Programming FAQ
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General Questions
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Is there a source code level debugger with breakpoints, single-stepping, etc.?
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Oui.

The pdb module is a simple but adequate console-mode debugger for
Python. It is part of the standard Python library, and is "documented
in the Library Reference Manual". You can also write your own debugger
by using the code for pdb as an example.

The IDLE interactive development environment, which is part of the
standard Python distribution (normally available as
Tools/scripts/idle), includes a graphical debugger.

PythonWin is a Python IDE that includes a GUI debugger based on pdb.
The Pythonwin debugger colors breakpoints and has quite a few cool
features such as debugging non-Pythonwin programs.  Pythonwin is
available as part of the Python for Windows Extensions project and as
a part of the ActivePython distribution (see
https://www.activestate.com/activepython).

Boa Constructor is an IDE and GUI builder that uses wxWidgets.  It
offers visual frame creation and manipulation, an object inspector,
many views on the source like object browsers, inheritance
hierarchies, doc string generated html documentation, an advanced
debugger, integrated help, and Zope support.

Eric is an IDE built on PyQt and the Scintilla editing component.

Pydb is a version of the standard Python debugger pdb, modified for
use with DDD (Data Display Debugger), a popular graphical debugger
front end.  Pydb can be found at http://bashdb.sourceforge.net/pydb/
and DDD can be found at https://www.gnu.org/software/ddd.

There are a number of commercial Python IDEs that include graphical
debuggers. They include:

* Wing IDE (https://wingware.com/)

* Komodo IDE (https://komodoide.com/)

* PyCharm (https://www.jetbrains.com/pycharm/)


Is there a tool to help find bugs or perform static analysis?
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Oui.

PyChecker is a static analysis tool that finds bugs in Python source
code and warns about code complexity and style.  You can get PyChecker
from http://pychecker.sourceforge.net/.

Pylint is another tool that checks if a module satisfies a coding
standard, and also makes it possible to write plug-ins to add a custom
feature.  In addition to the bug checking that PyChecker performs,
Pylint offers some additional features such as checking line length,
whether variable names are well-formed according to your coding
standard, whether declared interfaces are fully implemented, and more.
https://docs.pylint.org/ provides a full list of Pylint’s features.


How can I create a stand-alone binary from a Python script?
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You don’t need the ability to compile Python to C code if all you want
is a stand-alone program that users can download and run without
having to install the Python distribution first.  There are a number
of tools that determine the set of modules required by a program and
bind these modules together with a Python binary to produce a single
executable.

One is to use the freeze tool, which is included in the Python source
tree as "Tools/freeze". It converts Python byte code to C arrays; a C
compiler you can embed all your modules into a new program, which is
then linked with the standard Python modules.

It works by scanning your source recursively for import statements (in
both forms) and looking for the modules in the standard Python path as
well as in the source directory (for built-in modules).  It then turns
the bytecode for modules written in Python into C code (array
initializers that can be turned into code objects using the marshal
module) and creates a custom-made config file that only contains those
built-in modules which are actually used in the program.  It then
compiles the generated C code and links it with the rest of the Python
interpreter to form a self-contained binary which acts exactly like
your script.

Obviously, freeze requires a C compiler.  There are several other
utilities which don’t. One is Thomas Heller’s py2exe (Windows only) at

   http://www.py2exe.org/

Another tool is Anthony Tuininga’s cx_Freeze.


Are there coding standards or a style guide for Python programs?
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Yes.  The coding style required for standard library modules is
documented as **PEP 8**.


My program is too slow. How do I speed it up?
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That’s a tough one, in general.  There are many tricks to speed up
Python code; consider rewriting parts in C as a last resort.

In some cases it’s possible to automatically translate Python to C or
x86 assembly language, meaning that you don’t have to modify your code
to gain increased speed.

Pyrex can compile a slightly modified version of Python code into a C
extension, and can be used on many different platforms.

Psyco is a just-in-time compiler that translates Python code into x86
assembly language.  If you can use it, Psyco can provide dramatic
speedups for critical functions.

The rest of this answer will discuss various tricks for squeezing a
bit more speed out of Python code.  *Never* apply any optimization
tricks unless you know you need them, after profiling has indicated
that a particular function is the heavily executed hot spot in the
code.  Optimizations almost always make the code less clear, and you
shouldn’t pay the costs of reduced clarity (increased development
time, greater likelihood of bugs) unless the resulting performance
benefit is worth it.

There is a page on the wiki devoted to performance tips.

Guido van Rossum has written up an anecdote related to optimization at
https://www.python.org/doc/essays/list2str.

One thing to notice is that function and (especially) method calls are
rather expensive; if you have designed a purely OO interface with lots
of tiny functions that don’t do much more than get or set an instance
variable or call another method, you might consider using a more
direct way such as directly accessing instance variables.  Also see
the standard module "profile" which makes it possible to find out
where your program is spending most of its time (if you have some
patience – the profiling itself can slow your program down by an order
of magnitude).

Remember that many standard optimization heuristics you may know from
other programming experience may well apply to Python.  For example it
may be faster to send output to output devices using larger writes
rather than smaller ones in order to reduce the overhead of kernel
system calls.  Thus CGI scripts that write all output in « one shot »
may be faster than those that write lots of small pieces of output.

Also, be sure to use Python’s core features where appropriate.  For
example, slicing allows programs to chop up lists and other sequence
objects in a single tick of the interpreter’s mainloop using highly
optimized C implementations. Thus to get the same effect as:

   L2 = []
   for i in range(3):
       L2.append(L1[i])

it is much shorter and far faster to use

   L2 = list(L1[:3])  # "list" is redundant if L1 is a list.

Note that the functionally-oriented built-in functions such as
"map()", "zip()", and friends can be a convenient accelerator for
loops that perform a single task.  For example to pair the elements of
two lists together:

   >>> zip([1, 2, 3], [4, 5, 6])
   [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

or to compute a number of sines:

   >>> map(math.sin, (1, 2, 3, 4))
   [0.841470984808, 0.909297426826, 0.14112000806, -0.756802495308]

The operation completes very quickly in such cases.

Other examples include the "join()" and "split()" methods of string
objects. For example if s1..s7 are large (10K+) strings then
""".join([s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7])" may be far faster than the more
obvious "s1+s2+s3+s4+s5+s6+s7", since the « summation » will compute
many subexpressions, whereas "join()" does all the copying in one
pass.  For manipulating strings, use the "replace()" and the
"format()" methods on string objects.  Use regular expressions only
when you’re not dealing with constant string patterns.  You may still
use the old % operations "string % tuple" and "string % dictionary".

Be sure to use the "list.sort()" built-in method to do sorting, and
see the sorting mini-HOWTO for examples of moderately advanced usage.
"list.sort()" beats other techniques for sorting in all but the most
extreme circumstances.

Another common trick is to « push loops into functions or methods. »
For example suppose you have a program that runs slowly and you use
the profiler to determine that a Python function "ff()" is being
called lots of times.  If you notice that "ff()":

   def ff(x):
       ... # do something with x computing result...
       return result

tends to be called in loops like:

   list = map(ff, oldlist)

ou :

   for x in sequence:
       value = ff(x)
       ... # do something with value...

then you can often eliminate function call overhead by rewriting
"ff()" to:

   def ffseq(seq):
       resultseq = []
       for x in seq:
           ... # do something with x computing result...
           resultseq.append(result)
       return resultseq

and rewrite the two examples to "list = ffseq(oldlist)" and to:

   for value in ffseq(sequence):
       ... # do something with value...

Single calls to "ff(x)" translate to "ffseq([x])[0]" with little
penalty. Of course this technique is not always appropriate and there
are other variants which you can figure out.

You can gain some performance by explicitly storing the results of a
function or method lookup into a local variable.  A loop like:

   for key in token:
       dict[key] = dict.get(key, 0) + 1

resolves "dict.get" every iteration.  If the method isn’t going to
change, a slightly faster implementation is:

   dict_get = dict.get  # look up the method once
   for key in token:
       dict[key] = dict_get(key, 0) + 1

Default arguments can be used to determine values once, at compile
time instead of at run time.  This can only be done for functions or
objects which will not be changed during program execution, such as
replacing

   def degree_sin(deg):
       return math.sin(deg * math.pi / 180.0)

with

   def degree_sin(deg, factor=math.pi/180.0, sin=math.sin):
       return sin(deg * factor)

Because this trick uses default arguments for terms which should not
be changed, it should only be used when you are not concerned with
presenting a possibly confusing API to your users.


