# FAQ histoire et design

Sommaire

- FAQ histoire et design

  - Pourquoi Python utilise-t-il l’indentation pour grouper les instructions ?

  - Pourquoi ai-je d’étranges résultats suite à de simples opérations arithmétiques ?

  - Pourquoi les calculs à virgules flottantes sont si imprécis ?

  - Pourquoi les chaînes de caractères Python sont-elles immuables ?

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

  - Pourquoi ne puis-je pas utiliser d’assignation dans une expression ?

  - Pourquoi Python utilise des méthodes pour certaines fonctionnalités (ex : `list.index()`) mais des fonctions pour d’autres (ex : `len(list)`) ?

  - Pourquoi `join()` est une méthode de chaîne plutôt qu’une de liste ou de tuple ?

  - À quel point les exceptions sont-elles rapides ?

  - Pourquoi n’y a-t-il pas une instruction switch ou une structure similaire à switch / case en Python ?

  - Est-il possible d’émuler des fils d’exécution dans l’interpréteur plutôt que se baser sur les implémentations spécifique aux OS ?

  - Pourquoi les expressions lambda ne peuvent pas contenir d’instructions ?

  - Python peut-il être compilé en code machine, en C ou dans un autre langage ?

  - Comment Python gère la mémoire ?

  - Pourquoi CPython n’utilise-il pas un ramasse-miette plus traditionnel ?

  - Pourquoi toute la mémoire n’est pas libérée lorsque CPython s’arrête ?

  - Pourquoi les tuples et les list sont deux types de données séparés ?

  - How are lists implemented in CPython?

  - How are dictionaries implemented in CPython?

  - Pourquoi les clés du dictionnaire sont immuables ?

  - Pourquoi `list.sort()` ne renvoie pas la liste triée ?

  - Comment spécifiez-vous et appliquez-vous une spécification d’interface en Python ?

  - Pourquoi n’y a-t-il pas de `goto` en Python ?

  - Pourquoi les chaînes de caractères brutes (r-strings) ne peuvent-elles pas se terminer par un backslash ?

  - Pourquoi la déclaration `with` pour les assignations d’attributs n’existe pas en Python ?

  - Pourquoi les deux-points sont-ils nécessaires pour les déclarations `if/while/def/class` ?

  - Pourquoi Python permet-il les virgules à la fin des listes et des tuples ?

## Pourquoi Python utilise-t-il l’indentation pour grouper les instructions ?

Guido van Rossum considère que l’usage de l’indentation pour regrouper les blocs d’instruction est élégant et contribue énormément à la clarté globale du programme Python. La plupart des gens finissent par aimer cette particularité au bout d’un moment.

Comme il n’y a pas d’accolades de début/fin, il ne peut y avoir de différence entre le bloc perçu par l’analyseur syntaxique et le lecteur humain. Parfois les programmeurs C pourront trouver un morceau de code comme celui-ci :

    if (x <= y)
            x++;
            y--;
    z++;

Seule l’instruction `x++` sera exécutée si la condition est vraie, mais l’indentation pourrait vous faire penser le contraire. Mêmes des développeurs C expérimentés resteront pendant un moment à se demander pourquoi `y` est décrémenté même si `x > y`.

Comme il n’y a pas d’accolades de début/fin, Python est moins sujet aux conflits de style de code. En C, on peut placer les accolades de nombreuses façons. Si vous êtes habitués à lire et écrire selon un style particulier, vous pourriez vous sentir perturbé en lisant (ou en devant écrire) avec un autre style.

Nombre de styles de programmation utilisent des accolades de début/fin sur une ligne à part. Cela rend les programmes beaucoup plus longs et fait perdre une bonne partie de l’espace visible sur l’écran, empêchant un peu d’avoir une vue globale du programme. Idéalement, une fonction doit être visible sur un écran (environ 20 ou 30 lignes). 20 lignes de Python peuvent faire beaucoup plus que 20 lignes de C. Ce n’est pas seulement dû à l’absence d’accolades de début/fin – l’absence de déclarations et la présence de types de haut-niveau en sont également responsables – mais la syntaxe basée sur l’indentation aide sûrement.

## Pourquoi ai-je d’étranges résultats suite à de simples opérations arithmétiques ?

Voir la question suivante.

## Pourquoi les calculs à virgules flottantes sont si imprécis ?

Les gens sont très souvent surpris par des résultats comme celui-ci :

    >>> 1.2 - 1.0
    0.19999999999999996

et pensent que c’est un bug dans Python. Ça ne l’est pas. Ceci n’a d’ailleurs que peu à voir avec Python, mais avec la manière dont la plateforme sous-jacente gère les nombres à virgule flottante.

