4. D'autres outils de contrôle de flux
**************************************

Besides the "while" statement just introduced, Python uses the usual
flow control statements known from other languages, with some twists.


4.1. L'instruction "if"
=======================

L'instruction "if" est sans doute la plus connue. Par exemple :

   >>> x = int(input("Please enter an integer: "))
   Please enter an integer: 42
   >>> if x < 0:
   ...     x = 0
   ...     print('Negative changed to zero')
   ... elif x == 0:
   ...     print('Zero')
   ... elif x == 1:
   ...     print('Single')
   ... else:
   ...     print('More')
   ...
   More

Il peut y avoir un nombre quelconque de parties "elif" et la partie
"else" est facultative. Le mot clé "elif" est un raccourci pour *else
if*, mais permet de gagner un niveau d'indentation. Une séquence "if"
... "elif" ... "elif" ... est par ailleurs équivalente aux
instructions "switch" ou "case" disponibles dans d'autres langages.


4.2. L'instruction "for"
========================

L'instruction "for" que propose Python est un peu différente de celle
que l'on peut trouver en C ou en Pascal. Au lieu de toujours itérer
sur une suite arithmétique de nombres (comme en Pascal), ou de donner
à l'utilisateur la possibilité de définir le pas d'itération et la
condition de fin (comme en C), l'instruction "for" en Python itère sur
les éléments d'une séquence (qui peut être une liste, une chaîne de
caractères…), dans l'ordre dans lequel ils apparaissent dans la
séquence. Par exemple :

   >>> # Measure some strings:
   ... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
   >>> for w in words:
   ...     print(w, len(w))
   ...
   cat 3
   window 6
   defenestrate 12

Si vous devez modifier la séquence sur laquelle s'effectue l'itération
à l'intérieur de la boucle (par exemple pour dupliquer ou supprimer un
élément), il est plus que recommandé de commencer par en faire une
copie, celle-ci n'étant pas implicite. La notation "par tranches" rend
cette opération particulièrement simple :

   >>> for w in words[:]:  # Loop over a slice copy of the entire list.
   ...     if len(w) > 6:
   ...         words.insert(0, w)
   ...
   >>> words
   ['defenestrate', 'cat', 'window', 'defenestrate']

Avec "for w in words:", l'exemple tenterait de créer une liste
infinie, en insérant "defenestrate" indéfiniment.


4.3. La fonction "range()"
==========================

Si vous devez itérer sur une suite de nombres, la fonction native
"range()" est faite pour cela. Elle génère des suites arithmétiques :

   >>> for i in range(5):
   ...     print(i)
   ...
   0
   1
   2
   3
   4

Le dernier élément fourni en paramètre ne fait jamais partie de la
liste générée ; "range(10)" génère une liste de 10 valeurs, dont les
valeurs vont de 0 à 9. Il est possible de spécifier une valeur de
début et une valeur d'incrément différentes (y compris négative pour
cette dernière, que l'on appelle également parfois le 'pas') :

   range(5, 10)
      5, 6, 7, 8, 9

   range(0, 10, 3)
      0, 3, 6, 9

   range(-10, -100, -30)
     -10, -40, -70

Pour itérer sur les indices d'une séquence, on peut combiner les
fonctions "range()" et "len()" :

   >>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
   >>> for i in range(len(a)):
   ...     print(i, a[i])
   ...
   0 Mary
   1 had
   2 a
   3 little
   4 lamb

Cependant, dans la plupart des cas, il est plus pratique d'utiliser la
fonction "enumerate()". Voyez pour cela Techniques de boucles.

Une chose étrange se produit lorsqu'on affiche un range :

   >>> print(range(10))
   range(0, 10)

L'objet renvoyé par "range()" se comporte presque comme une liste,
mais ce n'en est pas une. Cet objet génère les éléments de la séquence
au fur et à mesure de l'itération, sans réellement produire la liste
en tant que telle, économisant ainsi de l'espace.

