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@ -0,0 +1,94 @@
Les design patterns
=====================
Les design patterns **ne sont pas** indépendants du langage.
Ils dépendent de l'implémentation.
Le duck typing
-------------------
En python, le duck typing est une forme extreme de programmation par interface.
Ne pas hériter dans des directions fausse
exemple : une voiture ne peut hériter d'un moteur, parce que un moteur n'est pas une voiture.
hold or wrap ?
--------------
**hold**::
O.S.method()
Cela induit un couplage fort (cf la loi de Demeter)
.. important:: law of Demeter : never more than one dot.
wrap : a hold by private name, with a::
self.S.method()
Ou bien une méthode getattr::
__getattr__()
Gets coupling right.
wrapper can restrict, inheritance cannot restrict
--------------------------------------------------
::
class RestrictingWrapper(object):
def __init__(self, w, block):
self._w = w
self._block = block
def __getattr__(self, n):
if n in self._block:
raise AttributeError, n
return getattr(self._w, n)
Pattern de création : singleton
-------------------------------
# utiliser un module au lieu d'une classe
in `toto.py`::
class Toto()
toto = Toto()
in another module::
from toto import toto
la factory
--------------
::
def load(pkg, obj):
m = __import__(pkg, {}, {}, [obj])
return getattr(m, obj)
cls = load('p1.p2.p3', 'c4')
template method (self delegation)
---------------------------------
# Abstract base class::
def OrganiseMethod()
def org_method():
def do_this()
def do_that()
def Concrete(OrganiseMethod)
def do_this(): ...
def do_that(): ...
il est préférable de lever une NotImplementedError, ce qui revient à faire
une classe abstraite.

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@ -0,0 +1,452 @@
Définir et manipuler des classes
=================================
.. glossary::
objet
Un object est une entité possédant un type, un état, et un comportement.
Un object correspondant généralement à une entité du monde réel, mais
cette entité peut être abstraite.
On parle aussi d'**instance**.
**état d'un objet** : ensemble de propriétés auxquelles sont associées des
valeurs.
Les variables de l'objet sont appelées des **attributs**.
le comportement d'un :term:`objet` :
- des actions effectuées sur l'objet
- des appels faits sur l'objet
envois de messages à l'objet = appel de **méthodes**
programmation objet (première approche)
-----------------------------------------
- le type et le protocole d'un objet sont définis par sa classe
- une classe possède un ensemble d'attributs et de méthodes
deux relations possibles
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
.. glossary::
heritage
relation "est une espèce de " utilisée entre une classe et une autre classe
instantiation
relation "est une instance de " entre un objet et une classe
- est une instance de (objets par rapport à classe)
- est une espèce de (classe par rapport à classe, :term:`heritage`)
**instance**
- définition d'une classe
- instance de classe : on peut créer des objets à partir d'un type "classe"
(une classe est instanciable)
>>> class A:
... pass
...
>>> a = A()
:term:`heritage` : notation en python
>>> class A: pass
...
>>> class B(A): pass
...
>>> b = B()
>>> type(b) == B
>>> isinstance(b, A) == True
possibilité en python d'héritage multiple::
class A(B, C): pass
attribut d'objets et de classes
----------------------------------
>>> o = object()
>>> o
<object object at 0x7f77c9cda0d0>
>>> class C(object): pass
...
>>> class C: pass
...
>>> c = C()
>>> c.a = 3
>>> c.a
3
>>> vars(c)
{'a': 3}
>>> c.__dict__
{'a': 3}
>>> C.__dict__
{'__module__': '__main__', '__doc__': None}
>>> C.c = 5
>>> C.__dict__
{'c': 5, '__module__': '__main__', '__doc__': None}
>>> c.c
5
>>> c.z = 3
>>> c.z
3
>>> c.__dict__
{'a': 3, 'z': 3}
>>> C.__dict__
{'c': 5, '__module__': '__main__', '__doc__': None}
>>> class MaKlass:
... def unefonction(self, x):
... print x
...
>>> MaKlass.__dict__
{'__module__': '__main__', '__doc__': None, 'unefonction': <function unefonction at 0x7f77c5b0c488>}
>>> k = MaKlass()
>>> k.__dict__
{}
>>> def autrefonc(self, x)
File "<stdin>", line 1
def autrefonc(self, x)
^
SyntaxError: invalid syntax
>>> def autrefonc(self, x):
... print x
...
>>> k.autrefonc = autrefonc
>>> k.__dict__
{'autrefonc': <function autrefonc at 0x7f77c5b0c500>}
>>> MaKlass.__dict__
{'__module__': '__main__', '__doc__': None, 'unefonction': <function unefonction at 0x7f77c5b0c488>}
>>> MaKlass.unefonction(k, "toto")
toto
>>> k.unefonction("toto")
toto
>>> k.__dict__
{'autrefonc': <function autrefonc at 0x7f77c5b0c500>}
>>> MaKlass.toto = "test"
>>> k.__dict__
{'autrefonc': <function autrefonc at 0x7f77c5b0c500>}
>>> k.toto
'test'
>>>
le __dict__ avec l'héritage de classe
-------------------------------------------
>>> class A(object): pass
...
>>> A.__dict__
dict_proxy({'__dict__': <attribute '__dict__' of 'A' objects>, '__module__': '__main__', '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'A' objects>, '__doc__': None})
>>> class B(A):
... b = 3
...
>>> class C(B):
... c = 2
...
>>> c = C()
>>> o = C()
>>> o.__dict__
{}
>>> o.c
2
>>> o.b
3
>>> o.__class__
<class '__main__.C'>
>>> o.__class__.__dict__
dict_proxy({'__module__': '__main__', 'c': 2, '__doc__': None})
>>>
method resolution object
-----------------------------
>>> class A(object): pass
...
>>> A.__mro__
(<class '__main__.A'>, <type 'object'>)
>>> class B(A): pass
...
>>> B.__mro__
(<class '__main__.B'>, <class '__main__.A'>, <type 'object'>)
>>> class C(A, B): pass
...
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: Error when calling the metaclass bases
Cannot create a consistent method resolution
order (MRO) for bases A, B
>>>
introspection contre encapsulation
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
voir un objet comme un espace de nommage. C'est plus **agile**.
attributs et méthodes vus comme des ajouts dans l'espace de nommage
>>> a.a = 2
>>> def function(x):
... print x
...
>>> a.f = function
>>> a.f("hello")
hello
>>>
la nécessité d'un design objet
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
affichage d'une calculette, il faut créer un type `Touche`
qui contient deux désignations : `Chiffre` et `operation`::
type operation = Plus | Moins | Divise
type touche = Chiffre of int | Memoire | Op of operation
soit, on définit un type touche, soit on ne définit pas ce type::
type operation = Plus | Moins | Divise
type memoire = Memoire
type chiffre = Chiffre
- les structures de données (int, str, list, dict...) : types de base
- les structures de données utilisateur : les classes !
.. function:: type (objname)
:param objname: l'objet dont on veut connaître le type
Manipulations sur les classes et les objets
---------------------------------------------
En python un type et une classe c'est la même chose. Une classe
est un type standard. En python tout est objet, et tout provient d'un seul objet
(qui s'appelle ``object``).
- encapsulation (cacher les attributs (variables d'état)) d'un objet.
- interfaces : chaque aspect d'une classe peut être vu comme une interface.
Une interface décrit un ensemble de comportements.
on peut considérer une interface comme un protocole d'utilisation d'un objet
dans un contexte donné.
on peut alors créer des outils qui sauront traiter n'importe quel objet
pourvu qu'il respecte une ensemble d'interfaces.