La classe `float` dans CPython utilise le type double du langage C comme stockage. La valeur d’un objet `float` est stockée dans un format binaire à virgule flottante avec une précision fixe (généralement 53 bits). Python utilise des opérations qui proviennent du langage C qui à leur tour reposent sur l’implémentation au niveau du processeur afin d’effectuer des opérations en virgule flottante. Cela signifie que dans le cadre des opérations sur les nombres à virgule flottante, Python se comporte comme beaucoup de langages populaires dont C et Java.

Beaucoup de nombres pouvant être écrits facilement en notation décimale ne peuvent pas s’exprimer de manière exacte en binaire à virgule flottante. Par exemple, après :

    >>> x = 1.2

la valeur stockée pour `x` est une (très bonne) approximation de la valeur décimale `1.2`, mais cette valeur n’est pas exacte. Sur une machine typique, la valeur stockée est en fait :

    1.0011001100110011001100110011001100110011001100110011 (binary)

qui est, exactement :

    1.1999999999999999555910790149937383830547332763671875 (decimal)

La précision typique de 53 bits des floats Python permet une précision de 15–16 décimales.

Veuillez vous référer au chapitre sur floating point arithmetic du tutoriel python pour de plus amples informations.

## Pourquoi les chaînes de caractères Python sont-elles immuables ?

Il y a plusieurs avantages.

La première concerne la performance : savoir qu’une chaîne de caractères est immuable signifie que l’allocation mémoire allouée lors de la création de cette chaîne est fixe et figée. C’est aussi l’une des raisons pour lesquelles on fait la distinction entre les tuples et les listes.

Un autre avantage est que les chaînes en Python sont considérées aussi « élémentaires » que les nombres. Aucun processus ne changera la valeur du nombre 8 en autre chose, et en Python, aucun processus changera la chaîne de caractère « huit » en autre chose.

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

L’idée a été empruntée à Modula-3. Il s’avère être très utile, pour diverses raisons.

Tout d’abord, il est plus évident d’utiliser une méthode ou un attribut d’instance par exemple au lieu d’une variable locale. Lire `self.x` ou `self.meth()` est sans ambiguïté sur le fait que c’est une variable d’instance ou une méthode qui est utilisée, même si vous ne connaissez pas la définition de classe par cœur. En C++, vous pouvez les reconnaitre par l’absence d’une déclaration de variable locale (en supposant que les variables globales sont rares ou facilement reconnaissables) – mais en Python, il n’y a pas de déclarations de variables locales, de sorte que vous devez chercher la définition de classe pour être sûr. Certaines normes de programmation C++ et Java préfixent les attributs d’instance par `m_`. Cette syntaxe explicite est ainsi utile également pour ces langages.

Ensuite, ça veut dire qu’aucune syntaxe spéciale n’est nécessaire si vous souhaitez explicitement référencer ou appeler la méthode depuis une classe en particulier. En C++, si vous utilisez la méthode d’une classe de base elle-même surchargée par une classe dérivée, vous devez utiliser l’opérateur `::` – en Python vous pouvez écrire `baseclass.methodname(self, <argument list>)`. C’est particulièrement utile pour les méthodes `__init__()`, et de manière générale dans les cas où une classe dérivée veut étendre la méthode du même nom de la classe de base, devant ainsi appeler la méthode de la classe de base d’une certaine manière.

Enfin, pour des variables d’instance, ça résout un problème syntactique pour l’assignation : puisque les variables locales en Python sont (par définition !) ces variables auxquelles les valeurs sont assignées dans le corps d’une fonction (et n’étant pas déclarées explicitement globales), il doit y avoir un moyen de dire à l’interpréteur qu’une assignation est censée assigner une variable d’instance plutôt qu’une variable locale, et doit de préférence être syntactique (pour des raisons d’efficacité). C++ fait ça au travers de déclarations, mais Python n’a pas de déclarations et ça serait dommage d’avoir à les introduire juste pour cette raison. Utiliser explicitement `self.var` résout ça avec élégance. Pareillement, pour utiliser des variables d’instance, avoir à écrire `self.var` signifie que les références vers des noms non-qualifiés au sein d’une méthode n’ont pas à être cherchés dans l’annuaire d’instances. En d’autres termes, les variables locales et les variables d’instance vivent dans deux différents espaces de nommage, et vous devez dire à Python quel espace de nommage utiliser.

## Pourquoi ne puis-je pas utiliser d’assignation dans une expression ?

De nombreuses personnes habituées à C ou Perl se plaignent de vouloir utiliser cet idiome C :

    while (line = readline(f)) {
        // do something with line
    }

où en Python vous êtes forcé à écrire ceci :

    while True:
        line = f.readline()
        if not line:
            break
        ...  # do something with line

La raison pour ne pas autoriser l’assignation dans les expressions en Python est un bug fréquent, et difficile à trouver dans ces autres langages, causé par cette construction :

    if (x = 0) {
        // error handling
    }
    else {
        // code that only works for nonzero x
    }

Cette erreur est une simple coquille : `x = 0`, qui assigne 0 à la variable `x`, a été écrit alors que la comparaison `x == 0` est certainement ce qui était souhaité.

