tant que premier argument (habituellement nommé self).
Voir function et nested scope.

mutable (modifiable)

1. Les objets modifiables peuvent changer leur valeur tout en conservant leur id() . Voir aussi immutable.

named tuple (tuple nommé) [cf. chapitre 6.2.4]

1. Toute classe de pseudotuples dont les éléments indexables sont également accessibles par des attributs nommés (par exemple time.localtime() retourne un objet pseudotuple où l'année est accessible soit par un index comme t[0] soit par un attribut nommé comme t.tm_year.
Un tuple nommé peut être un type de base comme time.struct_time ou il peut être créé par une définition de classe ordinaire. Un tuple nommé peut aussi être créé par la fonction fabrique collections.nametuple(). Cette dernière approche fournit automatiquement des caractéristiques supplémentaires comme une représentation autodocumentée, par exemple :

>>> Employee(name='jones', title='programmer')

namespace (espace de noms) [cf. chapitre 5.3]

1. L'endroit où une variable est conservée. Les espaces de noms sont implémentés comme des dictionnaires. Il y a des espaces de noms locaux, globaux et intégrés et également imbriqués dans les objets. Les espaces de noms contribuent à la modularité en prévenant les conflits de noms. Par exemple, les fonctions __builtin__.open() et os.open() se distinguent par leur espace de noms. Les espaces de noms contribuent aussi à la lisibilité et la maintenabilité en clarifiant quel module implémente une fonction. Par exemple, en écrivant random.seed() ou itertools.izip() on rend évident que ces fonctions sont implémentées dans les modules random et itertools respectivement.

nested scope (portée imbriquée) [cf. chapitre 5.3.2]

1. La possibilité de faire référence à une variable d'une définition englobante. Par exemple, une fonction définie à l'intérieur d'une autre fonction peut faire référence à une variable de la fonction extérieure. Notez que le portées imbriquées fonctionnent uniquement pour la référence aux variables et non pour leur affectation, qui concerne toujours la portée imbriquée. Les variables locales sont lues et écrites dans la portée la plus intérieure ; les variables globales sont lues et écrites dans l'espace de noms global. L'instruction nonlocal permet d'écrire dans la portée globale.

new-style class (style de classe nouveau)

1. Vieille dénomination pour le style de programmation de classe actuellement utilisé. Dans les versions précédentes de Python, seul le style de classe nouveau pouvait bénéficier des nouvelles caractéristiques de Python, comme __slots__, les descripteurs, les propriétés, __getattribute__(), les méthodes de classe et les méthodes statiques.

object (objet) [cf. chapitre 7]

1. Toute donnée comprenant un état (attribut ou valeur) et un comportement défini (méthodes). Également la classe de base ultime du new-style class.

positional argument (argument de position)

1. Arguments affectés aux noms locaux internes à une fonction ou à une méthode, déterminés par l'ordre donné dans l'appel. La syntaxe * accepte plusieurs arguments de position ou fournit une liste de plusieurs arguments à une fonction. Voir argument.

property (propriété) [cf. chapitre 9.2.2-b]

1. Attribut d'instance permettant d'implémenter les principes de l'encapsulation.

Python3000

1. Surnom de la version 3 de Python (forgé il y a longtemps, quand la version 3 était un projet lointain). Aussi abrégé « Py3k ».

Pythonic (pythonique)

1. Idée ou fragment de code plus proche des idiomes du langage Python que des concepts fréquemment utilisés dans d'autres langages. Par exemple, un idiome fréquent en Python est de boucler sur les éléments d'un iterable en utilisant l'instruction for. Beaucoup d'autres langages n'ont pas ce type de construction et donc les utilisateurs non familiers avec Python utilisent parfois un compteur numérique :

for i in range( len(food)) :
print(food[i])

au lieu d'utiliser la méthode claire et pythonique :

for piece in food :
print(piece)

reference count (nombre de références) [cf. chapitre 2.6.1]

1. Nombre de références d'un objet. Quand le nombre de références d'un objet tombe à zéro, l'objet est désalloué. Le comptage de références n'est généralement pas visible dans le code Python, mais c'est un élément clé de l'implémentation de CPython. Le module sys définit la fonction getrefcount() que les programmeurs peuvent appeler pour récupérer le nombre de références d'un objet donné.