On appelle de tels objets des *iterables*, c'est à dire des objets qui
conviennent à des *iterateurs*, des fonctions ou constructions qui
s'attendent à quelque chose duquel ils peuvent tirer des éléments,
successivement, jusqu'à épuisement. On a vu que l'instruction "for"
est un itérateur. La fonction "list()" en est un autre, qui crée des
listes à partir d'itérables :

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

Plus loin nous voyons d'autres fonctions qui donnent des itérables ou
en prennent en paramètre.


4.4. Les instructions "break", "continue" et les clauses "else" au sein des boucles
===================================================================================

L'instruction "break", comme en C, interrompt la boucle "for" ou
"while" la plus profonde.

Les boucles peuvent également disposer d'une instruction "else" ;
celle-ci est exécutée lorsqu'une boucle se termine alors que tous ses
éléments ont été traités (dans le cas d'un "for") ou que la condition
devient fausse (dans le cas d'un "while"), mais pas lorsque la boucle
est interrompue par une instruction "break". L'exemple suivant, qui
effectue une recherche de nombres premiers, en est une démonstration :

   >>> for n in range(2, 10):
   ...     for x in range(2, n):
   ...         if n % x == 0:
   ...             print(n, 'equals', x, '*', n//x)
   ...             break
   ...     else:
   ...         # loop fell through without finding a factor
   ...         print(n, 'is a prime number')
   ...
   2 is a prime number
   3 is a prime number
   4 equals 2 * 2
   5 is a prime number
   6 equals 2 * 3
   7 is a prime number
   8 equals 2 * 4
   9 equals 3 * 3

(Oui, ce code est correct. Regardez attentivement : l'instruction
"else" est rattachée à la boucle "for", et **non** à l'instruction
"if".)

Lorsqu'elle utilisée dans une boucle, la clause "else" est donc plus
proche de celle associée à une instruction "try" que de celle associée
à une instruction "if" : la clause "else" d'une instruction "try"
s'exécute lorsqu'aucune exception n'est déclenchée, et celle d'une
boucle lorsque aucun "break" n'intervient. Plus plus d'informations
sur l'instruction "try" et le traitement des exceptions, consultez
Gestion des exceptions.

L'instruction "continue", également empruntée au C, fait passer la
boucle à son itération suivante :

   >>> for num in range(2, 10):
   ...     if num % 2 == 0:
   ...         print("Found an even number", num)
   ...         continue
   ...     print("Found a number", num)
   Found an even number 2
   Found a number 3
   Found an even number 4
   Found a number 5
   Found an even number 6
   Found a number 7
   Found an even number 8
   Found a number 9


4.5. L'instruction "pass"
=========================

L'instruction "pass" ne fait rien. Elle peut être utilisée lorsqu'une
instruction est nécessaire pour fournir une syntaxe correcte, mais
qu'aucune action ne doit être effectuée. Par exemple :

   >>> while True:
   ...     pass  # Busy-wait for keyboard interrupt (Ctrl+C)
   ...

On utilise couramment cette instruction pour créer des classes
minimales :

   >>> class MyEmptyClass:
   ...     pass
   ...

Un autre cas d'utilisation du "pass" est de réserver un espace en
phase de développement pour une fonction ou un traitement
conditionnel, vous permettant ainsi de construire votre code à un
niveau plus abstrait. L'instruction "pass" est alors ignorée
silencieusement :

   >>> def initlog(*args):
   ...     pass   # Remember to implement this!
   ...


4.6. Définir des fonctions
==========================

On peut créer une fonction qui écrit la suite de Fibonacci jusqu'à une
limite imposée :

   >>> def fib(n):    # write Fibonacci series up to n
   ...     """Print a Fibonacci series up to n."""
   ...     a, b = 0, 1
   ...     while a < n:
   ...         print(a, end=' ')
   ...         a, b = b, a+b
   ...     print()
   ...
   >>> # Now call the function we just defined:
   ... fib(2000)
   0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597

Le mot-clé "def" introduit une *définition* de fonction. Il doit être
suivi du nom de la fonction et d'une liste, entre parenthèses, de ses
paramètres. L'instruction qui constitue le corps de la fonction débute
à la ligne suivante et doit être indentée.

