FAQ de programmation

Sommaire

Questions générales

Existe-t-il un débogueur de code source avec points d’arrêts, exécution pas-à-pas, etc. ?

Oui.

Le module pdb est un débogueur console simple, mais parfaitement adapté à Python. Il fait partie de la bibliothèque standard de Python, sa documentation se trouve dans le manuel de référence. Vous pouvez vous inspirer du code de pdb pour écrire votre propre débogueur.

L’environnement de développement interactif IDLE, qui est fourni avec la distribution standard de Python (normalement disponible dans Tools/scripts/idle) contient un débogueur graphique.

PythonWin est un environnement de développement intégré (EDI) Python qui embarque un débogueur graphique basé sur pdb. Le débogueur PythonWin colore les points d’arrêts et possède quelques fonctionnalités sympathiques, comme la possibilité de déboguer des programmes développés sans PythonWin. PythonWin est disponible dans le projet Extensions Python pour Windows et fait partie de la distribution ActivePython (voir https://www.activestate.com/activepython).

Boa Constructor est un EDI et un constructeur d’interface homme-machine basé sur wxWidgets. Il propose la création et la manipulation de fenêtres, un inspecteur d’objets, de nombreuses façons de visualiser des sources comme un navigateur d’objets, les hiérarchies d’héritage, la documentation html générée par les docstrings, un débogueur avancé, une aide intégrée et la prise en charge de Zope.

Eric est un EDI basé sur PyQt et l’outil d’édition Scintilla.

Pydb est une version du débogueur standard Python pdb, modifié pour être utilisé avec DDD (Data Display Debugger), un célèbre débogueur graphique. Pydb est disponible sur http://bashdb.sourceforge.net/pydb/ et DDD est disponible sur https://www.gnu.org/software/ddd.

Il existe de nombreux EDI Python propriétaires qui embarquent un débogueur graphique. Notamment :

Existe-t-il des outils pour aider à trouver des bogues ou faire de l’analyse statique de code ?

Oui.

PyChecker est un outil d’analyse statique qui trouve les bogues dans le code source Python et émet des avertissements relatifs à la complexité et au style du code. PyChecker est disponible sur http://pychecker.sourceforge.net/.

Pylint <https://www.pylint.org/>`_ est un autre outil qui vérifie si un module satisfait aux normes de développement, et qui permet en plus d’écrire des greffons pour ajouter des fonctionnalités personnalisées. En plus de la vérification des bogues effectuée par PyChecker, Pylint effectue quelques vérifications supplémentaires comme la longueur des lignes, les conventions de nommage des variables, que les interfaces déclarées sont implémentées en totalité, et plus encore. https://docs.pylint.org/ fournit la liste complète des fonctionnalités de Pylint.

Comment créer un binaire autonome à partir d’un script Python ?

Pour créer un programme autonome, c’est-à-dire un programme que n’importe qui peut télécharger et exécuter sans avoir à installer une distribution Python au préalable, il n’est pas nécessaire de compiler du code Python en code C. Il existe en effet plusieurs outils qui déterminent les modules requis par un programme et lient ces modules avec un binaire Python pour produire un seul exécutable.

Un de ces outils est freeze, qui se trouve dans Tools/freeze de l’arborescence des sources de Python. Il convertit le code intermédiaire (bytecode) Python en tableaux C ; un compilateur C permet d’intégrer tous vos modules dans un nouveau programme, qui est ensuite lié aux modules standards Python.

Il fonctionne en cherchant de manière récursive les instructions d’import (sous les deux formes) dans le code source et en recherchant ces modules dans le chemin Python standard ainsi que dans le répertoire source (pour les modules natifs). Il transforme ensuite le code intermédiaire des modules écrits en Python en code C (des tableaux pré-remplis qui peuvent être transformés en objets code à l’aide du module marshal) et crée un fichier de configuration personnalisé qui contient uniquement les modules natifs qui sont réellement utilisés dans le programme. Il compile ensuite le code C généré et le lie au reste de l’interpréteur Python pour former un binaire autonome qui fait exactement la même chose que le script.

Bien évidemment, freeze nécessite un compilateur C. Il existe d’autres outils qui peuvent s’en passer. Un de ceux-ci est py2exe de Thomas Heller (pour Windows uniquement) disponible sur

Another tool is Anthony Tuininga’s cx_Freeze.

Existe-t-il des normes de développement ou un guide de style pour écrire des programmes Python ?

Oui. Le style de développement que les modules de la bibliothèque standard doivent obligatoirement respecter est documenté dans la PEP 8.

Fondamentaux

Pourquoi une UnboundLocalError est levée alors qu’une variable a une valeur ?

Il est parfois surprenant d’obtenir une UnboundLocalError dans du code jusqu’à présent correct, quand celui-ci est modifié en ajoutant une instruction d’affectation quelque part dans le corps d’une fonction.

Le code suivant :

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

fonctionne, mais le suivant :

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

lève une UnboundLocalError :

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

Cela est dû au fait que, quand une variable est affectée dans un contexte, cette variable devient locale à ce contexte et remplace toute variable du même nom du contexte appelant. Vu que la dernière instruction dans foo affecte une nouvelle valeur à x, le compilateur la traite comme une nouvelle variable. Par conséquent, quand le print(x) essaye d’afficher la variable non initialisée, une erreur se produit.

Dans l’exemple ci-dessus, la variable du contexte appelant reste accessible en la déclarant globale :

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

Cette déclaration explicite est obligatoire pour se rappeler que (contrairement au cas à peu près similaire avec des variables de classe et d’instance), c’est la valeur de la variable du contexte appelant qui est modifiée :

>>> print(x)
11

Une alternative dans un contexte imbriqué consiste à utiliser le mot-clé nonlocal :

>>> def foo():
...    x = 10
...    def bar():
...        nonlocal x
...        print(x)
...        x += 1
...    bar()
...    print(x)
>>> foo()
10
11

Quelles sont les règles pour les variables locales et globales en Python ?

