Portage de code Python 2 vers Python 3
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auteur:
   Brett Cannon


Résumé
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Python 3 étant le futur de Python tandis que Python 2 est encore
activement utilisé, il est préférable de faire en sorte que votre
projet soit disponible pour les deux versions majeures de Python. Ce
guide est destiné à vous aider à comprendre comment gérer
simultanément Python 2 & 3.

Si vous cherchez à porter un module d'extension plutôt que du pur
Python, veuillez consulter Portage des modules d'extension vers Python
3.

Si vous souhaitez lire l'avis d'un développeur principal de Python sur
ce qui a motivé la création de Python 3, vous pouvez lire le Python 3
Q & A de Nick Coghlan ou bien Why Python 3 exists de Brett Cannon.

Vous pouvez solliciter par courriel l'aide de la liste de diffusion
python-porting  pour vos questions liées au portage.


La version courte
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Afin de rendre votre projet compatible Python 2/3 avec le même code
source, les étapes de base sont :

1. Ne se préoccuper que du support de Python 2.7

2. S'assurer d'une bonne couverture des tests (coverage.py peut aider
   ; "python -m pip install coverage")

3. Apprendre les différences entre Python 2 et 3

4. Utiliser Futurize (ou Modernize) pour mettre à jour votre code (par
   exemple "python -m pip install future")

5. Utilisez Pylint pour vous assurer que vous ne régressez pas sur
   votre prise en charge de Python 3 ("python -m pip install pylint")

6. Utiliser caniusepython3 pour déterminer quelles sont, parmi les
   dépendances que vous utilisez, celles qui bloquent votre
   utilisation de Python 3 ("python -m pip install caniusepython3")

7. Une fois que vos dépendances ne sont plus un obstacle, utiliser
   l'intégration continue pour s'assurer que votre code demeure
   compatible Python 2 & 3 (tox peut aider à tester la comptabilité de
   sources avec plusieurs versions de Python; "python -m pip install
   tox")

8. Envisager l'utilisation d'un vérifieur de type statique afin de
   vous assurer que votre façon d'utiliser les types est compatible
   avec Python 2 et 3 (par exemple en utilisant mypy pour vérifier
   votre typage sous Python 2 et 3 ; "python -m pip install mypy").

Note:

  Note : L'utilisation de "python -m pip install" garantit que le
  *pip* invoqué est bien celui installé avec la version de Python que
  vous utilisez, que ce soit un "pip" du système ou un "pip" installé
  dans un environnement virtuel.


Détails
=======

Un point clé du support simultané de Python 2 et 3 est qu'il vous est
possible de commencer **dès aujourd'hui** ! Même si vos dépendances ne
sont pas encore compatibles Python 3, vous pouvez moderniser votre
code **dès maintenant** pour gérer Python 3. La plupart des
modifications nécessaires à la compatibilité Python 3 donnent un code
plus propre utilisant une syntaxe plus récente, même dans du code
Python 2.

Un autre point important est que la modernisation de votre code Python
2 pour le rendre compatible Python 3 est pratiquement automatique.
Bien qu'il soit possible d'avoir à effectuer des changements d'API
compte-tenu de la clarification de la gestion des données textuelles
et binaires dans Python 3, le travail de bas niveau est en grande
partie fait pour vous et vous pouvez ainsi bénéficiez de ces
modifications automatiques immédiatement.

Gardez ces points-clés en tête pendant que vous lisez les détails ci-
dessous concernant le portage de votre code vers une compatibilité
simultanée Python 2 et 3.


Abandon de la compatibilité Python 2.6 et antérieures
-----------------------------------------------------

Bien qu'il soit possible de rendre Python 2.5 compatible avec Python
3, il est **beaucoup** plus simple de n'avoir qu'à travailler avec
Python 2.7. Si abandonner Python 2.5 n'est pas une option, alors le
projet six peut vous aider à gérer simultanément Python 2.5 et 3
("python -m pip install six"). Néanmoins, soyez conscient que la
quasi-totalité des projets listés dans ce guide pratique ne seront pas
applicables à votre situation.

