mirror of
https://github.com/adambard/learnxinyminutes-docs.git
synced 2024-12-21 06:11:51 +03:00
733 lines
23 KiB
Markdown
733 lines
23 KiB
Markdown
---
|
|
language: python3
|
|
contributors:
|
|
- ["Louie Dinh", "http://pythonpracticeprojects.com"]
|
|
- ["Steven Basart", "http://github.com/xksteven"]
|
|
- ["Andre Polykanine", "https://github.com/Oire"]
|
|
- ["Zachary Ferguson", "http://github.com/zfergus2"]
|
|
translators:
|
|
- ["Gnomino", "https://github.com/Gnomino"]
|
|
- ["Julien M'Poy", "http://github.com/groovytron"]
|
|
filename: learnpython3-fr.py
|
|
lang: fr-fr
|
|
---
|
|
|
|
Python a été créé par Guido Van Rossum au début des années 90. C'est maintenant un des
|
|
langages les plus populaires. Je suis tombé amoureux de Python pour la clarté de sa syntaxe.
|
|
C'est tout simplement du pseudo-code exécutable.
|
|
|
|
L'auteur original apprécierait les retours (en anglais): vous pouvez le contacter sur Twitter à [@louiedinh](http://twitter.com/louiedinh) ou par mail à l'adresse louiedinh [at] [google's email service]
|
|
|
|
Note : Cet article s'applique spécifiquement à Python 3. Jettez un coup d'oeil [ici](http://learnxinyminutes.com/docs/fr-fr/python-fr/) pour apprendre le vieux Python 2.7
|
|
|
|
```python
|
|
|
|
# Un commentaire d'une ligne commence par un dièse
|
|
|
|
""" Les chaînes de caractères peuvent être écrites
|
|
avec 3 guillemets doubles ("), et sont souvent
|
|
utilisées comme des commentaires.
|
|
"""
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 1. Types de données primaires et opérateurs