Core Language
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Why am I getting an UnboundLocalError when the variable has a value?
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It can be a surprise to get the UnboundLocalError in previously
working code when it is modified by adding an assignment statement
somewhere in the body of a function.

This code:

>>> x = 10
>>> def bar():
...     print x
>>> bar()
10

works, but this code:

>>> x = 10
>>> def foo():
...     print x
...     x += 1

results in an UnboundLocalError:

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment

This is because when you make an assignment to a variable in a scope,
that variable becomes local to that scope and shadows any similarly
named variable in the outer scope.  Since the last statement in foo
assigns a new value to "x", the compiler recognizes it as a local
variable.  Consequently when the earlier "print x" attempts to print
the uninitialized local variable and an error results.

In the example above you can access the outer scope variable by
declaring it global:

>>> x = 10
>>> def foobar():
...     global x
...     print x
...     x += 1
>>> foobar()
10

This explicit declaration is required in order to remind you that
(unlike the superficially analogous situation with class and instance
variables) you are actually modifying the value of the variable in the
outer scope:

>>> print x
11


What are the rules for local and global variables in Python?
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In Python, variables that are only referenced inside a function are
implicitly global.  If a variable is assigned a value anywhere within
the function’s body, it’s assumed to be a local unless explicitly
declared as global.

Though a bit surprising at first, a moment’s consideration explains
this.  On one hand, requiring "global" for assigned variables provides
a bar against unintended side-effects.  On the other hand, if "global"
was required for all global references, you’d be using "global" all
the time.  You’d have to declare as global every reference to a built-
in function or to a component of an imported module.  This clutter
would defeat the usefulness of the "global" declaration for
identifying side-effects.


Why do lambdas defined in a loop with different values all return the same result?
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Assume you use a for loop to define a few different lambdas (or even
plain functions), e.g.:

   >>> squares = []
   >>> for x in range(5):
   ...     squares.append(lambda: x**2)

This gives you a list that contains 5 lambdas that calculate "x**2".
You might expect that, when called, they would return, respectively,
"0", "1", "4", "9", and "16".  However, when you actually try you will
see that they all return "16":

   >>> squares[2]()
   16
   >>> squares[4]()
   16

This happens because "x" is not local to the lambdas, but is defined
in the outer scope, and it is accessed when the lambda is called — not
when it is defined.  At the end of the loop, the value of "x" is "4",
so all the functions now return "4**2", i.e. "16".  You can also
verify this by changing the value of "x" and see how the results of
the lambdas change:

   >>> x = 8
   >>> squares[2]()
   64

In order to avoid this, you need to save the values in variables local
to the lambdas, so that they don’t rely on the value of the global
"x":

   >>> squares = []
   >>> for x in range(5):
   ...     squares.append(lambda n=x: n**2)

Here, "n=x" creates a new variable "n" local to the lambda and
computed when the lambda is defined so that it has the same value that
"x" had at that point in the loop.  This means that the value of "n"
will be "0" in the first lambda, "1" in the second, "2" in the third,
and so on. Therefore each lambda will now return the correct result:

   >>> squares[2]()
   4
   >>> squares[4]()
   16

Note that this behaviour is not peculiar to lambdas, but applies to
regular functions too.


How do I share global variables across modules?
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The canonical way to share information across modules within a single
program is to create a special module (often called config or cfg).
Just import the config module in all modules of your application; the
module then becomes available as a global name.  Because there is only
one instance of each module, any changes made to the module object get
reflected everywhere.  For example:

config.py:

   x = 0   # Default value of the 'x' configuration setting

mod.py:

   import config
   config.x = 1

main.py:

   import config
   import mod
   print config.x

Note that using a module is also the basis for implementing the
Singleton design pattern, for the same reason.


What are the « best practices » for using import in a module?
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In general, don’t use "from modulename import *".  Doing so clutters
the importer’s namespace, and makes it much harder for linters to
detect undefined names.

Import modules at the top of a file.  Doing so makes it clear what
other modules your code requires and avoids questions of whether the
module name is in scope. Using one import per line makes it easy to
add and delete module imports, but using multiple imports per line
uses less screen space.

It’s good practice if you import modules in the following order:

1. standard library modules – e.g. "sys", "os", "getopt", "re"

2. third-party library modules (anything installed in Python’s
   site- packages directory) – e.g. mx.DateTime, ZODB, PIL.Image, etc.

3. locally-developed modules

Only use explicit relative package imports.  If you’re writing code
that’s in the "package.sub.m1" module and want to import
"package.sub.m2", do not just write "import m2", even though it’s
legal.  Write "from package.sub import m2" or "from . import m2"
instead.

It is sometimes necessary to move imports to a function or class to
avoid problems with circular imports.  Gordon McMillan says:

   Circular imports are fine where both modules use the « import
   <module> » form of import.  They fail when the 2nd module wants to
   grab a name out of the first (« from module import name ») and the
   import is at the top level.  That’s because names in the 1st are
   not yet available, because the first module is busy importing the
   2nd.

In this case, if the second module is only used in one function, then
the import can easily be moved into that function.  By the time the
import is called, the first module will have finished initializing,
and the second module can do its import.

It may also be necessary to move imports out of the top level of code
if some of the modules are platform-specific.  In that case, it may
not even be possible to import all of the modules at the top of the
file.  In this case, importing the correct modules in the
corresponding platform-specific code is a good option.

Only move imports into a local scope, such as inside a function
definition, if it’s necessary to solve a problem such as avoiding a
circular import or are trying to reduce the initialization time of a
module.  This technique is especially helpful if many of the imports
are unnecessary depending on how the program executes.  You may also
want to move imports into a function if the modules are only ever used
in that function.  Note that loading a module the first time may be
expensive because of the one time initialization of the module, but
loading a module multiple times is virtually free, costing only a
couple of dictionary lookups.  Even if the module name has gone out of
scope, the module is probably available in "sys.modules".


Why are default values shared between objects?
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This type of bug commonly bites neophyte programmers.  Consider this
function:

   def foo(mydict={}):  # Danger: shared reference to one dict for all calls
       ... compute something ...
       mydict[key] = value
       return mydict

The first time you call this function, "mydict" contains a single
item.  The second time, "mydict" contains two items because when
"foo()" begins executing, "mydict" starts out with an item already in
it.

It is often expected that a function call creates new objects for
default values. This is not what happens. Default values are created
exactly once, when the function is defined.  If that object is
changed, like the dictionary in this example, subsequent calls to the
function will refer to this changed object.

By definition, immutable objects such as numbers, strings, tuples, and
"None", are safe from change. Changes to mutable objects such as
dictionaries, lists, and class instances can lead to confusion.

Because of this feature, it is good programming practice to not use
mutable objects as default values.  Instead, use "None" as the default
value and inside the function, check if the parameter is "None" and
create a new list/dictionary/whatever if it is.  For example, don’t
write:

   def foo(mydict={}):
       ...

but:

   def foo(mydict=None):
       if mydict is None:
           mydict = {}  # create a new dict for local namespace

This feature can be useful.  When you have a function that’s time-
consuming to compute, a common technique is to cache the parameters
and the resulting value of each call to the function, and return the
cached value if the same value is requested again.  This is called «
memoizing », and can be implemented like this:

   # Callers will never provide a third parameter for this function.
   def expensive(arg1, arg2, _cache={}):
       if (arg1, arg2) in _cache:
           return _cache[(arg1, arg2)]

       # Calculate the value
       result = ... expensive computation ...
       _cache[(arg1, arg2)] = result           # Store result in the cache
       return result

You could use a global variable containing a dictionary instead of the
default value; it’s a matter of taste.


How can I pass optional or keyword parameters from one function to another?
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Collect the arguments using the "*" and "**" specifiers in the
function’s parameter list; this gives you the positional arguments as
a tuple and the keyword arguments as a dictionary.  You can then pass
these arguments when calling another function by using "*" and "**":

   def f(x, *args, **kwargs):
       ...
       kwargs['width'] = '14.3c'
       ...
       g(x, *args, **kwargs)

In the unlikely case that you care about Python versions older than
2.0, use "apply()":

   def f(x, *args, **kwargs):
       ...
       kwargs['width'] = '14.3c'
       ...
       apply(g, (x,)+args, kwargs)


What is the difference between arguments and parameters?
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*Parameters* are defined by the names that appear in a function
definition, whereas *arguments* are the values actually passed to a
function when calling it.  Parameters define what types of arguments a
function can accept.  For example, given the function definition:

   def func(foo, bar=None, **kwargs):
       pass

*foo*, *bar* and *kwargs* are parameters of "func".  However, when
calling "func", for example:

   func(42, bar=314, extra=somevar)

the values "42", "314", and "somevar" are arguments.


