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Programmation python courante
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.. _namespaces:
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les espaces de nommage
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L'espace de nommage le plus courant est l'organisation en modules et en packages.
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Packages et modules::
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package/
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__init__.py
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module1.py
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subpackage/
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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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::
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import package.module1
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from package.subpackage import module2
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from package.subpackage.module2 import name
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- le fichier `__init__.py`
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- `reload(module)` au prompt
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- dangereux : l'import "*", utiliser l'attribut spécial `__all__` pour l'import
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sélectif
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::
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from os import *
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lance 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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- 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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modules chargés et modules importés
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Les modules susceptibles d'être chargés sont dans le :envvar:`PYTHNONPATH`.
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Mais comment peut-on savoir ou ils sont physiquement (sur le disque dur) ?
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.. envvar:: `sys.modules`
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>>> 'twisted' in sys.modules
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False
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>>> import twisted
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>>> 'twisted' in sys.modules
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True
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>>> sys.modules['twisted']
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<module 'twisted' from '/usr/lib/python2.7/dist-packages/twisted/__init__.pyc'>
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>>>
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.. attention:: un module présent dans `sys.modules` n'est pas forcément importé
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dans l'espace de nommage usuel. Il faut importer le module pour
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pouvoir l'utiliser.
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>>> sys.modules['email']
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<module 'email' from '/usr/lib/python2.7/email/__init__.pyc'>
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>>> dir(email)
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Traceback (most recent call last):
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File "<stdin>", line 1, in <module>
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NameError: name 'email' is not defined
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>>>
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Connaître la version d'un module
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Exemple : le module ``datetime``
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C'est suivant la version de python car c'est la librairie standard.
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Sinon, en général il y a un attribut __version__
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>>> import sqlalchemy
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>>> sqlalchemy.__version__
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'0.9.8'
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>>>
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Les méthodes spéciales
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méthodes spéciales correspondants 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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.. function:: __add__(self, other)
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correspond à la notation `+`
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exemple :
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.. literalinclude:: snippets/specialmethods.py
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>>> from specialmethods import *
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>>> z = Zone("titi", 10)
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>>> z2 = Zone("tutu", 40)
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>>> z > z2
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False
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>>> z + z2
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<specialmethods.Zone object at 0x7f02d95fb190>
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>>> z3 = z + z2
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>>> z3.name
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'tititutu'
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>>> z3.level
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50
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>>>
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Attributs et accesseurs
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python est un langage à attributs, c'est-à-dire que le protocole d'accès
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aux attributs est règlable.
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>>> class C(object):
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... classattr = "a class attribute"
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...
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>>> cobj = C()
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>>> cobj.classattr
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'a class attribute'
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>>> cobj.insattr = "an instance attribute"
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>>> cobj.insattr
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'an instance attribute'
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>>> C.__dict__['classattr']
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'a class attribute'
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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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pour contrôler l'accès aux attributs, on utilise les méthodes spéciales::
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__getattr__(self, name)
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__setattr__(self, name, value)
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class AnObject(object):
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......
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def __setattr__(self, name, val):
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if name == 'src': #do something
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# this will assign the real object.name,
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#despite __setattr__
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self.__dict__[name]=val
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def __getattr__(self, name):
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# ...
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try:
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func = getattr(obj, "method")
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except AttributeError:
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... deal with missing method ...
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else:
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result = func(args)
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func = getattr(obj, "method", None)
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if callable(func):
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func(args)
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- un **attribut** spécial : `__slots__`
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permet de fixer les attributs possibles d'une classe
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::
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>>> class Bar(object):
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... __slots__ = ("a","b","c")
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...
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>>> b = Bar()
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>>> b.a = "toto"
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>>> b.a
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'toto'
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>>> b.d = "titi"
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Traceback (most recent call last):
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File "<stdin>", line 1, in ?
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AttributeError: 'Bar' object has no attribute 'd'
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les slots
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~~~~~~~~~~~
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.. important:: l'encapsulation n'est pas une condition de base de la programmation
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par objects, surtout que le contrôle nuit à l'agilité.
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>>> class Point(object):
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... __slots__ = 'x', 'y'
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...
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>>> p = Point()
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>>> p.x = 2
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>>> p.y = 3
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>>> p.z = 4
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Traceback (most recent call last):
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File "<stdin>", line 1, in <module>
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|
AttributeError: 'Point' object has no attribute 'z'
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|
>>>
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- notation `|` et notation `>`
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::
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class Test:
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nombre = 1
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def __or__(self, other):
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return self.nombre + other.nombre
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def __lshift__(self, other):
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self.nombre = self.nombre + other.nombre
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t1 = Test()
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t2 = Test()
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t2.nombre = 2
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print t1 | t2
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t1 << t2
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print t1.nombre
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