|
|
####################################################
|
|
|
|
# On a des nombres
|
|
3 # => 3
|
|
|
|
# Les calculs sont ce à quoi on s'attend
|
|
1 + 1 # => 2
|
|
8 - 1 # => 7
|
|
10 * 2 # => 20
|
|
|
|
# Sauf pour la division qui retourne un float (nombre à virgule flottante)
|
|
35 / 5 # => 7.0
|
|
|
|
# Résultats de divisions entières tronqués pour les nombres positifs et négatifs
|
|
5 // 3 # => 1
|
|
5.0 // 3.0 # => 1.0 # works on floats too
|
|
-5 // 3 # => -2
|
|
-5.0 // 3.0 # => -2.0
|
|
|
|
# Quand on utilise un float, le résultat est un float
|
|
3 * 2.0 # => 6.0
|
|
|
|
# Modulo (reste de la division)
|
|
7 % 3 # => 1
|
|
|
|
# Exponentiation (x**y, x élevé à la puissance y)
|
|
2**4 # => 16
|
|
|
|
# Forcer la priorité de calcul avec des parenthèses
|
|
(1 + 3) * 2 # => 8
|
|
|
|
# Les valeurs booléennes sont primitives
|
|
True
|
|
False
|
|
|
|
# Négation avec not
|
|
not True # => False
|
|
not False # => True
|
|
|
|
# Opérateurs booléens
|
|
# On note que "and" et "or" sont sensibles à la casse
|
|
True and False #=> False
|
|
False or True #=> True
|
|
|
|
# Utilisation des opérations booléennes avec des entiers :
|
|
0 and 2 #=> 0
|
|
-5 or 0 #=> -5
|
|
0 == False #=> True
|
|
2 == True #=> False
|
|
1 == True #=> True
|
|
|
|
# On vérifie une égalité avec ==
|
|
1 == 1 # => True
|
|
2 == 1 # => False
|
|
|
|
# On vérifie une inégalité avec !=
|
|
1 != 1 # => False
|
|
2 != 1 # => True
|
|
|
|
# Autres opérateurs de comparaison
|
|
1 < 10 # => True
|
|
1 > 10 # => False
|
|
2 <= 2 # => True
|
|
2 >= 2 # => True
|
|
|
|
# On peut enchaîner les comparaisons
|
|
1 < 2 < 3 # => True
|
|
2 < 3 < 2 # => False
|
|
|
|
# (is vs. ==) is vérifie si deux variables pointent sur le même objet, mais == vérifie
|
|
# si les objets ont la même valeur.
|
|
a = [1, 2, 3, 4] # a pointe sur une nouvelle liste, [1, 2, 3, 4]
|
|
b = a # b pointe sur a
|
|
b is a # => True, a et b pointent sur le même objet
|
|
b == a # => True, les objets a et b sont égaux
|
|
b = [1, 2, 3, 4] # b pointe sur une nouvelle liste, [1, 2, 3, 4]
|
|
b is a # => False, a et b ne pointent pas sur le même objet
|
|
b == a # => True, les objets a et b ne pointent pas sur le même objet
|
|
|
|
# Les chaînes (ou strings) sont créées avec " ou '
|
|
"Ceci est une chaine"
|
|
'Ceci est une chaine aussi.'
|
|
|
|
# On peut additionner des chaînes aussi ! Mais essayez d'éviter de le faire.
|
|
"Hello " + "world!" # => "Hello world!"
|
|
# On peut aussi le faire sans utiliser '+'
|
|
"Hello " "world!" # => "Hello world!"
|
|
|
|
# On peut traîter une chaîne comme une liste de caractères
|
|
"This is a string"[0] # => 'T'
|
|
|
|
# .format peut être utilisé pour formatter des chaînes, comme ceci:
|
|
"{} peuvent etre {}".format("Les chaînes", "interpolées")
|
|
|
|
# On peut aussi réutiliser le même argument pour gagner du temps.
|
|
"{0} be nimble, {0} be quick, {0} jump over the {1}".format("Jack", "candle stick")
|
|
#=> "Jack be nimble, Jack be quick, Jack jump over the candle stick"
|
|
|
|
# On peut aussi utiliser des mots clés pour éviter de devoir compter.
|
|
"{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna") #=> "Bob wants to eat lasagna"
|
|
|
|
# Il est également possible d'utiliser les f-strings depuis Python 3.6 (https://docs.python.org/3/whatsnew/3.6.html#pep-498-formatted-string-literals)
|
|
name = "Fred"
|
|
f"Il a dit que son nom est {name}." #=> "Il a dit que son nom est Fred."
|
|
|
|
# Si votre code doit aussi être compatible avec Python 2.5 et moins,
|
|
# vous pouvez encore utiliser l'ancienne syntaxe :
|
|
"Les %s peuvent être %s avec la %s méthode" % ("chaînes", "interpolées", "vieille")
|
|
|
|
|
|
# None est un objet
|
|
None # => None
|
|
|
|
# N'utilisez pas "==" pour comparer des objets à None
|
|
# Utilisez plutôt "is". Cela permet de vérifier l'égalité de l'identité des objets.
|
|
"etc" is None # => False
|
|
None is None # => True
|
|
|
|
# None, 0, and les strings/lists/dicts (chaînes/listes/dictionnaires) valent False lorsqu'ils sont convertis en booléens.
|
|
# Toutes les autres valeurs valent True
|
|
bool(0) # => False
|
|
bool("") # => False
|
|
bool([]) #=> False
|
|
bool({}) #=> False
|
|
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 2. Variables et Collections
|
|
####################################################
|
|
|
|
# Python a une fonction print pour afficher du texte
|
|
print("I'm Python. Nice to meet you!")
|
|
|
|
# Par défaut, la fonction print affiche aussi une nouvelle ligne à la fin.
|
|
# Utilisez l'argument optionnel end pour changer ce caractère de fin.
|
|
print("Hello, World", end="!") # => Hello, World!