Why did changing list “y” also change list “x”?
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Si vous avez écrit du code comme :

   >>> x = []
   >>> y = x
   >>> y.append(10)
   >>> y
   [10]
   >>> x
   [10]

you might be wondering why appending an element to "y" changed "x"
too.

There are two factors that produce this result:

1. Variables are simply names that refer to objects.  Doing "y = x"
   doesn’t create a copy of the list – it creates a new variable "y"
   that refers to the same object "x" refers to.  This means that
   there is only one object (the list), and both "x" and "y" refer to
   it.

2. Lists are *mutable*, which means that you can change their
   content.

After the call to "append()", the content of the mutable object has
changed from "[]" to "[10]".  Since both the variables refer to the
same object, using either name accesses the modified value "[10]".

If we instead assign an immutable object to "x":

   >>> x = 5  # ints are immutable
   >>> y = x
   >>> x = x + 1  # 5 can't be mutated, we are creating a new object here
   >>> x
   6
   >>> y
   5

we can see that in this case "x" and "y" are not equal anymore.  This
is because integers are *immutable*, and when we do "x = x + 1" we are
not mutating the int "5" by incrementing its value; instead, we are
creating a new object (the int "6") and assigning it to "x" (that is,
changing which object "x" refers to).  After this assignment we have
two objects (the ints "6" and "5") and two variables that refer to
them ("x" now refers to "6" but "y" still refers to "5").

Some operations (for example "y.append(10)" and "y.sort()") mutate the
object, whereas superficially similar operations (for example "y = y +
[10]" and "sorted(y)") create a new object.  In general in Python (and
in all cases in the standard library) a method that mutates an object
will return "None" to help avoid getting the two types of operations
confused.  So if you mistakenly write "y.sort()" thinking it will give
you a sorted copy of "y", you’ll instead end up with "None", which
will likely cause your program to generate an easily diagnosed error.

However, there is one class of operations where the same operation
sometimes has different behaviors with different types:  the augmented
assignment operators.  For example, "+=" mutates lists but not tuples
or ints ("a_list += [1, 2, 3]" is equivalent to "a_list.extend([1, 2,
3])" and mutates "a_list", whereas "some_tuple += (1, 2, 3)" and
"some_int += 1" create new objects).

In other words:

* If we have a mutable object ("list", "dict", "set", etc.), we can
  use some specific operations to mutate it and all the variables that
  refer to it will see the change.

* If we have an immutable object ("str", "int", "tuple", etc.), all
  the variables that refer to it will always see the same value, but
  operations that transform that value into a new value always return
  a new object.

If you want to know if two variables refer to the same object or not,
you can use the "is" operator, or the built-in function "id()".


How do I write a function with output parameters (call by reference)?
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Remember that arguments are passed by assignment in Python.  Since
assignment just creates references to objects, there’s no alias
between an argument name in the caller and callee, and so no call-by-
reference per se.  You can achieve the desired effect in a number of
ways.

1. By returning a tuple of the results:

      def func2(a, b):
          a = 'new-value'        # a and b are local names
          b = b + 1              # assigned to new objects
          return a, b            # return new values

      x, y = 'old-value', 99
      x, y = func2(x, y)
      print x, y                 # output: new-value 100

   This is almost always the clearest solution.

2. En utilisant des variables globales. Ce qui n’est pas *thread-
   safe*, et n’est donc pas recommandé.

3. En passant un objet muable (modifiable sur place) :

      def func1(a):
          a[0] = 'new-value'     # 'a' references a mutable list
          a[1] = a[1] + 1        # changes a shared object

      args = ['old-value', 99]
      func1(args)
      print args[0], args[1]     # output: new-value 100

4. En passant un dictionnaire, qui sera modifié :

      def func3(args):
          args['a'] = 'new-value'     # args is a mutable dictionary
          args['b'] = args['b'] + 1   # change it in-place

      args = {'a': 'old-value', 'b': 99}
      func3(args)
      print args['a'], args['b']

5. Ou regrouper les valeurs dans une instance de classe :

      class callByRef:
          def __init__(self, **args):
              for (key, value) in args.items():
                  setattr(self, key, value)

      def func4(args):
          args.a = 'new-value'        # args is a mutable callByRef
          args.b = args.b + 1         # change object in-place

      args = callByRef(a='old-value', b=99)
      func4(args)
      print args.a, args.b

   Il n’y a pratiquement jamais de bonne raison de faire quelque chose
   d’aussi compliqué.

Votre meilleure option est de renvoyer un *tuple* contenant les
multiples résultats.


Comment construire une fonction d’ordre supérieur en Python ?
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Vous avez deux choix : vous pouvez utiliser les portées imbriquées ou
vous pouvez utiliser des objets appelables. Par exemple, supposons que
vous vouliez définir "linear(a, b)" qui renvoie une fonction "f(x)"
qui calcule la valeur "a*x+b". En utilisant les portées imbriquées :

   def linear(a, b):
       def result(x):
           return a * x + b
       return result

Ou en utilisant un objet appelable :

   class linear:

       def __init__(self, a, b):
           self.a, self.b = a, b

       def __call__(self, x):
           return self.a * x + self.b

dans les deux cas,

   taxes = linear(0.3, 2)

donne un objet appelable où "taxes(10e6) == 0.3 * 10e6 + 2".

L’approche par objet appelable a le désavantage d’être légèrement plus
lente et de produire un code légèrement plus long. Cependant, il faut
noter qu’une collection d’objet appelables peuvent partager leur
signatures par héritage :

   class exponential(linear):
       # __init__ inherited
       def __call__(self, x):
           return self.a * (x ** self.b)

Les objets peuvent encapsuler un état pour plusieurs méthodes :

   class counter:

       value = 0

       def set(self, x):
           self.value = x

       def up(self):
           self.value = self.value + 1

       def down(self):
           self.value = self.value - 1

   count = counter()
   inc, dec, reset = count.up, count.down, count.set

Ici "inc()", "dec()" et "reset()" agissent comme des fonctions
partageant une même variable compteur.


Comment copier un objet en Python?
----------------------------------

En général, essayez "copy.copy()" ou "copy.deepcopy()" pour le cas
général. Tout les objets ne peuvent pas être copiés, mais la plupart
le peuvent.

Certains objets peuvent être copiés plus facilement. Les Dictionnaires
ont une méthode "copy()" :

   newdict = olddict.copy()

Les séquences peuvent être copiées via la syntaxe des tranches :

   new_l = l[:]


Comment puis-je trouver les méthodes ou les attribues d’un objet?
-----------------------------------------------------------------

Pour une instance x d’une classe définie par un utilisateur, "dir(x)"
renvoie une liste alphabétique des noms contenants les attributs de
l’instance, et les attributs et méthodes définies par sa classe.


Comment mon code peut il découvrir le nom d’un objet?
-----------------------------------------------------

De façon générale, il ne peut pas, par ce que les objets n’ont pas
réellement de noms. Essentiellement, l’assignation attache un nom à
une valeur; C’est vrai aussi pour les instructions "def" et "class", à
la différence que dans ce cas la valeur est appelable. Par exemple,
dans le code suivant :

   >>> class A:
   ...     pass
   ...
   >>> B = A
   >>> a = B()
   >>> b = a
   >>> print b
   <__main__.A instance at 0x16D07CC>
   >>> print a
   <__main__.A instance at 0x16D07CC>

Le fait que la classe ait un nom est discutable, bien qu’elles soit
liée à deux noms, et qu’elle soit appelée via le nom B, l’instance
crée déclare tout de même être une instance de la classe A. De même Il
est impossible de dire si le nom de l’instance est a ou b, les deux
noms sont attachés à la même valeur.

De façon général, il ne devrait pas être nécessaire pour votre
application de « connaître le nom » d’une valeur particulière. À moins
que vous soyez délibérément en train d’écrire un programme
introspectif, c’est souvent une indication qu’un changement d’approche
pourrait être bénéfique.

