# 9. Classes

Les classes sont un moyen de réunir des données et des fonctionnalités. Créer une nouvelle classe crée un nouveau type d'objet et ainsi de nouvelles instances de ce type peuvent être construites. Chaque instance peut avoir ses propres attributs, ce qui définit son état. Une instance peut aussi avoir des méthodes (définies par la classe de l'instance) pour modifier son état.

La notion de classes en Python s'inscrit dans le langage avec un minimum de syntaxe et de sémantique nouvelles. C'est un mélange des mécanismes rencontrés dans C++ et Modula-3. Les classes fournissent toutes les fonctionnalités standards de la programmation orientée objet : l'héritage de classes autorise les héritages multiples, une classe dérivée peut surcharger les méthodes de sa ou ses classes mères et une méthode peut appeler la méthode d'une classe mère qui possède le même nom. Les objets peuvent contenir n'importe quel nombre ou type de données. De la même manière que les modules, les classes participent à la nature dynamique de Python : elles sont créées pendant l'exécution et peuvent être modifiées après leur création.

Dans la terminologie C++, les membres des classes (y compris les données) sont publics (sauf exception, voir Variables privées) et toutes les fonctions membres sont virtuelles. Comme avec Modula-3, il n'y a aucune façon d'accéder aux membres d'un objet à partir de ses méthodes : une méthode est déclarée avec un premier argument explicite représentant l'objet et cet argument est transmis de manière implicite lors de l'appel. Comme avec Smalltalk, les classes elles-mêmes sont des objets. Il existe ainsi une sémantique pour les importer et les renommer. Au contraire de C++ et Modula-3, les types natifs peuvent être utilisés comme classes mères pour être étendus par l'utilisateur. Enfin, comme en C++, la plupart des opérateurs natifs avec une syntaxe spéciale (opérateurs arithmétiques, indiçage, etc.) peuvent être redéfinis pour les instances de classes.

En l'absence d'une terminologie communément admise pour parler des classes, nous utilisons parfois des termes de Smalltalk et C++. Nous voulions utiliser les termes de Modula-3 puisque sa sémantique orientée objet est plus proche de celle de Python que C++, mais il est probable que seul un petit nombre de lecteurs les connaissent.

## 9.1. Objets et noms : préambule

Les objets possèdent une existence propre et plusieurs noms peuvent être utilisés (dans divers contextes) pour faire référence à un même objet. Ce concept est connu sous le nom d'alias dans d'autres langages. Il n'apparaît pas au premier coup d'œil en Python et il peut être ignoré tant qu'on travaille avec des types de base immuables (nombres, chaînes, n-uplets). Cependant, les alias peuvent produire des effets surprenants sur la sémantique d'un code Python mettant en jeu des objets mutables comme les listes, les dictionnaires et la plupart des autres types. En général, leur utilisation est bénéfique au programme car les alias se comportent, d'un certain point de vue, comme des pointeurs. Par exemple, transmettre un objet n'a aucun coût car c'est simplement un pointeur qui est transmis par l'implémentation ; et si une fonction modifie un objet passé en argument, le code à l'origine de l'appel voit le changement. Ceci élimine le besoin d'avoir deux mécanismes de transmission d'arguments comme en Pascal.

## 9.2. Portées et espaces de nommage en Python

Avant de présenter les classes, nous devons aborder la notion de portée en Python. Les définitions de classes font d'habiles manipulations avec les espaces de nommage, vous devez donc savoir comment les portées et les espaces de nommage fonctionnent. Soit dit en passant, la connaissance de ce sujet est aussi utile aux développeurs Python expérimentés.

Commençons par quelques définitions.

Un espace de nommage est une table de correspondance entre des noms et des objets. La plupart des espaces de nommage sont actuellement implémentés sous forme de dictionnaires Python, mais ceci n'est normalement pas visible (sauf pour les performances) et peut changer dans le futur. Comme exemples d'espaces de nommage, nous pouvons citer les primitives (fonctions comme `abs()` et les noms des exceptions de base) ; les noms globaux dans un module ; et les noms locaux lors d'un appel de fonction. D'une certaine manière, l'ensemble des attributs d'un objet forme lui-même un espace de nommage. L'important à retenir concernant les espaces de nommage est qu'il n'y a absolument aucun lien entre les noms de différents espaces de nommage ; par exemple, deux modules différents peuvent définir une fonction `maximize` sans qu'il n'y ait de confusion. Les utilisateurs des modules doivent préfixer le nom de la fonction avec celui du module.