|
|
|
|
# Pas besoin de déclarer des variables avant de les définir.
|
|
# La convention est de nommer ses variables avec des minuscules_et_underscores
|
|
some_var = 5
|
|
some_var # => 5
|
|
|
|
# Tenter d'accéder à une variable non définie lève une exception.
|
|
# Voir Structures de contrôle pour en apprendre plus sur le traitement des exceptions.
|
|
une_variable_inconnue # Lève une NameError
|
|
|
|
# Les listes permettent de stocker des séquences
|
|
li = []
|
|
# On peut initialiser une liste pré-remplie
|
|
other_li = [4, 5, 6]
|
|
|
|
# On ajoute des objets à la fin d'une liste avec .append
|
|
li.append(1) # li vaut maintenant [1]
|
|
li.append(2) # li vaut maintenant [1, 2]
|
|
li.append(4) # li vaut maintenant [1, 2, 4]
|
|
li.append(3) # li vaut maintenant [1, 2, 4, 3]
|
|
# On enlève le dernier élément avec .pop
|
|
li.pop() # => 3 et li vaut maintenant [1, 2, 4]
|
|
# Et on le remet
|
|
li.append(3) # li vaut de nouveau [1, 2, 4, 3]
|
|
|
|
# Accès à un élément d'une liste :
|
|
li[0] # => 1
|
|
# Accès au dernier élément :
|
|
li[-1] # => 3
|
|
|
|
# Accéder à un élément en dehors des limites lève une IndexError
|
|
li[4] # Lève une IndexError
|
|
|
|
# On peut accéder à une intervalle avec la syntaxe "slice"
|
|
# (c'est un rang du type "fermé/ouvert")
|
|
li[1:3] # => [2, 4]
|
|
# Omettre les deux premiers éléments
|
|
li[2:] # => [4, 3]
|
|
# Prendre les trois premiers
|
|
li[:3] # => [1, 2, 4]
|
|
# Sélectionner un élément sur deux
|
|
li[::2] # =>[1, 4]
|
|
# Avoir une copie de la liste à l'envers
|
|
li[::-1] # => [3, 4, 2, 1]
|
|
# Pour des "slices" plus élaborées :
|
|
# li[debut:fin:pas]
|
|
|
|
# Faire une copie d'une profondeur de un avec les "slices"
|
|
li2 = li[:] # => li2 = [1, 2, 4, 3] mais (li2 is li) vaut False.
|
|
|
|
# Enlever des éléments arbitrairement d'une liste
|
|
del li[2] # li is now [1, 2, 3]
|
|
|
|
# On peut additionner des listes
|
|
# Note: les valeurs de li et other_li ne sont pas modifiées.
|
|
li + other_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]
|
|
|
|
# Concaténer des listes avec "extend()"
|
|
li.extend(other_li) # Maintenant li contient [1, 2, 3, 4, 5, 6]
|
|
|
|
# Vérifier la présence d'un objet dans une liste avec "in"
|
|
1 in li # => True
|
|
|
|
# Examiner la longueur avec "len()"
|
|
len(li) # => 6
|
|
|
|
|
|
# Les tuples sont comme des listes mais sont immuables.
|
|
tup = (1, 2, 3)