.. todo:: travailler l'héritage, l'aggrégation, la délégation
Voici un exemple de classe `Voiture` :
.. literalinclude:: snippets/heritage.py
:pyobject: Voiture
j'instancie ma classe `Voiture` :
>>> ma_voiture = Voiture("ma_marque", "150km/h")
>>> ma_voiture.roule()
'vroummm'
>>> ma_voiture.signaletique()
'constructeur : ma_marque, vitesse_max 150km/h'
.. todo:: faire des traitements dans l'init
- héritage (est une sorte de)
- polymorphisme : un objet apparait comme une instance d'une classe parente
.. literalinclude:: snippets/heritage.py
:pyobject: Turbo
>>> v = DoDoche("marque", 160)
>>> v.get_prix()
'7000'
>>> isinstance(v, Prix)
True
>>>
mais l'objet conserve son identité :
>>> type(v)
<type 'Voiture'>
la fonction ``achete_voiture()`` sera appelée indépendamment du type de l'objet,
du moment que l'objet a une méthode `get_prix()`, c'est le duck typing, qu'il
est préférable de ramener au polymorphisme d'objet, ou bien utiliser les :mod:`abc`
(abstract base classes).
.. literalinclude:: snippets/heritage.py
:pyobject: achete_voiture
tout le code :
.. literalinclude:: snippets/heritage.py
:download:`télécharger le code <snippets/heritage.py>`
- **l'aggrégation**
un attribut est lui-même un objet (ce qui est fréquent en python)...
.. literalinclude:: snippets/aggregation.py
- **la délégation**
la fonction "property" est un élément du design de python lui-même
.. function:: property()
les patrons de conception
---------------------------
- le patron **factory**
.. literalinclude:: snippets/patrons.py
:download:`télécharger usine (factory) <snippets/patrons.py>`
- le patron **wrapper**
:download:`télécharger wrapper <snippets/wrap.py>`
.. literalinclude:: snippets/wrap.py
exemple d'utilisation de `Wrap()`
>>> class O:
... pass
...
>>> o = O()
>>> o.a = "blah"
>>>
>>> from wrap import Wrap
>>> w = Wrap("monwrap", o)
>>> w._name
'monwrap'
>>> w._w
<__main__.O instance at 0x7fbf177aaa28>
>>> w._w.a
'blah'
>>> w.a
'blah'
>>> w.u
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "wrap.py", line 11, in __getattr__
return getattr(self._w, name)
AttributeError: O instance has no attribute 'u'
>>>
- le patron de conception **itérable**
:download:`télécharger iterable <snippets/iterable.py>`
.. literalinclude:: snippets/iterable.py
- le patron **decorateur**
:download:`télécharger decorateur <snippets/decorateur.py>`
.. literalinclude:: snippets/decorateur.py
>>> def deco(func):
... func.attr = 'decorated'
... return func
...
>>> @deco
... def f(): pass
...
>>> f.attr
'decorated'
>>>
autre exemple : les méthodes statiques
>>> class A(object):
... @staticmethod
... def my_class_method(cls):
... # do stuff here
métaclasses
-----------------
>>> class A:
... pass
...
>>> type(A)
<type 'classobj'>
>>> class B(object): pass
...
>>> type(B)
<type 'type'>
>>> help(type)
>>> C = type('C', (), {})
>>> C
<class '__main__.C'>
>>>
>>> type(object)
<type 'type'>
>>> type(type)
<type 'type'>
>>> isinstance(type, object)
True
>>> isinstance(object, type)
True
>>>
::
class MaMetaClasse(type):
"""Exemple d'une métaclasse."""
def __new__(metacls, nom, bases, dict):
"""Création de notre classe."""
print("On crée la classe {}".format(nom))
return type.__new__(metacls, nom, bases, dict)
class MaClasse(object):
__metaclass__ = MaMetaClasse
exemple : forcer l'implémentation d'un singleton avec les métaclasses
::
class Singleton(type):
instance = None
def __call__(cls, *args, **kw):
if not cls.instance:
cls.instance = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kw)
return cls.instance
class ASingleton(object):
__metaclass__ = Singleton
a = ASingleton()
b = ASingleton()
assert a is b
print(a.__class__.__name__, b.__class__.__name__)
class BSingleton(object):
__metaclass__ = Singleton
c = BSingleton()
d = BSingleton()
assert c is d
print(c.__class__.__name__, d.__class__.__name__)
assert c is not a

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@ -0,0 +1,52 @@
Sphinx et docutils
=====================
Docutils
------------
Il y a des librairies de bas niveau qui permettent de générer de l'odt, je pense à pyUNO, ou bien ezodf_
.. _ezodf: https://pythonhosted.org/ezodf/
A l'opposé, il y a des librairies de très haut niveau intégré à des chaînes de documentation avec des sources en xml, des modèles documentaires, des chartes graphiques, etc. Par exemple, scenari_
.. _scenari: http://scenari-platform.org/projects/scenari/fr/pres/co/
Un juste milieu est la très intéressante librairie docutils_ :
.. _docutils: http://docutils.sourceforge.net/
Il s'agit d'une libairie python très utilisée dans le monde python (par exemple, la documentation officielle python est rédigée en `syntaxe docutils`_).
.. _`syntaxe docutils` : http://docutils.sourceforge.net/docs/index.html
C'est une `syntaxe wiki`_ assez puissante, un sur-ensemble de la très connue syntaxe markdown.
.. _`syntaxe wiki`: http://docutils.sourceforge.net/docs/user/rst/quickref.html
Pour l'installer::
apt-get install python-docutils
Il y a plusieurs utilitaires : ``rst2html``, ``rst2*``, l'utilitaire que je te conseille est : ``rst2odt``.
Pour l'usage de `rst2odt`_ c'est simple, on part d'un fichier texte formaté en restructured text::
rst2odt fichier.txt > fichier.odt
Et voilà simple, pratique, efficace.
.. _`rst2odt`: http://docutils.sourceforge.net/docs/user/odt.html
C'est l'outil que nous utilisons en priorité. Voici un exemple d'usage avancé avec l'utilisation d'un modèle::
rst2odt --create-links --file-insertion-enabled --raw-enabled --endnotes-end-doc \
--stylesheet=styles/styles.odt --custom-odt-footer="XXXREMPLACEHEADERXXX" \
DossierCommercial.rst > DossierCommercial.odt
La documentation technique
-----------------------------
L'outil sphinx_
.. _sphinx: http://sphinx-doc.org/

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@ -0,0 +1,246 @@
.. default-role:: literal
Le style de programmation par exceptions
========================================
.. glossary::
Exception
Les exceptions permettent de récupérer des situations où le calcul ne peut pas se poursuivre.
Dans ces cas, un récupérateur d'exceptions permet de continuer le calcul
sachant qu'une des branches a échoué.
Exemple d':term:`exception`
>>> assert 2 == 1
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AssertionError
La règle du samouraï
----------------------
.. important:: règle du Samouraï : une fonction doit renvoyer le résultat escompté
ou bien lever une exception
>>> def function_raise(x):
... if not type(x) == int:
... raise TypeError("Pas le bon type")
... else:
... return x + 1
...
>>> try:
... e = function_raise("une string")
... except TypeError, e:
... print e
...
Pas le bon type
>>
- la fonction doit renvoyer des valeurs du même type (ou bien ``None``)
- la fonction doit lever une exception appropriée
utiliser la pile d'appel pour débugger
---------------------------------------
Utiliser la pile d'appels, elle se lit de bas en haut. Il est possible de
provoquer cette pile d'appels.
::
import traceback
traceback.print_exc()
.. todo:: s'exercer à lire une pile d'appels un peu complexe.
Traiter une exception avec
::
try:
...
except:
import traceback
traceback.print_exc()
else:
bla bla
finally:
bla bla
.. attention:: ne **jamais** briser la pile d'appels sans savoir précisément
ce que l'on fait, et remonter une autre exception
Exemple :
>>> def function(x):
... if x == 1: raise TypeError("pas le bon type")
... else: return "ok"
...
>>> def function2(x):
... try:
... return "c'est " + function(x)
... except TypeError, e:
... raise AssertionError("on a une autre exception là")
...
>>> try:
... function2(1)
... except Exception, e:
... print e
...
on a une autre exception là
>>>
Le raise (ou le re-raise) est souvent utilisé pour lever une exception métier
et cacher une exception système de bas niveau.
exemple::
try:
add_s(dn, listdata)
except ldap.LDAPError, err:
raise MyOwnError(msg + str(err))
except Exception:
pass
.. todo:: dans quel cas entrons-nous dans le `else` ? dans le `finally` ?