Si vous pouvez ignorer Python 2.5 et antérieur, les changements
nécessaires à appliquer à votre code devraient encore ressembler à vos
yeux à du code Python idiomatique. Dans le pire cas, vous devrez
utiliser une fonction plutôt qu'une méthode dans certains cas, ou bien
vous devrez importer une fonction plutôt qu'utiliser une fonction
native, mais le reste du temps le code transformé devrait vous rester
familier.

Mais nous vous conseillons de viser seulement un support de Python
2.7. Python 2.6 n'est plus supporté gratuitement et par conséquent ne
reçoit plus aucun correctif. Cela signifie que **vous** devrez trouver
des solutions de contournement aux problèmes que vous rencontrez avec
Python 2.6. Il existe en outre des outils mentionnés dans ce guide
pratique qui ne supportent pas Python 2.6 (par exemple Pylint), ce qui
sera de plus en plus courant au fil du temps. Il est simplement plus
facile pour vous de n'assurer une compatibilité qu'avec les versions
de Python que vous avez l'obligation de gérer.


Assurez vous de spécifier la bonne version supportée dans le fichier "setup.py"
-------------------------------------------------------------------------------

Votre fichier "setup.py" devrait contenir le bon trove classifier
spécifiant les versions de Python avec lesquelles vous êtes
compatible. Comme votre projet ne supporte pas encore Python 3, vous
devriez au moins spécifier "Programming Language :: Python :: 2 ::
Only". Dans l'idéal vous devriez indiquer chaque version
majeure/mineure de Python que vous gérez, par exemple "Programming
Language :: Python :: 2.7".


Obtenir une bonne couverture de code
------------------------------------

Une fois que votre code est compatible avec la plus ancienne version
de Python 2 que vous souhaitez, vous devez vous assurer que votre
suite de test a une couverture suffisante. Une bonne règle empirique
consiste à avoir suffisamment confiance en la suite de test pour
qu'une erreur apparaissant après la réécriture du code par les outils
automatiques résulte de bogues de ces derniers et non de votre code.
Si vous souhaitez une valeur cible, essayez de dépasser les 80 % de
couverture (et ne vous sentez pas coupable si vous trouvez difficile
de faire mieux que 90 % de couverture). Si vous ne disposez pas encore
d'un outil pour mesurer la couverture de code, coverage.py est
recommandé.


Apprendre les différences entre Python 2 et 3
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Une fois que votre code est bien testé, vous êtes prêt à démarrer
votre portage vers Python 3 ! Mais afin de comprendre comment votre
code va changer et à quoi s'intéresser spécifiquement pendant que vous
codez, vous aurez sûrement envie de découvrir quels sont les
changements introduits par Python 3 par rapport à Python 2. Pour
atteindre cet objectif, les deux meilleurs moyens sont de lire le
document whatsnew-index de chaque version de Python 3 et le livre
Porting to Python 3 (gratuit en ligne, en anglais). Il y a également
une « anti-sèche » (cheat sheet, ressource en anglais) très pratique
du projet Python-Future.


Mettre à jour votre code
------------------------

Une fois que vous pensez en savoir suffisamment sur les différences
entre Python 3 et Python 2, il est temps de mettre à jour votre code !
Vous avez le choix entre deux outils pour porter votre code
automatiquement : Futurize et Modernize. Le choix de l'outil dépend de
la dose de Python 3 que vous souhaitez introduire dans votre code.
Futurize s'efforce d'introduire les idiomes et pratiques de Python 3
dans Python 2, par exemple en réintroduisant le type "bytes" de Python
3 de telle sorte que la sémantique soit identique entre les deux
versions majeures de Python. En revanche, Modernize est plus
conservateur et vise un sous-ensemble d'instructions Python 2/3, en
s'appuyant directement sur six pour la compatibilité. Python 3 étant
le futur de Python, il pourrait être préférable d'utiliser *Futurize*
afin de commencer à s'ajuster aux nouvelles pratiques introduites par
Python 3 avec lesquelles vous n'êtes pas encore habitué.