|
|
tup[0] # => 1
|
|
tup[0] = 3 # Lève une TypeError
|
|
|
|
# Note : un tuple de taille un doit avoir une virgule après le dernier élément,
|
|
# mais ce n'est pas le cas des tuples d'autres tailles, même zéro.
|
|
type((1)) # => <class 'int'>
|
|
type((1,)) # => <class 'tuple'>
|
|
type(()) # => <class 'tuple'>
|
|
|
|
# On peut utiliser la plupart des opérations des listes sur des tuples.
|
|
len(tup) # => 3
|
|
tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
|
|
tup[:2] # => (1, 2)
|
|
2 in tup # => True
|
|
|
|
# Vous pouvez décomposer des tuples (ou des listes) dans des variables
|
|
a, b, c = (1, 2, 3) # a vaut 1, b vaut 2 et c vaut 3
|
|
# Les tuples sont créés par défaut sans parenthèses
|
|
d, e, f = 4, 5, 6
|
|
# Voyez comme il est facile d'intervertir deux valeurs :
|
|
e, d = d, e # d vaut maintenant 5 et e vaut maintenant 4
|
|
|
|
|
|
# Créer un dictionnaire :
|
|
empty_dict = {}
|
|
# Un dictionnaire pré-rempli :
|
|
filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
|
|
|
|
# Note : les clés des dictionnaires doivent être de types immuables.
|
|
# Elles doivent être convertibles en une valeur constante pour une recherche rapide.
|
|
# Les types immuables incluent les ints, floats, strings et tuples.
|
|
invalid_dict = {[1,2,3]: "123"} # => Lève une TypeError: unhashable type: 'list'
|
|
valid_dict = {(1,2,3):[1,2,3]} # Par contre, les valeurs peuvent être de tout type.
|
|
|
|
# On trouve une valeur avec []
|
|
filled_dict["one"] # => 1
|
|
|
|
# On obtient toutes les clés sous forme d'un itérable avec "keys()" Il faut l'entourer
|
|
# de list() pour avoir une liste Note: l'ordre n'est pas garanti.
|
|
list(filled_dict.keys()) # => ["three", "two", "one"]
|
|
|
|
|
|
# On obtient toutes les valeurs sous forme d'un itérable avec "values()".
|
|
# Là aussi, il faut utiliser list() pour avoir une liste.
|
|
# Note : l'ordre n'est toujours pas garanti.
|
|
list(filled_dict.values()) # => [3, 2, 1]
|
|
|
|
|
|
# On vérifie la présence d'une clé dans un dictionnaire avec "in"
|
|
"one" in filled_dict # => True
|
|
1 in filled_dict # => False
|
|
|
|
# L'accès à une clé non-existente lève une KeyError
|
|
filled_dict["four"] # KeyError
|
|
|
|
# On utilise "get()" pour éviter la KeyError
|
|
filled_dict.get("one") # => 1
|
|
filled_dict.get("four") # => None
|
|
# La méthode get accepte une valeur de retour par défaut en cas de valeur non-existante.
|
|
filled_dict.get("one", 4) # => 1
|
|
filled_dict.get("four", 4) # => 4
|
|
|
|
# "setdefault()" insère une valeur dans un dictionnaire si la clé n'est pas présente.
|
|
filled_dict.setdefault("five", 5) # filled_dict["five"] devient 5
|
|
filled_dict.setdefault("five", 6) # filled_dict["five"] est toujours 5
|
|
|
|
# Ajouter à un dictionnaire
|
|
filled_dict.update({"four":4}) #=> {"one": 1, "two": 2, "three": 3, "four": 4}
|
|
#filled_dict["four"] = 4 # une autre méthode
|
|
|
|
# Enlever des clés d'un dictionnaire avec del
|
|
del filled_dict["one"] # Enlever la clé "one" de filled_dict.
|
|
|
|
|
|
# Les sets stockent des ensembles
|
|
empty_set = set()