.. todo:: créer des exceptions métier
exemple d'exceptions *dans la vraie vie*::
"user defined exceptions"
# Exceptions for an Option
class PropertiesOptionError(AttributeError):
"attempt to access to an option with a property that is not allowed"
def __init__(self, msg, proptype):
self.proptype = proptype
super(PropertiesOptionError, self).__init__(msg)
#____________________________________________________________
# Exceptions for a Config
class ConfigError(Exception):
"""attempt to change an option's owner without a value
or in case of `_cfgimpl_descr` is None
or if a calculation cannot be carried out"""
pass
class ContextError(Exception):
"""context needed but not given
"""
pass
class ConflictError(Exception):
"duplicate options are present in a single config"
pass
#____________________________________________________________
# miscellaneous exceptions
class RequirementError(Exception):
"""a recursive loop occurs in the requirements tree
requires
"""
pass
class SlaveError(Exception):
"problem with a slave's value length"
pass
class ConstError(TypeError):
"no uniq value in _NameSpace"
pass
Créer le plus possible ses propres exceptions spécifiques au programme
La programmation par exception peut vite devenir un style de programmation
très utilisé. C'est assez agréable mais le réserver pour la gestion d'une situation
particulière, que ça reste une intervention pour les cas non gérés par le programme
(en général).
Les exceptions imbriquées
--------------------------------
>>> try:
... ma_func()
... except TypeError, e:
... do_something()
... except Exception, e:
... do_somethin_else()
...
Exemple de programme utilisant massivement la programmation par exceptions :
`tiramisu`_
.. _tiramisu: http://tiramisu.labs.libre-entreprise.org/
La hiérarchie des exceptions
-----------------------------
Extrait de la documentation officielle::
BaseException
+-- SystemExit
+-- KeyboardInterrupt
+-- GeneratorExit
+-- Exception
+-- StopIteration
+-- StandardError
| +-- BufferError
| +-- ArithmeticError
| | +-- FloatingPointError
| | +-- OverflowError
| | +-- ZeroDivisionError
| +-- AssertionError
| +-- AttributeError
| +-- EnvironmentError
| | +-- IOError
| | +-- OSError
| | +-- WindowsError (Windows)
| | +-- VMSError (VMS)
| +-- EOFError
| +-- ImportError
| +-- LookupError
| | +-- IndexError
| | +-- KeyError
| +-- MemoryError
| +-- NameError
| | +-- UnboundLocalError
| +-- ReferenceError
| +-- RuntimeError
| | +-- NotImplementedError
| +-- SyntaxError
| | +-- IndentationError
| | +-- TabError
| +-- SystemError
| +-- TypeError
| +-- ValueError
| +-- UnicodeError
| +-- UnicodeDecodeError
| +-- UnicodeEncodeError
| +-- UnicodeTranslateError
+-- Warning
+-- DeprecationWarning
+-- PendingDeprecationWarning
+-- RuntimeWarning
+-- SyntaxWarning
+-- UserWarning
+-- FutureWarning
+-- ImportWarning
+-- UnicodeWarning
+-- BytesWarning

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@ -0,0 +1,20 @@
Liste des exercices
--------------------
Voici la liste des liens vers les différents exercices de la formation.
.. todolist::
exercices à faire
--------------------
- implémenter un script qui lit les arguments de la ligne de commande et qui les écrit sur la sortie standard
- implémenter les sous-classes de shape point et cercle, calculer le périmètre.
- itérer sur une liste et récupérer la valeur maximum de cette liste (la fonction builtin *max*)
>>> a = [3,8,3,5,9,1,4]
>>> max(a)
9

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@ -0,0 +1,126 @@
.. default-role :: literal
Prise en main
==============
L'objectif de ce cours est de vous apprendre à programmer en
:term:`python`. Ce cours a été fait avec :term:`sphinx`, l'outil de
gestion de documentation en python utilisé pour documenter python lui-même.
Pour plus d'information : :doc:`docutils`
Avec python :
- vous n'avez pas grand chose à savoir pour arriver à faire beaucoup de choses,
- vous allez pouvoir travailler de manière
- entièrement autonome
- rapide
- agile (au sens des méthodes agiles)
- vous allez progresser rapidement
- aucune connaissance préalable en programmation n'est requise
- le hello world en une ligne::
python -c "print 'hello'"
- rendre un fichier exécutable et ajouter le she bang::
#!/usr/bin/env python
print "hello"
.. note:: lorsqu'on lance python sur un programme, des fichiers
avec une extension `.pyc` apparaissent.
.. glossary::
python
python_ est un langage de programmation généraliste, libre, totalement
orienté objet, dynamiquement typé, semi-interprété ou, pour certaines
utilisations optimisées, compilé ou compilé à la volée (JIT).
sphinx
sphinx_ est un outil de documentation utilisant la syntaxe wiki
docutils_
- lorsqu'on lance python sans spécifier de nom de fichier, c'est l'interpréteur
python qui est lancé (le "prompt")
En python, le dicton le plus répandu est "there must be an obvious way
to do it", (il y a certainement une manière évidente de le faire en
python), ``import this`` permet de se remémorer les
dictons de python. Ce dicton est très différent de l'approche du perl
par exemple, qui présuppose : "there is more than one way to do it",
c'est-à-dire que en gros en perl, on peut le faire n'importe comment,
mais pas en python, enfin en python c'est pas conseillé de le faire à sa
sauce, il y a en général une bonne pratique à découvrir et à mettre en place.
Taper "python" dans votre console
::
>>> print "hello world"
hello world
::
>>> import this
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
...
.. seealso::
les modules, :ref:`namespaces` et la librairie standard
:doc:`stdlib`
pour avoir de l'aide, taper dans le prompt :
>>> help(function)
Le bon réflexe de chercher ce qui est le plus répandu et le plus utilisé est le
bon en python : on dit que python est livré "batteries included", ce qui
signifie que lorsqu'on a un besoin précis il faut chercher dans la librairie
standard python, puis dans les librairies les plus utilisées en python, puis en
dernier... le reste, ce qui est disponible. Mais si une librairie connue ne
fait pas exactement ce qui est attendu et qu'une libraire inconnue du bataillon
fait exactement ce qui est attendu, (et a l'air de fonctionner
correctement...), alors il faut choisir la libraire inconnue au bataillon.
usage de python
------------------
à peu près tous les domaines de l'informatique, du scripting système à la génération
de pdf en passant par le développement web et le développement rapide d'applications.
exemple : web server
pour créer un serveur web simplement::
python -m server.http 8000 localhost
exemple : utiliser python pour faire un fichier de conf
::
spam = "eggs"
actions = [
('call_view', 'com.next')
]
.. _python: http://www.python.org
.. _sphinx: http://sphinx.pocoo.org
.. _docutils: http://docutils.sf.net

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@ -0,0 +1,41 @@
Apprentissage de la programmation avec python
----------------------------------------------
.. toctree::
:maxdepth: 2
getting-started
settings
type
structures
testsunitaires
docutils
Programmation python, connaissances de base
--------------------------------------------
.. toctree::
:maxdepth: 2
classes
prompt
specialmethods
exceptions
DesignPatterns
stdlib
Récapitulatifs de la formation
---------------------------------
.. toctree::
:maxdepth: 1
exercices
Index et recherche
-------------------
* :ref:`genindex`
* :ref:`modindex`
* :ref:`search`

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@ -0,0 +1,58 @@
Bonjour à toute la promo,
Comme convenu, voici quelques liens (algorithmiques et autres)
D'abord, python :)
https://www.python.org/
et le tuto dive into python
http://www.diveintopython3.net/
et le fameux python challenge
http://www.pythonchallenge.com/
c'est un challenge algorithmique qu'on peut résoudre avec du python mais pas forcément, on peut utiliser n'importe quel langage.