En Python, si une variable n’est pas modifiée dans une fonction mais seulement lue, elle est implicitement considérée comme globale. Si une valeur lui est affectée, elle est considérée locale (sauf si elle est explicitement déclarée globale).

Bien que surprenant au premier abord, ce choix s’explique facilement. D’une part, exiger global pour des variables affectées est une protection contre des effets de bord inattendus. D’autre part, si global était obligatoire pour toutes les références à des objets globaux, il faudrait mettre global partout, car il faudrait dans ce cas déclarer globale chaque référence à une fonction native ou à un composant d’un module importé. Le codé serait alors truffé de déclarations global, ce qui nuirait à leur raison d’être : identifier les effets de bords.

Pourquoi des expressions lambda définies dans une boucle avec des valeurs différentes retournent-elles le même résultat ?

Supposons que l’on utilise une boucle itérative pour définir des expressions lambda (voire même des fonctions) différentes, par exemple :

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

Le code précédent crée une liste de 5 expressions lambda qui calculent chacune x**2. En les exécutant, on pourrait s’attendre à obtenir 0, 1, 4, 9 et 16. Elles renvoient en réalité toutes 16 :

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

Ceci s’explique par le fait que x n’est pas une variable locale aux expressions, mais est définie dans le contexte appelant. Elle est lue à l’appel de l’expression lambda – et non au moment où cette expression est définie. À la fin de la boucle, x vaut 4, donc toutes les fonctions renvoient 4*2, i.e. 16. Ceci se vérifie également en changeant la valeur de x et en constatant que les résultats sont modifiés :

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

Pour éviter ce phénomène, les valeurs doivent être stockées dans des variables locales aux expressions lambda pour que celles-ci ne se basent plus sur la variable globale x :

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

Dans ce code, n=x crée une nouvelle variable n, locale à l’expression. Cette variable est évaluée quand l’expression est définie donc n a la même valeur que x à ce moment. La valeur de n est donc 0 dans la première lambda, 1 dans la deuxième, 2 dans la troisième et ainsi de suite. Chaque expression lambda renvoie donc le résultat correct :

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

Ce comportement n’est pas propre aux expressions lambda, mais s’applique aussi aux fonctions normales.

Comment partager des variables globales entre modules ?

La manière standard de partager des informations entre modules d’un même programme est de créer un module spécial (souvent appelé config ou cfg) et de l’importer dans tous les modules de l’application ; le module devient accessible depuis l’espace de nommage global. Vu qu’il n’y a qu’une instance de chaque module, tout changement dans l’instance est propagé partout. Par exemple :

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)

Pour les mêmes raisons, l’utilisation d’un module est aussi à la base de l’implémentation du patron de conception singleton.

Quelles sont les « bonnes pratiques » pour utiliser import dans un module ?

De manière générale, il ne faut pas faire from modulename import *. Ceci encombre l’espace de nommage de l’importateur et rend la détection de noms non-définis beaucoup plus ardue pour les analyseurs de code.

Les modules doivent être importés au début d’un fichier. Ceci permet d’afficher clairement de quels modules le code à besoin et évite de se demander si le module est dans le contexte. Faire un seul import par ligne rend l’ajout et la suppression d’une importation de module plus aisé, mais importer plusieurs modules sur une même ligne prend moins d’espace.

Il est recommandé d’importer les modules dans l’ordre suivant :

  1. les modules de la bibliothèque standard — e.g. sys, os, getopt, re

  2. les modules externes (tout ce qui est installé dans le dossier site-packages de Python) — e.g. mx.DateTime, ZODB, PIL.Image, etc.

  3. les modules développés en local

Il est parfois nécessaire de déplacer des importations dans une fonction ou une classe pour éviter les problèmes d’importations circulaires. Comme le souligne Gordon McMillan :

Il n’y a aucun souci à faire des importations circulaires tant que les deux modules utilisent la forme import <module>. Ça ne pose problème que si le second module cherche à récupérer un nom du premier module (« from module import name ») et que l’importation est dans l’espace de nommage du fichier. Les noms du premier module ne sont en effet pas encore disponibles car le premier module est occupé à importer le second.

Dans ce cas, si le second module n’est utilisé que dans une fonction, l’importation peut facilement être déplacée dans cette fonction. Au moment où l’importation sera appelée, le premier module aura fini de s’initialiser et le second pourra faire son importation.

Il peut parfois être nécessaire de déplacer des importations de modules hors de l’espace de plus haut niveau du code si certains de ces modules dépendent de la machine utilisée. Dans ce cas de figure, il est parfois impossible d’importer tous les modules au début du fichier. Dans ce cas, il est recommandé d’importer les modules adéquats dans le code spécifique à la machine.

Les imports ne devraient être déplacés dans un espace local, comme dans la définition d’une fonction, que si cela est nécessaire pour résoudre un problème comme éviter des dépendances circulaires ou réduire le temps d’initialisation d’un module. Cette technique est particulièrement utile si la majorité des imports est superflue selon le flux d’exécution du programme. Il est également pertinent de déplacer des importations dans une fonction si le module n’est utilisé qu’au sein de cette fonction. Le premier chargement d’un module peut être coûteux à cause du coût fixe d’initialisation d’un module, mais charger un module plusieurs fois est quasiment gratuit, cela ne coûte que quelques indirections dans un dictionnaire. Même si le nom du module est sorti du contexte courant, le module est probablement disponible dans sys.modules.

Pourquoi les arguments par défaut sont-ils partagés entre les objets ?