|
|
# Initialiser un set avec des valeurs. Oui, ça ressemble aux dictionnaires, désolé.
|
|
some_set = {1, 1, 2, 2, 3, 4} # some_set est maintenant {1, 2, 3, 4}
|
|
|
|
# Comme les clés d'un dictionnaire, les éléments d'un set doivent être immuables.
|
|
invalid_set = {[1], 1} # => Lève une TypeError: unhashable type: 'list'
|
|
valid_set = {(1,), 1}
|
|
|
|
# On peut changer un set :
|
|
filled_set = some_set
|
|
|
|
# Ajouter un objet au set :
|
|
filled_set.add(5) # filled_set vaut maintenant {1, 2, 3, 4, 5}
|
|
|
|
# Chercher les intersections de deux sets avec &
|
|
other_set = {3, 4, 5, 6}
|
|
filled_set & other_set # => {3, 4, 5}
|
|
|
|
# On fait l'union de sets avec |
|
|
filled_set | other_set # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}
|
|
|
|
# On fait la différence de deux sets avec -
|
|
{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4}
|
|
|
|
# On vérifie la présence d'un objet dans un set avec in
|
|
2 in filled_set # => True
|
|
10 in filled_set # => False
|
|
|
|
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 3. Structures de contrôle et Itérables
|
|
####################################################
|
|
|
|
# On crée juste une variable
|
|
some_var = 5
|
|
|
|
# Voici une condition "si". L'indentation est significative en Python!
|
|
# Affiche: "some_var is smaller than 10"
|
|
if some_var > 10:
|
|
print("some_var is totally bigger than 10.")
|
|
elif some_var < 10: # La clause elif ("sinon si") est optionelle
|
|
print("some_var is smaller than 10.")
|
|
else: # La clause else ("sinon") l'est aussi.
|
|
print("some_var is indeed 10.")
|
|
|
|
|
|
"""
|
|
Les boucles "for" itèrent sur une liste
|
|
Affiche:
|
|
chien est un mammifère
|
|
chat est un mammifère
|
|
souris est un mammifère
|
|
"""
|
|
for animal in ["chien", "chat", "souris"]:
|
|
# On peut utiliser format() pour interpoler des chaînes formattées
|
|
print("{} est un mammifère".format(animal))
|
|
|
|
"""
|
|
"range(nombre)" retourne un itérable de nombres
|
|
de zéro au nombre donné
|
|
Affiche:
|
|
0
|
|
1
|
|
2
|
|
3
|
|
"""
|
|
for i in range(4):
|
|
print(i)
|
|
|
|
"""
|
|
"range(debut, fin)" retourne un itérable de nombre
|
|
de debut à fin.
|
|
Affiche:
|
|
4
|
|
5
|
|
6
|
|
7
|
|
"""
|
|
for i in range(4, 8):
|
|
print(i)
|
|
|
|
"""
|
|
"range(debut, fin, pas)" retourne un itérable de nombres
|
|
de début à fin en incrémentant de pas.
|
|
Si le pas n'est pas indiqué, la valeur par défaut est 1.
|
|
Affiche:
|
|
4
|
|
6
|
|
8
|
|
"""
|
|
for i in range(4, 8, 2):
|
|
print(i)
|
|
"""
|
|
|
|
Les boucles "while" bouclent jusqu'à ce que la condition devienne fausse.
|
|
Affiche:
|
|
0
|
|
1
|
|
2
|
|
3
|
|
"""
|
|
x = 0
|
|
while x < 4:
|
|
print(x)
|
|
x += 1 # Raccourci pour x = x + 1
|
|
|
|
# On gère les exceptions avec un bloc try/except
|
|
try:
|
|
# On utilise "raise" pour lever une erreur
|
|
raise IndexError("Ceci est une erreur d'index")
|
|
except IndexError as e:
|
|
pass # Pass signifie simplement "ne rien faire". Généralement, on gère l'erreur ici.
|
|
except (TypeError, NameError):
|
|
pass # Si besoin, on peut aussi gérer plusieurs erreurs en même temps.
|
|
else: # Clause optionelle des blocs try/except. Doit être après tous les except.
|
|
print("Tout va bien!") # Uniquement si aucune exception n'est levée.
|
|
finally: # Éxécuté dans toutes les circonstances.
