# 4. D'autres outils de contrôle de flux

En plus de l'instruction `while` qui vient d'être présentée, Python dispose d'autres instructions de contrôle de flux que l'on détaillera dans ce chapitre.

## 4.1. L'instruction `if`

L'instruction `if` est sans doute la plus connue. Par exemple :

    >>> x = int(input("Please enter an integer: "))
    Please enter an integer: 42
    >>> if x < 0:
    ...     x = 0
    ...     print('Negative changed to zero')
    ... elif x == 0:
    ...     print('Zero')
    ... elif x == 1:
    ...     print('Single')
    ... else:
    ...     print('More')
    ...
    More

Il peut y avoir un nombre quelconque de parties `elif` et la partie `else` est facultative. Le mot clé `elif` est un raccourci pour else if, et permet de gagner un niveau d'indentation. Une séquence `if` ... `elif` ... `elif` ... est par ailleurs équivalente aux instructions `switch` ou `case` disponibles dans d'autres langages.

Pour les comparaisons avec beaucoup de constantes, ainsi que les tests d'appartenance à un type ou de forme d'un attribut, l'instruction `match` décrite plus bas peut se révéler utile (voir L'instruction match).

## 4.2. L'instruction `for`

L'instruction `for` que propose Python est un peu différente de celle que l'on peut trouver en C ou en Pascal. Au lieu de toujours itérer sur une suite arithmétique de nombres (comme en Pascal), ou de donner à l'utilisateur la possibilité de définir le pas d'itération et la condition de fin (comme en C), l'instruction `for` en Python itère sur les éléments d'une séquence (qui peut être une liste, une chaîne de caractères…), dans l'ordre dans lequel ils apparaissent dans la séquence. Par exemple :

    >>> # Measure some strings:
    >>> words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
    >>> for w in words:
    ...     print(w, len(w))
    ...
    cat 3
    window 6
    defenestrate 12

Écrire du code qui modifie une collection tout en itérant dessus peut s'avérer délicat. Il est généralement plus simple de boucler sur une copie de la collection ou de créer une nouvelle collection :

    # Create a sample collection
    users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

    # Strategy:  Iterate over a copy
    for user, status in users.copy().items():
        if status == 'inactive':
            del users[user]

    # Strategy:  Create a new collection
    active_users = {}
    for user, status in users.items():
        if status == 'active':
            active_users[user] = status

## 4.3. La fonction `range()`

Si vous devez itérer sur une suite de nombres, la fonction native `range()` est faite pour cela. Elle génère des suites arithmétiques :

    >>> for i in range(5):
    ...     print(i)
    ...
    0
    1
    2
    3
    4

Le dernier élément fourni en paramètre ne fait jamais partie de la liste générée ; `range(10)` génère une liste de 10 valeurs, dont les valeurs vont de 0 à 9. Il est possible de spécifier une valeur de début et une valeur d'incrément différentes (y compris négative pour cette dernière, que l'on appelle également parfois le « pas ») :

    >>> list(range(5, 10))
    [5, 6, 7, 8, 9]

    >>> list(range(0, 10, 3))
    [0, 3, 6, 9]

    >>> list(range(-10, -100, -30))
    [-10, -40, -70]

Pour itérer sur les indices d'une séquence, on peut combiner les fonctions `range()` et `len()` :

    >>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
    >>> for i in range(len(a)):
    ...     print(i, a[i])
    ...
    0 Mary
    1 had
    2 a
    3 little
    4 lamb

Cependant, dans la plupart des cas, il est plus pratique d'utiliser la fonction `enumerate()`. Voyez pour cela Techniques de boucles.

Une chose étrange se produit lorsqu'on affiche un range :

    >>> range(10)
    range(0, 10)

L'objet renvoyé par `range()` se comporte presque comme une liste, mais ce n'en est pas une. Cet objet génère les éléments de la séquence au fur et à mesure de l'itération, sans réellement produire la liste en tant que telle, économisant ainsi de l'espace.

On appelle de tels objets des itérables, c'est-à-dire des objets qui conviennent à des fonctions ou constructions qui s'attendent à quelque chose duquel elles peuvent tirer des éléments, successivement, jusqu'à épuisement. Nous avons vu que l'instruction `for` est une de ces constructions, et un exemple de fonction qui prend un itérable en paramètre est `sum()` :

    >>> sum(range(4))  # 0 + 1 + 2 + 3
    6

Plus loin nous voyons d'autres fonctions qui donnent des itérables ou en prennent en paramètre. De plus amples détails sur `list()` sont donnés dans Structures de données.

## 4.4. Les instructions `break` et `continue`

L'instruction `break` interrompt la boucle `for` ou `while` la plus profonde.