À ce propos, nous utilisons le mot attribut pour tout nom suivant un point. Par exemple, dans l'expression `z.real`, `real` est un attribut de l'objet `z`. Rigoureusement parlant, les références à des noms dans des modules sont des références d'attributs : dans l'expression `nommodule.nomfonction`, `nommodule` est un objet module et `nomfonction` est un attribut de cet objet. Dans ces conditions, il existe une correspondance directe entre les attributs du module et les noms globaux définis dans le module : ils partagent le même espace de nommage [1] !

Attributes may be read-only or writable. In the latter case, assignment to attributes is possible. Module attributes are writable: you can write `modname.the_answer = 42`. Writable attributes may also be deleted with the `del` statement. For example, `del modname.the_answer` will remove the attribute `the_answer` from the object named by `modname`.

Les espaces de nommage sont créés à différents moments et ont différentes durées de vie. L'espace de nommage contenant les primitives est créé au démarrage de l'interpréteur Python et n'est jamais effacé. L'espace de nommage globaux pour un module est créé lorsque la définition du module est lue. Habituellement, les espaces de nommage des modules durent aussi jusqu'à l'arrêt de l'interpréteur. Les instructions exécutées par la première invocation de l'interpréteur, qu'elles soient lues depuis un fichier de script ou de manière interactive, sont considérées comme faisant partie d'un module appelé `__main__`, de façon qu'elles possèdent leur propre espace de nommage (les primitives vivent elles-mêmes dans un module, appelé `builtins`).

L'espace des noms locaux d'une fonction est créé lors de son appel, puis effacé lorsqu'elle renvoie un résultat ou lève une exception non prise en charge (en fait, « oublié » serait une meilleure façon de décrire ce qui se passe réellement). Bien sûr, des invocations récursives ont chacune leur propre espace de nommage.

La portée est la zone textuelle d'un programme Python où un espace de nommage est directement accessible. « Directement accessible » signifie ici qu'une référence non qualifiée à un nom est cherchée dans l'espace de nommage.

Bien que les portées soient déterminées de manière statique, elles sont utilisées de manière dynamique. À n'importe quel moment de l'exécution, il y a au minimum trois ou quatre portées imbriquées dont les espaces de nommage sont directement accessibles :

- la portée la plus au centre, celle qui est consultée en premier, contient les noms locaux ;

- les portées des fonctions englobantes, qui sont consultées en commençant avec la portée englobante la plus proche, contiennent des noms non-locaux mais aussi non-globaux ;

- l'avant-dernière portée contient les noms globaux du module courant ;

- la portée englobante, consultée en dernier, est l'espace de nommage contenant les primitives.

Si un nom est déclaré comme global, alors toutes les références et affectations vont directement dans l'avant-dernière portée contenant les noms globaux du module. Pour pointer une variable qui se trouve en dehors de la portée la plus locale, vous pouvez utiliser l'instruction `nonlocal`. Si une telle variable n'est pas déclarée nonlocal, elle est en lecture seule (toute tentative de la modifier crée simplement une nouvelle variable dans la portée la plus locale, en laissant inchangée la variable du même nom dans sa portée d'origine).

Habituellement, la portée locale référence les noms locaux de la fonction courante. En dehors des fonctions, la portée locale référence le même espace de nommage que la portée globale : l'espace de nommage du module. Les définitions de classes créent un nouvel espace de nommage dans la portée locale.

Il est important de réaliser que les portées sont déterminées de manière textuelle : la portée globale d'une fonction définie dans un module est l'espace de nommage de ce module, quelle que soit la provenance de l'appel à la fonction. En revanche, la recherche réelle des noms est faite dynamiquement au moment de l'exécution. Cependant la définition du langage est en train d'évoluer vers une résolution statique des noms au moment de la « compilation », donc ne vous basez pas sur une résolution dynamique (en réalité, les variables locales sont déjà déterminées de manière statique) !

Une particularité de Python est que, si aucune instruction `global` ou `nonlocal` n'est active, les affectations de noms vont toujours dans la portée la plus proche. Les affectations ne copient aucune donnée : elles se contentent de lier des noms à des objets. Ceci est également vrai pour l'effacement : l'instruction `del x` supprime la liaison de `x` dans l'espace de nommage référencé par la portée locale. En réalité, toutes les opérations qui impliquent des nouveaux noms utilisent la portée locale : en particulier, les instructions `import` et les définitions de fonctions effectuent une liaison du module ou du nom de fonction dans la portée locale.