|
|
print("On nettoie les ressources ici")
|
|
|
|
# Au lieu de try/finally pour nettoyer les ressources, on peut utiliser with
|
|
with open("myfile.txt") as f:
|
|
for line in f:
|
|
print(line)
|
|
|
|
# Python offre une abstraction fondamentale : l'Iterable.
|
|
# Un itérable est un objet pouvant être traîté comme une séquence.
|
|
# L'objet retourné par la fonction range() est un itérable.
|
|
|
|
filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
|
|
our_iterable = filled_dict.keys()
|
|
print(our_iterable) #=> range(1,10). C'est un objet qui implémente l'interface Iterable
|
|
|
|
# On peut boucler dessus
|
|
for i in our_iterable:
|
|
print(i) # Affiche one, two, three
|
|
|
|
# Cependant, on ne peut pas accéder aux éléments par leur adresse.
|
|
our_iterable[1] # Lève une TypeError
|
|
|
|
# Un itérable est un objet qui sait créer un itérateur.
|
|
our_iterator = iter(our_iterable)
|
|
|
|
# Notre itérateur est un objet qui se rappelle de notre position quand on le traverse.
|
|
# On passe à l'élément suivant avec "next()".
|
|
next(our_iterator) #=> "one"
|
|
|
|
# Il garde son état quand on itère.
|
|
next(our_iterator) #=> "two"
|
|
next(our_iterator) #=> "three"
|
|
|
|
# Après que l'itérateur a retourné toutes ses données, il lève une exception StopIterator
|
|
next(our_iterator) # Lève une StopIteration
|
|
|
|
# On peut mettre tous les éléments d'un itérateur dans une liste avec list()
|
|
list(filled_dict.keys()) #=> Returns ["one", "two", "three"]
|
|
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 4. Fonctions
|
|
####################################################
|
|
|
|
# On utilise "def" pour créer des fonctions
|
|
def add(x, y):
|
|
print("x est {} et y est {}".format(x, y))
|
|
return x + y # On retourne une valeur avec return
|
|
|
|
# Appel d'une fonction avec des paramètres :
|
|
add(5, 6) # => affiche "x est 5 et y est 6" et retourne 11
|
|
|
|
# Une autre manière d'appeler une fonction : avec des arguments
|
|
add(y=6, x=5) # Les arguments peuvent être dans n'importe quel ordre.
|
|
|
|
# Définir une fonction qui prend un nombre variable d'arguments
|
|
def varargs(*args):
|
|
return args
|
|
|
|
varargs(1, 2, 3) # => (1, 2, 3)
|
|
|
|
# On peut aussi définir une fonction qui prend un nombre variable de paramètres.
|
|
def keyword_args(**kwargs):
|
|
return kwargs
|
|
|
|
# Appelons la pour voir ce qu'il se passe :
|
|
keyword_args(big="foot", loch="ness") # => {"big": "foot", "loch": "ness"}
|
|
|
|
|
|
# On peut aussi faire les deux à la fois :
|
|
def all_the_args(*args, **kwargs):
|
|
print(args)
|
|
print(kwargs)
|
|
"""
|
|
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) affiche:
|
|
(1, 2)
|
|
{"a": 3, "b": 4}
|
|
"""
|
|
|
|
# En appelant des fonctions, on peut aussi faire l'inverse :
|
|
# utiliser * pour étendre un tuple de paramètres
|
|
# et ** pour étendre un dictionnaire d'arguments.
|
|
args = (1, 2, 3, 4)
|
|
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
|
|
all_the_args(*args) # équivalent à foo(1, 2, 3, 4)
|
|
all_the_args(**kwargs) # équivalent à foo(a=3, b=4)
|
|
all_the_args(*args, **kwargs) # équivalent à foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
|
|
|
|
# Retourne plusieurs valeurs (avec un tuple)
|
|
def swap(x, y):
|
|
return y, x # Retourne plusieurs valeurs avec un tuple sans parenthèses.