Ceux qui dépasseront la sixième étape (sans regarder les soluces) auront droit à mon respect :)
Ensuite, la librairie pandas que nous avons vue :
http://pandas.pydata.org/
et pandas sur python-simple
http://www.python-simple.com/python-pandas/stacking-unstacking-dataframe.php
Sinon après il y a plein de livres, notamment le wikilivre
https://fr.wikibooks.org/wiki/Programmation_algorithmique/Sommaire
https://fr.wikibooks.org/wiki/Cat%C3%A9gorie:Programmation_algorithmique_(livre)
https://fr.wikibooks.org/wiki/Programmation
après sur wikipédia il y a plein de pages consacrée à divers algorithmes (le voyageur de commerce, les algoritmes tirés de la biologie, etc...) mais on n'a pas vu ça en détails.
après il y a une bonne présentation des modules et sous-modules (mais c'est de l'ocaml)
https://www.good-eris.net/formation-ocaml/modules/submod.html
vous pouvez aussi vous y mettre :
https://www.good-eris.net/formation-ocaml/intro.html
un très bon livre pour ocaml
http://programmer-avec-ocaml.lri.fr/chap10.html
de très bon livres pour apprendre le python existent aussi, notamment ceux de Tarek Ziadé (un français qui habite en Bourgogne).
Voilà
Très bonne continuation à vous tous, à bientôt
Gwen

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@ -0,0 +1,107 @@
Interactions avec l'utilisateur
===============================
les prompts
--------------
`raw_input` ou `input`
(raw_input renvoie une string, input essayes d'évaluer, soyez prudent...)
>>> from subprocess import call
>>> filename = input("quel fichier voulez-vous afficher ?\n")
>>> call("cat " + filename, shell=True)
.. _cmdlabel:
le module :mod:`cmd` et les interpréteurs
--------------------------------------------
le monde des interpréteur ligne de commande...
Peu après l'âge de bronze vint le temps de l'interpréteur ligne de commande,
c'est-à-dire quelque chose de plus spécifique que **l'application ligne de commande**,
ou que l'utilitaire ligne de commande.
Un interpréteur ligne de commande est un programme qui :
- est forcément plein texte
- vous donne un prompt
- prends toutes ses entrées d'un coup
- produit une sortie (typiquement des lignes de texte)
- vous redonne un prompt
Le shell unix est un bon exemple d'interpréteur ligne de commande.
Un utilitaire ligne de commande est un programme unix-like qui prend toutes
les entrées d'un coup, et qui vous renvoie une sortie d'un coup.
le module :mod:`cmd` : exemple d'utilisation
.. module:: cmd
:synopsis: interpréteur ligne de commande
.. literalinclude:: snippets/cli.py
:download:`telecharger cmd <snippets/cli.py>`
::
>>> from cli import Cli
>>> prompt = Cli()
>>> prompt.cmdloop()
cli (command line interpreter)
(type help or ? for commands list)
#Prompt> ?
Documented commands (type help <command>):
==========================================
EOF exit
Undocumented commands:
======================
cmd help quit
#Prompt>
pour ajouter une commande, utiliser simplement l'héritage::
>>> from cli import Cli
>>> class Prompt(Cli):
... def do_hello(self, line):
... print "hello %s", line
...
>>> prompt = Prompt()
>>> prompt.cmdloop()
cli (command line interpreter)
(type help or ? for commands list)
#Prompt> ?
Documented commands (type help <command>):
==========================================
EOF exit
Undocumented commands:
======================
cmd hello help quit
#Prompt> hello world
.. todo:: faire un petit projet d'interpréteur ligne de commande du jeu C+/C-
lire et écrire dans un fichier
-------------------------------
les **handle de fichier** (file handles)
>>>
>>> fh = file('test', 'w')
>>> fh.write('hello world')
>>> fh.close()
>>> content = file('test', 'r').read()
>>> content
'hello world'
>>>

View File

@ -0,0 +1,220 @@
.. default-role:: literal
Mettre en place son environnement de travail
=============================================
Les éditeurs pour python
-----------------------------
N'importe quel éditeur qui respecte les coding standards du pep8 convient :
https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/
pep8_
.. _pep8: https://pep8.org/
d'une manière générale, de base un éditeur spartiate peut convenir du moment
que l'intentation de 4 espaces est respectée et que les tablulations sont
remplacées par des espaces, car le plus important en python c'est l'indentation,
et le fait de bien voir ou est le règlage de l'encodage (ça doit être en ``utf-8``)
Pour voir si ton éditeur est bien configuré, tu prends n'importe quel fichier python
que tu as créé, puis tu faire un ::
pep8 <mon_fichier.py>
et `pep` va dire ce qui ne va pas en termes de syntaxe.
IDLE
------
https://docs.python.org/2/library/idle.html
Pour information, IDLE est un éditeur intégré (dans la lib standard de python)
mais je te le déconseille (trop spartiate).
un framework de développement intégré : :term:`IDLE`
.. glossary::
IDLE
IDLE_ est un IDE (environnement de développement intégré) mis à disposition
dans la :term:`librairie standard` de python
.. _IDLE: http://docs.python.org/2/library/idle.html
nano
--------
pour l'exemple, avec **nano**, voici comment faire une config qui permette
de coder en python. On configure nano avec le ``.nanorc``
Exemple de ``.nanorc`` ::
# replace les tabulations par 4 espaces
set tabsize 4
set tabstospaces
# indente automatiquement
set autoindent
# la touche home renvoie en debut de code
set smarthome
# ne met pas de retour chariot a la fin d'une ligne
# si elle depasse la largeur du terminal
set nowrap
unset softwrap
# chargement de plusieur fichiers
set multibuffer
# coloration syntaxique
## Python
#include "/usr/share/nano/python.nanorc"
Gedit
---------
Gedit c'est très bien pour coder en python, mais de base c'est pas sur un serveur,
il faut pouvoir être en mode graphique.
Il faut règler l'indentation à 4 espaces pour respecter le pep8.
Et règler le replacement des tablulations par des espaces.
Mais surtout, très vite il faut installer les paquets additionnels, notamment
pour que gedit supprime les espaces en fin de ligne par exemple.
Je l'utilise souvent mais il faut des plugins avec
genre ceux-ci (si tu es sur ubuntu)::
apt-get install gedit-plugins
dans ce paquet par exemple, l'outil pour commenter-décommenter le code est intéressant
(sélection d'un paragraphe, puis Ctrl-M)
tu peux régler après la complétion des parenthèses, etc.
il y a aussi le paquet developer plugins :
https://apps.ubuntu.com/cat/applications/gedit-developer-plugins/
Après avec les plugins gedit commence à bien tenir la route.
Vi
----------
Toujours la même problématiques (espaces, tablulation...)
Donc voici une partie de ``.vimrc`` qui le fait::
"Pour le collage"
set pt=<F5>
set vb t_vb="
set shiftwidth=4
set expandtab
set ts=4
set sw=4
syntax on
filetype indent on
filetype plugin on
set autoindent
set hlsearch " Surligne les resultats de recherche
set wrap " Pas de retour a la ligne auto (affichage)
set showmatch " Affiche parenthese correspondante
set softtabstop=4 " Largeur d'une tabulation
"set fdm=indent " Repli selon l'indentation
maintenant après il y a un python-mode assez avancé qui permet de faire pas mal de choses.
(valider avec la syntaxe avec pylint, valider le pep8...)
Mais il faut une config plus avancée.