La première instruction d'une fonction peut, de façon facultative,
être une chaîne de caractères littérale ; cette chaîne de caractères
sera alors la chaîne de documentation de la fonction, appelée
*docstring* (consultez la section Chaînes de documentation pour en
savoir plus). Il existe des outils qui utilisent ces chaînes de
documentation pour générer automatiquement une documentation en ligne
ou imprimée, ou pour permettre à l'utilisateur de naviguer de façon
interactive dans le code ; prenez-en l'habitude, c'est une bonne
pratique que de documenter le code que vous écrivez.

*L'exécution* d'une fonction introduit une nouvelle table de symboles
utilisée par les variables locales de la fonction. Plus précisément,
toutes les affectations de variables effectuées au sein d'une fonction
stockent la valeur dans la table de symboles locale ; en revanche, les
références de variables sont recherchées dans la table de symboles
locale, puis dans la table de symboles locale des fonctions
englobantes, puis dans la table de symboles globale et finalement dans
la table de noms des primitives. Par conséquent, bien qu'elles
puissent être référencées, il est impossible d'affecter une valeur à
une variable globale ou à une variable d'une fonction englobante (sauf
pour les variables globales désignées dans une instruction "global" et
pour les variables des fonctions englobantes désignées dans une
instruction "nonlocal").

Les paramètres effectifs (arguments) d'une fonction sont introduits
dans la table de symboles locale de la fonction appelée au moment où
elle est appelée ; par conséquent, les passages de paramètres se font
*par valeur*, la *valeur* étant toujours une *référence* à un objet et
non la valeur de l'objet lui-même. [1] Lorsqu'une fonction appelle une
autre fonction, une nouvelle table de symboles locale est créée pour
cet appel.

Une définition de fonction introduit le nom de la fonction dans la
table de symboles courante. La valeur du nom de la fonction est un
type qui est reconnu par l'interpréteur comme une fonction définie par
l'utilisateur. Cette valeur peut être affectée à un autre nom qui
pourra alors être utilisé également comme une fonction. Ceci fournit
un mécanisme de renommage général :

   >>> fib
   <function fib at 10042ed0>
   >>> f = fib
   >>> f(100)
   0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

Si vous venez d'autres langages, vous pouvez penser que "fib" n'est
pas une fonction mais une procédure, puisqu'elle ne renvoie pas de
résultat. En fait, même les fonctions sans instruction "return"
renvoient une valeur, quoique ennuyeuse. Cette valeur est appelée
"None" (c'est le nom d'une primitive). Écrire la valeur "None" est
normalement supprimé par l'interpréteur lorsqu'il s'agit de la seule
valeur qui doit être écrite. Vous pouvez le constater, si vous y tenez
vraiment, en utilisant "print()" :

   >>> fib(0)
   >>> print(fib(0))
   None

Il est facile d'écrire une fonction qui renvoie une liste de la série
de Fibonacci au lieu de l'afficher :

   >>> def fib2(n):  # return Fibonacci series up to n
   ...     """Return a list containing the Fibonacci series up to n."""
   ...     result = []
   ...     a, b = 0, 1
   ...     while a < n:
   ...         result.append(a)    # see below
   ...         a, b = b, a+b
   ...     return result
   ...
   >>> f100 = fib2(100)    # call it
   >>> f100                # write the result
   [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

Cet exemple, comme d'habitude, illustre de nouvelles fonctionnalités
de Python :

* L'instruction "return" provoque la sortie de la fonction en
  renvoyant une valeur. "return" sans expression en paramètre renvoie
  "None". Arriver à la fin d'une fonction renvoie également "None".