C’est un problème que rencontrent souvent les programmeurs débutants. Examinons la fonction suivante :

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

Au premier appel de cette fonction, mydict ne contient qu’un seul élément. Au second appel, mydict contient deux éléments car quand foo() commence son exécution, mydict contient déjà un élément.

On est souvent amené à croire qu’un appel de fonction créé des nouveaux objets pour les valeurs par défaut. Ce n’est pas le cas. Les valeurs par défaut ne sont créées qu’une et une seule fois, au moment où la fonction est définie. Si l’objet est modifié, comme le dictionnaire dans cet exemple, les appels suivants à cette fonction font référence à l’objet ainsi modifié.

Par définition, les objets immuables comme les nombres, les chaînes de caractères, les n-uplets et None ne sont pas modifiés. Les changements sur des objets muables comme les dictionnaires, les listes et les instances de classe peuvent porter à confusion.

En raison de cette fonctionnalité, il vaut mieux ne pas utiliser d’objets muables comme valeurs par défaut. Il vaut mieux utiliser None comme valeur par défaut et, à l’intérieur de la fonction, vérifier si le paramètre est à None et créer une nouvelle liste, dictionnaire ou autre, le cas échéant. Par exemple, il ne faut pas écrire :

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

mais plutôt :

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

Cette fonctionnalité a une utilité. Il est courant de mettre en cache les paramètres et la valeur de retour de chacun des appels d’une fonction coûteuse à exécuter, et de renvoyer la valeur stockée en cache si le même appel est ré-effectué. C’est la technique dite de « mémoïsation », qui s’implémente de la manière suivante :

# Callers can only provide two parameters and optionally pass _cache by keyword
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

Il est possible d’utiliser une variable globale contenant un dictionnaire à la place de la valeur par défaut ; ce n’est qu’une question de goût.

Comment passer des paramètres optionnels ou nommés d’une fonction à l’autre ?

Il faut récupérer les arguments en utilisant les sélecteurs * et ** dans la liste des paramètres de la fonction ; ceci donne les arguments positionnels sous la forme d’un n-uplet et les arguments nommés sous forme de dictionnaire. Ces arguments peuvent être passés à une autre fonction en utilisant * et ** :

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

Quelle est la différence entre les arguments et les paramètres ?

Les paramètres sont les noms qui apparaissent dans une définition de fonction, alors que les arguments sont les valeurs qui sont réellement passées à une fonction lors de l’appel de celle-ci. Les paramètres définissent les types des arguments qu’une fonction accepte. Ainsi, avec la définition de fonction suivante :

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

foo, bar et kwargs sont des paramètres de func. Mais à l’appel de func avec, par exemple :

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

les valeurs 42, 314, et somevar sont des arguments.

Pourquoi modifier la liste “y” modifie aussi la liste “x” ?

Si vous avez écrit du code comme :

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

vous vous demandez peut-être pourquoi l’ajout d’un élément à y a aussi changé x.

Il y a deux raisons qui conduisent à ce comportement :

  1. Les variables ne sont que des noms qui font référence à des objets. La ligne y = x ne crée pas une copie de la liste — elle crée une nouvelle variable y qui pointe sur le même objet que x. Ceci signifie qu’il n’existe qu’un seul objet (la liste) auquel x et y font référence.

  2. Les listes sont des muable, ce qui signifie que leur contenu peut être modifié.

Après l’appel de append(), le contenu de l’objet muable est passé de [] à [10]. Vu que les deux variables font référence au même objet, il est possible d’accéder à la valeur modifiée [10] avec chacun des noms.

Si au contraire, on affecte un objet immuable à 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

on observe que x et y ne sont ici plus égales. Les entiers sont des immuables (immutable), et x = x + 1 ne change pas l’entier 5 en incrémentant sa valeur. Au contraire, un nouvel objet est créé (l’entier 6) et affecté à x (c’est à dire qu’on change l’objet auquel fait référence x). Après cette affectation on a deux objets (les entiers 6 et 5) et deux variables qui font référence à ces deux objets (x fait désormais référence à 6 mais y fait toujours référence à 5).

Certaines opérations (par exemple, y.append(10) et y.sort()) modifient l’objet, alors que des opérations identiques en apparence (par exemple y = y + [10] et sorted(y)) créent un nouvel objet. En général, en Python, une méthode qui modifie un objet renvoie None (c’est même systématique dans la bibliothèque standard) pour éviter la confusion entre les deux opérations. Donc écrire par erreur y.sort() en pensant obtenir une copie triée de y donne None, ce qui conduit très souvent le programme à générer une erreur facile à diagnostiquer.

Il existe cependant une classe d’opérations qui se comporte différemment selon le type : les opérateurs d’affectation incrémentaux. Par exemple, += modifie les listes mais pas les n-uplets ni les entiers (a_list += [1, 2, 3] équivaut à a_list.extend([1, 2, 3]) et modifie a_list, alors que some_tuple += (1, 2, 3) et some_int += 1 créent de nouveaux objets).

En d’autres termes :

  • Il est possible d’appliquer des opérations qui modifient un objet muable (list, dict, set, etc.) et toutes les variables qui y font référence verront le changement.

  • Toutes les variables qui font référence à un objet immuable (str, int, tuple, etc.) renvoient la même valeur, mais les opérations qui transforment cette valeur en une nouvelle valeur renvoient toujours un nouvel objet.

L’opérateur is ou la fonction native id() permettent de savoir si deux variables font référence au même objet.

Comment écrire une fonction qui modifie ses paramètres ? (passage par référence)

En Python, les arguments sont passés comme des affectations de variables. Vu qu’une affectation crée des références à des objets, il n’y a pas de lien entre un argument dans l’appel de la fonction et sa définition, et donc pas de passage par référence en soi. Il y a cependant plusieurs façons d’en émuler un.

