relecture de la formation
This commit is contained in:
Benjamin Bohard
parent
62b57d9dfb
commit
3569c00af1
@ -3,7 +3,7 @@ Programmation python courante
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.. _namespaces:
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les espaces de nommage
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Les espaces de nommage
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Packages et modules::
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@ -15,9 +15,9 @@ Packages et modules::
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__init__.py
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module2.py
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A utilser pour organiser votre projet
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Permet de minimiser les risques de conflits de nome
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Permet de diminuer les entrées dans le :envvar:`PYTHONPATH`
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À utilser pour organiser votre projet.
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Permet de minimiser les risques de conflits de nom.
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Permet de diminuer les entrées dans le :envvar:`PYTHONPATH`.
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@ -35,31 +35,31 @@ Permet de diminuer les entrées dans le :envvar:`PYTHONPATH`
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from os import *
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lance un module en tant que script :
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Lancer un module en tant que script :
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::
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if __name__ == "__main__":
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main()
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Organisation modulaire
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Organisation modulaire :
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- construire des composants élémentaires
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- combiner ces composants
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- construire des composants élémentaires ;
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- combiner ces composants ;
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- utiliser une structure pyramidale : les composants sont les éléments de
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composants plus complexes.
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- découplage de l'ensemble en composants indépendants (gros programmes réalisables)
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- donner de la structure (rendre les gros programmes compréhensibles)
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- spécifier les liens entre les composants (rendre les programmes maintenables)
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- identifier les sous-composants indépendants (rendre les programmes réutilisables)
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- forcer l'abstraction (augmenter la sureté du programme)
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- découplage de l'ensemble en composants indépendants (gros programmes réalisables) ;
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- donner de la structure (rendre les gros programmes compréhensibles) ;
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- spécifier les liens entre les composants (rendre les programmes maintenables) ;
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- identifier les sous-composants indépendants (rendre les programmes réutilisables) ;
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- forcer l'abstraction (augmenter la sureté du programme).
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Les méthodes spéciales
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méthodes spéciales correspondants aux interfaces des types de bases :
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Méthodes spéciales correspondant aux interfaces des types de bases :
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.. function:: __init__(self, *args, **kwargs)
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le constructeur de l'instance d'objet
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@ -106,9 +106,9 @@ aux attributs est règlable.
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>>> cobj.__dict__['insattr']
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'an instance attribute'
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les attributs ne sont pas systématiquement encapsulées en python.
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Les attributs ne sont pas systématiquement encapsulés en python.
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pour contrôler l'accès aux attributs, on utilise les méthodes spéciales::
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Pour contrôler l'accès aux attributs, on utilise les méthodes spéciales::
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__getattr__(self, name)
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@ -139,7 +139,7 @@ pour contrôler l'accès aux attributs, on utilise les méthodes spéciales::
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Dict with a default value
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il est possible d'hériter des types de base
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||||
Il est possible d'hériter des types de base
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>>> a = dict.defaultdict(default=0)
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>>> a
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@ -134,7 +134,7 @@ Password:
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.. module:: shelve
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:synopsis: linéarisation de données
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linéarisation de données
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Linéarisation de données
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==========================
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>>> import shelve
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@ -60,7 +60,7 @@ deux
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1
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>>>
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fonctions
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Fonctions
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>>> def blabla(x):
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@ -69,7 +69,7 @@ fonctions
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...