L'instruction `global` peut être utilisée pour indiquer que certaines variables existent dans la portée globale et doivent être reliées en local ; l'instruction `nonlocal` indique que certaines variables existent dans une portée supérieure et doivent être reliées en local.

### 9.2.1. Exemple de portées et d'espaces de nommage

Ceci est un exemple montrant comment utiliser les différentes portées et espaces de nommage, et comment `global` et `nonlocal` modifient l'affectation de variable :

    def scope_test():
        def do_local():
            spam = "local spam"

        def do_nonlocal():
            nonlocal spam
            spam = "nonlocal spam"

        def do_global():
            global spam
            spam = "global spam"

        spam = "test spam"
        do_local()
        print("After local assignment:", spam)
        do_nonlocal()
        print("After nonlocal assignment:", spam)
        do_global()
        print("After global assignment:", spam)

    scope_test()
    print("In global scope:", spam)

Ce code donne le résultat suivant :

    After local assignment: test spam
    After nonlocal assignment: nonlocal spam
    After global assignment: nonlocal spam
    In global scope: global spam

Vous pouvez constater que l'affectation locale (qui est effectuée par défaut) n'a pas modifié la liaison de spam dans scope_test. L'affectation `nonlocal` a changé la liaison de spam dans scope_test et l'affectation `global` a changé la liaison au niveau du module.

Vous pouvez également voir qu'aucune liaison pour spam n'a été faite avant l'affectation `global`.

## 9.3. Une première approche des classes

Le concept de classe introduit un peu de syntaxe nouvelle, trois nouveaux types d'objets ainsi que quelques nouveaux éléments de sémantique.

### 9.3.1. Syntaxe de définition des classes

La forme la plus simple de définition d'une classe est la suivante :

    class ClassName:
        <statement-1>
        .
        .
        .
        <statement-N>

Les définitions de classes, comme les définitions de fonctions (définitions `def`), doivent être exécutées avant d'avoir un effet. Vous pouvez tout à fait placer une définition de classe dans une branche d'une instruction conditionnelle `if` ou encore à l'intérieur d'une fonction.

Dans la pratique, les déclarations dans une définition de classe sont généralement des définitions de fonctions mais d'autres déclarations sont permises et parfois utiles (nous revenons sur ce point plus tard). Les définitions de fonction à l'intérieur d'une classe ont normalement une forme particulière de liste d'arguments, dictée par les conventions d'appel aux méthodes (à nouveau, tout ceci est expliqué plus loin).

Quand une classe est définie, un nouvel espace de nommage est créé et utilisé comme portée locale --- Ainsi, toutes les affectations de variables locales entrent dans ce nouvel espace de nommage. En particulier, les définitions de fonctions y lient le nom de la nouvelle fonction.

When a class definition is left normally (via the end), a class object is created. This is basically a wrapper around the contents of the namespace created by the class definition; we'll learn more about class objects in the next section. The original local scope (the one in effect just before the class definition was entered) is reinstated, and the class object is bound here to the class name given in the class definition header (`ClassName` in the example).

### 9.3.2. Objets classes

Les objets classes prennent en charge deux types d'opérations : des références à des attributs et l'instanciation.

Les références d'attributs utilisent la syntaxe standard utilisée pour toutes les références d'attributs en Python : `obj.nom`. Les noms d'attribut valides sont tous les noms qui se trouvaient dans l'espace de nommage de la classe quand l'objet classe a été créé. Donc, si la définition de classe est de cette forme :

    class MyClass:
        """A simple example class"""
        i = 12345

        def f(self):
            return 'hello world'

then `MyClass.i` and `MyClass.f` are valid attribute references, returning an integer and a function object, respectively. Class attributes can also be assigned to, so you can change the value of `MyClass.i` by assignment. `__doc__` is also a valid attribute, returning the docstring belonging to the class: `"A simple example class"`.

L'instanciation de classes utilise la notation des fonctions. Considérez simplement que l'objet classe est une fonction sans paramètre qui renvoie une nouvelle instance de la classe. Par exemple (en considérant la classe définie ci-dessus) :

    x = MyClass()

crée une nouvelle instance de la classe et affecte cet objet à la variable locale `x`.