  1. En renvoyant un n-uplet de résultats :

    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

    C’est presque toujours la meilleure solution.

  2. En utilisant des variables globales. Cette approche ne fonctionne pas dans des contextes à plusieurs fils d’exécution (elle n’est pas thread-safe), et n’est donc pas recommandée.

  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)

    Faire quelque chose d’aussi compliqué est rarement une bonne idée.

La meilleure option reste de renvoyer un n-uplet contenant les différents résultats.

Comment construire une fonction d’ordre supérieur en Python ?

Deux possibilités : on peut utiliser des portées imbriquées ou bien des objets appelables. Par exemple, supposons que l’on souhaite 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 leurs 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(). Tous les objets ne peuvent pas être copiés, mais la plupart le peuvent.

Certains objets peuvent être copiés plus facilement que d’autres. Les dictionnaires ont une méthode copy() :

newdict = olddict.copy()

Les séquences peuvent être copiées via la syntaxe des tranches :

new_l = l[:]

Comment récupérer les méthodes ou les attributs 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 un code peut-il obtenir 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 object at 0x16D07CC>
>>> print(a)
<__main__.A object at 0x16D07CC>

Affirmer que la classe a un nom est discutable. Bien qu’elle soit liée à deux noms, et qu’elle soit appelée via le nom B, l’instance créée 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 étant attachés à la même valeur.

De façon générale, une application ne devrait pas avoir besoin de « connaître le nom » d’une valeur particulière. À moins d’être délibérément en train d’écrire un programme introspectif, c’est souvent l’indication qu’un changement d’approche serait 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 peut 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 nommage) si c’est leur chat (objet)…

…et ne soyez pas surpris si vous découvrez qu’il est connu sous plusieurs noms, ou s’il n’a 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 le code suivant :

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

Comme la virgule n’est pas un opérateur, mais un séparateur entre deux expressions, 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’affectation (=, += etc). Ce ne sont pas vraiment des opérateurs mais plutôt des délimiteurs syntaxiques dans les instructions d’affectation.

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

Oui. Sa syntaxe est la suivante :

[on_true] if [expression] else [on_false]

x, y = 50, 25
small = x if x < y else y

Avant l’introduction de cette syntaxe dans Python 2.5, il était courant d’utiliser les opérateurs de logique :

[expression] and [on_true] or [on_false]

Cet idiome est dangereux, car il donne un résultat erroné quand on_true a la valeur booléenne fausse. Il faut donc toujours utiliser la forme ... if ... else ....

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 :

from functools import reduce

# Primes < 1000
print(list(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(list(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 faites pas ça chez vous !

Nombres et chaînes de caractères

Comment 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 pour affecter la valeur octale « 10 » (8 en décimal) à la variable « a », tapez :

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

L’hexadécimal est tout aussi simple, faites précéder le nombre hexadécimal par un zéro, puis un « x » majuscule ou minuscule. Les nombres hexadécimaux peuvent être écrits 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 dû à la volonté que i % j ait le même signe que j. Si vous voulez en plus que :

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

alors la division entière doit renvoyer l’entier inférieur. Le C impose également que cette égalité soit vérifiée, et donc les compilateurs 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 affiche 10 h maintenant, qu’affichait-elle il y a 200 heures ? -190 % 12 == 2 est utile ; -190 % 12 == -10 est un bogue en puissance.

Comment convertir une chaîne de caractères en nombre ?

Pour les entiers, utilisez le constructeur natif de int(), par exemple int('144') == 144. De façon similaire, float() donne la valeur flottante, par exemple float('144') == 144.0.

Par défaut, ces fonctions interprètent les nombres comme des décimaux, de telle façon que int('0144') == 144 et int('0x144') lève une ValueError. Le second argument (optionnel) de int(string, base) est la base dans laquelle convertir, donc int('0x144', 16) == 324. Si la base donnée est 0, le nombre est interprété selon les règles Python : un préfixe 0o indique de l’octal et 0x indique de l’hexadécimal.

N’utilisez pas la fonction native eval() pour convertir des chaînes de caractères en nombres. eval() est beaucoup plus lente et pose des problèmes de sécurité : quelqu’un pourrait vous envoyer une expression Python pouvant avoir des effets de bord indésirables. Par exemple, quelqu’un pourrait passer __import__('os').system("rm -rf $HOME") ce qui effacerait votre répertoire personnel.

eval() a aussi pour effet d’interpréter les nombres comme des expressions Python. Ainsi eval('09') produit une erreur de syntaxe, parce que Python ne permet pas les “0” en tête d’un nombre décimal (à l’exception du nombre “0”).

Comment convertir un nombre en chaîne de caractères ?

Pour transformer, par exemple, le nombre 144 en la chaîne de caractères “144”, il faut utiliser la fonction native str(). Pour obtenir la représentation hexadécimale ou octale, il faut utiliser les fonctions natives hex() ou oct(). Pour des représentations non-conventionnelles, se référer aux sections Chaînes de caractères formatées littérales et Syntaxe de formatage de chaîne, e.g. "{:04d}".format(144) produit '0144' et "{:.3f}".format(1.0/3.0) produit '0.333'.

Comment modifier une chaîne de caractères « sur place » ?

C’est impossible car les chaînes de caractères sont immuables. Dans la plupart des cas, il faut tout simplement construire une nouvelle chaîne à partir des morceaux de l’ancienne. Si toutefois vous avez besoin d’un objet capable de modifier de la donnée Unicode « sur place », essayez d’utiliser un objet io.StringIO ou le module array :

>>> import io
>>> s = "Hello, world"
>>> sio = io.StringIO(s)
>>> sio.getvalue()
'Hello, world'
>>> sio.seek(7)
7
>>> sio.write("there!")
6
>>> sio.getvalue()
'Hello, there!'