* L'instruction "result.append(a)" appelle une *méthode* de l'objet
  "result" qui est une liste. Une méthode est une fonction qui
  "appartient" à un objet et qui est nommée "obj.methodname", où "obj"
  est un objet (il peut également s'agir d'une expression) et
  "methodname" est le nom d'une méthode que le type de l'objet
  définit. Différents types définissent différentes méthodes. Des
  méthodes de différents types peuvent porter le même nom sans qu'il
  n'y ait d'ambigüité (vous pouvez définir vos propres types d'objets
  et leurs méthodes en utilisant des *classes*, voir Classes). La
  méthode "append()" donnée dans cet exemple est définie pour les
  listes ; elle ajoute un nouvel élément à la fin de la liste. Dans
  cet exemple, elle est l'équivalent de "result = result + [a]", mais
  elle est plus efficace.


4.7. D'avantage sur la définition des fonctions
===============================================

Il est également possible de définir des fonctions avec un nombre
variable d'arguments. Trois syntaxes peuvent être utilisées,
éventuellement combinées.


4.7.1. Valeur par défaut des arguments
--------------------------------------

La forme la plus utile consiste à indiquer une valeur par défaut pour
certains arguments. Ceci crée une fonction qui pourra être appelée
avec moins d'arguments que ceux présents dans sa définition. Par
exemple :

   def ask_ok(prompt, retries=4, reminder='Please try again!'):
       while True:
           ok = input(prompt)
           if ok in ('y', 'ye', 'yes'):
               return True
           if ok in ('n', 'no', 'nop', 'nope'):
               return False
           retries = retries - 1
           if retries < 0:
               raise ValueError('invalid user response')
           print(reminder)

Cette fonction peut être appelée de plusieurs façons :

* en ne fournissant que les arguments obligatoires : "ask_ok('Do you
  really want to quit?')"

* en fournissant une partie des arguments facultatifs : "ask_ok('OK to
  overwrite the file?', 2)"

* en fournissant tous les arguments : "ask_ok('OK to overwrite the
  file?', 2, 'Come on, only yes or no!')"

Cet exemple présente également le mot-clé "in". Celui-ci permet de
tester si une séquence contient une certaine valeur.

Les valeurs par défaut sont évaluées lors de la définition de la
fonction dans la portée de *définition*, de telle sorte que

   i = 5

   def f(arg=i):
       print(arg)

   i = 6
   f()

affiche "5".

**Avertissement important :** la valeur par défaut n'est évaluée
qu'une seule fois. Ceci fait une différence lorsque cette valeur par
défaut est un objet muable tel qu'une liste, un dictionnaire ou des
instances de la plupart des classes. Par exemple, la fonction suivante
accumule les arguments qui lui sont passés au fil des appels
successifs :

   def f(a, L=[]):
       L.append(a)
       return L

   print(f(1))
   print(f(2))
   print(f(3))

Ceci affiche

   [1]
   [1, 2]
   [1, 2, 3]

Si vous ne voulez pas que cette valeur par défaut soit partagée entre
des appels successifs, vous pouvez écrire la fonction de cette façon :

   def f(a, L=None):
       if L is None:
           L = []
       L.append(a)
       return L


4.7.2. Les arguments nommés
---------------------------

Les fonctions peuvent également être appelées en utilisant des
*arguments nommés* sous la forme "kwarg=value". Par exemple, la
fonction suivante :

   def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom', type='Norwegian Blue'):
       print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
       print("if you put", voltage, "volts through it.")
       print("-- Lovely plumage, the", type)
       print("-- It's", state, "!")

accepte un argument obligatoire ("voltage") et trois arguments
facultatifs ("state", "action" et "type"). Cette fonction peut être
appelée de n'importe laquelle des façons suivantes :

   parrot(1000)                                          # 1 positional argument
   parrot(voltage=1000)                                  # 1 keyword argument
   parrot(voltage=1000000, action='VOOOOOM')             # 2 keyword arguments
   parrot(action='VOOOOOM', voltage=1000000)             # 2 keyword arguments
   parrot('a million', 'bereft of life', 'jump')         # 3 positional arguments
   parrot('a thousand', state='pushing up the daisies')  # 1 positional, 1 keyword

mais tous les appels qui suivent sont incorrects :

   parrot()                     # required argument missing
   parrot(voltage=5.0, 'dead')  # non-keyword argument after a keyword argument
   parrot(110, voltage=220)     # duplicate value for the same argument
   parrot(actor='John Cleese')  # unknown keyword argument