Indépendamment de l'outil sur lequel se porte votre choix, celui-ci
mettra à jour votre code afin qu'il puisse être exécuté par Python 3
tout en maintenant sa compatibilité avec la version de Python 2 dont
vous êtes parti. En fonction du niveau de prudence que vous visez,
vous pouvez exécuter l'outil sur votre suite de test d'abord puis
inspecter visuellement la différence afin de vous assurer que la
transformation est exacte. Après avoir transformé votre suite de test
et vérifié que tous les tests s'exécutent comme attendu, vous pouvez
transformer le code de votre application avec l'assurance que chaque
test qui échoue correspond à un échec de traduction.

Malheureusement les outils ne peuvent pas automatiser tous les
changements requis pour permettre à votre code de s'exécuter sous
Python 3 et il y a donc quelques points sur lesquels vous devrez
travailler manuellement afin d'atteindre la compatibilité totale
Python 3 (les étapes nécessaires peuvent varier en fonction de l'outil
utilisé). Lisez la documentation de l'outil que vous avez choisi afin
d'identifier ce qu'il corrige par défaut et ce qui peut être appliqué
de façon optionnelle afin de savoir ce qui sera (ou non) corrigé pour
vous ou ce que vous devrez modifier vous-même (par exemple, le
remplacement "io.open()" plutôt que la fonction native "open()" est
inactif par défaut dans *Modernize*). Heureusement, il n'y a que
quelques points à surveiller qui peuvent réellement être considérés
comme des problèmes difficiles à déboguer si vous n'y prêtez pas
attention.