>>> import array
>>> a = array.array('u', s)
>>> print(a)
array('u', 'Hello, world')
>>> a[0] = 'y'
>>> print(a)
array('u', 'yello, world')
>>> a.tounicode()
'yello, world'

Comment utiliser des chaînes de caractères pour appeler des fonctions/méthodes ?

Il y a plusieurs façons de faire.

  • La meilleure est d’utiliser un dictionnaire qui fait correspondre les chaînes de caractères à des fonctions. Le principal avantage de cette technique est que les chaînes n’ont pas besoin d’être égales aux noms de fonctions. C’est aussi la façon principale 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 inclut les classes, les instances de classes, les modules et ainsi de suite.

    Ceci est utilisé à plusieurs reprises dans 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 la fonction :

    def myFunc():
    print("hello")

fname = "myFunc"

f = locals()[fname]
f()

f = eval(fname)
f()

    Note : utiliser eval() est lent est dangereux. Si vous n’avez pas un contrôle absolu sur le contenu de la chaîne de caractères, quelqu’un pourrait passer une chaîne de caractères pouvant appeler n’importe quelle fonction.

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

Vous pouvez utiliser S.rstrip("\r\n") pour retirer toutes les occurrences de tout marqueur de fin de ligne à la fin d’une chaîne de caractère S, sans en enlever aucune espace. Si la chaîne S représente plus d’une ligne, avec plusieurs lignes vides, les marqueurs de fin de ligne de chaque ligne vide seront retirés :

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

Vu que cela ne sert presque qu’à lire un texte ligne à ligne, utiliser S.rstrip() de cette manière fonctionne correctement.

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

Pas exactement.

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

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

Performances

Mon programme est trop lent. Comment l’accélérer ?

Question difficile en général. Il faut garder en tête les points suivants avant d’aller plus loin :

  • Les performances varient en fonction des implémentations de Python. Cette FAQ ne traite que de CPython.

  • Les comportements peuvent différer d’un système d’exploitation à l’autre, tout particulièrement quand il s’agit d’entrée/sortie ou de fils d’exécution multiples.

  • Il faut toujours essayer de trouver où sont les points de contention d’un programme avant d’essayer d’optimiser du code (voir le module profile).

  • Écrire des scripts d’évaluation de performances permet de progresser rapidement dans la recherche d’améliorations (voir le module timeit).

  • Il est très fortement recommandé d’avoir une bonne couverture de code (avec des tests unitaires ou autre) avant d’ajouter des erreurs dans des optimisations sophistiquées.

Ceci étant dit, il y a beaucoup d’astuces pour accélérer du code Python. Voici quelques principes généraux qui peuvent aider à atteindre des niveaux de performance satisfaisants :

  • Améliorer les algorithmes (ou en changer pour des plus performants) peut produire de bien meilleurs résultats que d’optimiser ça et là de petites portions du code.

  • Utiliser les structures de données adaptées. Se référer à la documentation des Types natifs et du module collections.

  • Quand la bibliothèque standard fournit une implémentation pour quelque chose, il y a de fortes chances (même si ce n’est pas systématique) que cette implémentation soit plus rapide que la votre. C’est d’autant plus vrai pour les routines écrites en C, comme les routines natives et certaines extensions de types. Par exemple, il faut utiliser la méthode native list.sort() ou la fonction sorted() similaire pour classer (et se référer à la section Guide pour le tri pour des exemples d’utilisation courante).

  • Les abstractions ont tendance à créer des indirections et obligent l’interpréteur à faire plus d’efforts. Si le niveau d’indirection dépasse la quantité de travail effectif, le programme sera ralenti. Il faut toujours éviter trop d’indirections, en particulier sous la forme de fonctions ou méthodes trop petites (qui nuisent aussi souvent à la clarté du code).

Si vous atteignez les limites de ce que du Python « pur » permet de faire, il y a des outils qui permettent d’aller plus loin. Par exemple, Cython peut compiler une version légèrement modifiée de code Python en une extension C et est disponible sur de nombreuses plate-formes. Cython peut bénéficier de la compilation (et de l’annotation, optionnelle, des types) pour rendre votre code beaucoup plus rapide que s’il était interprété. Si vous avez confiance en vos capacités de programmation en C, vous pouvez aussi écrire un module d’extension en C vous-même.

Voir aussi

La page wiki dédiée aux astuces de performance.

Quelle est la manière la plus efficace de concaténer un grand nombre de chaînes de caractères ?

Les objets str et bytes sont immuables, par conséquent concaténer un grand nombre de chaînes de caractères entre elles n’est pas très efficace car chaque concaténation crée un nouvel objet. Dans le cas général, la complexité est quadratique par rapport à la taille totale de la chaîne.

Pour mettre bout-à-bout un grand nombre d’objets str, la technique recommandée consiste à toutes les mettre dans une liste et appeler la méthode str.join() à la fin :

chunks = []
for s in my_strings:
    chunks.append(s)
result = ''.join(chunks)

(une autre technique relativement efficace consiste à utiliser io.StringIO)

Pour concaténer un grand nombre d’objets bytes, la technique recommandée consiste à étendre un objet bytearray en utilisant la concaténation en-place (l’opérateur +=) :

result = bytearray()
for b in my_bytes_objects:
    result += b

Séquences (n-uplets / listes)

Comment convertir les listes en n-uplets et inversement ?

Le constructeur de type tuple(seq) convertit toute séquence (plus précisément, tout itérable) en un n-uplet avec les mêmes éléments dans le même ordre.

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

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 index négatif ?