Sur *comp.lang.python*, Fredrik Lundh a donné un jour une excellente
analogie pour répondre à cette question:

   C’est pareil que trouver le nom du chat qui traîne devant votre
   porte : Le chat (objet) ne peux pas vous dire lui même son nom, et
   il s’en moque un peu – alors le meilleur moyen de savoir comment il
   s’appelle est de demander à tous vos voisins (espaces de noms) si
   c’est leur chat (objet)….

   …et ne soyez pas surpris si vous découvrez qu’il est connus sous
   plusieurs noms différents, ou pas de nom du tout!


Qu’en est-il de la précédence de l’opérateur virgule ?
------------------------------------------------------

La virgule n’est pas un opérateur en Python. Observez la session
suivante :

   >>> "a" in "b", "a"
   (False, 'a')

Comme la virgule n’est pas un opérateur, mais un séparateur entre deux
expression, l’expression ci dessus, est évaluée de la même façon que
si vous aviez écrit :

   ("a" in "b"), "a"

et non :

   "a" in ("b", "a")

Ceci est vrai pour tous les opérateurs d’assignations ("=", "+=" etc).
Ce ne sont pas vraiment des opérateurs mais des délimiteurs
syntaxiques dans les instructions d’assignation.


Existe-t-il un équivalent à l’opérateur ternaire « ?: » du C ?
--------------------------------------------------------------

Oui, cette fonctionnalité à été ajouté à partir de Python 2.5. La
syntaxe est la suivante:

   [on_true] if [expression] else [on_false]

   x, y = 50, 25

   small = x if x < y else y

Pour les versions précédentes de python la réponse serait « Non ».


Est-il possible d’écrire des programmes obscurcis (*obfuscated*) d’une ligne en Python ?
----------------------------------------------------------------------------------------

Oui. Cela est généralement réalisé en imbriquant les "lambda" dans des
"lambda". Observez les trois exemples suivants de Ulf Bartelt :

   # Primes < 1000
   print filter(None,map(lambda y:y*reduce(lambda x,y:x*y!=0,
   map(lambda x,y=y:y%x,range(2,int(pow(y,0.5)+1))),1),range(2,1000)))

   # First 10 Fibonacci numbers
   print map(lambda x,f=lambda x,f:(f(x-1,f)+f(x-2,f)) if x>1 else 1: f(x,f),
   range(10))

   # Mandelbrot set
   print (lambda Ru,Ro,Iu,Io,IM,Sx,Sy:reduce(lambda x,y:x+y,map(lambda y,
   Iu=Iu,Io=Io,Ru=Ru,Ro=Ro,Sy=Sy,L=lambda yc,Iu=Iu,Io=Io,Ru=Ru,Ro=Ro,i=IM,
   Sx=Sx,Sy=Sy:reduce(lambda x,y:x+y,map(lambda x,xc=Ru,yc=yc,Ru=Ru,Ro=Ro,
   i=i,Sx=Sx,F=lambda xc,yc,x,y,k,f=lambda xc,yc,x,y,k,f:(k<=0)or (x*x+y*y
   >=4.0) or 1+f(xc,yc,x*x-y*y+xc,2.0*x*y+yc,k-1,f):f(xc,yc,x,y,k,f):chr(
   64+F(Ru+x*(Ro-Ru)/Sx,yc,0,0,i)),range(Sx))):L(Iu+y*(Io-Iu)/Sy),range(Sy
   ))))(-2.1, 0.7, -1.2, 1.2, 30, 80, 24)
   #    \___ ___/  \___ ___/  |   |   |__ lines on screen
   #        V          V      |   |______ columns on screen
   #        |          |      |__________ maximum of "iterations"
   #        |          |_________________ range on y axis
   #        |____________________________ range on x axis

Les enfants, ne faîtes pas ça chez vous !


Nombres et chaînes de caractères
================================


Comment puis-je écrire des entiers hexadécimaux ou octaux ?
-----------------------------------------------------------

Pour écrire un entier octal, faites précéder la valeur octale par un
zéro, puis un « o » majuscule ou minuscule. Par exemple assigner la
valeur octale « 10 » (8 en décimal) à la variable « a », tapez :

   >>> a = 0o10
   >>> a
   8

L’hexadécimal est tout aussi simple, faîtes précéder le nombre
hexadécimal par un zéro, puis un « x » majuscule ou minuscule. Les
nombres hexadécimaux peuvent être écrit en majuscules ou en
minuscules. Par exemple, dans l’interpréteur Python :

   >>> a = 0xa5
   >>> a
   165
   >>> b = 0XB2
   >>> b
   178


Pourquoi "-22 // 10" donne-t-il "-3" ?
--------------------------------------

Cela est principalement due à la volonté que "i % j" ait le même signe
que j. Si vous voulez cela, vous voulez aussi :

   i == (i // j) * j + (i % j)

Alors la division entière doit renvoyer l’entier inférieur. Le C
demande aussi à ce que cette égalité soit vérifiée, et donc les
compilateur qui tronquent "i // j" ont besoin que "i % j" ait le même
signe que "i".

Il y a peu de cas d’utilisation réels pour "i%j" quand "j" est
négatif. Quand "j" est positif, il y en a beaucoup, et dans
pratiquement tous, il est plus utile que "i % j" soit ">=0". Si
l’horloge dit *10h* maintenant, que disait-elle il y a 200 heures?
"-190%12 == 2" est utile; "-192 % 12 == -10" est un bug qui attends
pour mordre.

Note: On Python 2, "a / b" returns the same as "a // b" if
  "__future__.division" is not in effect.  This is also known as «
  classic » division.


Comment puis-je convertir une chaine de caractère en nombre?
------------------------------------------------------------

Pour les entiers, utilisez la fonction native "int()" de type
constructeur, par exemple "int('144') == 144". De façon similaire,
"float()" convertit en valeur flottante, par exemple "float('144') ==
144.0".

Par défaut, ces fonctions interprètent les nombre en tant que
décimaux, de telles façons que "int('0144')==144" et "int('0x144')"
remontent "ValueError". "int(string, base)" prends la base depuis
laquelle il faut convertir dans le second argument, optionnel, donc
"int('0x144', 16) == 324". Si la base donnée est 0, le nombre est
interprété selon les règles Python: un “0” en tête indique octal, et
“0x” indique un hexadécimal.

N’utilisez pas la fonction native "eval()" si tout ce que vous avez
besoin est de convertir des chaines en nombres. "eval()" sera
significativement plus lent et implique des risque de sécurité:
quelqu’un pourrait vous envoyez une expression Python pouvant avoir
des effets de bord indésirables. Par exemple, quelqu’un pourrait
passer "__import__('os').system("rm -rf $HOME")" ce qui aurait pour
effet d’effacer votre répertoire personnel.

"eval()" also has the effect of interpreting numbers as Python
expressions, so that e.g. "eval('09')" gives a syntax error because
Python regards numbers starting with “0” as octal (base 8).


Comment convertir un nombre en chaine de caractère?
---------------------------------------------------

To convert, e.g., the number 144 to the string “144”, use the built-in
type constructor "str()".  If you want a hexadecimal or octal
representation, use the built-in functions "hex()" or "oct()".  For
fancy formatting, see the Syntaxe de formatage de chaîne section, e.g.
""{:04d}".format(144)" yields "'0144'" and ""{:.3f}".format(1.0/3.0)"
yields "'0.333'". In Python 2, the division (/) operator returns the
floor of the mathematical result of division if the arguments are ints
or longs, but it returns a reasonable approximation of the division
result if the arguments are floats or complex:

   >>> print('{:.3f}'.format(1/3))
   0.000
   >>> print('{:.3f}'.format(1.0/3))
   0.333

In Python 3, the default behaviour of the division operator (see **PEP
238**) has been changed but you can have the same behaviour in Python
2 if you import "division" from "__future__":

   >>> from __future__ import division
   >>> print('{:.3f}'.format(1/3))
   0.333

You may also use the % operator on strings.  See the library reference
manual for details.


Comment modifier une chaine de caractère « en place »?
------------------------------------------------------

Vous ne pouvez pas, par ce que les chaines de caractères sont
immuables, Si vous avez besoin d’un objet ayant une telle capacité,
essayez de convertir la chaine en liste, ou utilisez le module array:

   >>> import io
   >>> s = "Hello, world"
   >>> a = list(s)
   >>> print a
   ['H', 'e', 'l', 'l', 'o', ',', ' ', 'w', 'o', 'r', 'l', 'd']
   >>> a[7:] = list("there!")
   >>> ''.join(a)
   'Hello, there!'