The instantiation operation ("calling" a class object) creates an empty object. Many classes like to create objects with instances customized to a specific initial state. Therefore a class may define a special method named `__init__()`, like this:

    def __init__(self):
        self.data = []

When a class defines an `__init__()` method, class instantiation automatically invokes `__init__()` for the newly created class instance. So in this example, a new, initialized instance can be obtained by:

    x = MyClass()

Of course, the `__init__()` method may have arguments for greater flexibility. In that case, arguments given to the class instantiation operator are passed on to `__init__()`. For example,

    >>> class Complex:
    ...     def __init__(self, realpart, imagpart):
    ...         self.r = realpart
    ...         self.i = imagpart
    ...
    >>> x = Complex(3.0, -4.5)
    >>> x.r, x.i
    (3.0, -4.5)

### 9.3.3. Objets instances

Maintenant, que pouvons-nous faire avec des objets instances ? Les seules opérations comprises par les objets instances sont des références d'attributs. Il y a deux sortes de noms d'attributs valides, les attributs 'données' et les méthodes.

data attributes correspond to "instance variables" in Smalltalk, and to "data members" in C++. Data attributes need not be declared; like local variables, they spring into existence when they are first assigned to. For example, if `x` is the instance of `MyClass` created above, the following piece of code will print the value `16`, without leaving a trace:

    x.counter = 1
    while x.counter < 10:
        x.counter = x.counter * 2
    print(x.counter)
    del x.counter

The other kind of instance attribute reference is a method. A method is a function that "belongs to" an object.

Les noms de méthodes valides d'un objet instance dépendent de sa classe. Par définition, tous les attributs d'une classe qui sont des objets fonctions définissent les méthodes correspondantes de ses instances. Donc, dans notre exemple, `x.f` est une référence valide à une méthode car `MyClass.f` est une fonction, mais pas `x.i` car `MyClass.i` n'en est pas une. Attention cependant, `x.f` n'est pas la même chose que `MyClass.f` --- Il s'agit d'un objet méthode, pas d'un objet fonction.

### 9.3.4. Objets méthode

Le plus souvent, une méthode est appelée juste après avoir été liée :

    x.f()

In the `MyClass` example, this will return the string `'hello world'`. However, it is not necessary to call a method right away: `x.f` is a method object, and can be stored away and called at a later time. For example:

    xf = x.f
    while True:
        print(xf())

affiche `hello world` jusqu'à la fin des temps.

What exactly happens when a method is called? You may have noticed that `x.f()` was called without an argument above, even though the function definition for `f()` specified an argument. What happened to the argument? Surely Python raises an exception when a function that requires an argument is called without any --- even if the argument isn't actually used...

En fait, vous avez peut-être deviné la réponse : la particularité des méthodes est que l'objet est passé comme premier argument de la fonction. Dans notre exemple, l'appel `x.f()` est exactement équivalent à `MyClass.f(x)`. En général, appeler une méthode avec une liste de n arguments est équivalent à appeler la fonction correspondante avec une liste d'arguments créée en ajoutant l'instance de l'objet de la méthode avant le premier argument.

In general, methods work as follows. When a non-data attribute of an instance is referenced, the instance's class is searched. If the name denotes a valid class attribute that is a function object, references to both the instance object and the function object are packed into a method object. When the method object is called with an argument list, a new argument list is constructed from the instance object and the argument list, and the function object is called with this new argument list.

### 9.3.5. Classes et variables d'instance

En général, les variables d'instance stockent des informations relatives à chaque instance alors que les variables de classe servent à stocker les attributs et méthodes communes à toutes les instances de la classe :

    class Dog:

        kind = 'canine'         # class variable shared by all instances

        def __init__(self, name):
            self.name = name    # instance variable unique to each instance

    >>> d = Dog('Fido')
    >>> e = Dog('Buddy')
    >>> d.kind                  # shared by all dogs
    'canine'
    >>> e.kind                  # shared by all dogs
    'canine'
    >>> d.name                  # unique to d
    'Fido'
    >>> e.name                  # unique to e
    'Buddy'

Comme nous l'avons vu dans Objets et noms : préambule, les données partagées mutable (telles que les listes, dictionnaires, etc.) peuvent avoir des effets surprenants. Par exemple, la liste tricks dans le code suivant ne devrait pas être utilisée en tant que variable de classe car, dans ce cas, une seule liste est partagée par toutes les instances de Dog :

    class Dog:

        tricks = []             # mistaken use of a class variable

        def __init__(self, name):
            self.name = name

        def add_trick(self, trick):
            self.tricks.append(trick)