Les séquences Python sont indexées avec des nombres positifs aussi bien que négatifs. Pour les nombres positifs, 0 est le premier indice, 1 est le deuxième, et ainsi de suite. Pour les indices 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 indices négatifs peut être très pratique. Par exemple S[:-1] représente la chaîne tout entière à l’exception du dernier caractère, ce qui est pratique pour retirer un caractère de fin de ligne à la fin d’une chaîne.

Comment itérer à rebours sur une séquence ?

Utilisez la fonction native reversed(), qui a été introduite en Python 2.4 :

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

Cela ne modifie pas la séquence initiale, mais construit 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 « livre de recettes » Python pour trouver une longue discussion sur les nombreuses approches possibles :

Si changer l’ordre de la liste ne vous dérange pas, commencez par ordonner 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 (c’est à dire, qu’elles sont toutes hachables) ceci est souvent plus rapide

mylist = list(set(mylist))

Ceci convertit 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 coût équivalent à celui des tableaux 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 type tableaux, avec des caractéristiques différentes.

Pour obtenir des listes chaînées à la sauce Lisp, vous pouvez émuler les cons cells en utilisant des n-uplets :

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

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

Comment créer une liste à plusieurs dimensions ?

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

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

Elle semble correcte si on l’affiche :

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

Mais quand vous affectez une valeur, celle-ci apparaît à plusieurs endroits

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

Dupliquer une liste en utilisant * ne crée en réalité pas de copie mais 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 très probablement pas ce que vous souhaitiez.

L’approche suggérée est d’abord de créer une liste de la longueur désirée, puis de remplir tous les éléments avec une nouvelle chaîne :

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

Cela génère une liste contenant elle-même trois listes distinctes, de longueur deux. Vous pouvez aussi utiliser la syntaxe des listes en compréhension :

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

Vous pouvez aussi utiliser une extension qui fournit un type matriciel natif ; NumPy est la plus répandue.

Comment appliquer une méthode à une séquence d’objets ?

Utilisez une liste en compréhension :

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

Pourquoi a_tuple[i] += ['item'] lève-t-il une exception alors que l’addition fonctionne ?

Ceci est dû à la combinaison de deux facteurs : le fait que les opérateurs d’affectation incrémentaux sont des opérateurs d”affectation et à la différence entre les objets muables et immuables en Python.

Cette discussion est valable, en général, quand des opérateurs d’affectation incrémentale sont appliqués aux éléments d’un n-uplet qui pointe sur des objets muables, mais on prendra list et += comme exemple.

Si vous écrivez :

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

La cause de l’exception est claire : 1 est ajouté à l’objet a_tuple[0] qui pointe sur (1), ce qui produit l’objet résultant 2, mais, lorsque l’on tente d’affecter le résultat du calcul, 2, à l’élément 0 du n-uplet, on obtient une erreur car il est impossible de modifier la cible sur laquelle pointe un élément d’un n-uplet.

Sous le capot, une instruction d’affectation incrémentale fait à peu près ceci :

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

C’est la partie de l’affectation de l’opération qui génère l’erreur, vu qu’un n-uplet est immuable.

Quand vous écrivez un code du style :

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

L’exception est un peu plus surprenante et, chose encore plus étrange, malgré l’erreur, l’ajout a fonctionné :

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

Pour comprendre ce qui se passe, il faut savoir que, premièrement, si un objet implémente la méthode magique c, celle-ci est appelée quand l’affectation incrémentale += est exécutée et sa valeur de retour est utilisée dans l’instruction d’affectation ; et que, deuxièmement, pour les listes, __iadd__ équivaut à appeler extend sur la liste et à renvoyer celle-ci. C’est pour cette raison que l’on dit que pour les listes, += est un « raccourci » pour list.extend :

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

C’est équivalent à :

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

L’objet sur lequel pointe a_list a été modifié et le pointeur vers l’objet modifié est réaffecté à a_list. In fine, l’affectation ne change rien, puisque c’est un pointeur vers le même objet que sur lequel pointait a_list, mais l’affectation a tout de même lieu.

Donc, dans notre exemple avec un n-uplet, il se passe quelque chose équivalent à :

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

L’appel à __iadd__ réussit et la liste est étendue, mais bien que result pointe sur le même objet que a_tuple[0], l’affectation finale échoue car les n-uplets ne sont pas muables.

Dictionnaires

Je souhaite faire un classement compliqué : peut on faire une transformation de Schwartz en Python ?

Cette technique, attribuée à Randal Schwartz de la communauté Perl, ordonne les éléments d’une liste à l’aide une transformation qui fait correspondre chaque élément à sa « valeur de tri ». En Python, ceci est géré par l’argument key de la méthode list.sort() :

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

Comment ordonner une liste en fonction des valeurs d’une autre liste ?

Fusionnez-les dans un itérateur de n-uplets, ordonnez la liste obtenue, puis choisissez l’élément que vous voulez

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

Vous pouvez remplacer la dernière étape par :

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

Si cela vous semble plus lisible, vous pouvez utiliser cette forme plutôt qu’une liste en compréhension. Toutefois, ce code est presque deux fois plus lent pour une liste de grande taille. Pourquoi ? Tout d’abord, parce que append() doit ré-allouer de la mémoire et, même si elle utilise quelques astuces pour éviter d’effectuer la ré-allocation à chaque appel, elle doit tout de même le faire de temps en temps, ce qui coûte assez cher. Deuxièmement, parce que l’expression result.append fait un accès supplémentaire à un attribut et, enfin, parce que tous ces appels de fonctions réduisent 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) classe(s) de base. Elle hérite alors des attributs et des méthodes de ses classes de base. Cela permet à un modèle d’objet d’être successivement raffiné par héritage. Vous pourriez avoir une classe générique Mailbox, qui fournit des méthodes d’accès de base pour une boîte aux lettres, et des sous-classes telles que MboxMailbox, MaildirMailbox, OutlookMailbox qui gèrent les plusieurs formats spécifiques de boîtes aux lettres.