D'une manière générale, il y a la possibilité de valider avec des outils externes (pylint, pychecker, pep8...) et il y a aussi la possibilité de valider tout ça dans un éditeur.
configurer son éditeur : résumé
-----------------------------------
- les fichiers sources ont l'extension `.py`
- une instruction par ligne
- les blocs sont marqués par l'indentation (utilser 4 espaces), règler
l'éditeur pour transformer les tabulations en espaces
configurer son prompt python
-------------------------------
.. envvar:: PYTHONPATH
pointe par défaut sur le répertoire courant, il est possible d'ajouter
un path
à mettre dans votre `.bashrc` :
::
export PYTHONPATH:`pwd`
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:'/usr/share':'/toto/titi/tata'
alias pyenv='export PYTHONPATH=`pwd`:$PYTHONPATH'
export PYTHONSTARTUP='/home/gwen/.pystartup'
.. envvar:: PYTHONSTARTUP
les trucs à mettre dans vos pytstartups (comme dans vos .bashrc)
- autocomplétion
- affichage de l'historique
exemple de `.pystartup`
à télécharger ici : :download:`snippets/pystartup`
::
# Store the file in ~/.pystartup, and set an environment variable to point to
# it, e.g. "export PYTHONSTARTUP=/max/home/itamar/.pystartup" in bash.
#
# Note that PYTHONSTARTUP does *not* expand "~", so you have to put in the full
# path to your home directory.
import rlcompleter
import readline
readline.parse_and_bind("tab: complete")
import os
histfile = os.path.join(os.environ["HOME"], ".pyhist")
try:
readline.read_history_file(histfile)
except IOError:
pass
import atexit
atexit.register(readline.write_history_file, histfile)
del os, histfile
# enhanced completion
#import rlcompleter2
#rlcompleter2.setup()
Consulter la librairie standard
-------------------------------------
.. glossary::
librairie standard
Une des règles de base de python est qu'il existe certainement une manière
conseillé de faire une tâche en python. Le premier réflexe est d'aller
voir dans la `librairie standard`_
.. _`librairie standard`: http://docs.python.org/2.7/library/index.html
Premier réflexe : la doc en ligne ou bien installée sur votre disque dur.
la page d'accueil de la doc officielle python :
.. image:: images/DocPython.png
et surtout, une fois la librairie standard abordée, la page d'index des
modules :
.. image:: images/ModuleIndex.png

View File

@ -0,0 +1,250 @@
Programmation python courante
================================
.. _namespaces:
les espaces de nommage
-----------------------
L'espace de nommage le plus courant est l'organisation en modules et en packages.
Packages et modules::
package/
__init__.py
module1.py
subpackage/
__init__.py
module2.py
A utilser pour organiser votre projet
Permet de minimiser les risques de conflits de nome
Permet de diminuer les entrées dans le :envvar:`PYTHONPATH`
::
import package.module1
from package.subpackage import module2
from package.subpackage.module2 import name
- le fichier `__init__.py`
- `reload(module)` au prompt
- dangereux : l'import "*", utiliser l'attribut spécial `__all__` pour l'import
sélectif
::
from os import *
lance un module en tant que script :
::
if __name__ == "__main__":
main()
Organisation modulaire
- construire des composants élémentaires
- combiner ces composants
- utiliser une structure pyramidale : les composants sont les éléments de
composants plus complexes.
- découplage de l'ensemble en composants indépendants (gros programmes réalisables)
- donner de la structure (rendre les gros programmes compréhensibles)
- spécifier les liens entre les composants (rendre les programmes maintenables)
- identifier les sous-composants indépendants (rendre les programmes réutilisables)
- forcer l'abstraction (augmenter la sureté du programme)
modules chargés et modules importés
--------------------------------------
Les modules susceptibles d'être chargés sont dans le :envvar:`PYTHONPATH`.
Mais comment peut-on savoir ou ils sont physiquement (sur le disque dur) ?
.. envvar:: `sys.modules`
>>> 'twisted' in sys.modules
False
>>> import twisted
>>> 'twisted' in sys.modules
True
>>> sys.modules['twisted']
<module 'twisted' from '/usr/lib/python2.7/dist-packages/twisted/__init__.pyc'>
>>>
.. attention:: un module présent dans `sys.modules` n'est pas forcément importé
dans l'espace de nommage usuel. Il faut importer le module pour
pouvoir l'utiliser.
>>> sys.modules['email']
<module 'email' from '/usr/lib/python2.7/email/__init__.pyc'>
>>> dir(email)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'email' is not defined
>>>
Pour récupérer le chemin du module
.. code-block:: python
print(os.path.abspath(<module>.__file__))
Pour importer un module qui n'est pas dans le `sys.path`
.. code-block:: python
fch = open('/path/to/mymodule/custom.py', 'r')
my_module = imp.load_module('dhcp_custom', fch, '/path/to/mymodule.py', ('.py', 'U', 1))
Connaître la version d'un module
-------------------------------------
Exemple : le module ``datetime``
C'est suivant la version de python car c'est la librairie standard.
Sinon, en général il y a un attribut __version__
>>> import sqlalchemy
>>> sqlalchemy.__version__
'0.9.8'
>>>
Les méthodes spéciales
-----------------------
méthodes spéciales correspondants aux interfaces des types de bases :
.. function:: __init__(self, *args, **kwargs)
le constructeur de l'instance d'objet
.. function:: __add__(self, other)
correspond à la notation `+`
exemple :
.. literalinclude:: snippets/specialmethods.py
>>> from specialmethods import *
>>> z = Zone("titi", 10)
>>> z2 = Zone("tutu", 40)
>>> z > z2
False
>>> z + z2
<specialmethods.Zone object at 0x7f02d95fb190>
>>> z3 = z + z2
>>> z3.name
'tititutu'
>>> z3.level
50
>>>
Attributs et accesseurs
---------------------------
python est un langage à attributs, c'est-à-dire que le protocole d'accès
aux attributs est règlable.
>>> class C(object):
... classattr = "a class attribute"
...
>>> cobj = C()
>>> cobj.classattr
'a class attribute'
>>> cobj.insattr = "an instance attribute"
>>> cobj.insattr
'an instance attribute'
>>> C.__dict__['classattr']
'a class attribute'
>>> cobj.__dict__['insattr']
'an instance attribute'
les attributs ne sont pas systématiquement encapsulées en python.
pour contrôler l'accès aux attributs, on utilise les méthodes spéciales::
__getattr__(self, name)
__setattr__(self, name, value)
class AnObject(object):
......
def __setattr__(self, name, val):
if name == 'src': #do something
# this will assign the real object.name,
#despite __setattr__
self.__dict__[name]=val
def __getattr__(self, name):
# ...
try:
func = getattr(obj, "method")
except AttributeError:
... deal with missing method ...
else:
result = func(args)
func = getattr(obj, "method", None)
if callable(func):
func(args)
- un **attribut** spécial : `__slots__`
permet de fixer les attributs possibles d'une classe
::
>>> class Bar(object):
... __slots__ = ("a","b","c")
...
>>> b = Bar()
>>> b.a = "toto"
>>> b.a
'toto'
>>> b.d = "titi"
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
AttributeError: 'Bar' object has no attribute 'd'
les slots
~~~~~~~~~~~
.. important:: l'encapsulation n'est pas une condition de base de la programmation
par objects, surtout que le contrôle nuit à l'agilité.
>>> class Point(object):
... __slots__ = 'x', 'y'
...
>>> p = Point()
>>> p.x = 2
>>> p.y = 3
>>> p.z = 4
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Point' object has no attribute 'z'
>>>
- notation `|` et notation `>`
::
class Test:
nombre = 1
def __or__(self, other):
return self.nombre + other.nombre
def __lshift__(self, other):
self.nombre = self.nombre + other.nombre
t1 = Test()
t2 = Test()
t2.nombre = 2
print t1 | t2
t1 << t2
print t1.nombre

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@ -0,0 +1,210 @@
La :term:`librairie standard`
================================
les builtins
-------------
.. module:: builtins
:synopsis: les fonctions directement à disposition sans import spécifique
- le module :mod:`builtins`, tout ce qui est accessible directement
>>> dir('__builtins__')
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__doc__', '__eq__',
'__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__',
'__getslice__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__len__', '__lt__',
'__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__',
'__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__',
'__subclasshook__', '_formatter_field_name_split', '_formatter_parser',
'capitalize', 'center', 'count', 'decode', 'encode', 'endswith', 'expandtabs',
'find', 'format', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isdigit', 'islower',
'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip',
'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit',
'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title',
'translate', 'upper', 'zfill']
>>>
- le module :mod:`subprocess`, appels systèmes
.. module:: subprocess
:synopsis: exécuter une commande shell, récupérer le code retour et la sortie
.. function:: subprocess.call(args, *, stdin=None, stdout=None, stderr=None, shell=False)¶
>>> subprocess.call(["ls", "-l"])
0
>>> subprocess.call("exit 1", shell=True)
1
.. function:: subprocess.check_output(args, *, stdin=None, stderr=None, shell=False, universal_newlines=False)¶
>>> subprocess.check_output(["echo", "Hello World!"])