    >>> for n in range(2, 10):
    ...     for x in range(2, n):
    ...         if n % x == 0:
    ...             print(f"{n} equals {x} * {n//x}")
    ...             break
    ...
    4 equals 2 * 2
    6 equals 2 * 3
    8 equals 2 * 4
    9 equals 3 * 3

L'instruction `continue` fait passer la boucle à son itération suivante :

    >>> for num in range(2, 10):
    ...     if num % 2 == 0:
    ...         print(f"Found an even number {num}")
    ...         continue
    ...     print(f"Found an odd number {num}")
    ...
    Found an even number 2
    Found an odd number 3
    Found an even number 4
    Found an odd number 5
    Found an even number 6
    Found an odd number 7
    Found an even number 8
    Found an odd number 9

## 4.5. La clause `else` au sein des boucles

Dans une boucle `for` ou `while`, l'instruction `break` peut être couplée à la clause `else`. Si la boucle finit sans exécuter le `break`, alors la clause `else` s'exécute.

Dans une boucle `for`, la clause `else` s'exécute après l'exécution de la dernière itération, c'est-à-dire uniquement si la boucle n'a pas été interrompue.

Dans une boucle `while`, celle-ci est exécutée lorsque la condition devient fausse.

Dans les deux types de boucles, la clause `else` n'est pas exécutée si la boucle a été interrompue par un `break`. Bien sûr, d'autres façons de terminer une boucle de manière prématurée, comme avec `return` ou le déclenchement d'une exception, vont aussi ignorer l'exécution de la clause `else`.

Un exemple est donné dans la boucle `for` ci-dessous, qui cherche des nombres premiers :

    >>> for n in range(2, 10):
    ...     for x in range(2, n):
    ...         if n % x == 0:
    ...             print(n, 'equals', x, '*', n//x)
    ...             break
    ...     else:
    ...         # loop fell through without finding a factor
    ...         print(n, 'is a prime number')
    ...
    2 is a prime number
    3 is a prime number
    4 equals 2 * 2
    5 is a prime number
    6 equals 2 * 3
    7 is a prime number
    8 equals 2 * 4
    9 equals 3 * 3

(Oui, ce code est correct. Regardez attentivement : la clause `else` est rattachée à la boucle `for`, et non à l'instruction `if`.)

Une façon de voir la clause `else` est de l'imaginer couplée à `if` dans une boucle. Lorsque la boucle s'exécute, une séquence similaire à `if/if/if/else` est exécutée. Le `if` étant dans la boucle il est exécuté un certain nombre de fois. Si sa condition est vraie, un `break` est déclenché. Si la condition n'est jamais vraie, la clause `else` en dehors de la boucle est exécutée.

Lorsqu'elle utilisée dans une boucle, la clause `else` est donc plus proche de celle associée à une instruction `try` que de celle associée à une instruction `if` : la clause `else` d'une instruction `try` s'exécute lorsqu'aucune exception n'est déclenchée, et celle d'une boucle lorsqu'aucun `break` n'intervient. Pour plus d'informations sur l'instruction `try` et le traitement des exceptions, consultez la section Gestion des exceptions.

## 4.6. L'instruction `pass`

L'instruction `pass` ne fait rien. Elle peut être utilisée lorsqu'une instruction est nécessaire pour fournir une syntaxe correcte, mais qu'aucune action ne doit être effectuée. Par exemple :

    >>> while True:
    ...     pass  # Busy-wait for keyboard interrupt (Ctrl+C)
    ...

On utilise couramment cette instruction pour créer des classes minimales :

    >>> class MyEmptyClass:
    ...     pass
    ...

Un autre cas d'utilisation du `pass` est de réserver un espace en phase de développement pour une fonction ou un traitement conditionnel, vous permettant ainsi de construire votre code à un niveau plus abstrait. L'instruction `pass` est alors ignorée silencieusement :

    >>> def initlog(*args):
    ...     pass   # Remember to implement this!
    ...

For this last case, many people use the ellipsis literal `...` instead of `pass`. This use has no special meaning to Python, and is not part of the language definition (you could use any constant expression here), but `...` is used conventionally as a placeholder body as well. See L'objet points de suspension (ou ellipse).

## 4.7. L'instruction `match`

A `match` statement takes an expression and compares its value to successive patterns given as one or more case blocks. This is superficially similar to a switch statement in C, Java or JavaScript (and many other languages), but it's more similar to pattern matching in languages like Rust or Haskell. Only the first pattern that matches gets executed and it can also extract components (sequence elements or object attributes) from the value into variables. If no case matches, none of the branches is executed.

Dans sa plus simple expression, une instruction `match` compare une valeur à des littéraux :

    def http_error(status):
        match status:
            case 400:
                return "Bad request"
            case 404:
                return "Not found"
            case 418:
                return "I'm a teapot"
            case _:
                return "Something's wrong with the internet"

Note the last block: the "variable name" `_` acts as a wildcard and never fails to match.

On peut combiner plusieurs littéraux en un seul filtre avec le signe `|`, qui se lit OU :

    case 401 | 403 | 404:
        return "Not allowed"

Les filtres peuvent prendre une forme similaire aux affectations multiples, et provoquer la liaison de variables :

    # point is an (x, y) tuple
    match point:
        case (0, 0):
            print("Origin")
        case (0, y):
            print(f"Y={y}")
        case (x, 0):
            print(f"X={x}")
        case (x, y):
            print(f"X={x}, Y={y}")
        case _:
            raise ValueError("Not a point")

Observez bien cet exemple ! Le premier filtre contient simplement deux littéraux. C'est une sorte d'extension des filtres littéraux. Mais les deux filtres suivants mélangent un littéral et un nom de variable. Si un tel filtre réussit, il provoque l'affectation à la variable. Le quatrième filtre est constitué de deux variables, ce qui le fait beaucoup ressembler à l'affectation multiple `(x, y) = point`.