Qu’est-ce qu’une méthode ?

Une méthode est une fonction sur un objet x qu’on appelle de manière générale sous la forme 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 ?

Par convention, le premier argument d’une méthode est appelé self. Une méthode meth(self, a, b, c) doit être appelée sous la forme x.meth(a, b, c) où x est une instance de la classe dans laquelle cette méthode est définie ; tout se passe comme si la méthode était appelée comme meth(x, a, b, c).

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

Comment vérifier si un objet est une instance d’une classe donnée ou d’une sous-classe de celle-ci ?

Utilisez la fonction native isinstance(obj, cls). Vous pouvez vérifier qu’un objet est une instance de plusieurs classes à la fois en fournissant un n-uplet à la place d’une seule classe, par exemple, isinstance(obj, (class1, class2, ...)). Vous pouvez également vérifier qu’un objet est l’un des types natifs de Python, par exemple isinstance(obj, str) ou isinstance(obj, (int, float, complex)).

Notez que la plupart des programmes n’utilisent que rarement isInstance() sur les classes définies par l’utilisateur. Si vous développez vous-même des classes, une approche plus orientée-objet consiste définir des méthodes sur les classes qui sont porteuses d’un comportement particulier, plutôt que de vérifier la classe de l’objet et de faire un traitement ad-hoc. 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() dans toutes les classes et qu’il suffit d’appeler de la manière suivante :

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 ?

La délégation est une technique orientée objet (aussi appelée « patron de conception). Prenons un objet x dont on souhaite modifier le comportement d’une seule de ses méthodes. On peut créer une nouvelle classe qui fournit une nouvelle implémentation de la méthode qui nous intéresse dans l’évolution et qui délègue toute autre méthode à 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 local de self sans provoquer une récursion infinie.

Comment appeler une méthode définie dans une classe de base depuis une classe dérivée qui la surcharge ?

Utilisez la fonction native super() :

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

Pour les versions antérieures à 3.0, vous pouvez utiliser des classes classiques : pour une définition de classe comme class Derived(Base): ... vous pouvez appeler la méthode meth() définie dans Base (ou l’une des classes de base de Base) en faisant Base.meth(self, arguments...). Ici, Base.meth est une méthode non liée, il faut donc fournir l’argument self.

Comment organiser un code pour permettre de changer la classe de base plus facilement ?

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. Accessoirement, cette astuce est également utile si vous voulez déterminer 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 créer des données statiques de classe et des méthodes statiques de classe ?

Les données statiques et les méthodes statiques (au sens C++ ou Java) sont prises 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 tel 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 sans rapport avec le nom count 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

Il est possible d’utiliser des méthodes statiques :

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 surcharger les constructeurs (ou méthodes) en Python ?

Cette réponse s’applique en fait à toutes les méthodes, mais la question se pose généralement dans le contexte des constructeurs.

En C++, on écrirait

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.

Les noms de variables commençant avec deux tirets bas sont « déformés », c’est un moyen simple mais efficace de définir des 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 sans les éventuels tirets bas du début.

Cela ne garantit aucune protection : 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 privés.

Ma classe définit __del__ mais elle n’est pas appelée lorsque je supprime l’objet.

Il y a plusieurs explications possibles.

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

Si la structure de données contient des références circulaires (e.g. un arbre dans lequel chaque fils référence son père, et chaque père garde une liste de ses fils), le compteur de références n’arrivera jamais à zéro. Python exécute périodiquement un algorithme pour détecter ce genre de cycles, mais il peut se passer un certain temps entre le moment où la structure est référencée pour la dernière fois et l’appel du ramasse-miettes, donc la méthode __del__() peut être appelée à un moment aléatoire et pas opportun. C’est gênant pour essayer reproduire un problème. Pire, l’ordre dans lequel les méthodes __del__() des objets sont appelées est arbitraire. Il est possible de forcer l’appel du ramasse-miettes avec la fonction gc.collect(), mais il existe certains cas où les objets ne seront jamais nettoyés.

Bien que le ramasse-miette de cycles existe, il est tout de même recommandé de définir une méthode close() explicite sur des objets, et de l’appeler quand leur cycle de vie s’achève. Cette méthode close() peut alors supprimer les attributs qui référencent des sous-objets. Il vaut mieux ne pas appeler la méthode __del__() directement, mais la méthode __del__() devrait appeler la méthode close() et close() doit pouvoir être appelée plusieurs fois sur le même objet.

Une alternative pour éviter les références cycliques consiste à utiliser le module weakref, qui permet de faire référence à des objets sans incrémenter leur compteur de références. Par exemple, les structures d’arbres devraient utiliser des références faibles entre pères et fils (si nécessaire !).

Enfin, si la méthode __del__() lève une exception, un message d’avertissement s’affiche dans sys.stderr.

Comment obtenir toutes les instances d’une classe ?

Python ne tient pas de registre de toutes les instances d’une classe (ni de n’importe quel type natif). Il est cependant possible de programmer le constructeur de la classe de façon à tenir un tel registre, en maintenant une liste de références faibles vers chaque instance.

Pourquoi le résultat de id() peut-il être le même pour deux objets différents ?