    >>> d = Dog('Fido')
    >>> e = Dog('Buddy')
    >>> d.add_trick('roll over')
    >>> e.add_trick('play dead')
    >>> d.tricks                # unexpectedly shared by all dogs
    ['roll over', 'play dead']

Une conception correcte de la classe est d'utiliser une variable d'instance à la place :

    class Dog:

        def __init__(self, name):
            self.name = name
            self.tricks = []    # creates a new empty list for each dog

        def add_trick(self, trick):
            self.tricks.append(trick)

    >>> d = Dog('Fido')
    >>> e = Dog('Buddy')
    >>> d.add_trick('roll over')
    >>> e.add_trick('play dead')
    >>> d.tricks
    ['roll over']
    >>> e.tricks
    ['play dead']

## 9.4. Remarques diverses

Si le même nom d'attribut apparaît à la fois dans une instance et dans une classe, alors la recherche d'attribut donne la priorité à l'instance :

    >>> class Warehouse:
    ...    purpose = 'storage'
    ...    region = 'west'
    ...
    >>> w1 = Warehouse()
    >>> print(w1.purpose, w1.region)
    storage west
    >>> w2 = Warehouse()
    >>> w2.region = 'east'
    >>> print(w2.purpose, w2.region)
    storage east

Les attributs 'données' peuvent être référencés par des méthodes comme par des utilisateurs ordinaires ("clients") d'un objet. En d'autres termes, les classes ne sont pas utilisables pour implémenter des types de données purement abstraits. En fait, il n'est pas possible en Python d'imposer de masquer des données — tout est basé sur des conventions (d'un autre côté, l'implémentation de Python, écrite en C, peut complètement masquer les détails d'implémentation et contrôler l'accès à un objet si nécessaire ; ceci peut être utilisé par des extensions de Python écrites en C).

Les clients doivent utiliser les attributs 'données' avec précaution --- ils pourraient mettre le désordre dans les invariants gérés par les méthodes avec leurs propres valeurs d'attributs. Remarquez que les clients peuvent ajouter leurs propres attributs 'données' à une instance d'objet sans altérer la validité des méthodes, pour autant que les noms n'entrent pas en conflit --- là aussi, adopter une convention de nommage peut éviter bien des problèmes.

Il n'y a pas de notation abrégée pour référencer des attributs 'données' (ou les autres méthodes !) depuis les méthodes. Nous pensons que ceci améliore en fait la lisibilité des méthodes : il n'y a aucune chance de confondre variables locales et variables d'instances quand on regarde le code d'une méthode.

Souvent, le premier argument d'une méthode est nommé `self`. Ce n'est qu'une convention : le nom `self` n'a aucune signification particulière en Python. Notez cependant que si vous ne suivez pas cette convention, votre code risque d'être moins lisible pour d'autres programmeurs Python et il est aussi possible qu'un programme qui fasse l'introspection de classes repose sur une telle convention.

Tout objet fonction qui est un attribut de classe définit une méthode pour des instances de cette classe. Il n'est pas nécessaire que le texte de définition de la fonction soit dans la définition de la classe : il est possible d'affecter un objet fonction à une variable locale de la classe. Par exemple :

    # Function defined outside the class
    def f1(self, x, y):
        return min(x, x+y)

    class C:
        f = f1

        def g(self):
            return 'hello world'

        h = g

Now `f`, `g` and `h` are all attributes of class `C` that refer to function objects, and consequently they are all methods of instances of `C` --- `h` being exactly equivalent to `g`. Note that this practice usually only serves to confuse the reader of a program.

Les méthodes peuvent appeler d'autres méthodes en utilisant des méthodes qui sont des attributs de l'argument `self` :

    class Bag:
        def __init__(self):
            self.data = []

        def add(self, x):
            self.data.append(x)

        def addtwice(self, x):
            self.add(x)
            self.add(x)

Les méthodes peuvent faire référence à des noms globaux de la même manière que les fonctions. La portée globale associée à une méthode est le module contenant la définition de la classe (la classe elle-même n'est jamais utilisée en tant que portée globale). Alors qu'il est rare d'avoir une bonne raison d'utiliser des données globales dans une méthode, il y a de nombreuses utilisations légitimes de la portée globale : par exemple, les fonctions et modules importés dans une portée globale peuvent être utilisés par des méthodes, de même que les fonctions et classes définies dans cette même portée. Habituellement, la classe contenant la méthode est elle-même définie dans cette portée globale et, dans la section suivante, nous verrons de bonnes raisons pour qu'une méthode référence sa propre classe.