De nombreuses alternatives ont été proposées. La plupart économisaient quelques touches mais utilisaient des mots clefs ou des syntaxes arbitraires ou cryptiques, et manquaient à la règle que toute proposition de changement de langage devrait respecter : elle doit intuitivement suggérer la bonne signification au lecteur qui n’a pas encore été introduit à cette syntaxe.

Un phénomène intéressant est que la plupart des programmeurs Python expérimentés reconnaissent l’idiome `while True` et ne semblent pas manquer l’assignation dans la construction de l’expression; seuls les nouveaux-venus expriment un fort désir d’ajouter ceci au langage.

Il y a une manière alternative de faire ça qui semble attrayante mais elle est généralement moins robuste que la solution `while True` :

    line = f.readline()
    while line:
        ...  # do something with line...
        line = f.readline()

Le problème avec ceci est que si vous changez d’avis sur la manière dont vous allez récupérer la prochaine ligne (ex : vous voulez changer en `sys.stdin.readline()`) vous devez vous souvenir de le changer à deux endroits dans votre programme – la deuxième occurrence est cachée en bas de la boucle.

La meilleur approche est d’utiliser les itérateurs, rendant possible de parcourir des objets en utilisant l’instruction `for`. Par exemple, les objets fichiers gèrent le protocole d’itération, donc vous pouvez simplement écrire :

    for line in f:
        ...  # do something with line...

## Pourquoi Python utilise des méthodes pour certaines fonctionnalités (ex : `list.index()`) mais des fonctions pour d’autres (ex : `len(list)`) ?

As Guido said:

> (a) For some operations, prefix notation just reads better than postfix – prefix (and infix!) operations have a long tradition in mathematics which likes notations where the visuals help the mathematician thinking about a problem. Compare the easy with which we rewrite a formula like x*(a+b) into x*a + x*b to the clumsiness of doing the same thing using a raw OO notation.

> (b) When I read code that says len(x) I know that it is asking for the length of something. This tells me two things: the result is an integer, and the argument is some kind of container. To the contrary, when I read x.len(), I have to already know that x is some kind of container implementing an interface or inheriting from a class that has a standard len(). Witness the confusion we occasionally have when a class that is not implementing a mapping has a get() or keys() method, or something that isn’t a file has a write() method.

> —https://mail.python.org/pipermail/python-3000/2006-November/004643.html

## Pourquoi `join()` est une méthode de chaîne plutôt qu’une de liste ou de tuple ?

Les chaînes sont devenues bien plus comme d’autres types standards à partir de Python 1.6, lorsque les méthodes ont été ajoutées fournissant ainsi les mêmes fonctionnalités que celles qui étaient déjà disponibles en utilisant les fonctions du module string. La plupart de ces nouvelles méthodes ont été largement acceptées, mais celle qui semble rendre certains programmeurs inconfortables est :

    ", ".join(['1', '2', '4', '8', '16'])

qui donne le résultat :

    "1, 2, 4, 8, 16"

Il y a deux arguments fréquents contre cet usage.

Le premier se caractérise par les lignes suivantes : « C’est vraiment moche d’utiliser une méthode de chaîne littérale (chaîne constante) », à laquelle la réponse est qu’il se peut, mais une chaîne littérale est juste une valeur fixe. Si la méthode est autorisée sur des noms liés à des chaînes, il n’y a pas de raison logique à les rendre indisponibles sur des chaînes littérales.

La deuxième objection se réfère typiquement à : « Je suis réellement en train de dire à une séquence de joindre ses membres avec une constante de chaîne ». Malheureusement, vous ne l’êtes pas. Pour quelque raison, il semble être bien moins difficile d’avoir `split()` en tant que méthode de chaîne, puisque dans ce cas il est facile de voir que

    "1, 2, 4, 8, 16".split(", ")

est une instruction à une chaîne littérale de renvoyer les sous-chaînes délimitées par le séparateur fournit (ou, par défaut, les espaces, ou groupes d’espaces).

`join()` est une méthode de chaîne parce qu’en l’utilisant vous dites au séparateur de chaîne d’itérer une séquence de chaînes et de s’insérer entre les éléments adjacents. Cette méthode peut être utilisée avec n’importe quel argument qui obéit aux règles d’objets séquence, incluant n’importe quelles nouvelles classes que vous pourriez définir vous-même. Des méthodes similaires existent pour des objets `bytes` et `bytearray`.

## À quel point les exceptions sont-elles rapides ?

Un bloc `try` / `except` est extrêmement efficient tant qu’aucune exception ne sont levée. En effet, intercepter une exception s’avère coûteux. Dans les versions de précédant Python 2.0, il était courant d’utiliser cette pratique :

    try:
        value = mydict[key]
    except KeyError:
        mydict[key] = getvalue(key)
        value = mydict[key]

Cela n’a de sens que si vous vous attendez à ce que le dictionnaire ait la clé presque tout le temps. Si ce n’était pas le cas, vous l’auriez codé comme suit :

    if key in mydict:
        value = mydict[key]
    else:
        value = mydict[key] = getvalue(key)

Pour ce cas, vous pouvez également utiliser `value = dict.setdefault(key, getvalue(key))`, mais seulement si l’appel à `getvalue()` est suffisamment peu coûteux car il est évalué dans tous les cas.