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>>>
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il n'y a que des fonctions (et pas de procédures):
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Il n'y a que des fonctions (et pas de procédures):
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>>> def ma_func(x):
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@ -147,13 +147,13 @@ argumments nommés {'tata': 3, 'tutu': 2}
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>>> vars(a)
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{'a': 'titi', 'b': 'toto'}
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puisque tout est objet en python, ``vars(mon_objet)`` est équivalent à
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Puisque tout est objet en python, ``vars(mon_objet)`` est équivalent à
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``mon_objet.__dict__``
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- générateurs et compréhension de liste
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les compréhensions de listes permettent de générer de nouvelles listes
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Les compréhensions de listes permettent de générer de nouvelles listes
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exemple :
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@ -169,7 +169,7 @@ exemple :
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[(2, 4), (2, 5), (2, 6), (2, 7), (3, 4), (3, 5), (3, 6), (3, 7), (4, 4), (4, 5), (4, 6), (4, 7)]
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>>>
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les expressions générateurs
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Les expressions générateurs
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>>> expr = (2*i for i in range(10))
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>>> expr
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@ -190,10 +190,10 @@ les expressions générateurs
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>>>
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le polymorphisme paramétrique
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Le polymorphisme paramétrique
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polymorphisme exemple de contexte :
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Polymorphisme exemple de contexte :
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la fonction print
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>>> print 1
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@ -203,7 +203,7 @@ la fonction print
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.. todo:: `print 1` et `print "1"` renvoient le même résultat. Pourquoi ?
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la programmation par exceptions
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||||
La programmation par exceptions
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>>> def function_raise(x):
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@ -224,7 +224,7 @@ Pas le bon type
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ou bien lever une exception
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programmation objet
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Programmation objet
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- la programmation objet définit des classes
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@ -249,13 +249,13 @@ hello
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- définition d'une classe :
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méthode classique :
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Méthode classique :
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>>> class A:
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... pass
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...
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méthode dynamique (la fonction :func:`type` est ici un **constructeur** :
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Méthode dynamique (la fonction :func:`type` est ici un **constructeur** :
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>>> type("A", (), {})
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<class '__main__.A'>
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@ -264,16 +264,16 @@ méthode dynamique (la fonction :func:`type` est ici un **constructeur** :
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>>> type(a)
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<class '__main__.A'>
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types et classe
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Types et classe
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~~~~~~~~~~~~~~~~~
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affichage d'une calculette, il faut créer un type `Touche`
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Affichage d'une calculette, il faut créer un type `Touche`
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qui contient deux désignations : `Chiffre` et `operation`::
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type operation = Plus | Moins | Divise
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type touche = Chiffre of int | Memoire | Op of operation
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soit, on définit un type touche, soit on ne définit pas ce type::
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Soit on définit un type touche, soit on ne définit pas ce type::
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type operation = Plus | Moins | Divise
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type memoire = Memoire
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@ -3,14 +3,14 @@ Tests unitaires et pile d'appels
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Les tests automatiques sont un complément à la déclaration des types.
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que tester, quoi tester ?
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Que tester, quoi tester ?
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- que les composants interagissent bien entre eux
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- que les unités (fonctions, objets...) réagissent bien à une entrée spécifique
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- que le code se comporte de la manière attendue dans des environnements différents
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(systèmes d'exploitation, etc...)
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les types de tests :
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Les types de tests :
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- tests unitaires
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- tests fonctionnels
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@ -52,7 +52,7 @@ http://pytest.org/latest/
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- écrire un fichier commençant par `test_` qui teste les fonctions du fichier
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options utiles dans `py.test`
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Options utiles dans `py.test`
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@ -67,10 +67,10 @@ options utiles dans `py.test`
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py.test -k test_simple
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utiliser la pile d'appel pour débugger
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Utiliser la pile d'appel pour débugger
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utiliser la pile d'appels, elle se lit de bas en haut. Il est possible de
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Utiliser la pile d'appels, elle se lit de bas en haut. Il est possible de
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provoquer cette pile d'appels.
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::
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@ -79,7 +79,7 @@ provoquer cette pile d'appels.
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traceback.print_exc()
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traiter une exception avec
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Traiter une exception avec
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@ -95,9 +95,9 @@ traiter une exception avec
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bla bla
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créer le plus possible ses propres exceptions spécifiques au programme
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Créer le plus possible ses propres exceptions spécifiques au programme.
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utiliser le module :mod:`pdb`
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Utiliser le module :mod:`pdb`
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.. module:: pdb
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:synopsis: debugger de la lib standard
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@ -144,7 +144,7 @@ Remarquons que :mod:`pdb` utilise le module :mod:`cmd`, voir :ref:`cmdlabel` qu'
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(Pdb)
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last but not least :
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Last but not least :
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utiliser pylint ou pychecker
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