Si vous structurez vos données par l'utilisation de classes, vous pouvez former des filtres avec le nom de la classe suivi d'une liste d'arguments. Ces filtres sont semblables à l'appel d'un constructeur, et permettent de capturer des attributs :

    class Point:
        def __init__(self, x, y):
            self.x = x
            self.y = y

    def where_is(point):
        match point:
            case Point(x=0, y=0):
                print("Origin")
            case Point(x=0, y=y):
                print(f"Y={y}")
            case Point(x=x, y=0):
                print(f"X={x}")
            case Point():
                print("Somewhere else")
            case _:
                print("Not a point")

Un certain nombre de classes natives, notamment les classes de données, prennent en charge le filtrage par arguments positionnels en définissant un ordre des attributs. Vous pouvez ajouter cette possibilité à vos propres classes en y définissant l'attribut spécial `__match_args__`. Par exemple, le mettre à `("x", "y")` rend tous les filtres ci-dessous équivalents (en particulier, tous provoquent la liaison de l'attribut `y` à la variable `var`) :

    Point(1, var)
    Point(1, y=var)
    Point(x=1, y=var)
    Point(y=var, x=1)

Une méthode préconisée pour lire les filtres est de les voir comme une extension de ce que l'on peut placer à gauche du signe `=` dans une affectation. Cela permet de visualiser quelles variables sont liées à quoi. Seuls les noms simples, comme `var` ci-dessus, sont des variables susceptibles d'être liées à une valeur. Il n'y a jamais de liaison pour les noms qualifiés (avec un point, comme dans `truc.machin`), les noms d'attributs (tels que `x=` et `y=` dans l'exemple précédent) et les noms de classes (identifiés par les parenthèses à leur droite, comme `Point`).

On peut imbriquer les filtres autant que de besoin. Ainsi, on peut lire une courte liste de points, avec `__match_args__`, comme ceci :

    class Point:
        __match_args__ = ('x', 'y')
        def __init__(self, x, y):
            self.x = x
            self.y = y

    match points:
        case []:
            print("No points")
        case [Point(0, 0)]:
            print("The origin")
        case [Point(x, y)]:
            print(f"Single point {x}, {y}")
        case [Point(0, y1), Point(0, y2)]:
            print(f"Two on the Y axis at {y1}, {y2}")
        case _:
            print("Something else")

Un filtre peut comporter un `if`, qui introduit ce que l'on appelle une garde. Si le filtre réussit, la garde est alors testée et, si elle s'évalue à une valeur fausse, l'exécution continue au bloc `case` suivant. Les variables sont liées avant l'évaluation de la garde, et peuvent être utilisées à l'intérieur :

    match point:
        case Point(x, y) if x == y:
            print(f"Y=X at {x}")
        case Point(x, y):
            print(f"Not on the diagonal")

Voici d’autres caractéristiques importantes de cette instruction :

- comme dans les affectations multiples, les filtres de n-uplet et de liste sont totalement équivalents et autorisent tous les types de séquences. Exception importante, ils n'autorisent pas les itérateurs ni les chaînes de caractères ;

- les filtres de séquence peuvent faire intervenir l'affectation étoilée : `[x, y, *reste]` ou `(x, y, *reste)` ont le même sens que dans une affectation avec `=`. Le nom de variable après l'étoile peut aussi être l'attrape-tout `_`. Ainsi, `(x, y, *_)` est un filtre qui reconnaît les séquences à deux éléments ou plus, en capturant les deux premiers et en ignorant le reste ;

- Il existe des filtres d'association. Par exemple, le filtre `{"bande_passante": b, "latence": l}` extrait les valeurs des clés `"bande_passante"` et `"latence"` dans un dictionnaire. Contrairement aux filtres de séquence, les clés absentes du filtre sont ignorées. L'affectation double-étoilée (`**reste`) fonctionne aussi (cependant, `**_` serait redondant et n'est donc pas permis) ;

- on peut capturer la valeur d'une partie d'un filtre avec le mot-clé `as`, par exemple :

      case (Point(x1, y1), Point(x2, y2) as p2): ...

  Ce filtre, lorsqu'il est comparé à une séquence de deux points, réussit et capture le second dans la variable `p2` ;

- la plupart des littéraux sont comparés par égalité. Néanmoins, les singletons `True`, `False` et `None` sont comparés par identité ;

- les filtres peuvent contenir des noms qui se réfèrent à des constantes. Ces noms doivent impérativement être qualifiés (contenir un point) pour ne pas être interprétés comme des variables de capture :

      from enum import Enum
      class Color(Enum):
          RED = 'red'
          GREEN = 'green'
          BLUE = 'blue'

      color = Color(input("Enter your choice of 'red', 'blue' or 'green': "))

      match color:
          case Color.RED:
              print("I see red!")
          case Color.GREEN:
              print("Grass is green")
          case Color.BLUE:
              print("I'm feeling the blues :(")

Pour plus d'explications et d'exemples, lire la PEP 636 (en anglais), qui est écrite sous forme de tutoriel.