   >>> import array
   >>> a = array.array('c', s)
   >>> print a
   array('c', 'Hello, world')
   >>> a[0] = 'y'; print a
   array('c', 'yello, world')
   >>> a.tostring()
   'yello, world'


Comment utiliser des chaines de caractères pour appeler des fonctions/méthodes?
-------------------------------------------------------------------------------

Il y a différentes techniques.

* La meilleure est d’utiliser un dictionnaire qui fait correspondre
  les chaines de caractères à des fonctions. Le principal avantage de
  cette technique est que les chaines n’ont pas besoin d’être égales
  aux noms de fonctions. C’est aussi la principale façon d’imiter la
  construction « case » :

     def a():
         pass

     def b():
         pass

     dispatch = {'go': a, 'stop': b}  # Note lack of parens for funcs

     dispatch[get_input()]()  # Note trailing parens to call function

* Utiliser la fonction "getattr()" :

     import foo
     getattr(foo, 'bar')()

  Notez que "getattr()" marche sur n’importe quel objet, ceci inclue
  les classes, les instances de classes, les modules et ainsi de
  suite.

  Ceci est utilisé dans plusieurs endroit de la bibliothèque standard,
  de cette façon :

     class Foo:
         def do_foo(self):
             ...

         def do_bar(self):
             ...

     f = getattr(foo_instance, 'do_' + opname)
     f()

* Utilisez "locals()" ou "eval()" pour résoudre le nom de fonction :

     def myFunc():
         print "hello"

     fname = "myFunc"

     f = locals()[fname]
     f()

     f = eval(fname)
     f()

  Note: En utilisant "eval()" est lent est dangereux. Si vous n’avez
  pas un contrôle absolu sur le contenu de la chaine de caractère,
  quelqu’un peut passer une chaine de caractère pouvant résulter en
  l’exécution de code arbitraire.


Existe-t-il un équivalent à la fonction "chomp()" de Perl, pour retirer les caractères de fin de ligne d’une chaine de caractère ?
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Starting with Python 2.2, you can use "S.rstrip("\r\n")" to remove all
occurrences of any line terminator from the end of the string "S"
without removing other trailing whitespace.  If the string "S"
represents more than one line, with several empty lines at the end,
the line terminators for all the blank lines will be removed:

   >>> lines = ("line 1 \r\n"
   ...          "\r\n"
   ...          "\r\n")
   >>> lines.rstrip("\n\r")
   'line 1 '

Du fait que ce soit principalement utile en lisant un texte ligne à
ligne, utiliser "S.rstrip()" devrait marcher correctement.

Pour les versions plus anciennes de python, il y a deux substituts
partiels disponibles.

* Si vous voulez retirer tous les espaces de fin de ligne, utilisez
  la méthode "rstrip()" des chaines de caractères. Cela retire tous
  les espaces de fin de ligne, pas seulement le caractère de fin de
  ligne.

* Sinon, s’il y a seulement une ligne dans la chaine "S", utilisez
  "S.splitlines()[0]".


Existe-t-il un équivalent à "scanf()" ou "sscanf()" ?
-----------------------------------------------------

Pas exactement.

Pour une simple analyse de chaine, l’approche la plus simple est
généralement de découper la ligne en mots délimités par des espaces,
en utilisant la méthode "split()" des objets chaine de caractères, et
ensuite de convertir les chaines de décimales en valeurs numériques en
utilisant la fonction "int()" ou "float()", "split()" supporte un
paramètre optionnel « sep » qui est utile si la ligne utilise autre
chose que des espaces comme séparateur.

Pour les analyses plus compliquées, les expressions rationnelles sont
plus puissantes que la fonction "sscanf()" de C et mieux adaptées à la
tâche.


What does “UnicodeError: ASCII [decoding,encoding] error: ordinal not in range(128)” mean?
------------------------------------------------------------------------------------------

This error indicates that your Python installation can handle only
7-bit ASCII strings.  There are a couple ways to fix or work around
the problem.

If your programs must handle data in arbitrary character set
encodings, the environment the application runs in will generally
identify the encoding of the data it is handing you.  You need to
convert the input to Unicode data using that encoding.  For example, a
program that handles email or web input will typically find character
set encoding information in Content-Type headers.  This can then be
used to properly convert input data to Unicode. Assuming the string
referred to by "value" is encoded as UTF-8:

   value = unicode(value, "utf-8")

will return a Unicode object.  If the data is not correctly encoded as
UTF-8, the above call will raise a "UnicodeError" exception.

If you only want strings converted to Unicode which have non-ASCII
data, you can try converting them first assuming an ASCII encoding,
and then generate Unicode objects if that fails:

   try:
       x = unicode(value, "ascii")
   except UnicodeError:
       value = unicode(value, "utf-8")
   else:
       # value was valid ASCII data
       pass

It’s possible to set a default encoding in a file called
"sitecustomize.py" that’s part of the Python library.  However, this
isn’t recommended because changing the Python-wide default encoding
may cause third-party extension modules to fail.

Note that on Windows, there is an encoding known as « mbcs », which
uses an encoding specific to your current locale.  In many cases, and
particularly when working with COM, this may be an appropriate default
encoding to use.


Sequences (Tuples/Lists)
========================


Comment convertir les listes en tuples et inversement?
------------------------------------------------------

Le constructeur de type "tuple(seq)" convertit toute séquence (en fait
tout itérable) en un tuple avec les mêmes éléments dans le même
ordre….

Par exemple "tuple([1, 2, 3])" renvoi "(1, 2, 3)" et "tuple('abc')"
renvoi "('a', 'b', 'c')". Si l’argument est un tuple, cela ne crée pas
une copie, mais renvoi le même objet, ce qui fait de "tuple()" un
fonction économique à appeler quand vous ne savez pas si votre objet
est déjà un tuple.

Le constructeur de type "list(seq)" convertit toute séquence ou
itérable en liste contenant les mêmes éléments dans le même ordre. Par
exemple, "list((1,2,3))" renvoie "[1,2,3]" et "list('abc')" renvoie
"['a','b','c']". Si l’argument est une liste, il renvoie une copie, de
la même façon que "seq[:]".


Qu’est-ce qu’un indexe négatif?
-------------------------------

Les séquences Python sont indexées avec des nombres positifs aussi
bien que négatifs. Pour les nombres positifs, 0 est le premier index,
1 est le second, et ainsi de suite. Pour les indexes négatifs, "-1"
est le dernier index, "-2" est le pénultième (avant dernier), et ainsi
de suite. On peut aussi dire que "seq[-n]" est équivalent à
"seq[len(seq)-n]".

Utiliser des indexes négatifs peut être très pratique. Par exemple
"S[:-1]" indique la chaine entière a l’exception du dernier caractère,
ce qui est pratique pour retirer un caractère de fin de ligne en fin
d’une chaine.


Comment itérer à rebours sur une séquence?
------------------------------------------

Utilisez la fonction embarquée "reversed()", qui est apparue en Python
2.4 :

   for x in reversed(sequence):
       ...  # do something with x ...

Cela ne modifiera pas votre séquence initiale, mais construira à la
place une copie en ordre inverse pour itérer dessus.

Avec Python 2.3 vous pouvez utiliser la syntaxe étendue de tranches :

   for x in sequence[::-1]:
       ...  # do something with x ...


Comment retirer les doublons d’une liste?
-----------------------------------------

Lisez le Python Cookbook pour trouver une longue discussion sur les
nombreuses façons de faire cela:

   https://code.activestate.com/recipes/52560/

Si changer l’ordre de la liste ne vous dérange pas, commencez par
trier celle ci, puis parcourez la d’un bout à l’autre, en supprimant
les doublons trouvés en chemin :

   if mylist:
       mylist.sort()
       last = mylist[-1]
       for i in range(len(mylist)-2, -1, -1):
           if last == mylist[i]:
               del mylist[i]
           else:
               last = mylist[i]

Si tous les éléments de la liste peuvent être utilisés comme des clés
de dictionnaire (cad, elles sont toutes hashables) ceci est souvent
plus rapide:

   d = {}
   for x in mylist:
       d[x] = 1
   mylist = list(d.keys())

En Python 2.5 et suivant, la forme suivante est possible à la place:

   mylist = list(set(mylist))

Ceci convertis la liste en un ensemble, ce qui supprime
automatiquement les doublons, puis la transforme à nouveau en liste.