Dans un appel de fonction, les arguments nommés doivent suivre les
arguments positionnés. Tous les arguments nommés doivent correspondre
à l'un des arguments acceptés par la fonction (par exemple, "actor"
n'est pas un argument accepté par la fonction "parrot"), mais leur
ordre n'est pas important. Ceci inclut également les arguments
obligatoires ("parrot(voltage=1000)" est également correct). Aucun
argument ne peut recevoir une valeur plus d'une fois, comme l'illustre
cet exemple incorrect du fait de cette restriction :

   >>> def function(a):
   ...     pass
   ...
   >>> function(0, a=0)
   Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in <module>
   TypeError: function() got multiple values for keyword argument 'a'

Quand un dernier paramètre formel est présent sous la forme "**name",
il reçoit un dictionnaire (voir Les types de correspondances — dict)
contenant tous les arguments nommés à l'exception de ceux
correspondant à un paramètre formel. Ceci peut être combiné à un
paramètre formel sous la forme "*name" (décrit dans la section
suivante) qui lui reçoit un n-uplet contenant les arguments
positionnés au-delà de la liste des paramètres formels ("*name" doit
être présent avant "**name"). Par exemple, si vous définissez une
fonction comme ceci :

   def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords):
       print("-- Do you have any", kind, "?")
       print("-- I'm sorry, we're all out of", kind)
       for arg in arguments:
           print(arg)
       print("-" * 40)
       for kw in keywords:
           print(kw, ":", keywords[kw])

Elle pourrait être appelée comme ceci :

   cheeseshop("Limburger", "It's very runny, sir.",
              "It's really very, VERY runny, sir.",
              shopkeeper="Michael Palin",
              client="John Cleese",
              sketch="Cheese Shop Sketch")

et, bien sûr, elle affiche :

   -- Do you have any Limburger ?
   -- I'm sorry, we're all out of Limburger
   It's very runny, sir.
   It's really very, VERY runny, sir.
   ----------------------------------------
   shopkeeper : Michael Palin
   client : John Cleese
   sketch : Cheese Shop Sketch

Notez que Python garantit que l'ordre d'affichage des arguments est le
même que l'ordre dans lesquels ils sont fournis lors de l'appel à la
fonction.


4.7.3. Listes d'arguments arbitraires
-------------------------------------

Pour terminer, l'option la moins fréquente consiste à indiquer qu'une
fonction peut être appelée avec un nombre arbitraire d'arguments. Ces
arguments sont intégrés dans un tuple (voir Tuples et séquences).
Avant le nombre variable d'arguments, zéro arguments normaux ou plus
peuvent apparaître

   def write_multiple_items(file, separator, *args):
       file.write(separator.join(args))

Normalement, ces arguments "variadiques" sont les derniers paramètres,
parce qu'ils agrègent toutes les valeurs suivantes. Tout paramètre
placé après le paramètre "*arg" ne pourra être utilisé que par son
nom.

   >>> def concat(*args, sep="/"):
   ...     return sep.join(args)
   ...
   >>> concat("earth", "mars", "venus")
   'earth/mars/venus'
   >>> concat("earth", "mars", "venus", sep=".")
   'earth.mars.venus'


4.7.4. Séparation des listes d'arguments
----------------------------------------

La situation inverse intervient lorsque les arguments sont déjà dans
une liste ou un tuple mais doivent être séparés pour un appel de
fonction nécessitant des arguments positionnés séparés. Par exemple,
la primitive "range()" attend des arguments *start* et *stop*
distincts. S'ils ne sont pas disponibles séparément, écrivez l'appel
de fonction en utilisant l'opérateur "*" pour séparer les arguments
présents dans une liste ou un tuple :