Division
~~~~~~~~

Dans Python 3, "5 / 2 == 2.5" et non "2"; toutes les divisions entre
des valeurs "int" renvoient un "float". Ce changement était en réalité
planifié depuis Python 2.2, publié en 2002. Depuis cette date, les
utilisateurs ont été encouragés à ajouter "from __future__ import
division" à tous les fichiers utilisant les opérateurs "/" et "//" ou
à exécuter l'interpréteur avec l'option "-Q". Si vous n'avez pas suivi
cette recommandation, vous devrez manuellement modifier votre code et
effectuer deux changements :

1. Ajouter "from __future__ import division" à vos fichiers

2. Remplacer tous les opérateurs de division par "//" pour la division
   entière, le cas échant, ou utiliser "/" et vous attendre à un
   résultat flottant

La raison pour laquelle  "/" n'est pas simplement remplacé par "//"
automatiquement est que si un objet définit une méthode "__truediv__"
mais pas de méthode "__floordiv__", alors votre code pourrait produire
une erreur (par exemple, une classe définie par l'utilisateur qui
utilise "/" pour définir une opération quelconque mais pour laquelle
"//" n'a pas du tout la même signification, voire n'est pas utilisé du
tout).


Texte et données binaires
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Dans Python 2, il était possible d'utiliser le type "str" pour du
texte et pour des données binaires. Malheureusement cet amalgame entre
deux concepts différents peut conduire à du code fragile pouvant
parfois fonctionner pour les deux types de données et parfois non.
Cela a également conduit à des API confuses si les auteurs ne
déclaraient pas explicitement que quelque chose qui acceptait "str"
était compatible avec du texte ou des données binaires et pas un seul
des deux types. Cela a compliqué la situation pour les personnes
devant gérer plusieurs langages avec des API qui ne se préoccupaient
pas de la gestion de "unicode" lorsqu'elles affirmaient être
compatibles avec des données au format texte.

Afin de rendre la distinction entre texte et données binaires claire
et prononcée, Python 3 a suivi la voie pavée par la plupart des
langages créés à l'ère d'Internet et a séparé les types texte et
données binaires de telle sorte qu'il ne soit plus possible de les
confondre (Python est antérieur à la démocratisation de l'accès à
Internet). Cette séparation ne pose pas de problème pour du code ne
gérant soit que du texte, soit que des données binaires. Cependant un
code source devant gérer les deux doit désormais se préoccuper du type
des données manipulées, ce qui explique que ce processus ne peut pas
être entièrement automatisé.

Pour commencer, vous devrez choisir quelles API travaillent sur du
texte et lesquelles travaillent avec des données binaires (il est
**fortement** recommandé de ne pas concevoir d'API qui gèrent les deux
types compte-tenu de la difficulté supplémentaire que cela induit).
Dans Python 2, cela signifie s'assurer que les API recevant du texte
en entrée peuvent gérer "unicode" et celles qui reçoivent des données
binaires fonctionnent avec le type "bytes" de Python 3 (qui est un
sous-ensemble de "str" dans Python 2 et opère comme un alias du type
"bytes" de Python 2). En général, le principal problème consiste à
inventorier quelles méthodes existent et opèrent sur quel type dans
Python & 3 simultanément (pour le texte, il s'agit de "unicode" dans
Python 2 et "str" dans Python 3, pour le binaire il s'agit de
"str"/"bytes" dans Python 2 et "bytes" dans Python 3). Le tableau ci-
dessous liste les méthodes **spécifiques** à chaque type de données
dans Python 2 et 3 (par exemple, la méthode "decode()" peut être
utilisée sur des données binaires équivalentes en Python 2 et 3, mais
ne peut pas être utilisée de la même façon sur le type texte en Python
2 et 3 car le type "str"  de Python 3 ne possède pas de telle
méthode). Notez que depuis Python 3.5, la méthode "__mod__" a été
ajoutée au type *bytes*.

+--------------------------+-----------------------+
| **Format texte**         | **Format binaire**    |
+--------------------------+-----------------------+
|                          | decode                |
+--------------------------+-----------------------+
| encode                   |                       |
+--------------------------+-----------------------+
| format                   |                       |
+--------------------------+-----------------------+
| isdecimal                |                       |
+--------------------------+-----------------------+
| isnumeric                |                       |
+--------------------------+-----------------------+

Vous pouvez rendre le problème plus simple à gérer en réalisant les
opérations d'encodage et de décodage entre données binaires et texte
aux extrémités de votre code. Cela signifie que lorsque vous recevez
du texte dans un format binaire, vous devez immédiatement le décoder.
À l'inverse si votre code doit transmettre du texte sous forme
binaire, encodez-le le plus tard possible. Cela vous permet de ne
manipuler que du texte à l'intérieur de votre code et permet de ne pas
se préoccuper du type des données sur lesquelles vous travaillez.

Le point suivant est de s'assurer que vous savez quelles chaînes de
caractères littérales de votre code correspondent à du texte ou à du
binaire. Vous devez préfixer par "b" tous les littéraux qui