Comment construire un tableau en Python?
----------------------------------------

Utilisez une liste :

   ["this", 1, "is", "an", "array"]

Les listes ont un cout équivalent à celui des tableau C ou Pascal; la
principale différence est qu’une liste Python peut contenir des objets
de différents types.

Le module "array" fournit  des méthodes pour créer des tableaux de
types fixes dans une représentation compacte, mais ils sont plus lents
à indexer que les listes. Notez aussi que l’extension "Numeric" et
d’autres, fournissent différentes structures de types tableaux, avec
des caractéristiques différentes.

Pour obtenir des listes chainées de type Lisp, vous pouvez émuler les
*cons cells* en utilisant des tuples :

   lisp_list = ("like",  ("this",  ("example", None) ) )

Si vous voulez pouvoir modifier les éléments, utilisez une liste
plutôt qu’un tuple. Ici la version équivalente au *car* de Lisp est
"lisp_list[0]" et l’équivalent à *cdr* est "list_lip[1]". Ne faites
ceci que si vous êtes réellement sûr d’en avoir besoin, cette méthode
est en générale bien plus lente que les listes Python.


Comment puis-je créer une liste à plusieurs dimensions?
-------------------------------------------------------

Vous avez probablement essayé de créer une liste à plusieurs
dimensions de cette façon :

   >>> A = [[None] * 2] * 3

Cela semble correct quand vous essayer de l’afficher:

   >>> A
   [[None, None], [None, None], [None, None]]

Mais quand vous assignez une valeur, elle apparait en de multiples
endroits:

>>> A[0][0] = 5
>>> A
[[5, None], [5, None], [5, None]]

La raison en est que dupliquer une liste en utilisant "*" ne crée pas
de copies, cela crée seulement des références aux objets existants. Le
"*3" crée une liste contenant trois références à la même liste de
longueur deux. Un changement dans une colonne apparaîtra donc dans
toutes les colonnes. Ce qui n’est de façon quasi certaine, pas ce que
vous souhaitez.

L’approche suggérée est de créer une liste de la longueur désiré
d’abords, puis de remplir tous les éléments avec une chaîne
nouvellement créée :

   A = [None] * 3
   for i in range(3):
       A[i] = [None] * 2

Cette liste générée contient trois listes différentes de longueur
deux. Vous pouvez aussi utilisez la notation de compréhension de
listes :

   w, h = 2, 3
   A = [[None] * w for i in range(h)]

Or, you can use an extension that provides a matrix datatype; NumPy is
the best known.


Comment appliquer une méthode à une séquence d’objets?
------------------------------------------------------

Utilisez une compréhension de liste :

   result = [obj.method() for obj in mylist]

More generically, you can try the following function:

   def method_map(objects, method, arguments):
       """method_map([a,b], "meth", (1,2)) gives [a.meth(1,2), b.meth(1,2)]"""
       nobjects = len(objects)
       methods = map(getattr, objects, [method]*nobjects)
       return map(apply, methods, [arguments]*nobjects)


Why does a_tuple[i] += [“item”] raise an exception when the addition works?
---------------------------------------------------------------------------

This is because of a combination of the fact that augmented assignment
operators are *assignment* operators, and the difference between
mutable and immutable objects in Python.

This discussion applies in general when augmented assignment operators
are applied to elements of a tuple that point to mutable objects, but
we’ll use a "list" and "+=" as our exemplar.

Si vous écrivez :

   >>> a_tuple = (1, 2)
   >>> a_tuple[0] += 1
   Traceback (most recent call last):
      ...
   TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

The reason for the exception should be immediately clear: "1" is added
to the object "a_tuple[0]" points to ("1"), producing the result
object, "2", but when we attempt to assign the result of the
computation, "2", to element "0" of the tuple, we get an error because
we can’t change what an element of a tuple points to.

Under the covers, what this augmented assignment statement is doing is
approximately this:

   >>> result = a_tuple[0] + 1
   >>> a_tuple[0] = result
   Traceback (most recent call last):
     ...
   TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

It is the assignment part of the operation that produces the error,
since a tuple is immutable.

When you write something like:

   >>> a_tuple = (['foo'], 'bar')
   >>> a_tuple[0] += ['item']
   Traceback (most recent call last):
     ...
   TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

The exception is a bit more surprising, and even more surprising is
the fact that even though there was an error, the append worked:

   >>> a_tuple[0]
   ['foo', 'item']

To see why this happens, you need to know that (a) if an object
implements an "__iadd__" magic method, it gets called when the "+="
augmented assignment is executed, and its return value is what gets
used in the assignment statement; and (b) for lists, "__iadd__" is
equivalent to calling "extend" on the list and returning the list.
That’s why we say that for lists, "+=" is a « shorthand » for
"list.extend":

   >>> a_list = []
   >>> a_list += [1]
   >>> a_list
   [1]

C’est équivalent à :

   >>> result = a_list.__iadd__([1])
   >>> a_list = result

The object pointed to by a_list has been mutated, and the pointer to
the mutated object is assigned back to "a_list".  The end result of
the assignment is a no-op, since it is a pointer to the same object
that "a_list" was previously pointing to, but the assignment still
happens.

Thus, in our tuple example what is happening is equivalent to:

   >>> result = a_tuple[0].__iadd__(['item'])
   >>> a_tuple[0] = result
   Traceback (most recent call last):
     ...
   TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

The "__iadd__" succeeds, and thus the list is extended, but even
though "result" points to the same object that "a_tuple[0]" already
points to, that final assignment still results in an error, because
tuples are immutable.


Dictionnaires
=============


Comment puis-je faire afficher les éléments d’un dictionnaire dans un ordre consistant?
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Vous ne pouvez pas. Les dictionnaires enregistrent leurs clées dans un
ordre non prévisible, l’ordre d’affichage des éléments d’un
dictionnaire sera donc de la même façon imprévisible.

Cela peut être frustrant si vous voulez sauvegarder une version
affichable dans un fichier, faire des changement puis comparer avec un
autre dictionnaire affiché. Dans ce cas, utilisez le module "pprint`"
pour afficher joliement le dictionnaire; les éléments seront présentés
triés par clés.

Une solution plus compliquée est de sousclasser "dict" pour créer une
classe``SorterDict`` qui s’affiche de façon prévisible. Voici une
implémentation simple d’une telle classe:

   class SortedDict(dict):
       def __repr__(self):
           keys = sorted(self.keys())
           result = ("{!r}: {!r}".format(k, self[k]) for k in keys)
           return "{{{}}}".format(", ".join(result))

       __str__ = __repr__

Cela marchera dans la plupart des situations que vous pourriez
rencontrer, même si c’est loin d’être une solution parfaite. Le plus
gros problème avec cette solution est que si certaines valeurs dans le
dictionnaire sont aussi des dictionnaire, alors elles ne seront pas
présentées dans un ordre particulier.


Je souhaite faire un tri compliqué: peut on faire une transformation de Schwartz en Python?
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The technique, attributed to Randal Schwartz of the Perl community,
sorts the elements of a list by a metric which maps each element to
its « sort value ». In Python, use the "key" argument for the "sort()"
function:

   Isorted = L[:]
   Isorted.sort(key=lambda s: int(s[10:15]))


Comment puis-je trier une liste en fonction des valeurs d’une autre liste?
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Merge them into a single list of tuples, sort the resulting list, and
then pick out the element you want.

   >>> list1 = ["what", "I'm", "sorting", "by"]
   >>> list2 = ["something", "else", "to", "sort"]
   >>> pairs = zip(list1, list2)
   >>> pairs
   [('what', 'something'), ("I'm", 'else'), ('sorting', 'to'), ('by', 'sort')]
   >>> pairs.sort()
   >>> result = [ x[1] for x in pairs ]
   >>> result
   ['else', 'sort', 'to', 'something']

Une alternative pour la dernière étape est :

   >>> result = []
   >>> for p in pairs: result.append(p[1])

Si vous trouvez cela plus lisible, vous préférez peut-être utiliser
ceci à la place de la compréhension de la liste finale. Toutefois,
ceci est presque deux fois plus lent pour les longues listes.
Pourquoi? Tout d’abord, "append ()" doit réaffecter la mémoire, et si
il utilise quelques astuces pour éviter de le faire à chaque fois, il
doit encore le faire de temps en temps, ce qui coûte assez cher.
Deuxièmement, l’expression "result.append" exige une recherche
d’attribut supplémentaire, et enfin, tous ces appels de fonction
impactent la vitesse d’exécution.