   >>> list(range(3, 6))            # normal call with separate arguments
   [3, 4, 5]
   >>> args = [3, 6]
   >>> list(range(*args))            # call with arguments unpacked from a list
   [3, 4, 5]

De la même façon, les dictionnaires peuvent fournir des arguments
nommés en utilisant l'opérateur "**" :

   >>> def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom'):
   ...     print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
   ...     print("if you put", voltage, "volts through it.", end=' ')
   ...     print("E's", state, "!")
   ...
   >>> d = {"voltage": "four million", "state": "bleedin' demised", "action": "VOOM"}
   >>> parrot(**d)
   -- This parrot wouldn't VOOM if you put four million volts through it. E's bleedin' demised !


4.7.5. Fonctions anonymes
-------------------------

Avec le mot-clé "lambda", vous pouvez créer de petites fonctions
anonymes. En voici une qui renvoie la somme de ses deux arguments :
"lambda a, b: a+b". Les fonctions lambda peuvent être utilisées
partout où un objet fonction est attendu. Elles sont syntaxiquement
restreintes à une seule expression. Sémantiquement, elles ne sont que
du sucre syntaxique pour une définition de fonction normale. Comme les
fonctions imbriquées, les fonctions lambda peuvent référencer des
variables de la portée englobante :

   >>> def make_incrementor(n):
   ...     return lambda x: x + n
   ...
   >>> f = make_incrementor(42)
   >>> f(0)
   42
   >>> f(1)
   43

L'exemple précédent utilise une fonction anonyme pour renvoyer une
fonction. Une autre utilisation classique est de donner une fonction
minimaliste directement en tant que paramètre :

   >>> pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four')]
   >>> pairs.sort(key=lambda pair: pair[1])
   >>> pairs
   [(4, 'four'), (1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]


4.7.6. Chaînes de documentation
-------------------------------

Voici quelques conventions concernant le contenu et le format des
chaînes de documentation.

La première ligne devrait toujours être courte et résumer de manière
concise l'utilité de l'objet. Afin d'être bref, nul besoin de rappeler
le nom de l'objet ou son type, qui sont accessibles par d'autres
moyens (sauf si le nom est un verbe qui décrit une opération). Cette
ligne devrait commencer avec une majuscule et se terminer par un
point.

S'il y a d'autres lignes dans la chaîne de documentation, la deuxième
ligne devrait être vide, pour la séparer visuellement du reste de la
description. Les autres lignes peuvent alors constituer un ou
plusieurs paragraphes décrivant le mode d'utilisation de l'objet, ses
effets de bord, etc.

L'analyseur de code Python ne supprime pas l'indentation des chaînes
de caractères littérales multi-lignes, donc les outils qui utilisent
la documentation doivent si besoin faire cette opération eux-mêmes. La
convention suivante s'applique : la première ligne non vide *après* la
première détermine la profondeur d'indentation de l'ensemble de la
chaîne de documentation (on ne peut pas utiliser la première ligne qui
est généralement accolée aux guillemets d'ouverture de la chaîne de
caractères et dont l'indentation n'est donc pas visible). Les espaces
"correspondant" à cette profondeur d'indentation sont alors supprimés
du début de chacune des lignes de la chaîne. Aucune ligne ne devrait
présenter un niveau d'indentation inférieur mais si cela arrive,
toutes les espaces situés en début de ligne doivent être supprimées.
L'équivalent des espaces doit être testé après expansion des
tabulations (normalement remplacés par 4 espaces).

Voici un exemple de chaîne de documentation multi-lignes :

   >>> def my_function():
   ...     """Do nothing, but document it.
   ...
   ...     No, really, it doesn't do anything.
   ...     """
   ...     pass
   ...
   >>> print(my_function.__doc__)
   Do nothing, but document it.

       No, really, it doesn't do anything.