représentent des données binaires et par "u" les littéraux qui
représentent du texte (il existe une importation du module
"__future__" permettant de forcer l'encodage de toutes les chaînes de
caractères littérales non spécifiées en Unicode, mais cette pratique
s'est avérée moins efficace que l'ajout explicite des préfixe "b" et
"u").

Une conséquence de cette dichotomie est que vous devez être prudents
lors de l'ouverture d'un fichier. À moins que vous travailliez sous
Windows, il y a des chances pour que vous ne vous soyez jamais
préoccupé de spécifier le mode "b" lorsque vous ouvrez des fichiers
binaires (par exemple "rb" pour lire un fichier binaire). Sous Python
3, les fichiers binaire et texte sont distincts et mutuellement
incompatibles ; se référer au module "io" pour plus de détails. Ainsi
vous **devez** décider lorsque vous ouvrez un fichier si vous y
accéderez en mode binaire (ce qui permet de lire et écrire des données
binaires) ou en mode texte (ce qui permet de lire et écrire du texte).
Vous devez également utiliser "io.open()" pour ouvrir des fichiers
plutôt que la fonction native "open()" étant donné que le module "io"
est cohérent de Python 2 à 3, ce qui n'est pas vrai pour la fonction
"open()" (en Python 3, il s'agit en réalité de "io.open()"). Ne
cherchez pas à appliquer l'ancienne pratique consistant à utiliser
"codecs.open()" qui n'est nécessaire que pour préserver une
compatibilité avec Python 2.5.

Les constructeurs des types "str" et "bytes" possèdent une sémantique
différente pour les mêmes arguments sous Python 2 et 3. Passer un
entier à "bytes" sous Python 2 produit une représentation de cet
entier en chaîne de caractères : "bytes(3) == '3'". Mais sous Python
3, fournir un argument entier à "bytes" produit un objet *bytes* de la
longueur de l'entier spécifié, rempli par des octets nuls : "bytes(3)
== b'\x00\x00\x00'". La même prudence est nécessaire lorsque vous
passez un objet *bytes* à "str". En Python 2, vous récupérez
simplement l'objet *bytes* initial : "str(b'3') == b'3'". Mais en
Python 3, vous récupérez la représentation en chaîne de caractères de
l'objet *bytes* : "str(b'3') == "b'3'"".

Enfin, l'indiçage des données binaires exige une manipulation prudente
(bien que le découpage, ou *slicing* en anglais, ne nécessite pas
d'attention particulière). En Python 2, "b'123'[1] == b'2'" tandis
qu'en Python 3 "b'123'[1] == 50". Puisque les données binaires ne sont
simplement qu'une collection de nombres en binaire, Python 3 renvoie
la valeur entière de l'octet indicé. Mais en Python 2, étant donné que
"bytes == str", l'indiçage renvoie une tranche de longueur 1 de
*bytes*. Le projet six dispose d'une fonction appelée
"six.indexbytes()" qui renvoie un entier comme en Python 3 :
"six.indexbytes(b'123', 1)".

Pour résumer :

1. Décidez lesquelles de vos API travaillent sur du texte et
   lesquelles travaillent sur des données binaires

2. Assurez vous que votre code travaillant sur du texte fonctionne
   aussi avec le type "unicode" et que le code travaillant sur du
   binaire fonctionne avec le type "bytes" en Python 2 (voir le
   tableau ci-dessus pour la liste des méthodes utilisables par chaque
   type)

3. Préfixez tous vos littéraux binaires par "b" et toutes vos chaînes
   de caractères littérales par "u"

4. Décodez les données binaires en texte dès que possible, encodez
   votre texte au format binaire le plus tard possible

5. Ouvrez les fichiers avec la fonction "io.open()" et assurez-vous de
   spécifier le mode "b" le cas échéant

6. Utilisez avec prudence l'indiçage sur des données binaires


Utilisez la détection de fonctionnalités plutôt que la détection de version
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Vous rencontrerez inévitablement du code devant décider quoi faire en
fonction de la version de Python qui s'exécute. La meilleure façon de
gérer ce cas est de détecter si les fonctionnalités dont vous avez
besoin sont gérées par la version de Python sous laquelle le code
s'exécute. Si pour certaines raisons cela ne fonctionne pas, alors
vous devez tester si votre version est Python 2 et non Python 3. Afin
de clarifier cette pratique, voici un exemple.

Supposons que vous avez besoin d'accéder à une fonctionnalité de
"importlib" qui est disponible dans la bibliothèque standard de Python
depuis la version 3.3, dans celle de Python 2 via le module importlib2
sur *PyPI*. Vous pourriez être tenté d'écrire un code qui accède, par
exemple, au module "importlib.abc" avec l'approche suivante :

   import sys

   if sys.version_info[0] == 3:
       from importlib import abc
   else:
       from importlib2 import abc

Le problème est le suivant : que se passe-t-il lorsque Python 4 est
publié ? Il serait préférable de traiter le cas Python 2 comme
l'exception plutôt que Python 3 et de supposer que les versions
futures de Python 2 seront plus compatibles avec Python 3 qu'avec
Python 2 :

   import sys

   if sys.version_info[0] > 2:
       from importlib import abc
   else:
       from importlib2 import abc

Néanmoins la meilleure solution est de ne pas chercher à déterminer la
version de Python mais plutôt à détecter les fonctionnalités
disponibles. Cela évite les problèmes potentiels liés aux erreurs de
détection de version et facilite la compatibilité future :

   try:
       from importlib import abc
   except ImportError:
       from importlib2 import abc


Prévenir les régressions de compatibilité
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Une fois votre code traduit pour être compatible avec Python 3, vous
devez vous assurer que votre code n'a pas régressé ou qu'il ne
fonctionne pas sous Python 3. Ceci est particulièrement important si
une de vos dépendances vous empêche de réellement exécuter le code
sous Python 3 pour le moment.

Afin de vous aider à maintenir la compatibilité, nous préconisons que
tous les nouveaux modules que vous créez aient au moins le bloc de
code suivant en en-tête :

   from __future__ import absolute_import
   from __future__ import division
   from __future__ import print_function

Vous pouvez également lancer Python 2 avec le paramètre "-3" afin
d'être alerté en cas de divers problèmes de compatibilité que votre
code déclenche durant son exécution. Si vous transformez les
avertissements en erreur avec "-Werror", vous pouvez être certain que
ne passez pas accidentellement à côté d'un avertissement.

Vous pouvez également utiliser le projet Pylint et son option "--py3k"
afin de modifier votre code pour recevoir des avertissements lorsque
celui-ci dévie de la compatibilité Python 3. Cela vous évite par
ailleurs d'appliquer Modernize ou Futurize sur votre code
régulièrement pour détecter des régressions liées à la compatibilité.
Cependant cela nécessite de votre part le support de Python 2.7 et
Python 3.4 ou ultérieur étant donné qu'il s'agit de la version
minimale gérée par Pylint.


Vérifier quelles dépendances empêchent la migration
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**Après** avoir rendu votre code compatible avec Python 3, vous devez
commencer à vous intéresser au portage de vos dépendances. Le projet
caniusepython3 a été créé afin de vous aider à déterminer quels
projets sont bloquants dans votre support de Python 3, directement ou
indirectement. Il existe un outil en ligne de commande ainsi qu'une
interface web : https://caniusepython3.com.

Le projet fournit également du code intégrable dans votre suite de
test qui déclenchera un échec de test lorsque plus aucune de vos
dépendances n'est bloquante pour l'utilisation de Python 3. Cela vous
permet de ne pas avoir à vérifier manuellement vos dépendances et
d'être notifié rapidement quand vous pouvez exécuter votre application
avec Python 3.


Mettre à jour votre fichier "setup.py" pour spécifier la compatibilité avec Python 3
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Une fois que votre code fonctionne sous Python 3, vous devez mettre à
jour vos classeurs dans votre "setup.py" pour inclure "Programming
Language :: Python :: 3" et non seulement le support de Python 2. Cela
signifiera à quiconque utilise votre code que vous gérez Python 2
**et** 3. Dans l'idéal vous devrez aussi ajouter une mention pour
chaque version majeure/mineure de Python que vous supportez désormais.


Utiliser l'intégration continue pour maintenir la compatibilité
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Une fois que vous êtes en mesure d'exécuter votre code sous Python 3,
vous devrez vous assurer que celui-ci fonctionne toujours pour Python
2 & 3. tox est vraisemblablement le meilleur outil pour exécuter vos
tests avec plusieurs interpréteurs Python. Vous pouvez alors intégrer
*tox* à votre système d'intégration continue afin de ne jamais
accidentellement casser votre gestion de Python 2 ou 3.

Vous pouvez également utiliser l'option "-bb" de l'interpréteur Python
3 afin de déclencher une exception lorsque vous comparez des *bytes* à
des chaînes de caractères ou à un entier (cette deuxième possibilité
est disponible à partir de Python 3.5). Par défaut, des comparaisons
entre types différents renvoient simplement "False" mais si vous avez
fait une erreur dans votre séparation de la gestion texte/données
binaires ou votre indiçage des *bytes*, vous ne trouverez pas
facilement le bogue. Ce drapeau lève une exception lorsque ce genre de
comparaison apparaît, facilitant ainsi son identification et sa
localisation.

Et c'est à peu près tout ! Une fois ceci fait, votre code source est
compatible avec Python 2 et 3 simultanément. Votre suite de test est
également en place de telle sorte que vous ne cassiez pas la
compatibilité Python 2 ou 3 indépendamment de la version que vous
utilisez pendant le développement.


Envisager l'utilisation d'un vérificateur de type statique optionnel
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Une autre façon de faciliter le portage de votre code est d'utiliser
un vérificateur de type statique comme mypy ou pytype. Ces outils
peuvent être utilisés pour analyser votre code comme s'il était
exécuté sous Python 2, puis une seconde fois comme s'il était exécuté
sous Python 3. L'utilisation double d'un vérificateur de type statique
de cette façon permet de détecter si, par exemple, vous faites une
utilisation inappropriée des types de données binaires dans une
version de Python par rapport à l'autre. Si vous ajoutez les indices
optionnels de typage à votre code, vous pouvez alors explicitement
déclarer que vos API attendent des données binaires ou du texte, ce
qui facilite alors la vérification du comportement de votre code dans
les deux versions de Python.