'Hello World!\n'
>>> subprocess.check_output("exit 1", shell=True)
Traceback (most recent call last):
...
subprocess.CalledProcessError: Command 'exit 1' returned non-zero exit status 1
- le module :mod:`sys`, paramètres et fonctions systèmes
.. module:: sys
:synopsis: paramètres et fonctions systèmes
.. envvar:: sys.argv
la ligne de commande
.. function:: sys.exit()
terminer un programme
.. envvar:: sys.path
ce qu'il y a dans le :envvar:`PYTHONPATH`
.. module:: optparse
:synopsis: parsing de la ligne de commande
- le module :mod:`optparse` pour faire des outils ligne de commande
module plus récent : argparse
.. literalinclude:: snippets/cmdline.py
- les modules de tests unitaires :mod:`unittest` et :mod:`doctests`
.. module:: unittest
:synopsis: module de tests unitaires
.. module:: doctest
:synopsis: module de tests unitaires basé sur les docstrings
- le module :mod:`xml.etree` pour parser du xml
::
tree = xml.parse("testFile.xml")
rootElement = tree.getroot()
bookList = rootElem.findall("Books")
if bookList != None:
for book in bookList:
#faire quelque chose avec les livres
- le module :mod:`urllib` pour parser les urls et les manipuler (`urllib2`)
.. module:: urllib
:synopsis: parse des urls
.. function:: urllib.urlopen(url)
lit une url distante
.. module:: time
:synopsis: caculs de temps
- :mod:`time` pour la manipulation de temps
::
t1 = time.clock()
# Do Stuff Here
t2 = time.clock()
print t2 - t1
**now**
::
import time
now = time.localtime(time.time())
dateStr = time.strftime("%A, %B %d, %Y, %I:%M %p", now)
print dateStr
.. module:: getpass
:synopsis: recupération des mots de passe en ligne de commande
- le module :mod:`getpass` pour gérer les motes de passe
>>> import getpass
>>> p = getpass.getpass()
Password:
>>> p
'toto'
>>>
.. module:: shelve
:synopsis: linéarisation de données
- linéarisation de données
>>> import shelve
>>> shelve.open("database", 'c')
{}
>>> s = shelve.open("database", 'c')
>>> s
{}
>>> s["o"] = ('a', 'b', 'c')
>>> s.cl
s.clear s.close
>>> s.cl
s.clear s.close
>>> s.close()
>>>
.. module:: abc
:synopsis: les abstract base classes
- le module :mod:`abc` pour faire des interfaces propres
.. function:: abc.register(subclass)
exemple
::
from abc import ABCMeta
class MyABC:
__metaclass__ = ABCMeta
MyABC.register(tuple)
assert issubclass(tuple, MyABC)
assert isinstance((), MyABC)
.. module:: hotshot
:synopsis: benchmark
- le module :mod:`hotshot` benchmark
::
import hotshot
prof = hotshot.Profile('toto.txt')
prof.runcall(make_description)
prof.close()
- un exemple de librairie externe : :mod:`IPy`
.. module:: IPy
:synopsis: traitement des ips en python < python 3.3 remplacé par ipadress
::
sudo apt-get install python-ipy
::
from IPy import IP
try:
ipy = IP('{0}/{1}'.format(ip, mask), make_net=True)
except ValueError:
print "marche pas"
network = ipy.net()
broadcast = ipy.broadcast()
return broadcast, network

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@ -0,0 +1,205 @@
.. default-role:: literal
Structures de contrôle et fonctions
====================================
- tests
>>> if "a":
... print "a"
...
a
>>> if "":
... print "hell"
...
>>> a = 2
>>> if a == 1:
... print "un"
... else:
... print "deux"
...
deux
>>>
.. important:: les types de base ont tous une valeur booléenne
- itérations
>>> for i in range(10):
... print i
...
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
>>>
>>> l = range(10)
>>> l
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
- tant que
>>> i = 10
>>> while i != 0:
... print i
... i = i -1
...
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
>>>
fonctions
-----------
>>> def blabla(x):
... """fonction qui printe"""
... print x
...
>>>
il n'y a que des fonctions (et pas de procédures):
>>> def ma_func(x):
... "écrit quelque chose dans un fichier"
...
>>> ma_func("a")
>>> print ma_func("a")
None
>>>
est équivalent à :
>>> def ma_func(x):
... "écrit quelque chose dans un fichier"
... return None
- arité d'une fonction:
- paramètre non nommé
- paramètre nommé
>>> def ma_fonction(*args, **kwargs):
... print "arguments : ", str(args)
... print "argumments nommés", str(kwargs)
...
>>> ma_fonction("toto", "titi", tutu=2, tata=3)
arguments : ('toto', 'titi')
argumments nommés {'tata': 3, 'tutu': 2}
>>>
- signature d'une fonction : ça peut renvoyer n'importe quoi (tout ce qu'on veut)
:term:`return` ou :term:`yield` ?
.. glossary::
yield
permet de renvoyer le résultat d'une fonction en plusieurs étape
à l'aide d'un générateur
return
résultat d'une fonction
>>> def ma_fonction():
... for i in range(10):
... yield i
...
>>> for i in ma_fonction():
... print i
...
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
>>>
- espaces de nommage à l'intérieur d'une fonction :
>>> def toto(x):
... print vars()
...
>>> toto("sdfsdf")
{'x': 'sdfsdf'}
>>> class A(object):pass
...
>>> a = A()
>>> a.a = "titi"
>>> a.b = "toto"
>>> vars(a)
{'a': 'titi', 'b': 'toto'}
puisque tout est objet en python, ``vars(mon_objet)`` est équivalent à
``mon_objet.__dict__``
- générateurs et compréhension de liste
les compréhensions de listes permettent de générer de nouvelles listes
exemple :
>>> [ 2*i for i in range(10)]
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
>>>
>>> [x for x in range(10) if x>5]
[6, 7, 8, 9]
>>>
>>> [(i, j) for i in range(2,5) for j in range (4,8)]
[(2, 4), (2, 5), (2, 6), (2, 7), (3, 4), (3, 5), (3, 6), (3, 7), (4, 4), (4, 5), (4, 6), (4, 7)]
>>>
les expressions générateurs
>>> expr = (2*i for i in range(10))
>>> expr
<generator object <genexpr> at 0x7ff9efa77cd0>
>>> for e in expr:
... print e
...
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
>>>
le polymorphisme paramétrique
-----------------------------
polymorphisme exemple de contexte :
la fonction print
>>> print 1
1
>>> print "1"
1
.. todo:: `print 1` et `print "1"` renvoient le même résultat. Pourquoi ?

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@ -0,0 +1,122 @@
Tests unitaires et pile d'appels
=================================
Les tests automatiques sont un complément à la déclaration des types.
que tester, quoi tester ?
- que les composants interagissent bien entre eux
- que les unités (fonctions, objets...) réagissent bien à une entrée spécifique
- que le code se comporte de la manière attendue dans des environnements différents
(systèmes d'exploitation, etc...)
les types de tests :
- tests unitaires
- tests fonctionnels
- tests d'acceptation
- tests d'intégration
Quel outil utiliser ?
- la :doc:`stdlib` propose le module :mod:`unittest` et unittest2.