Toute valeur est un objet et a donc une classe (appelée aussi son type). Elle est stockée dans `objet.__class__`.

## 9.5. Héritage

Bien sûr, ce terme de "classe" ne serait pas utilisé s'il n'y avait pas d'héritage. La syntaxe pour définir une sous-classe est de cette forme :

    class DerivedClassName(BaseClassName):
        <statement-1>
        .
        .
        .
        <statement-N>

The name `BaseClassName` must be defined in a namespace accessible from the scope containing the derived class definition. In place of a base class name, other arbitrary expressions are also allowed. This can be useful, for example, when the base class is defined in another module:

    class DerivedClassName(modname.BaseClassName):

L'exécution d'une définition de classe dérivée se déroule comme pour une classe mère. Quand l'objet de la classe est construit, la classe mère est mémorisée. Elle est utilisée pour la résolution des références d'attributs : si un attribut n'est pas trouvé dans la classe, la recherche se poursuit en regardant dans la classe mère. Cette règle est appliquée récursivement si la classe mère est elle-même dérivée d'une autre classe.

Il n'y a rien de particulier dans l'instanciation des classes dérivées : `DerivedClassName()` crée une nouvelle instance de la classe. Les références aux méthodes sont résolues comme suit : l'attribut correspondant de la classe est recherché, en remontant la hiérarchie des classes mères si nécessaire, et la référence de méthode est valide si cela conduit à une fonction.

Les classes dérivées peuvent surcharger des méthodes de leurs classes mères. Comme les méthodes n'ont aucun privilège particulier quand elles appellent d'autres méthodes d'un même objet, une méthode d'une classe mère qui appelle une autre méthode définie dans la même classe peut en fait appeler une méthode d'une classe dérivée qui la surcharge (pour les programmeurs C++ : toutes les méthodes de Python sont en effet "virtuelles").

Une méthode dans une classe dérivée peut aussi, en fait, vouloir étendre plutôt que simplement remplacer la méthode du même nom de sa classe mère. L'appel direct à la méthode de la classe mère s'écrit simplement `BaseClassName.nomMethode(self, arguments)`. C'est parfois utile également aux clients (notez bien que ceci ne fonctionne que si la classe mère est accessible en tant que `BaseClassName` dans la portée globale).

Python définit deux fonctions primitives pour gérer l'héritage :

- utilisez `isinstance()` pour tester le type d'une instance : `isinstance(obj, int)` renvoie `True` seulement si `obj.__class__` est égal à `int` ou à une autre classe dérivée de `int` ;

- utilisez `issubclass()` pour tester l'héritage d'une classe : `issubclass(bool, int)` renvoie `True` car la classe `bool` est une sous-classe de `int`. Cependant, `issubclass(float, int)` renvoie `False` car `float` n'est pas une sous-classe de `int`.

### 9.5.1. Héritage multiple

Python gère également une forme d'héritage multiple. Une définition de classe ayant plusieurs classes mères est de cette forme :

    class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3):
        <statement-1>
        .
        .
        .
        <statement-N>

For most purposes, in the simplest cases, you can think of the search for attributes inherited from a parent class as depth-first, left-to-right, not searching twice in the same class where there is an overlap in the hierarchy. Thus, if an attribute is not found in `DerivedClassName`, it is searched for in `Base1`, then (recursively) in the base classes of `Base1`, and if it was not found there, it was searched for in `Base2`, and so on.

Dans les faits, c'est un peu plus complexe que ça ; l'ordre de la recherche (method resolution order, ou MRO en anglais) change dynamiquement pour gérer des appels coopératifs à `super()`. Cette approche est connue sous le nom de la "appel de la méthode la plus proche" (call-next-method en anglais) dans d'autres langages avec héritage multiple. Elle est plus puissante que le simple appel à super que l'on trouve dans les langages à héritage simple.

Dynamic ordering is necessary because all cases of multiple inheritance exhibit one or more diamond relationships (where at least one of the parent classes can be accessed through multiple paths from the bottommost class). For example, all classes inherit from `object`, so any case of multiple inheritance provides more than one path to reach `object`. To keep the base classes from being accessed more than once, the dynamic algorithm linearizes the search order in a way that preserves the left-to-right ordering specified in each class, that calls each parent only once, and that is monotonic (meaning that a class can be subclassed without affecting the precedence order of its parents). Taken together, these properties make it possible to design reliable and extensible classes with multiple inheritance. For more detail, see The Python 2.3 Method Resolution Order.