## Pourquoi n’y a-t-il pas une instruction switch ou une structure similaire à switch / case en Python ?

Vous pouvez le faire assez facilement avec une séquence de `if... elif... elif... else`. Il y a eu quelques propositions pour la syntaxe de l’instruction `switch`, mais il n’y a pas (encore) de consensus sur le cas des intervalles. Voir la PEP 275 pour tous les détails et l’état actuel.

Dans les cas où vous devez choisir parmi un très grand nombre de possibilités, vous pouvez créer un dictionnaire faisant correspondre des valeurs à des fonctions à appeler. Par exemple :

    def function_1(...):
        ...

    functions = {'a': function_1,
                 'b': function_2,
                 'c': self.method_1, ...}

    func = functions[value]
    func()

Pour appeler les méthodes sur des objets, vous pouvez simplifier davantage en utilisant la fonction native `getattr()` pour récupérer les méthodes avec un nom donné :

    def visit_a(self, ...):
        ...
    ...

    def dispatch(self, value):
        method_name = 'visit_' + str(value)
        method = getattr(self, method_name)
        method()

Il est suggéré que vous utilisiez un préfixe pour les noms de méthodes, telles que `visit_` dans cet exemple. Sans ce préfixe, si les valeurs proviennent d’une source non fiable, un attaquant serait en mesure d’appeler n’importe quelle méthode sur votre objet.

## Est-il possible d’émuler des fils d’exécution dans l’interpréteur plutôt que se baser sur les implémentations spécifique aux OS ?

Réponse 1 : Malheureusement, l’interpréteur pousse au moins un bloc de pile C (stack frame) pour chaque bloc de pile de Python. Aussi, les extensions peuvent rappeler dans Python à presque n’importe quel moment. Par conséquent, une implémentation complète des fils d’exécution nécessiterai un support complet en C.

Réponse 2: Heureusement, il existe Stackless Python, qui à complètement ré-architecturé la boucle principale de l’interpréteur afin de ne pas utiliser la pile C.

## Pourquoi les expressions lambda ne peuvent pas contenir d’instructions ?

Les expressions lambda de Python ne peuvent pas contenir d’instructions parce que le cadre syntaxique de Python ne peut pas gérer les instructions imbriquées à l’intérieur d’expressions. Cependant, en Python, ce n’est pas vraiment un problème. Contrairement aux formes lambda dans d’autres langages, où elles ajoutent des fonctionnalités, les expressions lambda de Python sont seulement une notation concise si vous êtes trop paresseux pour définir une fonction.

Les fonctions sont déjà des objets de première classe en Python et peuvent être déclarées dans une portée locale. L’unique avantage d’utiliser une fonction lambda au lieu d’une fonction définie localement est que vous n’avez nullement besoin d’un nom pour la fonction – Mais c’est juste une variable locale à laquelle est affecté l’objet fonction (qui est exactement le même type d’objet qui donne une expression lambda) !

## Python peut-il être compilé en code machine, en C ou dans un autre langage ?

Cython compile une version modifiée de Python avec des annotations optionnelles en extensions C. Nuitka est un nouveau compilateur de Python vers C++, visant à supporter le langage Python entièrement. Pour compiler en Java, vous pouvez regarder VOC.

## Comment Python gère la mémoire ?

Les détails de la gestion de la mémoire en Python dépendent de l’implémentation. En effet, l’implémentation standard de Python, CPython, utilise des compteurs de références afin de détecter des objets inaccessibles et un autre mécanisme pour collecter les références circulaires, exécutant périodiquement un algorithme de détection de cycles qui recherche les cycles inaccessibles et supprime les objets impliqués. Le module `gc` fournit des fonctions pour lancer le ramasse-miettes, d’obtenir des statistiques de débogage et ajuster ses paramètres.

Cependant, d’autres implémentations (par exemple Jython ou PyPy) peuvent compter sur un mécanisme différent comme un véritable ramasse-miette. Cette différence peut causer de subtils problèmes de portabilité si votre code Python dépend du comportement de l’implémentation du compteur de références.

Dans certaines implémentations de Python, le code suivant (qui marche parfaitement avec CPython) aurait probablement manqué de descripteurs de fichiers :

    for file in very_long_list_of_files:
        f = open(file)
        c = f.read(1)

En effet, à l’aide du comptage de références et du destructeur d’objets de CPython, chaque nouvelle affectation à f ferme le fichier précédent. Cependant, avec un GC classique, ces objets seront seulement recueillies (et fermés) à intervalles variables et possiblement avec de longs intervalles.