La fonction native id() renvoie un entier dont l’unicité est garantie durant toute la vie de l’objet. Vu qu’en CPython cet entier est en réalité l’adresse mémoire de l’objet, il est fréquent qu’un nouvel objet soit alloué à une adresse mémoire identique à celle d’un objet venant d’être supprimé. Comme l’illustre le code suivant :

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

Les deux identifiants appartiennent à des objets entiers créés juste avant l’appel à id() et détruits immédiatement après. Pour s’assurer que les objets dont on veut examiner les identifiants sont toujours en vie, créons une nouvelle référence à l’objet :

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

Modules

Comment créer des fichiers .pyc ?

Quand un module est importé pour la première fois (ou si le fichier source a été modifié depuis la création du fichier compilé), un fichier .pyc contenant le code précompilé est créé dans un sous-dossier __pycache__ du dossier contentant le fichier .py. Le nom du fichier .pyc est identique au fichier .py et se termine par .pyc, avec une partie centrale qui dépend du binaire python qui l’a créé (voir la PEP 3147 pour de plus amples précisions).

Une des raisons pour lesquelles un fichier .pyc peut ne pas être créé est un problème de droits sur le dossier qui contient le fichier source, ce qui veut dire qu’il est impossible de créer le sous-dossier __pycache__. Ceci peut arriver, par exemple, si vous développez en tant qu’un certain utilisateur, mais que le code est exécuté en tant qu’un autre utilisateur, par exemple pour tester un serveur Web.

La création du fichier .pyc est automatique durant l’import d’un module si Python est capable (en termes de droits, d’espace disque, etc) de créer un sous-dossier __pycache__ et d’écrire le module ainsi compilé dans ce sous-répertoire, à moins que la variable d’environnement PYTHONDONTWRITEBYTECODE soit définie.

Exécuter du Python dans un script de plus haut niveau n’est pas considéré comme un import et le fichier .pyc n’est pas créé. Par exemple, si un module de plus haut niveau foo.py importe un autre module xyz.py, alors à l’exécution de foo (en tapant python foo.py dans la console), un fichier .pyc est créé pour xyz mais pas pour foo car foo.py n’est pas importé.

Pour créer un fichier .pyc pour foo — c’est-à-dire créer un fichier .pyc pour un module qui n’est pas importé — il existe les modules py_compile et compileall.

Le module py_compile peut compiler n’importe quel module manuellement. Il est ainsi possible d’appeler la fonction compile() de manière interactive :

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

Ces lignes écrivent le .pyc dans un sous-dossier __pycache__ à côté de foo.py (le paramètre optionnel cfile permet de changer ce comportement).

Tous les fichiers d’un ou plusieurs dossiers peuvent aussi être compilés avec le module compileall. C’est possible depuis l’invite de commande en exécutant compileall.py avec le chemin du dossier contenant les fichiers Python à compiler :

python -m compileall .

Comment obtenir le nom du module actuel ?

Un module peut déterminer son propre nom en examinant la variable globale prédéfinie __name__. Si celle-ci vaut '__main__', c’est que le programme est exécuté comme un script. Beaucoup de modules qui doivent normalement être importés pour pouvoir être utilisés fournissent aussi une interface en ligne de commande ou un test automatique. Ils n’exécutent cette portion du code qu’après avoir vérifié la valeur de __name__ :

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

if __name__ == '__main__':
    main()

Comment avoir des modules qui s’importent mutuellement ?

Considérons les modules suivants :

foo.py :

from bar import bar_var
foo_var = 1

bar.py :

from foo import foo_var
bar_var = 2

Le problème réside dans les étapes que l’interpréteur va réaliser :

  • main importe foo

  • Les variables globales (vides) de foo sont créées

  • foo est compilé et commence à s’exécuter

  • foo importe bar

  • Les variables globales (vides) de bar sont créées

  • bar est compilé et commence à s’exécuter

  • bar importe foo (en réalité, rien ne passe car il y a déjà un module appelé foo)

  • bar.foo_var = foo.foo_var

La dernière étape échoue car Python n’a pas fini d’interpréter foo et le dictionnaire global des symboles de foo est encore vide.

Le même phénomène arrive quand on utilise import foo, et qu’on essaye ensuite d’accéder à foo.foo_var dans le code global.

Il y a (au moins) trois façons de contourner ce problème.

Guido van Rossum déconseille d’utiliser from <module> import ... et de mettre tout le code dans des fonctions. L’initialisation des variables globales et des variables de classe ne doit utiliser que des constantes ou des fonctions natives. Ceci implique que tout ce qui est fourni par un module soit référencé par <module>.<nom>.

Jim Roskind recommande d’effectuer les étapes suivantes dans cet ordre dans chaque module :

  • les exportations (variables globales, fonctions et les classes qui ne nécessitent d’importer des classes de base)

  • les instructions import

  • le code (avec les variables globales qui sont initialisées à partir de valeurs importées).

van Rossum désapprouve cette approche car les importations se trouvent à un endroit bizarre, mais cela fonctionne.

Matthias Urlichs conseille de restructurer le code pour éviter les importations récursives.

Ces solutions peuvent être combinées.

__import__('x.y.z') renvoie <module 'x'> ; comment accéder à z ?

Utilisez plutôt la fonction import_module() de importlib :

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

Quand j’édite un module et que je le réimporte, je ne vois pas les changements. Pourquoi ?

Pour des raisons de performance et de cohérence, Python ne lit le fichier d’un module que la première fois où celui-ci est importé. Si ce n’était pas le cas, dans un programme composé d’un très grand nombre de modules qui importent tous le même module de base, ce module de base serait analysé et ré-analysé un très grand nombre de fois. Pour forcer la relecture d’un module, il faut faire :

import importlib
import modname
importlib.reload(modname)

Attention, cette technique ne marche pas systématiquement. En particulier, les modules qui contiennent des instructions comme

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

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

>>> hex(id(c.__class__))
'0x7352a0'
>>> hex(id(cls.C))
'0x4198d0'