## 4.8. Définir des fonctions

On peut créer une fonction qui écrit la suite de Fibonacci jusqu'à une limite imposée :

    >>> def fib(n):    # write Fibonacci series less than n
    ...     """Print a Fibonacci series less than n."""
    ...     a, b = 0, 1
    ...     while a < n:
    ...         print(a, end=' ')
    ...         a, b = b, a+b
    ...     print()
    ...
    >>> # Now call the function we just defined:
    >>> fib(2000)
    0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597

Le mot-clé `def` introduit une définition de fonction. Il doit être suivi du nom de la fonction et d'une liste, entre parenthèses, de ses paramètres. L'instruction qui constitue le corps de la fonction débute à la ligne suivante et doit être indentée.

La première instruction d'une fonction peut, de façon facultative, être une chaîne de caractères littérale ; cette chaîne de caractères est alors la chaîne de documentation de la fonction, appelée docstring (consultez la section Chaînes de documentation pour en savoir plus). Il existe des outils qui utilisent ces chaînes de documentation pour générer automatiquement une documentation en ligne ou imprimée, ou pour permettre à l'utilisateur de naviguer de façon interactive dans le code ; prenez-en l'habitude, c'est une bonne pratique que de documenter le code que vous écrivez.

L'exécution d'une fonction introduit un nouvel espace de nommage (aussi appelé table des symboles) utilisé par les variables locales de la fonction. Plus précisément, toutes les affectations de variables effectuées au sein d'une fonction stockent les valeurs dans l'espace de nommage local à la fonction ; en revanche, les références de variables sont recherchées dans l'espace de nommage local, puis dans les espaces de nommage des fonctions englobantes, puis dans l'espace de nommage global et finalement dans l'espace de nommage des primitives. Par conséquent, bien qu'on puisse y faire référence, il est impossible d'affecter une valeur à une variable globale ou à une variable d'une fonction englobante (sauf pour les variables globales désignées dans une instruction `global` et, pour les variables des fonctions englobantes, désignées dans une instruction `nonlocal`).

Les paramètres effectifs (arguments) d'une fonction sont introduits dans l'espace de nommage local de la fonction appelée, au moment où elle est appelée ; par conséquent, les passages de paramètres se font par valeur, la valeur étant toujours une référence à un objet et non la valeur de l'objet lui-même [1]. Lorsqu'une fonction appelle une autre fonction, ou s'appelle elle-même par récursion, un nouvel espace de nommage local est créé pour cet appel.

Une définition de fonction associe un nom de fonction à un objet fonction dans l'espace de nommage actuel. Pour l'interpréteur, l'objet référencé par ce nom est une fonction définie par l'utilisateur. Plusieurs noms peuvent faire référence à une même fonction, ils peuvent alors tous être utilisés pour appeler la fonction :

    >>> fib
    <function fib at 10042ed0>
    >>> f = fib
    >>> f(100)
    0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

Si vous venez d'autres langages, vous pouvez penser que `fib` n'est pas une fonction mais une procédure, puisqu'elle ne renvoie pas de résultat. En fait, même les fonctions sans instruction `return` renvoient une valeur, quoique ennuyeuse. Cette valeur est appelée `None` (c'est le nom d'une primitive). Écrire la valeur `None` est normalement supprimé par l'interpréteur lorsqu'il s'agit de la seule valeur qui doit être écrite. Vous pouvez le constater, si vous y tenez vraiment, en utilisant `print()` :

    >>> fib(0)
    >>> print(fib(0))
    None

Il est facile d'écrire une fonction qui renvoie une liste de la série de Fibonacci au lieu de l'afficher :

    >>> def fib2(n):  # return Fibonacci series up to n
    ...     """Return a list containing the Fibonacci series up to n."""
    ...     result = []
    ...     a, b = 0, 1
    ...     while a < n:
    ...         result.append(a)    # see below
    ...         a, b = b, a+b
    ...     return result
    ...
    >>> f100 = fib2(100)    # call it
    >>> f100                # write the result
    [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

Cet exemple, comme d'habitude, illustre de nouvelles fonctionnalités de Python :

- l'instruction `return` provoque la sortie de la fonction en renvoyant une valeur. `return` sans expression en paramètre renvoie `None`. Arriver à la fin d'une fonction renvoie également `None` ;

- The statement `result.append(a)` calls a method of the list object `result`. A method is a function that 'belongs' to an object and is named `obj.methodname`, where `obj` is some object (this may be an expression), and `methodname` is the name of a method that is defined by the object's type. Different types define different methods. Methods of different types may have the same name without causing ambiguity. (It is possible to define your own object types and methods, using classes, see Classes) The method `append()` shown in the example is defined for list objects; it adds a new element at the end of the list. In this example it is equivalent to `result = result + [a]`, but more efficient.