## 9.6. Variables privées

Les membres "privés", qui ne peuvent être accédés que depuis l'intérieur d'un objet, n'existent pas en Python. Toutefois, il existe une convention respectée par la majorité du code Python : un nom préfixé par un tiret bas (comme `_spam`) doit être considéré comme une partie non publique de l'API (qu'il s'agisse d'une fonction, d'une méthode ou d'un attribut 'données'). Il doit être vu comme un détail d'implémentation pouvant faire l'objet de modifications futures sans préavis.

Dès lors qu'il y a un cas d'utilisation valable pour avoir des attributs privés aux classes (notamment pour éviter des conflits avec des noms définis dans des sous-classes), il existe un support (certes limité) pour un tel mécanisme, appelé name mangling. Tout identifiant de la forme `__spam` (avec au moins deux tirets bas en tête et au plus un à la fin) est remplacé textuellement par `_classname__spam`, où `classname` est le nom de la classe sans le ou les premiers tirets-bas. Ce "découpage" est effectué sans tenir compte de la position syntaxique de l'identifiant, tant qu'il est présent dans la définition d'une classe.

Voir aussi

The private name mangling specifications for details and special cases.

Ce changement de nom est utile pour permettre à des sous-classes de surcharger des méthodes sans casser les appels de méthodes à l'intérieur d'une classe. Par exemple :

    class Mapping:
        def __init__(self, iterable):
            self.items_list = []
            self.__update(iterable)

        def update(self, iterable):
            for item in iterable:
                self.items_list.append(item)

        __update = update   # private copy of original update() method

    class MappingSubclass(Mapping):

        def update(self, keys, values):
            # provides new signature for update()
            # but does not break __init__()
            for item in zip(keys, values):
                self.items_list.append(item)

L'exemple si dessus fonctionnerait même si `MappingSubclass` introduisait un identifieur `__update` puisqu'il a été remplacé avec `_Mapping__update` dans la classe `Mapping` et `_MappingSubclass__update` dans la classe `MappingSubclass` respectivement.

Notez que ces règles sont conçues avant tout pour éviter les accidents ; il reste possible d'accéder ou de modifier une variable considérée comme privée. Ceci peut même être utile dans certaines circonstances, comme au sein du débogueur.

Remarquez que le code que vous passez à `exec()`, `eval()` ne considère pas le nom de la classe appelante comme étant la classe courante ; le même effet s'applique à la directive `global` dont l'effet est, de la même façon, restreint au code compilé dans le même ensemble de byte-code. Les mêmes restrictions s'appliquent à `getattr()`, `setattr()` et `delattr()`, ainsi qu'aux références directes à `__dict__`.

## 9.7. Trucs et astuces

Il est parfois utile d'avoir un type de donnée similaire au record du Pascal ou au struct du C, qui regroupent ensemble quelques attributs « données » nommés. L'approche idiomatique correspondante en Python est d'utiliser des `dataclasses` :

    from dataclasses import dataclass

    @dataclass
    class Employee:
        name: str
        dept: str
        salary: int

    >>> john = Employee('john', 'computer lab', 1000)
    >>> john.dept
    'computer lab'
    >>> john.salary
    1000

A piece of Python code that expects a particular abstract data type can often be passed a class that emulates the methods of that data type instead. For instance, if you have a function that formats some data from a file object, you can define a class with methods `read()` and `readline()` that get the data from a string buffer instead, and pass it as an argument.

Instance method objects have attributes, too: `m.__self__` is the instance object with the method `m()`, and `m.__func__` is the function object corresponding to the method.