__slots__

1. Une déclaration à l'intérieur d'une classe de style nouveau qui économise la mémoire en prédéclarant l'espace pour les attributs et en éliminant en conséquence les dictionnaires d'instance. Bien que populaire, cette technique est quelque peu difficile à mettre en place et doit être réservée aux rares cas où il y a un nombre important d'instances dans une application où la mémoire est réduite.

sequence (séquence) [cf. chapitre 4.1]

1. Un iterable qui offre un accès efficace aux éléments en utilisant des index entiers et les méthodes spéciales __getitem__() et __len__(). Des types séquences incorporés sont list, str, tuple et unicode. Notez que le type dict comporte aussi les méthodes __getitem__() et __len__(), mais est considéré comme une table associative plutôt que comme une séquence, car la recherche se fait à l'aide de clés arbitraires immuables au lieu d'index.

slice (tranche) [cf. chapitre 4.2.4]

1. Objet contenant normalement une partie d'une séquence. Une tranche est créée par une notation indexée utilisant des « : » entre les index quand plusieurs sont donnés, comme dans variable_name[1:3:5]. La notation crochet utilise les objets slice de façon interne.

special method (méthode spéciale) [cf. chapitre 7.4]

1. Méthode appelée implicitement par Python pour exécuter une certaine opération sur un type, par exemple une addition. Ces méthodes ont des noms commençant et finissant par deux caractères soulignés. Les méthodes spéciales sont documentées dans Special method names.

statement (instruction) [cf. chapitre 3.1]

1. Une instruction est une partie d'une suite, d'un « bloc » de code. Une instruction est soit une expression soit une ou plusieurs constructions utilisant un mot clé comme if, while ou for.

triple-quoted string (chaîne multiligne) [cf. chapitre 2.7.1]

1. Une chaîne délimitée par trois guillemets (") ou trois apostrophes ('). Bien qu'elles ne fournissent pas de fonctionnalités différentes de celles des chaînes simplement délimitées, elles sont utiles pour nombre de raisons. Elles permettent d'inclure des guillemets ou des apostrophes non protégés et elles peuvent s'étendre sur plusieurs lignes sans utiliser de caractère de continuation, et sont donc spécialement utiles pour rédiger des chaînes de documentation.

type (type) [cf. chapitre 2.4]

1. Le type d'un objet Python détermine de quelle sorte d'objet il s'agit ; chaque objet possède un type. Le type d'un objet est accessible grâce à son attribut __class__ ou peut être retourné par la fonction type(obj).

view (vue)

1. Les objets retournés par dict.keys(), dict.values() et dict.items() sont appelés des dictionary views. ce sont des « séquences paresseuses(57) » qui laisseront voir les modifications du dictionnaire sous-jacent. Pour forcer le dictionary view à être une liste complète, utiliser list(dictview). Voir Dictionary view objects.

virtual machine (machine virtuelle) [cf. chapitre 1.4.2]

1. Ordinateur entièrement défini par un programme. La machine virtuelle Python exécute le bytecode généré par le compilateur.

Zen of Python [cf. chapitre 10.1]

1. Une liste de principes méthodologiques et philosophiques utiles pour la compréhension et l'utilisation du langage Python. Cette liste peut être obtenue en tapant import this dans l'interpréteur Python.

Remerciements

Grand merci à Hélène Cordeau pour ses illustrations ; les aventures de Pythoon enchantent les têtes de paragraphe.

Merci à Tarek Ziadé pour les emprunts à ses publications, en particulier nous remercions les éditions Eyrolles pour leur aimable autorisation de publier le dialogue du chapitre 11.2 et les éditions Dunod pour leur aimable autorisation de publier les exemples des chapitres 9.5.2, 9.6.1 et 9.6.3.

Merci à Cécile Trevian pour son aide à la traduction du « Zen de Python ».

Merci à Stéphane Gimenez pour sa relecture en profondeur et à Xavier Olive pour les emprunts à son papier « Introduction à l'écriture chinoise ».

Merci à Éric Berthomier et Christophe Massuti pour leur construction du livre sous Debian7 et la remontée des correctifs nécessaires.

Merci à Jean-Pierre Guittet, typographe émérite, pour ses corrections pointues.

Une pensée spéciale pour Stéphane Barthod : son enseignement didactique auprès des étudiants et son engagement envers ses collègues ne seront pas oubliés.

Enfin il faudrait saluer tous les auteurs butinés sur Internet…

Remerciements Developpez.com

Nous remercions Bob Cordeau et Laurent Pointal qui nous ont permis de publier ce cours sur Developpez.com puis Zoom61 et Winjerome qui se sont occupés de la mise au gabarit. Nous remercions également Claude Leloup pour avoir fait une relecture et corrigé les fautes orthographiques de ce cours.

N'hésitez pas à donner votre avis par rapport à ce tutoriel sur le forum Python : Commentez .