## 4.9. Davantage sur la définition des fonctions

Il est également possible de définir des fonctions avec un nombre variable d'arguments. Trois syntaxes peuvent être utilisées, éventuellement combinées.

### 4.9.1. Valeur par défaut des arguments

La forme la plus utile consiste à indiquer une valeur par défaut pour certains arguments. Ceci crée une fonction qui peut être appelée avec moins d'arguments que ceux présents dans sa définition. Par exemple :

    def ask_ok(prompt, retries=4, reminder='Please try again!'):
        while True:
            reply = input(prompt)
            if reply in {'y', 'ye', 'yes'}:
                return True
            if reply in {'n', 'no', 'nop', 'nope'}:
                return False
            retries = retries - 1
            if retries < 0:
                raise ValueError('invalid user response')
            print(reminder)

Cette fonction peut être appelée de plusieurs façons :

- en ne fournissant que les arguments obligatoires : `ask_ok('Do you really want to quit?')` ;

- en fournissant une partie des arguments facultatifs : `ask_ok('OK to overwrite the file?', 2)` ;

- en fournissant tous les arguments : `ask_ok('OK to overwrite the file?', 2, 'Come on, only yes or no!')`.

Cet exemple présente également le mot-clé `in`. Celui-ci permet de tester si une séquence contient une certaine valeur.

Les valeurs par défaut sont évaluées lors de la définition de la fonction dans la portée de la définition, de telle sorte que

    i = 5

    def f(arg=i):
        print(arg)

    i = 6
    f()

affiche `5`.

Avertissement important : la valeur par défaut n'est évaluée qu'une seule fois. Ceci fait une différence lorsque cette valeur par défaut est un objet mutable tel qu'une liste, un dictionnaire ou des instances de la plupart des classes. Par exemple, la fonction suivante accumule les arguments qui lui sont passés au fil des appels successifs :

    def f(a, L=[]):
        L.append(a)
        return L

    print(f(1))
    print(f(2))
    print(f(3))

affiche

    [1]
    [1, 2]
    [1, 2, 3]

Si vous ne voulez pas que cette valeur par défaut soit partagée entre des appels successifs, vous pouvez écrire la fonction de cette façon :

    def f(a, L=None):
        if L is None:
            L = []
        L.append(a)
        return L

### 4.9.2. Les arguments nommés

Les fonctions peuvent également être appelées en utilisant des arguments nommés sous la forme `kwarg=value`. Par exemple, la fonction suivante :

    def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom', type='Norwegian Blue'):
        print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
        print("if you put", voltage, "volts through it.")
        print("-- Lovely plumage, the", type)
        print("-- It's", state, "!")

accepte un argument obligatoire (`voltage`) et trois arguments facultatifs (`state`, `action` et `type`). Cette fonction peut être appelée de n'importe laquelle des façons suivantes :

    parrot(1000)                                          # 1 positional argument
    parrot(voltage=1000)                                  # 1 keyword argument
    parrot(voltage=1000000, action='VOOOOOM')             # 2 keyword arguments
    parrot(action='VOOOOOM', voltage=1000000)             # 2 keyword arguments
    parrot('a million', 'bereft of life', 'jump')         # 3 positional arguments
    parrot('a thousand', state='pushing up the daisies')  # 1 positional, 1 keyword

mais tous les appels qui suivent sont incorrects :

    parrot()                     # required argument missing
    parrot(voltage=5.0, 'dead')  # non-keyword argument after a keyword argument
    parrot(110, voltage=220)     # duplicate value for the same argument
    parrot(actor='John Cleese')  # unknown keyword argument

Dans un appel de fonction, les arguments nommés doivent suivre les arguments positionnés. Tous les arguments nommés doivent correspondre à l'un des arguments acceptés par la fonction (par exemple, `actor` n'est pas un argument accepté par la fonction `parrot`), mais leur ordre n'est pas important. Ceci inclut également les arguments obligatoires (`parrot(voltage=1000)` est également correct). Aucun argument ne peut recevoir une valeur plus d'une fois, comme l'illustre cet exemple incorrect du fait de cette restriction :

    >>> def function(a):
    ...     pass
    ...
    >>> function(0, a=0)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: function() got multiple values for argument 'a'

Quand un dernier paramètre formel est présent sous la forme `**name`, il reçoit un dictionnaire (voir Les types de correspondances — dict) contenant tous les arguments nommés à l'exception de ceux correspondant à un paramètre formel. Ceci peut être combiné à un paramètre formel sous la forme `*name` (décrit dans la section suivante) qui lui reçoit un n-uplet contenant les arguments positionnés au-delà de la liste des paramètres formels (`*name` doit être présent avant `**name`). Par exemple, si vous définissez une fonction comme ceci :

    def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords):
        print("-- Do you have any", kind, "?")
        print("-- I'm sorry, we're all out of", kind)
        for arg in arguments:
            print(arg)
        print("-" * 40)
        for kw in keywords:
            print(kw, ":", keywords[kw])

Elle pourrait être appelée comme ceci :

    cheeseshop("Limburger", "It's very runny, sir.",
               "It's really very, VERY runny, sir.",
               shopkeeper="Michael Palin",
               client="John Cleese",
               sketch="Cheese Shop Sketch")

et, bien sûr, elle affiche :

    -- Do you have any Limburger ?
    -- I'm sorry, we're all out of Limburger
    It's very runny, sir.
    It's really very, VERY runny, sir.
    ----------------------------------------
    shopkeeper : Michael Palin
    client : John Cleese
    sketch : Cheese Shop Sketch

Notez que Python garantit que l'ordre d'affichage des arguments est le même que l'ordre dans lesquels ils sont fournis lors de l'appel à la fonction.