Objets
======


Qu’est-ce qu’une classe?
------------------------

Une classe est le type d’objet particulier créé par l’exécution d’une
déclaration de classe. Les objets de classe sont utilisés comme
modèles pour créer des objets, qui incarnent à la fois les données
(attributs) et le code (méthodes) spécifiques à un type de données.

Une classe peut être fondée sur une ou plusieurs autres classes,
appelée sa ou ses classes de base. Il hérite alors les attributs et
les méthodes de ses classes de base. Cela permet à un modèle d’objet
d’être successivement raffinés par héritage. Vous pourriez avoir une
classe générique "Mailbox" qui fournit des méthodes d’accès de base
pour une boîte aux lettres, et sous-classes telles que "MboxMailbox",
"MaildirMailbox", "OutlookMailbox" qui gèrent les différents formats
de boîtes aux lettres spécifiques.


Qu’est-ce qu’une méthode?
-------------------------

Une méthode est une fonction sur un  objet "x" appelez normalement
comme "x.name(arguments…)". Les méthodes sont définies comme des
fonctions à l’intérieur de la définition de classe :

   class C:
       def meth(self, arg):
           return arg * 2 + self.attribute


Qu’est-ce que self?
-------------------

Self est simplement un nom conventionnel pour le premier argument
d’une méthode. Une méthode définie comme "meth(self, a, b, c)" doit
être appelée en tant que "x.meth(a, b, c)", pour une instance "x" de
la classe dans laquelle elle est définie, la méthode appelée
considérera qu’elle est appelée "meth(x, a, b, c)".

Voir aussi Pourquoi « self » doit-il être explicitement utilisé dans
les définitions et les appels de méthode ?.


Comment puis-je vérifier si un objet est une instance d’une classe donnée ou d’une sous-classe de celui-ci?
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Use the built-in function "isinstance(obj, cls)".  You can check if an
object is an instance of any of a number of classes by providing a
tuple instead of a single class, e.g. "isinstance(obj, (class1,
class2, ...))", and can also check whether an object is one of
Python’s built-in types, e.g. "isinstance(obj, str)" or
"isinstance(obj, (int, long, float, complex))".

Notez que la plupart des programmes n’utilisent pas "isInstance()" sur
les classes définies par l’utilisateur, très souvent. Si vous
développez vous-même les classes, un style plus appropriée orientée
objet est de définir des méthodes sur les classes qui encapsulent un
comportement particulier, au lieu de vérifier la classe de l’objet et
de faire quelque chose de différent en fonction de sa classe. Par
exemple, si vous avez une fonction qui fait quelque chose :

   def search(obj):
       if isinstance(obj, Mailbox):
           ...  # code to search a mailbox
       elif isinstance(obj, Document):
           ...  # code to search a document
       elif ...

Une meilleure approche est de définir une méthode "search()" sur
toutes les classes et qu’il suffit d’appeler :

   class Mailbox:
       def search(self):
           ...  # code to search a mailbox

   class Document:
       def search(self):
           ...  # code to search a document

   obj.search()


Qu’est-ce que la délégation?
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La délégation est une technique orientée objet (aussi appelé un modèle
de conception). Disons que vous avez un objet "x" et que vous
souhaitez modifier le comportement d’une seule de ses méthodes. Vous
pouvez créer une nouvelle classe qui fournit une nouvelle
implémentation de la méthode qui vous intéresse dans l’évolution et
les délégués de toutes les autres méthodes la méthode correspondante
de "x".

Les programmeurs Python peuvent facilement mettre en œuvre la
délégation. Par exemple, la classe suivante implémente une classe qui
se comporte comme un fichier, mais convertit toutes les données
écrites en majuscules :

   class UpperOut:

       def __init__(self, outfile):
           self._outfile = outfile

       def write(self, s):
           self._outfile.write(s.upper())

       def __getattr__(self, name):
           return getattr(self._outfile, name)

Ici, la classe "UpperOut" redéfinit la méthode  "write()" pour
convertir la chaîne d’argument en majuscules avant d’appeler la
méthode sous-jacentes "self.__outfile.write()". Toutes les autres
méthodes sont déléguées à l’objet sous-jacent "self.__outfile". La
délégation se fait par la méthode "__getattr__", consulter the
language reference pour plus d’informations sur le contrôle d’accès
d’attribut.

Notez que pour une utilisation plus générale de la délégation, les
choses peuvent se compliquer. Lorsque les attributs doivent être
définis aussi bien que récupérés, la classe doit définir une méthode
"__setattr__()" aussi, et il doit le faire avec soin. La mise en œuvre
basique de la méthode "__setattr__()" est à peu près équivalent à ce
qui suit :

   class X:
       ...
       def __setattr__(self, name, value):
           self.__dict__[name] = value
       ...

La plupart des implémentations de "__setattr__()" doivent modifier
"self.__dict__" pour stocker l’état locale de self sans provoquer une
récursion infinie.


Comment appeler une méthode définie dans une classe de base depuis une classe dérivée qui la surcharge?
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Si vous utilisez des *new-style classes*, Utilisez la fonction native
"super()":

   class Derived(Base):
       def meth(self):
           super(Derived, self).meth()

If you’re using classic classes: For a class definition such as "class
Derived(Base): ..." you can call method "meth()" defined in "Base" (or
one of "Base"’s base classes) as "Base.meth(self, arguments...)".
Here, "Base.meth" is an unbound method, so you need to provide the
"self" argument.


Comment puis-je organiser mon code pour permettre de changer la classe de base plus facilement?
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Vous pouvez définir un alias pour la classe de base, lui attribuer la
classe de base réelle avant la définition de classe, et utiliser
l’alias au long de votre classe. Ensuite, tout ce que vous devez
changer est la valeur attribuée à l’alias. Incidemment, cette astuce
est également utile si vous voulez décider dynamiquement (par exemple
en fonction de la disponibilité des ressources) la classe de base à
utiliser. Exemple :

   BaseAlias = <real base class>

   class Derived(BaseAlias):
       def meth(self):
           BaseAlias.meth(self)
           ...


Comment puis-je créer des données statiques de classe et des méthodes statiques de classe?
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Tant les données statiques que les méthodes statiques (dans le sens de
C + + ou Java) sont pris en charge en Python.

Pour les données statiques, il suffit de définir un attribut de
classe. Pour attribuer une nouvelle valeur à l’attribut, vous devez
explicitement utiliser le nom de classe dans l’affectation :

   class C:
       count = 0   # number of times C.__init__ called

       def __init__(self):
           C.count = C.count + 1

       def getcount(self):
           return C.count  # or return self.count

"c.count" se réfère également à "C.count" pour tout "c" telle que
"isInstance (c, C)" est vrai, sauf remplacement par "c" lui-même ou
par une classe sur le chemin de recherche de classe de base de
"c.__class__" jusqu’à "C".

Attention: dans une méthode de C, une affectation comme "self.count =
42" crée une nouvelle instance et sans rapport avec le nom "count"
dans dans le dictionnaire de données de "self". La redéfinition d’une
donnée statique de classe doit toujours spécifier la classe que l’on
soit à l’intérieur d’une méthode ou non :

   C.count = 314

Les méthodes statiques sont possibles depuis Python 2.2:

   class C:
       def static(arg1, arg2, arg3):
           # No 'self' parameter!
           ...
       static = staticmethod(static)

Avec les décorateurs de Python 2.4, cela peut aussi s’écrire:

   class C:
       @staticmethod
       def static(arg1, arg2, arg3):
           # No 'self' parameter!
           ...

Cependant, d’une manière beaucoup plus simple pour obtenir l’effet
d’une méthode statique se fait par une simple fonction au niveau du
module :

   def getcount():
       return C.count

Si votre code est structuré de manière à définir une classe (ou bien
la hiérarchie des classes connexes) par module, ceci fournira
l’encapsulation souhaitée.


Comment puis-je surcharger les constructeurs (ou méthodes) en Python?
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Cette réponse s’applique en fait à toutes les méthodes, mais la
question vient généralement en premier dans le contexte des
constructeurs.