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(1)C'est une grave décision, mûrement réfléchie : « Un langage qui bouge peu permet une industrie qui bouge beaucoup » (Bertrand Meyer).

(2)Le « moteur » est le programme qui permet de composer ce texte. Il est associé au format , ensemble de macros simplifiant l'écriture.

(3)Permet d'automatiser la composition.

(4), le nombre d'or.

(5)Au CWI : Centrum voor Wiskunde en Informatica.

(6)Voir les détails dans la PEP 8 : « Style Guide for Python », Guido van Rossum et Barry Warsaw.

(7)Dans la plupart des autres langages, les entiers sont codés sur un nombre fixe de bits et ont un domaine de définition limité auquel il convient de faire attention.

(8)Nommé d'après George Boole, logicien et mathématicien britannique du XIXe siècle.

(9)On peut mettre plusieurs instructions sur la même ligne en les séparant avec un « ; », mais par souci de lisibilité, c'est déconseillé.

(10)Citons quelques exemplaires : AritmeticError, ZeroDivisionError, IndexError, KeyError, AttributeError, IOError, ImportError, NameError, SyntaxError, TypeError…

(11)« tuple » n'est pas vraiment un anglicisme, mais plutôt un néologisme informatique.

(12)Remarquez que l'on précise l'encoding. Ceci sera justifié ultérieurement (cf. Jeux de caractères et encodage).

(13)Ou bien flushé par un appel à la méthode flush().

(14)str() est un affichage orienté utilisateur alors que repr() est une représentation littérale.

(15)Une fonction vaut quelque chose, une procédure fait quelque chose.

(16)C'est tout un monde…

(17)Analyse grammaticale de la ligne de commande.

(18)Cette introduction est reprise de l'excellente présentation de Jean-Michel Ferrard (cf. Programmation en Python).

(19)Notons que sa syntaxe de base a été pensée pour ne pas dépayser l'utilisateur de la bibliothèque graphique de MATLAB.

(20)On parle aussi de CAS (Computer Algebra System).

(21)http://live.sympy.org

(22)The python package index

(23)Les espaces de noms sont implémentés par des dictionnaires.

(24)Pour plus de détails, consulter la documentation de référence du langage Python (The Python language reference) section 3, Data model, sous-section 3.3, Special method names.

(25)Rappelons qu'il existe deux façons d'afficher un résultat : repr() et str(). La première est pour la machine, la seconde « pour l'utilisateur ».

(26)Adapté de [1].

(27)Langage développé en 1988 par John K. Ousterhout de l'Université de Berkeley.

(28)Adaptée de [1].

(29)Dans certaines distributions GNU/Linux, IDLE est un package particulier.

(30)Mais il est trop volumineux pour être reproduit dans ces notes…

(31)Signalons IDLEX une extension à IDLE : http://idlex.sourceforge.net/.

(32)Voire incontournable si on en croit la loi de Murphy…

(33)Célèbre utilitaire de recherche d'un motif dans le monde Unix.

(34)callable en anglais.

(35)Cette notion sera développée ultérieurement (cf. §9.3.1).

(36)Slogan des développeurs Python : « We're all consenting adults here » (nous sommes entre adultes consentants).

(37)Le name mangling.

(38)Cf. Wikipedia.

(39)JavaScript Object Notation.

(40)Cf. la loi de Murphy.

(41)Cf. [7].

(42)Cf. [7].

(43)Tim Peters (PEP n° 20), traduction Cécile Trevian et Bob Cordeau.

(44)Cf. [6].

(45)http://pypi.python.org/

(46)C'est-à-dire sans signe diacritique, par exemple les accents, le tréma, la cédille…

(47)American Standard Code for Information Interchange.

(48)Le Consortium Unicode.

(49)Retour chapitre 2

(50)Notons que utf8 et latin1 sont des alias de utf-8 et latin-1.

(51)Ici, l'adjectif régulier est employé au sens de qui obéit à des règles.

(52)Appelé aussi joker (ou wildcard en anglais).

(53)En particulier le mathématicien Stephen Kleene (1909-1994).

(54)Souvent abrégée en regex.

(55)En anglais search pattern.

(56)Mais pas trop pour éviter le dépassement de capacité : OverflowError: long int too large to convert to float.

(57)L'évaluation paresseuse est une technique de programmation où le programme n'exécute pas de code avant que les résultats de ce code ne soient réellement nécessaires. Le terme « paresseux » (en anglais lazzy evaluation) étant connoté négativement en français on parle aussi d'évaluation « retardée ».