### 4.9.3. Paramètres spéciaux

Par défaut, les arguments peuvent être passés à une fonction Python par position, ou explicitement en les nommant. Pour la lisibilité et la performance, il est logique de restreindre la façon dont les arguments peuvent être transmis afin qu'un développeur n'ait qu'à regarder la définition de la fonction pour déterminer si les éléments sont transmis par position seule, par position ou nommé, ou seulement nommé.

Voici à quoi ressemble une définition de fonction :

    def f(pos1, pos2, /, pos_or_kwd, *, kwd1, kwd2):
          -----------    ----------     ----------
            |             |                  |
            |        Positional or keyword   |
            |                                - Keyword only
             -- Positional only

où `/` et `*` sont facultatifs. S'ils sont utilisés, ces symboles indiquent par quel type de paramètre un argument peut être transmis à la fonction : position seule, position ou nommé, et seulement nommé. Les paramètres par mot-clé sont aussi appelés paramètres nommés.

#### 4.9.3.1. Les arguments positionnels-ou-nommés

Si `/` et `*` ne sont pas présents dans la définition de fonction, les arguments peuvent être passés à une fonction par position ou par nommés.

#### 4.9.3.2. Paramètres positionnels uniquement

En y regardant de plus près, il est possible de marquer certains paramètres comme positionnels uniquement. S'ils sont marqués comme positionnels uniquement, l'ordre des paramètres est important, et les paramètres ne peuvent pas être transmis en tant que « arguments nommés ». Les paramètres « positionnels uniquement » sont placés avant un `/`. Le `/` est utilisé pour séparer logiquement les paramètres « positionnels uniquement » du reste des paramètres. S'il n'y a pas de `/` dans la définition de fonction, il n'y a pas de paramètres « positionnels uniquement ».

Les paramètres qui suivent le `/` peuvent être positionnels-ou-nommés ou nommés-uniquement.

#### 4.9.3.3. Arguments nommés uniquement

Pour marquer les paramètres comme uniquement nommés, indiquant que les paramètres doivent être passés avec l'argument comme mot-clé, placez un `*` dans la liste des arguments juste avant le premier paramètre uniquement nommé.

#### 4.9.3.4. Exemples de fonctions

Considérons l'exemple suivant de définitions de fonctions en portant une attention particulière aux marqueurs `/` et `*` :

    >>> def standard_arg(arg):
    ...     print(arg)
    ...
    >>> def pos_only_arg(arg, /):
    ...     print(arg)
    ...
    >>> def kwd_only_arg(*, arg):
    ...     print(arg)
    ...
    >>> def combined_example(pos_only, /, standard, *, kwd_only):
    ...     print(pos_only, standard, kwd_only)

La première définition de fonction, `standard_arg`, la forme la plus familière, n'impose aucune restriction sur la convention d'appel et les arguments peuvent être passés par position ou nommés :

    >>> standard_arg(2)
    2

    >>> standard_arg(arg=2)
    2

La deuxième fonction `pos_only_arg` restreint le passage aux seuls arguments par position car il y a un `/` dans la définition de fonction :

    >>> pos_only_arg(1)
    1

    >>> pos_only_arg(arg=1)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: pos_only_arg() got some positional-only arguments passed as keyword arguments: 'arg'

La troisième fonction `kwd_only_arg` n'autorise que les arguments nommés comme l'indique le `*` dans la définition de fonction :

    >>> kwd_only_arg(3)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: kwd_only_arg() takes 0 positional arguments but 1 was given

    >>> kwd_only_arg(arg=3)
    3

Et la dernière utilise les trois conventions d'appel dans la même définition de fonction :

    >>> combined_example(1, 2, 3)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: combined_example() takes 2 positional arguments but 3 were given

    >>> combined_example(1, 2, kwd_only=3)
    1 2 3

    >>> combined_example(1, standard=2, kwd_only=3)
    1 2 3

    >>> combined_example(pos_only=1, standard=2, kwd_only=3)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: combined_example() got some positional-only arguments passed as keyword arguments: 'pos_only'

Enfin, considérons cette définition de fonction qui a une collision potentielle entre l'argument positionnel `name` et `**kwds` qui a `name` comme mot-clé :

    def foo(name, **kwds):
        return 'name' in kwds

Il n'y a pas d'appel possible qui renvoie `True` car le mot-clé `'name'` est toujours lié au premier paramètre. Par exemple :

    >>> foo(1, **{'name': 2})
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: foo() got multiple values for argument 'name'
    >>>

Mais en utilisant `/` (arguments positionnels seulement), c'est possible puisqu'il permet d'utiliser `name` comme argument positionnel et `'name'` comme mot-clé dans les arguments nommés :

    >>> def foo(name, /, **kwds):
    ...     return 'name' in kwds
    ...
    >>> foo(1, **{'name': 2})
    True

En d'autres termes, les noms des paramètres seulement positionnels peuvent être utilisés sans ambiguïté dans `**kwds`.