In C++ you’d write

   class C {
       C() { cout << "No arguments\n"; }
       C(int i) { cout << "Argument is " << i << "\n"; }
   }

En Python, vous devez écrire un constructeur unique qui considère tous
les cas en utilisant des arguments par défaut. Par exemple :

   class C:
       def __init__(self, i=None):
           if i is None:
               print "No arguments"
           else:
               print "Argument is", i

Ce n’est pas tout à fait équivalent, mais suffisamment proche dans la
pratique.

Vous pouvez aussi utiliser une liste d’arguments de longueur variable,
par exemple :

   def __init__(self, *args):
       ...

La même approche fonctionne pour toutes les définitions de méthode.


J’essaie d’utiliser "__spam" et j’obtiens une erreur à propos de "_SomeClassName__spam".
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Les noms de variables commençant avec deux tirets bas sont «déformés»,
c’est un moyen simple mais efficace de définir variables privées à une
classe. Tout identifiant de la forme "__spam" (commençant par au moins
deux tirets bas et se terminant par au plus un tiret bas) est
textuellement remplacé par "_classname__spam", où "classname" est le
nom de la classe en cours dont les éventuels tirets bas ont été
retirés.

Cela ne garantit pas la privauté de l’accès : un utilisateur extérieur
peut encore délibérément accéder à l’attribut "_classname__spam", et
les valeurs privées sont visibles dans l’objet "__dict__". De nombreux
programmeurs Python ne prennent jamais la peine d’utiliser des noms de
variable privée.


Ma classe définit "__del__" mais il n’est pas appelé lorsque je supprime l’objet.
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Il y a plusieurs raisons possibles pour cela.

La commande *del* n’appelle pas forcément "__del__()" — il décrémente
simplement le compteur de références de l’objet, et si celui ci arrive
à zéro "__del__()" est appelée.

If your data structures contain circular links (e.g. a tree where each
child has a parent reference and each parent has a list of children)
the reference counts will never go back to zero.  Once in a while
Python runs an algorithm to detect such cycles, but the garbage
collector might run some time after the last reference to your data
structure vanishes, so your "__del__()" method may be called at an
inconvenient and random time. This is inconvenient if you’re trying to
reproduce a problem. Worse, the order in which object’s "__del__()"
methods are executed is arbitrary.  You can run "gc.collect()" to
force a collection, but there *are* pathological cases where objects
will never be collected.

Despite the cycle collector, it’s still a good idea to define an
explicit "close()" method on objects to be called whenever you’re done
with them.  The "close()" method can then remove attributes that refer
to subobjecs.  Don’t call "__del__()" directly – "__del__()" should
call "close()" and "close()" should make sure that it can be called
more than once for the same object.

Another way to avoid cyclical references is to use the "weakref"
module, which allows you to point to objects without incrementing
their reference count. Tree data structures, for instance, should use
weak references for their parent and sibling references (if they need
them!).

If the object has ever been a local variable in a function that caught
an expression in an except clause, chances are that a reference to the
object still exists in that function’s stack frame as contained in the
stack trace. Normally, calling "sys.exc_clear()" will take care of
this by clearing the last recorded exception.

Finally, if your "__del__()" method raises an exception, a warning
message is printed to "sys.stderr".


How do I get a list of all instances of a given class?
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Python does not keep track of all instances of a class (or of a built-
in type). You can program the class’s constructor to keep track of all
instances by keeping a list of weak references to each instance.


Why does the result of "id()" appear to be not unique?
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The "id()" builtin returns an integer that is guaranteed to be unique
during the lifetime of the object.  Since in CPython, this is the
object’s memory address, it happens frequently that after an object is
deleted from memory, the next freshly created object is allocated at
the same position in memory.  This is illustrated by this example:

>>> id(1000)
13901272
>>> id(2000)
13901272

The two ids belong to different integer objects that are created
before, and deleted immediately after execution of the "id()" call.
To be sure that objects whose id you want to examine are still alive,
create another reference to the object:

>>> a = 1000; b = 2000
>>> id(a)
13901272
>>> id(b)
13891296


Modules
=======


How do I create a .pyc file?
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When a module is imported for the first time (or when the source is
more recent than the current compiled file) a ".pyc" file containing
the compiled code should be created in the same directory as the ".py"
file.

One reason that a ".pyc" file may not be created is permissions
problems with the directory. This can happen, for example, if you
develop as one user but run as another, such as if you are testing
with a web server.  Creation of a .pyc file is automatic if you’re
importing a module and Python has the ability (permissions, free
space, etc…) to write the compiled module back to the directory.

Running Python on a top level script is not considered an import and
no ".pyc" will be created.  For example, if you have a top-level
module "foo.py" that imports another module "xyz.py", when you run
"foo", "xyz.pyc" will be created since "xyz" is imported, but no
"foo.pyc" file will be created since "foo.py" isn’t being imported.

If you need to create "foo.pyc" – that is, to create a ".pyc" file for
a module that is not imported – you can, using the "py_compile" and
"compileall" modules.

The "py_compile" module can manually compile any module.  One way is
to use the "compile()" function in that module interactively:

   >>> import py_compile
   >>> py_compile.compile('foo.py')                 

This will write the ".pyc" to the same location as "foo.py" (or you
can override that with the optional parameter "cfile").

You can also automatically compile all files in a directory or
directories using the "compileall" module.  You can do it from the
shell prompt by running "compileall.py" and providing the path of a
directory containing Python files to compile:

   python -m compileall .


How do I find the current module name?
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A module can find out its own module name by looking at the predefined
global variable "__name__".  If this has the value "'__main__'", the
program is running as a script.  Many modules that are usually used by
importing them also provide a command-line interface or a self-test,
and only execute this code after checking "__name__":

   def main():
       print 'Running test...'
       ...

   if __name__ == '__main__':
       main()


How can I have modules that mutually import each other?
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Suppose you have the following modules:

foo.py:

   from bar import bar_var
   foo_var = 1

bar.py:

   from foo import foo_var
   bar_var = 2

The problem is that the interpreter will perform the following steps:

* main imports foo

* Empty globals for foo are created

* foo is compiled and starts executing

* foo imports bar

* Empty globals for bar are created

* bar is compiled and starts executing

* bar imports foo (which is a no-op since there already is a module
  named foo)

* bar.foo_var = foo.foo_var

The last step fails, because Python isn’t done with interpreting "foo"
yet and the global symbol dictionary for "foo" is still empty.

The same thing happens when you use "import foo", and then try to
access "foo.foo_var" in global code.

There are (at least) three possible workarounds for this problem.

Guido van Rossum recommends avoiding all uses of "from <module> import
...", and placing all code inside functions.  Initializations of
global variables and class variables should use constants or built-in
functions only.  This means everything from an imported module is
referenced as "<module>.<name>".

Jim Roskind suggests performing steps in the following order in each
module:

* exports (globals, functions, and classes that don’t need imported
  base classes)

* "import" statements

* active code (including globals that are initialized from imported
  values).

van Rossum doesn’t like this approach much because the imports appear
in a strange place, but it does work.

Matthias Urlichs recommends restructuring your code so that the
recursive import is not necessary in the first place.

These solutions are not mutually exclusive.


__import__(“x.y.z”) returns <module “x”>; how do I get z?
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Consider using the convenience function "import_module()" from
"importlib" instead:

   z = importlib.import_module('x.y.z')


When I edit an imported module and reimport it, the changes don’t show up.  Why does this happen?
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For reasons of efficiency as well as consistency, Python only reads
the module file on the first time a module is imported.  If it didn’t,
in a program consisting of many modules where each one imports the
same basic module, the basic module would be parsed and re-parsed many
times.  To force rereading of a changed module, do this:

   import modname
   reload(modname)

Warning: this technique is not 100% fool-proof.  In particular,
modules containing statements like

   from modname import some_objects

will continue to work with the old version of the imported objects.
If the module contains class definitions, existing class instances
will *not* be updated to use the new class definition.  This can
result in the following paradoxical behaviour:

>>> import cls
>>> c = cls.C()                # Create an instance of C
>>> reload(cls)
<module 'cls' from 'cls.pyc'>
>>> isinstance(c, cls.C)       # isinstance is false?!?
False

The nature of the problem is made clear if you print out the class
objects:

>>> c.__class__
<class cls.C at 0x7352a0>
>>> cls.C
<class cls.C at 0x4198d0>