Si vous souhaitez écrire du code qui fonctionne avec n’importe quelle implémentation de Python, vous devez explicitement fermer le fichier ou utiliser l’instruction `with` ; ceci fonctionnera indépendamment du système de gestion de la mémoire :

    for file in very_long_list_of_files:
        with open(file) as f:
            c = f.read(1)

## Pourquoi CPython n’utilise-il pas un ramasse-miette plus traditionnel ?

D’une part, ce n’est pas une caractéristique normalisé en C et par conséquent ce n’est pas portable. (Oui, nous connaissons la bibliothèque GC Boehm. Elle contient du code assembleur pour la plupart des plates-formes classiques, mais pas toutes, et bien qu’elle soit le plus souvent transparent, c’est loin d’être le cas, des correctifs sont nécessaires afin que Python fonctionne correctement avec.)

Le GC classique devient également un problème lorsque Python est incorporé dans d’autres applications. Bien que dans une application Python, il ne soit pas gênant de remplacer les fonctions `malloc()` et `free()` avec les versions fournies par la bibliothèque *GC*, une application incluant Python peut vouloir avoir ses propres implémentations de ``malloc()` et `free()` et peut ne pas vouloir celles de Python. À l’heure actuelle, CPython fonctionne avec n’importe quelle implémentation correcte de `malloc()` et `free()`.

## Pourquoi toute la mémoire n’est pas libérée lorsque CPython s’arrête ?

Les objets référencés depuis les espaces de nommage globaux des modules Python ne sont pas toujours désalloués lorsque Python s’arrête. Cela peut se produire s’il y a des références circulaires. Il y a aussi certaines parties de mémoire qui sont alloués par la bibliothèque C qui sont impossibles à libérer (par exemple un outil comme Purify s’en plaindra). Python est, cependant, agressif sur le nettoyage de la mémoire en quittant et cherche à détruire chaque objet.

Si vous voulez forcer Python à désallouer certains objets en quittant, utilisez le module `texit` pour exécuter une fonction qui va forcer ces destructions.

## Pourquoi les tuples et les list sont deux types de données séparés ?

Les listes et les tuples, bien que semblable à bien des égards, sont généralement utilisés de façons fondamentalement différentes. Les tuples peuvent être considérés comme étant similaires aux dossiers en Pascal ou aux structures en C; Ce sont de petites collections de données associées qui peuvent être de différents types qui sont utilisées ensemble. Par exemple, un repère cartésien est correctement représenté comme un tuple de deux ou trois nombres.

Les listes, ressemblent davantage à des tableaux dans d’autres langues. Elles ont tendance à contenir un nombre variable d’objets de même type manipulés individuellement. Par exemple, `os.listdir('.')` renvoie une liste de chaînes représentant les fichiers dans le dossier courant. Les fonctions travaillant sur cette sortie accepteraient généralement sans aucun problème que vous ajoutiez un ou deux fichiers supplémentaire dans le dossier.

Les tuples sont immuables, ce qui signifie que lorsqu’un tuple a été créé, vous ne pouvez remplacer aucun de ses éléments par une nouvelle valeur. Les listes sont muables, ce qui signifie que vous pouvez toujours modifier les éléments d’une liste. Seuls des éléments immuables peuvent être utilisés comme clés de dictionnaires, et donc de `tuple` et `list` seul des tuples peuvent être utilisés comme clés.

## How are lists implemented in CPython?

CPython’s lists are really variable-length arrays, not Lisp-style linked lists. The implementation uses a contiguous array of references to other objects, and keeps a pointer to this array and the array’s length in a list head structure.

Cela rend l’indexation d’une liste `a[i]` une opération dont le coût est indépendant de la taille de la liste ou de la valeur de l’indice.

Lorsque des éléments sont ajoutés ou insérés, le tableau de références est redimensionné. Un savoir-faire ingénieux permet l’amélioration des performances lors de l’ajout fréquent d’éléments ; Lorsque le tableau doit être étendu, un certain espace supplémentaire est alloué de sorte que pour la prochaine fois, ceci ne nécessite plus un redimensionnement effectif.

## How are dictionaries implemented in CPython?

CPython’s dictionaries are implemented as resizable hash tables. Compared to B-trees, this gives better performance for lookup (the most common operation by far) under most circumstances, and the implementation is simpler.

Les dictionnaires fonctionnent en calculant un code de hachage pour chaque clé stockée dans le dictionnaire en utilisant la fonction `hash()`. Le code de hachage varie grandement selon la clé et du nombre de processus utilisés ; Par exemple, la chaine de caractère « Python » pourrait avoir comme code de hachage une valeur allant jusqu’à-539294296 tandis que la chaine « python »,qui se distingue de la première par un seul bit, pourrait avoir comme code de hachage une valeur allant jusqu’à 1142331976. Le code de hachage est ensuite utilisé pour calculer un emplacement dans un tableau interne où la valeur est stockée. Dans l’hypothèse où vous stockez les clés qui ont toutes des valeurs de hachage différentes, cela signifie que les dictionnaires parcourt le dictionnaire en un temps constant – O(1), en notation scientifique informatique - - pour récupérer une clé. Cela signifie également qu’aucun ordre de tri des clés n’est maintenu, et lors du parcours du tableau, les `.keys()` et `.items()` afficheront le contenu du dictionnaire dans un certain ordre arbitraire qui peut changer à chaque appel d’un programme.