#### 4.9.3.5. Récapitulatif

Le cas d'utilisation détermine les paramètres à utiliser dans la définition de fonction :

    def f(pos1, pos2, /, pos_or_kwd, *, kwd1, kwd2):

Quelques conseils :

- utilisez les paramètres positionnels si vous voulez que le nom des paramètres soit masqué à l'utilisateur. Ceci est utile lorsque les noms de paramètres n'ont pas de signification réelle, si vous voulez faire respecter l'ordre des arguments lorsque la fonction est appelée ou si vous avez besoin de prendre certains paramètres positionnels et mots-clés arbitraires ;

- utilisez les paramètres nommés lorsque les noms ont un sens et que la définition de la fonction est plus compréhensible avec des noms explicites ou si vous voulez empêcher les utilisateurs de se fier à la position de l'argument qui est passé ;

- dans le cas d'une API, utilisez les paramètres seulement positionnels pour éviter de casser l'API si le nom du paramètre est modifié dans l'avenir.

### 4.9.4. Listes d'arguments arbitraires

Pour terminer, l'option la moins fréquente consiste à indiquer qu'une fonction peut être appelée avec un nombre arbitraire d'arguments. Ces arguments sont intégrés dans un n-uplet (voir n-uplets et séquences). Avant le nombre variable d'arguments, zéro ou plus arguments normaux peuvent apparaître

    def write_multiple_items(file, separator, *args):
        file.write(separator.join(args))

Normalement, ces arguments `variadiques` sont les derniers paramètres, parce qu'ils agrègent toutes les valeurs suivantes. Tout paramètre placé après le paramètre `*arg` ne pourra être utilisé que comme argument nommé, pas comme argument positionnel

    >>> def concat(*args, sep="/"):
    ...     return sep.join(args)
    ...
    >>> concat("earth", "mars", "venus")
    'earth/mars/venus'
    >>> concat("earth", "mars", "venus", sep=".")
    'earth.mars.venus'

### 4.9.5. Séparation des listes d'arguments

La situation inverse intervient lorsque les arguments sont déjà dans une liste ou un n-uplet mais doivent être séparés pour un appel de fonction nécessitant des arguments positionnés séparés. Par exemple, la primitive `range()` attend des arguments start et stop distincts. S'ils ne sont pas disponibles séparément, écrivez l'appel de fonction en utilisant l'opérateur `*` pour séparer les arguments présents dans une liste ou un n-uplet :

    >>> list(range(3, 6))            # normal call with separate arguments
    [3, 4, 5]
    >>> args = [3, 6]
    >>> list(range(*args))            # call with arguments unpacked from a list
    [3, 4, 5]

De la même façon, les dictionnaires peuvent fournir des arguments nommés en utilisant l'opérateur `**` :

    >>> def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom'):
    ...     print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
    ...     print("if you put", voltage, "volts through it.", end=' ')
    ...     print("E's", state, "!")
    ...
    >>> d = {"voltage": "four million", "state": "bleedin' demised", "action": "VOOM"}
    >>> parrot(**d)
    -- This parrot wouldn't VOOM if you put four million volts through it. E's bleedin' demised !

### 4.9.6. Fonctions anonymes

Avec le mot-clé `lambda`, vous pouvez créer de petites fonctions anonymes. En voici une qui renvoie la somme de ses deux arguments : `lambda a, b: a+b`. Les fonctions lambda peuvent être utilisées partout où un objet fonction est attendu. Elles sont syntaxiquement restreintes à une seule expression. Sémantiquement, elles ne sont que du sucre syntaxique pour une définition de fonction normale. Comme les fonctions imbriquées, les fonctions lambda peuvent référencer des variables de la portée englobante :

    >>> def make_incrementor(n):
    ...     return lambda x: x + n
    ...
    >>> f = make_incrementor(42)
    >>> f(0)
    42
    >>> f(1)
    43

The above example uses a lambda expression to return a function. Another use is to pass a small function as an argument. For instance, `list.sort()` takes a sorting key function key which can be a lambda function:

    >>> pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four')]
    >>> pairs.sort(key=lambda pair: pair[1])
    >>> pairs
    [(4, 'four'), (1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]

### 4.9.7. Chaînes de documentation

Voici quelques conventions concernant le contenu et le format des chaînes de documentation.

Il convient que la première ligne soit toujours courte et résume de manière concise l'utilité de l'objet. Afin d'être bref, nul besoin de rappeler le nom de l'objet ou son type, qui sont accessibles par d'autres moyens (sauf si le nom est un verbe qui décrit une opération). La convention veut que la ligne commence par une majuscule et se termine par un point.