4.7.7. Annotations de fonctions
-------------------------------

Les annotations de fonction sont des métadonnées optionnelles
décrivant les types utilisés par une fonction définie par
l'utilisateur (voir les **PEP 3107** et **PEP 484** pour plus
d'informations).

Les *annotations* sont stockées dans l'attribut "__annotations__" de
la fonction, sous forme d'un dictionnaire, et n'ont aucun autre effet.
Les annotations sur les paramètres sont définies par deux points (*:*)
après le nom du paramètre suivi d'une expression donnant la valeur de
l'annotation. Les annotations de retour sont définies par "->" suivi
d'une expression, entre la liste des paramètres et les deux points de
fin de l'instruction "def". L'exemple suivant a un paramètre
positionnel, un paramètre nommé et la valeur de retour annotés :

   >>> def f(ham: str, eggs: str = 'eggs') -> str:
   ...     print("Annotations:", f.__annotations__)
   ...     print("Arguments:", ham, eggs)
   ...     return ham + ' and ' + eggs
   ...
   >>> f('spam')
   Annotations: {'ham': <class 'str'>, 'return': <class 'str'>, 'eggs': <class 'str'>}
   Arguments: spam eggs
   'spam and eggs'


4.8. Aparté : le style de codage
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Maintenant que vous êtes prêt à écrire des programmes plus longs et
plus complexes, il est temps de parler du *style de codage*. La
plupart des langages peuvent être écrits (ou plutôt *formatés*) selon
différents styles ; certains sont plus lisibles que d'autres. Rendre
la lecture de votre code plus facile aux autres est toujours une bonne
idée et adopter un bon style de codage peut énormément vous y aider.

En Python, la plupart des projets adhèrent au style défini dans la
**PEP 8** ; elle met en avant un style de codage très lisible et
agréable à l’œil. Chaque développeur Python se doit donc de la lire et
de s'en inspirer autant que possible ; voici ses principaux points
notables :

* Utilisez des indentations de 4 espaces et pas de tabulation.

  4 espaces constituent un bon compromis entre une indentation courte
  (qui permet une profondeur d'imbrication plus importante) et une
  longue (qui rend le code plus facile à lire). Les tabulations
  introduisent de la confusion et doivent être proscrites autant que
  possible.

* Faites en sorte que les lignes ne dépassent pas 79 caractères, au
  besoin en insérant des retours à la ligne.

  Vous facilitez ainsi la lecture pour les utilisateurs qui n'ont
  qu'un petit écran et, pour les autres, cela leur permet de
  visualiser plusieurs fichiers côte à côte.

* Utilisez des lignes vides pour séparer les fonctions et les classes,
  ou pour scinder de gros blocs de code à l'intérieur de fonctions.

* Lorsque c'est possible, placez les commentaires sur leurs propres
  lignes.

* Utilisez les chaînes de documentation.

* Utilisez des espaces autour des opérateurs et après les virgules,
  mais pas juste à l'intérieur des parenthèses : "a = f(1, 2) + g(3,
  4)".

* Name your classes and functions consistently; the convention is to
  use "UpperCamelCase" for classes and "lowercase_with_underscores"
  for functions and methods.  Always use "self" as the name for the
  first method argument (see Une première approche des classes for
  more on classes and methods).

* N'utilisez pas d'encodage exotique dès lors que votre code est censé
  être utilisé dans des environnements internationaux. Par défaut,
  Python travaille en UTF-8. Pour couvrir tous les cas, préférez le
  simple ASCII.

* De la même manière, n'utilisez que des caractères ASCII pour vos
  noms de variables s'il est envisageable qu'une personne parlant une
  autre langue lise ou doive modifier votre code.

-[ Notes ]-

[1] En fait, *appels par référence d'objets* serait sans doute une
    description plus juste dans la mesure où, si un objet muable est
    passé en argument, l'appelant verra toutes les modifications qui
    lui auront été apportées par l'appelé (insertion d'éléments dans
    une liste…).