|
|
# (Note: on peut aussi utiliser des parenthèses)
|
|
|
|
x = 1
|
|
y = 2
|
|
x, y = swap(x, y) # => x = 2, y = 1
|
|
# (x, y) = swap(x,y) # Là aussi, rien ne nous empêche d'ajouter des parenthèses
|
|
|
|
# Portée des fonctions :
|
|
x = 5
|
|
|
|
def setX(num):
|
|
# La variable locale x n'est pas la même que la variable globale x
|
|
x = num # => 43
|
|
print (x) # => 43
|
|
|
|
def setGlobalX(num):
|
|
global x
|
|
print (x) # => 5
|
|
x = num # la variable globale x est maintenant 6
|
|
print (x) # => 6
|
|
|
|
setX(43)
|
|
setGlobalX(6)
|
|
|
|
|
|
# Python a des fonctions de première classe
|
|
def create_adder(x):
|
|
def adder(y):
|
|
return x + y
|
|
return adder
|
|
|
|
add_10 = create_adder(10)
|
|
add_10(3) # => 13
|
|
|
|
# Mais aussi des fonctions anonymes
|
|
(lambda x: x > 2)(3) # => True
|
|
(lambda x, y: x ** 2 + y ** 2)(2, 1) # => 5
|
|
|
|
# TODO - Fix for iterables
|
|
# Il y a aussi des fonctions de base
|
|
map(add_10, [1, 2, 3]) # => [11, 12, 13]
|
|
map(max, [1, 2, 3], [4, 2, 1]) # => [4, 2, 3]
|
|
|
|
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7]
|
|
|
|
# On peut utiliser les compréhensions de listes pour de jolies maps et filtres.
|
|
# Une compréhension de liste stocke la sortie comme une liste qui peut elle même être une liste imbriquée.
|
|
[add_10(i) for i in [1, 2, 3]] # => [11, 12, 13]
|
|
[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] # => [6, 7]
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 5. Classes
|
|
####################################################
|
|
|
|
|
|
# On utilise l'opérateur "class" pour définir une classe
|
|
class Human:
|
|
|
|
# Un attribut de la classe. Il est partagé par toutes les instances de la classe.
|
|
species = "H. sapiens"
|
|
|
|
# L'initialiseur de base. Il est appelé quand la classe est instanciée.
|
|
# Note : les doubles underscores au début et à la fin sont utilisés pour
|
|
# les fonctions et attributs utilisés par Python mais contrôlés par l'utilisateur.
|
|
# Les méthodes (ou objets ou attributs) comme: __init__, __str__,
|
|
# __repr__ etc. sont appelés méthodes magiques.
|
|
# Vous ne devriez pas inventer de noms de ce style.
|
|
def __init__(self, name):
|
|
# Assigner l'argument à l'attribut de l'instance
|
|
self.name = name
|
|
|
|
# Une méthode de l'instance. Toutes prennent "self" comme premier argument.
|
|
def say(self, msg):
|
|
return "{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg)
|
|
|
|
# Une méthode de classe est partagée avec entre les instances
|
|
# Ils sont appelés avec la classe comme premier argument
|
|
@classmethod
|
|
def get_species(cls):
|
|
return cls.species
|
|
|
|
# Une méthode statique est appelée sans référence à une instance ni à une classe.
|
|
@staticmethod
|
|
def grunt():
|
|
return "*grunt*"
|
|
|
|
|
|
# Instantier une classe
|
|
i = Human(name="Ian")
|
|
print(i.say("hi")) # affiche "Ian: hi"
|
|
|
|
j = Human("Joel")
|
|
print(j.say("hello")) # affiche "Joel: hello"
|
|
|
|
# Appeller notre méthode de classe
|
|
i.get_species() # => "H. sapiens"
|
|
|
|
# Changer les attributs partagés
|
|
Human.species = "H. neanderthalensis"
|
|
i.get_species() # => "H. neanderthalensis"
|
|
j.get_species() # => "H. neanderthalensis"
|
|
|
|
# Appeller la méthode statique
|
|
Human.grunt() # => "*grunt*"