S'il y a d'autres lignes dans la chaîne de documentation, la deuxième ligne devrait être vide, pour la séparer visuellement du reste de la description. Les autres lignes peuvent alors constituer un ou plusieurs paragraphes décrivant le mode d'utilisation de l'objet, ses effets de bord, etc.

L'analyseur de code Python ne supprime pas l'indentation des chaînes de caractères littérales multi-lignes, donc les outils qui utilisent la documentation doivent si besoin faire cette opération eux-mêmes. La convention suivante s'applique : la première ligne non vide après la première détermine la profondeur d'indentation de l'ensemble de la chaîne de documentation (on ne peut pas utiliser la première ligne qui est généralement accolée aux guillemets d'ouverture de la chaîne de caractères et dont l'indentation n'est donc pas visible). Les espaces « correspondant » à cette profondeur d'indentation sont alors supprimées du début de chacune des lignes de la chaîne. Aucune ligne ne devrait présenter un niveau d'indentation inférieur mais, si cela arrive, toutes les espaces situées en début de ligne doivent être supprimées. L'équivalent des espaces doit être testé après expansion des tabulations (normalement remplacées par 8 espaces).

Voici un exemple de chaîne de documentation multi-lignes :

    >>> def my_function():
    ...     """Do nothing, but document it.
    ...
    ...     No, really, it doesn't do anything.
    ...     """
    ...     pass
    ...
    >>> print(my_function.__doc__)
    Do nothing, but document it.

    No, really, it doesn't do anything.

### 4.9.8. Annotations de fonctions

Les annotations de fonction sont des métadonnées optionnelles décrivant les types utilisés par une fonction définie par l'utilisateur (voir les PEP 3107 et PEP 484 pour plus d'informations).

Annotations are stored in the `__annotations__` attribute of the function as a dictionary and have no effect on any other part of the function. Parameter annotations are defined by a colon after the parameter name, followed by an expression evaluating to the value of the annotation. Return annotations are defined by a literal `->`, followed by an expression, between the parameter list and the colon denoting the end of the `def` statement. The following example has a required argument, an optional argument, and the return value annotated:

    >>> def f(ham: str, eggs: str = 'eggs') -> str:
    ...     print("Annotations:", f.__annotations__)
    ...     print("Arguments:", ham, eggs)
    ...     return ham + ' and ' + eggs
    ...
    >>> f('spam')
    Annotations: {'ham': <class 'str'>, 'return': <class 'str'>, 'eggs': <class 'str'>}
    Arguments: spam eggs
    'spam and eggs'

## 4.10. Aparté : le style de codage

Maintenant que vous êtes prêt à écrire des programmes plus longs et plus complexes, il est temps de parler du style de codage. La plupart des langages peuvent être écrits (ou plutôt formatés) selon différents styles ; certains sont plus lisibles que d'autres. Rendre la lecture de votre code plus facile aux autres est toujours une bonne idée et adopter un bon style de codage peut énormément vous y aider.

En Python, la plupart des projets adhèrent au style défini dans la PEP 8 ; elle met en avant un style de codage très lisible et agréable à l’œil. Chaque développeur Python se doit donc de la lire et de s'en inspirer autant que possible ; voici ses principaux points notables :

- utilisez des indentations de 4 espaces et pas de tabulation.

  4 espaces constituent un bon compromis entre une indentation courte (qui permet une profondeur d'imbrication plus importante) et une longue (qui rend le code plus facile à lire). Les tabulations introduisent de la confusion et doivent être proscrites autant que possible ;

- faites en sorte que les lignes ne dépassent pas 79 caractères, au besoin en insérant des retours à la ligne.

  Vous facilitez ainsi la lecture pour les utilisateurs qui n'ont qu'un petit écran et, pour les autres, cela leur permet de visualiser plusieurs fichiers côte à côte ;

- utilisez des lignes vides pour séparer les fonctions et les classes, ou pour scinder de gros blocs de code à l'intérieur de fonctions ;

- lorsque c'est possible, placez les commentaires sur leurs propres lignes ;

- utilisez les chaînes de documentation ;

- utilisez des espaces autour des opérateurs et après les virgules, mais pas juste à l'intérieur des parenthèses : `a = f(1, 2) + g(3, 4)` ;

- nommez toujours vos classes et fonctions de la même manière ; la convention est d'utiliser une notation `UpperCamelCase` pour les classes, et `minuscules_avec_trait_bas` pour les fonctions et méthodes. Utilisez toujours `self` comme nom du premier argument des méthodes (voyez Une première approche des classes pour en savoir plus sur les classes et les méthodes) ;

- n’utilisez pas d'encodage exotique dès lors que votre code est censé être utilisé dans des environnements internationaux. Par défaut, Python travaille en UTF-8. Pour couvrir tous les cas, préférez le simple ASCII ;

- de la même manière, n'utilisez que des caractères ASCII pour vos noms de variables s'il est envisageable qu'une personne parlant une autre langue lise ou doive modifier votre code.

Notes

[1]

En fait, appels par référence d'objets serait sans doute une description plus juste dans la mesure où, si un objet mutable est passé en argument, l'appelant verra toutes les modifications qui lui auront été apportées par l'appelé (insertion d'éléments dans une liste…).