.. module:: py.test
:synopsis: outil de test unitaires de la pylib
- :mod:`py.test` est **le plus simple** (plus simple que unittest)
http://pytest.org/latest/
::
def test_simple():
"test si ma_fontion renvoie bien 3"
assert ma_fontion(2) == 3
- `py.test` utilise `assert` et `raises`
- `unittest` necessite de faire sytématiquement une classe, puis `assertEqual()`
- :mod:`doctest` est plus simple mais charge trop les docstrings
.. todo:: écrire un test unitaire avec `py.test` pour la fonction suivante
- installer le paquet `python-pytest`
- écrire un fichier avec une fonction dedans
::
def double(x):
return x*2
- écrire un fichier commençant par `test_` qui teste les fonctions du fichier
options utiles dans `py.test`
------------------------------
::
py.test --tb=no
py.test --tb=short
py.test -x (dernière erreur)
py.test -s (c'est comme nocapture en fait)
py.test -x --nocapture --pdb
py.test -xl --pdb
py.test -k test_simple
utiliser le module :mod:`pdb`
.. module:: pdb
:synopsis: debugger de la lib standard
::
import pdb
pdb.set_trace()
depuis py.test :
::
import pytest
def test_function():
...
pytest.set_trace() # invoke PDB debugger and tracing
Remarquons que :mod:`pdb` utilise le module :mod:`cmd`, voir :ref:`cmdlabel` qu'on a déjà vu précedemment
::
(Pdb) h
Documented commands (type help <topic>):
========================================
EOF bt cont enable jump pp run unt
a c continue exit l q s until
alias cl d h list quit step up
args clear debug help n r tbreak w
b commands disable ignore next restart u whatis
break condition down j p return unalias where
Miscellaneous help topics:
==========================
exec pdb
Undocumented commands:
======================
retval rv
(Pdb)
last but not least :
utiliser pylint ou pychecker
::
apt-get install pylint

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@ -0,0 +1,662 @@
.. default-role:: literal
.. default-domain: python
Typage, types de base
======================
python est un langage dynamiquement typé. qu'est-ce que cela signifie ?
- pas de déclaration des types (attention différent de l'inférence de types): les variables n'ont pas
de type fixé, ce qui signifie que le type est fixé au moment de l'affectation
(pendant le rutime).
- pas de déclaration des variables (une variable est créée au moyen de la première
affectation).
.. todo:: créer une variable
>>> a = 3
>>> a
3
.. todo::
- ouvrir l'interpréteur python
- dans la console créer un objet de type integer, float, string, liste, dictionnaire
- vérifier les types à l'aide de la fonction
- vérifier que en python tout est objet
- type de base et types conteneurs
- types mutables et types immutables
>>> a = 2
>>> b = 3
>>> b = 5
>>> a
2
>>> b
5
>>> l = ['a', 'b', 'c', 'd']
>>> p = [l, 'e']
>>> p
[['a', 'b', 'c', 'd'], 'e']
>>> l = ['i', 'j']
>>> p
[['a', 'b', 'c', 'd'], 'e']
>>> l
['i', 'j']
.. todo:: jouer avec les types
- l'interpréteur python comme calculette, les opérations numériques
>>> x = 1
>>> y =2
>>> x > y
False
>>> x == y
False
>>> x != y
True
- l'interpréteur pour manipuler les strings
>>> s = "bla bla"
'bla bla'
>>> s = 'bla bla'
'bla bla'
>>> s = " 'bli bli' "
>>> s
" 'bli bli' "
>>> s = """ sdfsdf "bla bla" sdfsdf"""
>>> s
' sdfsdf "bla bla" sdfsdf'
>>>
>>> s = "bla bla"
>>> m = "hu hu"
>>> s + m
'bla blahu hu'
>>> m * 3
'hu huhu huhu hu'
>>>
>>> len(m)
5
>>>
>>> m[3]
'h'
>>> m[3:5]
'hu'
>>>
>>> s = "ssdfsdf {0} sdfsdfsdf {1}".format("blah", "blih")
>>> s= 'a'
>>> dir(s)
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__getslice__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '_formatter_field_name_split', '_formatter_parser', 'capitalize', 'center', 'count', 'decode', 'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isdigit', 'islower', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', 'zfill']
>>> t = "abc"
>>> t.startswith("a")
True
>>> l = ['a', 'b', 'c']
>>> "-".join(l)
'a-b-c'
>>>
.. todo:: lower(), upper(), strip(), title()
.. todo: recherche et remplacement dans une string
index(), find(), replace()
- le module :mod:`regexp`
.. module:: regexp
:synopsis: expression régulières
>>> import re
>>> s = "sdf dfdfdf blah bla df"
>>> re.findall(r'\w*', s)
['sdf', '', 'dfdfdf', '', 'blah', '', 'bla', '', 'df', '']
>>> re.findall(r'df*', s)
['df', 'df', 'df', 'df', 'df']
>>>
unicode
------------
En python 2.X : deux types : `str` et `unicode` (en python 3 ces types sont unifiés)
on peut facilement tomber sur des erreurs unicode::
UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character u'\xe9' in position 0:
ordinal not in range(128)
- l'encodage (unicode):
on part d'un objet unicode :
>>> u = u"éèà bla"
>>> u
u'\xe9\xe8\xe0 bla'
on le transforme en string utf-8 :
>>> u.encode("utf-8")
'\xc3\xa9\xc3\xa8\xc3\xa0 bla'
>>> print u.encode("utf-8")
éèà bla
>>>
on peut partir d'une string en utf-8, puis::
manips importantes de traitement unicode (si on n'est pas en python 3)
>>> u = u"ésdsfè"
>>> u
u'\xe9sdsf\xe8'
>>> print u
ésdsfè
>>> str(u)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character u'\xe9' in position 0:
ordinal not in range(128)
>>> u.encode("utf-8")
'\xc3\xa9sdsf\xc3\xa8'
>>> s = u.encode("utf-8")
>>> type(s)
<type 'str'>
>>>
Il faut utiliser ``.encode()``, et pas ``.decode()``::
if type(s) == unicode #types.UnicodeType:
bla bla
if type(s) == str:
rien à faire
manipulations diverses :
- enlever les accents
>>> import unicodedata
>>> s = u"un été même pas chaud"
>>> import unicodedata as U
>>> s2 = ''.join(U.normalize('NFD', x)[0] for x in s)
>>> s2
u'un ete meme pas chaud'
>>>
- enlever la ponctuation
>>> import re
>>> import string
>>> rgx = re.compile('[%s]' % string.punctuation)
>>> string.punctuation
'!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~'
tuples, listes, dictionnaires
---------------------------------
>>> t = (1,2,3)
>>> l = [1,2,3]
>>> d = {'a': 2, 'b':3, 'c':4}
>>>
>>> l = ['e','p','q','t']
>>> l.pop()
't'
>>> l
['e', 'p', 'q']
>>> l
['e', 'p', 'q']
>>> l.pop(1)
'p'
>>> l
['e', 'q']
>>>
exercice
-------------
écrire la string "1-2-3-4-5-6-7-8-9" programmatiquement
>>> [str(i) for i in l]
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
>>> l2 = []
>>> for i in l:
... l2.append(str(i))
...
>>> l2
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
>>>
>>> l = range(1,9)
>>> l2 = [str(i) for i in l]
>>> "-".join(l2)
'1-2-3-4-5-6-7-8'
>>> s= "-"
>>> l2.extend(range(20))
>>> l2
['1', '2', 'sdfsdf', '3', '4', '5', '6', '7', 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
>>> l + l2
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, '1', '2', 'sdfsdf', '3', '4', '5', '6', '7', 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
>>> l.extend(l2)
KeyboardInterrupt
>>> l = []
>>> l = list()
>>> list
<type 'list'>
>>> list()
[]
>>> list(range(2))
[0, 1]
>>> tuple
<type 'tuple'>
>>> t = (1,2,3)
>>> t
(1, 2, 3)
>>> list(t)
[1, 2, 3]
>>> t
(1, 2, 3)
>>> type(t)
<type 'tuple'>
>>>
.. important:: utiliser get plutôt que l'accès par items lorsque l'on n'est pas sûr
::
>>> d = {}
>>> d.get('toto')
>>> d['toto'] ='titi'
>>> d.get('toto')
'titi'
>>> print d.get('toto')
titi
>>> print d.get('to')
None
>>> d['tot']
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'tot'
>>>
KeyboardInterrupt
>>>
>>> x=dict(a=23,b=45,c=67,d=89)
>>> x
{'a': 23, 'c': 67, 'b': 45, 'd': 89}
>>> y=dict.fromkeys(range(4), 'ho')
>>> y
{0: 'ho', 1: 'ho', 2: 'ho', 3: 'ho'}
# and a new method to fetch-and-remove an item, by key:
>>> x.pop('c')
67
>>> x
{'a': 23, 'b': 45, 'd': 89}
>>> x.pop('z')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
KeyError: 'z'
>>> x.pop('z', 55)
55
>>> for x in enumerate('ciao'): print x
...