## 9.8. Itérateurs

Vous avez maintenant certainement remarqué que l'on peut itérer sur la plupart des objets conteneurs en utilisant une instruction `for` :

    for element in [1, 2, 3]:
        print(element)
    for element in (1, 2, 3):
        print(element)
    for key in {'one':1, 'two':2}:
        print(key)
    for char in "123":
        print(char)
    for line in open("myfile.txt"):
        print(line, end='')

Ce style est simple, concis et pratique. L'utilisation d'itérateurs imprègne et unifie Python. En arrière plan, l'instruction `for` appelle la fonction `iter()` sur l'objet conteneur. Cette fonction renvoie un objet itérateur qui définit la méthode `__next__()`, laquelle accède aux éléments du conteneur un par un. Lorsqu'il n'y a plus d'élément, `__next__()` lève une exception `StopIteration` qui indique à la boucle de l'instruction `for` de se terminer. Vous pouvez appeler la méthode `__next__()` en utilisant la fonction native `next()`. Cet exemple montre comment tout cela fonctionne :

    >>> s = 'abc'
    >>> it = iter(s)
    >>> it
    <str_iterator object at 0x10c90e650>
    >>> next(it)
    'a'
    >>> next(it)
    'b'
    >>> next(it)
    'c'
    >>> next(it)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
        next(it)
    StopIteration

Having seen the mechanics behind the iterator protocol, it is easy to add iterator behavior to your classes. Define an `__iter__()` method which returns an object with a `__next__()` method. If the class defines `__next__()`, then `__iter__()` can just return `self`:

    class Reverse:
        """Iterator for looping over a sequence backwards."""
        def __init__(self, data):
            self.data = data
            self.index = len(data)

        def __iter__(self):
            return self

        def __next__(self):
            if self.index == 0:
                raise StopIteration
            self.index = self.index - 1
            return self.data[self.index]

    >>> rev = Reverse('spam')
    >>> iter(rev)
    <__main__.Reverse object at 0x00A1DB50>
    >>> for char in rev:
    ...     print(char)
    ...
    m
    a
    p
    s

## 9.9. Générateurs

Les générateurs sont des outils simples et puissants pour créer des itérateurs. Ils sont écrits comme des fonctions classiques mais utilisent l'instruction `yield` lorsqu'ils veulent renvoyer des données. À chaque fois qu'il est appelé par `next()`, le générateur reprend son exécution là où il s'était arrêté (en conservant tout son contexte d'exécution). Un exemple montre très bien combien les générateurs sont simples à créer :

    def reverse(data):
        for index in range(len(data)-1, -1, -1):
            yield data[index]

    >>> for char in reverse('golf'):
    ...     print(char)
    ...
    f
    l
    o
    g

Anything that can be done with generators can also be done with class-based iterators as described in the previous section. What makes generators so compact is that the `__iter__()` and `__next__()` methods are created automatically.

Une autre fonctionnalité clé est que les variables locales ainsi que le contexte d'exécution sont sauvegardés automatiquement entre les appels. Cela simplifie d'autant plus l'écriture de ces fonctions et rend leur code beaucoup plus lisible qu'avec une approche utilisant des variables d'instance telles que `self.index` et `self.data`.

En plus de la création automatique de méthodes et de la sauvegarde du contexte d'exécution, les générateurs lèvent automatiquement une exception `StopIteration` lorsqu'ils terminent leur exécution. La combinaison de ces fonctionnalités rend très simple la création d'itérateurs, sans plus d'effort que l'écriture d'une fonction classique.

## 9.10. Expressions et générateurs

Des générateurs simples peuvent être codés très rapidement avec des expressions utilisant la même syntaxe que les compréhensions de listes, mais en utilisant des parenthèses à la place des crochets. Ces expressions sont conçues pour des situations où le générateur est utilisé tout de suite dans une fonction. Ces expressions sont plus compactes mais moins souples que des définitions complètes de générateurs et ont tendance à être plus économes en mémoire que leur équivalent en compréhension de listes.

Exemples :

    >>> sum(i*i for i in range(10))                 # sum of squares
    285

    >>> xvec = [10, 20, 30]
    >>> yvec = [7, 5, 3]
    >>> sum(x*y for x,y in zip(xvec, yvec))         # dot product
    260

    >>> unique_words = set(word for line in page  for word in line.split())

    >>> valedictorian = max((student.gpa, student.name) for student in graduates)

    >>> data = 'golf'
    >>> list(data[i] for i in range(len(data)-1, -1, -1))
    ['f', 'l', 'o', 'g']

Notes de bas de page

[1]

Il existe une exception : les modules disposent d'un attribut secret en lecture seule appelé `__dict__` qui renvoie le dictionnaire utilisé pour implémenter l'espace de nommage du module ; le nom `__dict__` est un attribut mais pas un nom global. Évidemment, si vous l'utilisez, vous brisez l'abstraction de l'implémentation des espaces de nommage. Il est donc réservé à des choses comme les débogueurs post-mortem.