|
|
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 6. Modules
|
|
####################################################
|
|
|
|
# On peut importer des modules
|
|
import math
|
|
print(math.sqrt(16)) # => 4.0
|
|
|
|
# On peut importer des fonctions spécifiques d'un module
|
|
from math import ceil, floor
|
|
print(ceil(3.7)) # => 4.0
|
|
print(floor(3.7)) # => 3.0
|
|
|
|
# On peut importer toutes les fonctions d'un module
|
|
# Attention: ce n'est pas recommandé.
|
|
from math import *
|
|
|
|
# On peut raccourcir un nom de module
|
|
import math as m
|
|
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True
|
|
|
|
# Les modules Python sont juste des fichiers Python.
|
|
# Vous pouvez écrire les vôtres et les importer. Le nom du module
|
|
# est le nom du fichier.
|
|
|
|
# On peut voir quels fonctions et objets un module définit
|
|
import math
|
|
dir(math)
|
|
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 7. Avancé
|
|
####################################################
|
|
|
|
# Les générateurs aident à faire du code paresseux (lazy)
|
|
def double_numbers(iterable):
|
|
for i in iterable:
|
|
yield i + i
|
|
|
|
# Un générateur crée des valeurs à la volée.
|
|
# Au lieu de générer et retourner toutes les valeurs en une fois, il en crée une à chaque
|
|
# itération. Cela signifie que les valeurs supérieures à 30 ne seront pas traîtées par
|
|
# double_numbers.
|
|
# Note : range est un générateur aussi.
|
|
# Créer une liste 1-900000000 prendrait beaucoup de temps
|
|
# On met un underscore à la fin d'un nom de variable normalement réservé par Python.
|
|
range_ = range(1, 900000000)
|
|
# Double tous les nombres jusqu'à ce qu'un nombre >=30 soit trouvé
|
|
for i in double_numbers(range_):
|
|
print(i)
|
|
if i >= 30:
|
|
break
|
|
|
|
|
|
# Decorateurs
|
|
# Dans cet exemple, beg enveloppe say
|
|
# Beg appellera say. Si say_please vaut True le message retourné sera changé
|
|
from functools import wraps
|
|
|
|
|
|
def beg(target_function):
|
|
@wraps(target_function)
|
|
def wrapper(*args, **kwargs):
|
|
msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)
|
|
if say_please:
|
|
return "{} {}".format(msg, "Please! I am poor :(")
|
|
return msg
|
|
|
|
return wrapper
|
|
|
|
|
|
@beg
|
|
def say(say_please=False):
|
|
msg = "Can you buy me a beer?"
|
|
return msg, say_please
|
|
|
|
|
|
print(say()) # affiche Can you buy me a beer?
|
|
print(say(say_please=True)) # affiche Can you buy me a beer? Please! I am poor :(
|
|
```
|
|
|
|
## Prêt pour encore plus ?
|
|
|
|
### En ligne et gratuit (en anglais)
|
|
|
|
* [Automate the Boring Stuff with Python](https://automatetheboringstuff.com)
|
|
* [Learn Python The Hard Way](http://learnpythonthehardway.org/book/)
|
|
* [Dive Into Python](http://www.diveintopython.net/)
|
|
* [Ideas for Python Projects](http://pythonpracticeprojects.com)
|
|
* [The Official Docs](http://docs.python.org/3/)
|
|
* [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/)
|
|
* [A Crash Course in Python for Scientists](http://nbviewer.ipython.org/5920182)
|
|
* [Python Course](http://www.python-course.eu/index.php)
|
|
* [First Steps With Python](https://realpython.com/learn/python-first-steps/)
|
|
|
|
### En ligne et gratuit (en français)
|
|
|
|
* [Le petit guide des batteries à découvrir](https://he-arc.github.io/livre-python/)
|
|
|
|
### Livres (en anglais)
|
|
|
|
* [Programming Python](http://www.amazon.com/gp/product/0596158106/ref=as_li_qf_sp_asin_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0596158106&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
|
|
* [Dive Into Python](http://www.amazon.com/gp/product/1441413022/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=1441413022&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
|
|
* [Python Essential Reference](http://www.amazon.com/gp/product/0672329786/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0672329786&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
|