(0, 'c')
(1, 'i')
(2, 'a')
(3, 'o')
>>>
.. module:: collections
:synopsis: autres types de données
- le module :mod:`collections` :
- `OrderedDict`, `defaultdict`
remarques sur les tuples
>>> 1,
(1,)
>>> (1,)
(1,)
>>> (1)
1
>>> ()
()
>>> tuple()
()
>>> value = 1,
>>> value
(1,)
.. todo:: addition de listes, append, tranches, tri de listes
::
def remove_duplicates(lst):
...
l = [4, 7, 30, "hello", 7, "world", 30, 7]
remove_duplicates(l)
assert l == [4, 7, 30, "hello", "world"]
.. todo:: defaultdict, get (avec une valeur par défaut)
- tri de liste personnalisé :
.. literalinclude:: snippets/sorter.py
>>> 'a' in d
True
>>> t[1]
2
>>>
>>> for i in l:
... print i
...
1
2
3
>>>
>>> for i in d:
... print i
...
a
c
b
>>>
>>> for key, value in d.items():
... print key, " : ", value
...
a : 2
c : 4
b : 3
>>>
.. todo:: l'interpréteur python pour l'introspection des objets
en python, **pas besoin de déclaration de type**. Qu'est-ce que ça veut dire ?
>>> type(1)
<type 'int'>
>>>
>>> dir(3)
['__abs__', '__add__', '__and__', '__class__', '__cmp__', '__coerce__',
'__delattr__', '__div__', '__divmod__', '__doc__', '__float__', '__floordiv__',
'__format__', '__getattribute__', '__getnewargs__', '__hash__', '__hex__',
'__index__', '__init__', '__int__', '__invert__', '__long__', '__lshift__',
'__mod__', '__mul__', '__neg__', '__new__', '__nonzero__', '__oct__', '__or__',
'__pos__', '__pow__', '__radd__', '__rand__', '__rdiv__', '__rdivmod__',
'__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rfloordiv__', '__rlshift__',
'__rmod__', '__rmul__', '__ror__', '__rpow__', '__rrshift__', '__rshift__',
'__rsub__', '__rtruediv__', '__rxor__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__',
'__sub__', '__subclasshook__', '__truediv__', '__trunc__', '__xor__',
'bit_length', 'conjugate', 'denominator', 'imag', 'numerator', 'real']
>>>
>>> type(3)
<type 'int'>
>>>
- Le type set
Set
collection non ordonnées d'éléments uniques
- le type set immutable et le type set mutable.
- un ensemble peut être étendu ou bien seulement englobé
::
Manipulations non supportées
>>> e["a"]
Traceback (most recent call last):
TypeError: unsubscriptable object
>>> e.append("a")
Traceback (most recent call last):
AttributeError: 'Set' object has no attribute 'append'
Création
Ensemble vide :
::
>>> e = set()
>>> e
Set([])
>>> e = set("toto")
>>> e
Set(['t', 'o'])
>>> d = {"a":1,"b":2}
>>> f = set(d)
>>> f
Set(['a', 'b'])
Appartenance et définition en extension
::
Set(['a', 'b'])
>>> "a" in i
True
>>> len(h)
4
>>> for u in h:
... print u
...
a
b
t
o
>>> e.add("a")
>>> e
Set(['a'])
>>> for i in range(5):
... e.add(i)
...
>>> e
Set(['a', 0, 2, 3, 4, 1])
Set(['a'])
>>> e.add("b", "c")
Traceback (most recent call last):
TypeError: add() takes exactly 2 arguments (3 given)
>>> for i in range(5):
... e.add(i)
...
>>> e
# Suppression :
>>> f = e.copy()
>>> f
Set(['a', 0, 2, 3, 4, 1])
>>> f.remove(0)
Opérations sur les ensembles
::
>>> v = sets.Set()
>>> e.issubset(f)
False
>>> f.issubset(e)
True
>>> e.issuperset(f)
True
>>> f &lt; e
True
>>> f &gt; e
False
>>> e
Set(['a', 0, 2, 3, 4, 1, ImmutableSet(['p'])])
>>> e.copy()
Set(['a', 0, 2, 3, 4, 1, ImmutableSet(['p'])])
>>> e.remove(3)
>>> e
Set(['a', 0, 2, 4, 1, ImmutableSet(['p'])])
>>> 0 in e
True
>>> e.pop()
'a'
>>> e
Set([0, 2, 4, 1, ImmutableSet(['p'])])
>>> e.pop()
0
>>> e.discard(4)
>>> e
Set([2, 1, ImmutableSet(['p'])])
>>> e.discard("p")
>>> e
Set([2, 1, ImmutableSet(['p'])])
>>> e.discard(sets.Set("p"))
>>> e
Set([2, 1])
>>>
>>> e -= f
>>> e
Set([])
>>> f
Set(['a', 2, 3, 4, 1])
>>>
>>> e.clear()
>>> e
Set([])
>>>
# copy
>>> h == e
False
>>> h != e
True
>>> u = h.copy()
>>> u
Set(['a', 'b', 't', 'o'])
Opérations ensemblistes
::
#Pas d'opération "+" :
>>> h = e + f
Traceback (most recent call last):
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Set' and 'Set'
#La réunion :
>>> g = e or f
>>> g
Set(['t', 'o'])
autre notation :
>>> h | e
Set(['a', 'b', 't', 'o'])
>>> h & e
Set(['t', 'o'])
>>>
Le complémentaire :
>>> h = e ^ f
>>> h
Set(['a', 'b', 't', 'o'])
La différence :
>>> i = h - e
>>> i
L'intersection, la réunion, le complémentaire :
>>> f
Set(['a', 2, 3, 4, 1])
>>> f & e
Set(['a', 1, 2, 3, 4])
>>> f | e
Set(['a', 1, 2, 3, 4, 0])
>>> f ^ e
Set([0])
différence entre type et isinstance
------------------------------------
`type()` ne gère pas l'héritage alors que `isinstance()` si:
>>> class MyClass(object):
def __init__(self):
pass
>>> a = MyClass()
>>> type(a) == MyClass
True
>>> type(a) == object
False
>>> isinstance(a, MyClass)
True
>>> isinstance(a, object)
True
>>>
Dans la **PEP 8**, Guido demande explicitement d'utiliser isinstance et non type
.. note::
citation :
Object type comparisons should always use isinstance() instead
of comparing types directly.
Yes: if isinstance(obj, int):
No: if type(obj) is int:
inférence de type
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
.. todo:: coercion, typage dynamique, inférence de type
exemple::
def addition_forte(x, y):
return int(x) + int(y)
def addition_faible(x, y):
return x + y
dans `addition_faible`, il n'y a pas de casting de type, on n'essaye pas
de transformer ça en un type donné, c'est-à-dire que si `x` et `y` sont
compatible, ça marche. Le typage est fort, on demande des types
>>> addition_faible("1", 4)
TypeError: cannot concatenate 'str' and 'int' objects
>>> addition_forte("1", 4)
TypeError: cannot concatenate 'str' and 'int' objects
>>> addition_faible("a", "b")
5
Remarquons que `addition_faible` renvoie forcément un type `int` tandis
que `addition_forte` peut renvoyer un autre type, ceci est dû au
polymorphisme paramétrique.
.. todo:: en python un type et une classe, c'est la même chose
.. todo:: "duck typing" en python
- le typage
- typage fort
- statique : déclaration ou bien inférence (déduction) lisible dans le source
(exemple : java)
- typage dynamique : une variable est typée en fonction de son contenu
- typage faible :
- une donnée n'aura pas spécialement de type : les nombres, les chaînes de
caractères, les booléens, etc. seront tous des scalaires et ne seront
différenciés que par leur valeur et par le contexte de leur utilisation