## Pourquoi les clés du dictionnaire sont immuables ?

L’implémentation de la table de hachage des dictionnaires utilise une valeur de hachage calculée à partir de la valeur de la clé pour trouver la clé elle-même. Si la clé était un objet muable, sa valeur peut changer, et donc son hachage pourrait également changer. Mais toute personne modifiant l’objet clé ne peut pas dire qu’elle a été utilisée comme une clé de dictionnaire. Il ne peut déplacer l’entrée dans le dictionnaire. Ainsi, lorsque vous essayez de rechercher le même objet dans le dictionnaire, il ne sera pas disponible parce que sa valeur de hachage est différente. Si vous essayez de chercher l’ancienne valeur, elle serait également introuvable car la valeur de l’objet trouvé dans cet emplacement de hachage serait différente.

Si vous voulez un dictionnaire indexé avec une liste, il faut simplement convertir la liste en un tuple ; la fonction `tuple(L)` crée un tuple avec les mêmes entrées que la liste `L`. Les tuples sont immuables et peuvent donc être utilisés comme clés du dictionnaire.

Certaines solutions insatisfaisantes qui ont été proposées :

- Les listes de hachage par leur adresse (ID de l’objet). Cela ne fonctionne pas parce que si vous créez une nouvelle liste avec la même valeur, elle ne sera pas retrouvée; par exemple :

      mydict = {[1, 2]: '12'}
      print(mydict[[1, 2]])

  cela lèverait une exception de type KeyError car l’ID de `[1, 2]` utilisé dans la deuxième ligne diffère de celle de la première ligne. En d’autres termes, les clés de dictionnaire doivent être comparées à l’aide du comparateur `==` et non à l’aide du mot clé `is`.

- Faire une copie lors de l’utilisation d’une liste en tant que clé. Cela ne fonctionne pas puisque la liste, étant un objet muable, pourrait contenir une référence à elle-même ou avoir une boucle infinie au niveau du code copié.

- Autoriser les listes en tant que clés, mais indiquer à l’utilisateur de ne pas les modifier. Cela permettrait un ensemble de bogues difficiles à suivre dans les programmes lorsque vous avez oublié ou modifié une liste par accident. Cela casse également un impératif important des dictionnaires : chaque valeur de `d.keys()` est utilisable comme clé du dictionnaire.

- Marquer les listes comme étant en lecture seule une fois qu’elles sont utilisées comme clé de dictionnaire. Le problème est que ce n’est pas seulement l’objet de niveau supérieur qui pourrait changer sa valeur; vous pourriez utiliser un tuple contenant une liste comme clé. Utiliser n’importe quoi comme une clé dans un dictionnaire nécessiterait de marquer tous les objets accessibles à partir de là comme en lecture seule – et encore une fois, les objets se faisant référence pourraient provoquer une boucle infinie.

Il y a un truc pour contourner ceci si vous en avez besoin, mais utilisez-le à vos risques et périls. Vous pouvez encapsuler une structure mutable à l’intérieur d’une instance de classe qui a à la fois une méthode `__eq__()` et `__hash__()`. Vous devez ensuite vous assurer que la valeur de hachage pour tous ces objets wrapper qui résident dans un dictionnaire (ou une autre structure basée sur le hachage), restent fixes pendant que l’objet est dans le dictionnaire (ou une autre structure).

    class ListWrapper:
        def __init__(self, the_list):
            self.the_list = the_list

        def __eq__(self, other):
            return self.the_list == other.the_list

        def __hash__(self):
            l = self.the_list
            result = 98767 - len(l)*555
            for i, el in enumerate(l):
                try:
                    result = result + (hash(el) % 9999999) * 1001 + i
                except Exception:
                    result = (result % 7777777) + i * 333
            return result

Notez que le calcul de hachage peut être compliqué car il est possible que certains membres de la liste peuvent être impossible à hacher et aussi par la possibilité de débordement arithmétique.

De plus, il faut toujours que, si `o1 == o2` (par exemple `o1.__eq__(o2) vaut True`) alors `hash(o1) == hash(o2)` (par exemple, `o1.__hash__() == o2.__hash__()`), que l’objet se trouve dans un dictionnaire ou pas. Si vous ne remplissez pas ces conditions, les dictionnaires et autres structures basées sur le hachage se comporteront mal.

Dans le cas de ListWrapper, chaque fois que l’objet wrapper est dans un dictionnaire, la liste encapsulée ne doit pas changer pour éviter les anomalies. Ne faites pas cela à moins que vous n’ayez pensé aux potentielles conséquences de ne pas satisfaire entièrement ces conditions. Vous avez été prévenus.

## Pourquoi `list.sort()` ne renvoie pas la liste triée ?

Dans les situations où la performance est importante, faire une copie de la liste juste pour la trier serait un gaspillage. Par conséquent, `list.sort()` trie la liste en place. Afin de vous le rappeler, il ne retourne pas la liste triée. De cette façon, vous ne serez pas dupés en écrasant accidentellement une liste lorsque vous avez besoin d’une copie triée, mais vous devrez également garder sous la main la version non triée.

Si vous souhaitez retourner une nouvelle liste, utilisez plutôt la fonction native `sorted()`. Cette fonction crée une nouvelle liste à partir d’un itérable fourni, la trie et la retourne. Par exemple, voici comment itérer sur les clefs d’un dictionnaire dans l’ordre trié :

    for key in sorted(mydict):
        ...  # do whatever with mydict[key]...

## Comment spécifiez-vous et appliquez-vous une spécification d’interface en Python ?

Une spécification d’interface pour un module fourni par des langages tels que C++ et Java décrit les prototypes pour les méthodes et les fonctions du module. Beaucoup estiment que la vérification au moment de la compilation des spécifications d’interface aide à la construction de grands programmes.

Python 2.6 ajoute un module `abc` qui vous permet de définir des classes de base abstraites (ABCs). Vous pouvez ensuite utiliser `isinstance()` et `issubclass()` pour vérifier si une instance ou une classe implémente une ABC particulière. Le module `collections.abc` définit un ensemble d’ABCs utiles telles que `Iterable`, `Container` et `collections.abc.MutableMapping`.

Pour Python, la plupart des avantages des spécifications d’interface peuvent être obtenus par une discipline de test appropriée pour les composants. Il existe aussi un outil, PyChecker, qui peut être utilisé pour trouver des problèmes d’héritage.

Une bonne suite de tests pour un module peut à la fois fournir un test de non régression et servir de spécification d’interface de module ainsi qu’un ensemble d’exemples. De nombreux modules Python peuvent être exécutés en tant que script pour fournir un simple « auto-test ». Même les modules qui utilisent des interfaces externes complexes peuvent souvent être testés isolément à l’aide d’émulations triviales embryonnaires de l’interface externe. Les modules `doctest` et `UnitTest` ou des frameworks de test tiers peuvent être utilisés pour construire des suites de tests exhaustives qui éprouvent chaque ligne de code dans un module.

Une discipline de test appropriée peut aider à construire des applications complexes de grande taille en Python aussi bien que le feraient des spécifications d’interface. En fait, c’est peut être même mieux parce qu’une spécification d’interface ne peut pas tester certaines propriétés d’un programme. Par exemple, la méthode `Append()` est censée ajouter de nouveaux éléments à la fin d’une liste « sur place » ; une spécification d’interface ne peut pas tester que votre implémentation de `append()` va réellement le faire correctement, mais il est trivial de vérifier cette propriété dans une suite de tests.

L’écriture des suites de tests est très utile, et vous voudrez peut-être concevoir votre code de manière à le rendre facilement testable. Une technique de plus en plus populaire, le développement dirigé par les tests, requiert d’écrire d’abord des éléments de la suite de tests, avant d’écrire le code réel. Bien sûr, Python vous permet d’être laxiste et de ne pas écrire de test du tout.

## Pourquoi n’y a-t-il pas de `goto` en Python ?

Vous pouvez utiliser les exceptions afin de mettre en place un « `goto` structuré » qui fonctionne même avec les appels de fonctions. Beaucoup de personnes estiment que les exceptions peuvent émuler idéalement tout utilisation raisonnable des constructions `go` ou `goto` en C, en Fortran ou autres langages de programmation. Par exemple :

    class label(Exception): pass  # declare a label

    try:
        ...
        if condition: raise label()  # goto label
        ...
    except label:  # where to goto
        pass
    ...

Cela ne vous permet pas de sauter au milieu d’une boucle. Néanmoins, dans tous les cas cela est généralement considéré comme un abus de `goto`. À Utiliser avec parcimonie.

## Pourquoi les chaînes de caractères brutes (r-strings) ne peuvent-elles pas se terminer par un backslash ?

Plus précisément, elles ne peuvent pas se terminer par un nombre impair de backslashes : le backslash non appairé à la fin échappe le caractère de guillemet final, laissant une chaîne non terminée.

Les chaînes brutes ont été conçues pour faciliter la création de données pour les processeurs de texte (principalement les moteurs d’expressions régulières) qui veulent faire leur propre traitement d’échappement d”antislashes. Ces processeurs considèrent un antislash de fin non-appairé comme une erreur, alors les chaînes brutes ne le permettent pas. En retour, elles vous permettent de transmettre le caractère de citation de la chaîne en l’échappant avec un antislash. Ces règles fonctionnent bien lorsque les chaînes brutes sont utilisées pour leur but premier.

Si vous essayez de construire des chemins d’accès Windows, notez que tous les appels système Windows acceptent également les slashes « classiques » :

    f = open("/mydir/file.txt")  # works fine!

Si vous essayez de construire un chemin d’accès pour une commande DOS, essayez par exemple l’un de ceux-là

    dir = r"\this\is\my\dos\dir" "\\"
    dir = r"\this\is\my\dos\dir\ "[:-1]
    dir = "\\this\\is\\my\\dos\\dir\\"

## Pourquoi la déclaration `with` pour les assignations d’attributs n’existe pas en Python ?

Python a une instruction `with` qui encapsule l’exécution d’un bloc, en appelant le code sur l’entrée et la sortie du bloc. Certains langages possèdent une construction qui ressemble à ceci :

    with obj:
        a = 1               # equivalent to obj.a = 1
        total = total + 1   # obj.total = obj.total + 1

En Python, une telle construction serait ambiguë.

Les autres langages, tels que le Pascal, le Delphi et le C++ utilisent des types statiques, il est donc possible de savoir d’une manière claire et directe ce à quoi est attribué un membre. C’est le point principal du typage statique –le compilateur connaît toujours la portée de toutes les variables au moment de la compilation.

Python utilise le typage dynamique. Il est impossible de savoir à l’avance quel attribut est utilisé comme référence lors de l’exécution. Les attributs membres peuvent être ajoutés ou retirés des objets à la volée. Il est donc impossible de savoir, d’une simple lecture, quel attribut est référencé : s’il est local, global ou un attribut membre?

Prenons par exemple l’extrait incomplet suivant :

    def foo(a):
        with a:
            print(x)

L’extrait suppose que « a » doit avoir un attribut membre appelé « x ». Néanmoins, il n’y a rien en Python qui en informe l’interpréteur. Que se passe-t-il si « a » est, disons, un entier ? Si une variable globale nommée « x » existe, sera-t-elle utilisée dans le bloc `with` ? Comme vous voyez, la nature dynamique du Python rend ces choix beaucoup plus difficiles.

L’avantage principal de `with` et des fonctionnalités de langage similaires (réduction du volume de code) peut, cependant, être facilement réalisé en Python par assignation. Au lieu de :

    function(args).mydict[index][index].a = 21
    function(args).mydict[index][index].b = 42
    function(args).mydict[index][index].c = 63

écrivez ceci :

    ref = function(args).mydict[index][index]
    ref.a = 21
    ref.b = 42
    ref.c = 63

Cela a également pour effet secondaire d’augmenter la vitesse d’exécution car les liaisons de noms sont résolues au moment de l’exécution en Python, et la deuxième version n’a besoin d’exécuter la résolution qu’une seule fois.

## Pourquoi les deux-points sont-ils nécessaires pour les déclarations `if/while/def/class` ?

Le deux-points est principalement nécessaires pour améliorer la lisibilité (l’un des résultats du langage expérimental ABC). Considérez ceci :

    if a == b
        print(a)

versus

    if a == b:
        print(a)

Remarquez comment le deuxième est un peu plus facile à lire. Remarquez aussi comment un deux-points introduit l’exemple dans cette réponse à la FAQ ; c’est un usage standard en anglais.

Une autre raison mineure est que les deux-points facilitent la tâche des éditeurs avec coloration syntaxique ; ils peuvent rechercher les deux-points pour décider quand l’indentation doit être augmentée au lieu d’avoir à faire une analyse plus élaborée du texte du programme.

## Pourquoi Python permet-il les virgules à la fin des listes et des tuples ?

Python vous permet d’ajouter une virgule à la fin des listes, des tuples et des dictionnaires :

    [1, 2, 3,]
    ('a', 'b', 'c',)
    d = {
        "A": [1, 5],
        "B": [6, 7],  # last trailing comma is optional but good style
    }

Il y a plusieurs raisons d’accepter cela.

Lorsque vous avez une valeur littérale pour une liste, un tuple ou un dictionnaire réparti sur plusieurs lignes, il est plus facile d’ajouter plus d’éléments parce que vous n’avez pas besoin de vous rappeler d’ajouter une virgule à la ligne précédente. Les lignes peuvent aussi être réorganisées sans créer une erreur de syntaxe.

L’omission accidentelle de la virgule peut entraîner des erreurs difficiles à diagnostiquer, par exemple :

    x = [
      "fee",
      "fie"
      "foo",
      "fum"
    ]

Cette liste a l’air d’avoir quatre éléments, mais elle en contient en fait trois : « fee », « fiefoo » et « fum ». Toujours ajouter la virgule permet d’éviter cette source d’erreur.

Permettre la virgule de fin peut également faciliter la génération de code.