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language: python3
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contributors:
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- ["Louie Dinh", "http://pythonpracticeprojects.com"]
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- ["Steven Basart", "http://github.com/xksteven"]
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- ["Andre Polykanine", "https://github.com/Oire"]
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- ["Zachary Ferguson", "http://github.com/zfergus2"]
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translators:
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- ["Gnomino", "https://github.com/Gnomino"]
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filename: learnpython3-fr.py
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lang: fr-fr
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Python a été créé par Guido Van Rossum au début des années 90. C'est maintenant un des
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langages les populaires. Je suis tombé amoureux de Python pour la clarté de sa syntaxe.
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C'est tout simplement du pseudo-code exécutable.
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L'auteur original apprécierait les retours (en anglais): vous pouvez le contacter sur Twitter à [@louiedinh](http://twitter.com/louiedinh) ou par mail à l'adresse louiedinh [at] [google's email service]
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Note : Cet article s'applique spécifiquement à Python 3. Jettez un coup d'oeil [ici](http://learnxinyminutes.com/docs/fr-fr/python-fr/) pour apprendre le vieux Python 2.7
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```python
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# Un commentaire d'une ligne commence par un dièse
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""" Les chaînes de caractères peuvent être écrites
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avec 3 guillemets doubles ("), et sont souvent
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utilisées comme des commentaires.
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"""
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## 1. Types de données primaires et opérateurs
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# On a des nombres
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3 # => 3
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# Les calculs sont ce à quoi on s'attend
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1 + 1 # => 2
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8 - 1 # => 7
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10 * 2 # => 20
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# Sauf pour la division qui retourne un float (nombre à virgule flottante)
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35 / 5 # => 7.0
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# Résultats de divisions entières tronqués pour les nombres positifs et négatifs
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5 // 3 # => 1
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5.0 // 3.0 # => 1.0 # works on floats too
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-5 // 3 # => -2
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-5.0 // 3.0 # => -2.0
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# Quand on utilise un float, le résultat est un float
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3 * 2.0 # => 6.0
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# Modulo (reste de la division)
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7 % 3 # => 1
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# Exponentiation (x**y, x élevé à la puissance y)
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2**4 # => 16
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# Forcer la priorité de calcul avec des parenthèses
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(1 + 3) * 2 # => 8
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# Les valeurs booléennes sont primitives
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True
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False
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# Négation avec not
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not True # => False
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not False # => True
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# Opérateurs booléens
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# On note que "and" et "or" sont sensibles à la casse
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True and False #=> False
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False or True #=> True
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# Utilisation des opérations booléennes avec des entiers :
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0 and 2 #=> 0
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-5 or 0 #=> -5
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0 == False #=> True
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2 == True #=> False
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1 == True #=> True
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# On vérifie une égalité avec ==
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1 == 1 # => True
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2 == 1 # => False
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# On vérifie une inégalité avec !=
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1 != 1 # => False
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2 != 1 # => True
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# Autres opérateurs de comparaison
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1 < 10 # => True
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1 > 10 # => False
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2 <= 2 # => True
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2 >= 2 # => True
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# On peut enchaîner les comparaisons
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1 < 2 < 3 # => True
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2 < 3 < 2 # => False
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# (is vs. ==) is vérifie si deux variables pointent sur le même objet, mais == vérifie
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# si les objets ont la même valeur.
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a = [1, 2, 3, 4] # a pointe sur une nouvelle liste, [1, 2, 3, 4]
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b = a # b pointe sur a
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b is a # => True, a et b pointent sur le même objet
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b == a # => True, les objets a et b sont égaux
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b = [1, 2, 3, 4] # b pointe sur une nouvelle liste, [1, 2, 3, 4]
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b is a # => False, a et b ne pointent pas sur le même objet
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b == a # => True, les objets a et b ne pointent pas sur le même objet
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# Les chaînes (ou strings) sont créées avec " ou '
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"Ceci est une chaine"
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'Ceci est une chaine aussi.'
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# On peut additionner des chaînes aussi ! Mais essayez d'éviter de le faire.
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"Hello " + "world!" # => "Hello world!"
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# On peut aussi le faire sans utiliser '+'
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"Hello " "world!" # => "Hello world!"
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# On peut traîter une chaîne comme une liste de caractères
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"This is a string"[0] # => 'T'
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# .format peut être utilisé pour formatter des chaînes, comme ceci:
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"{} peuvent etre {}".format("Les chaînes", "interpolées")
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# On peut aussi réutiliser le même argument pour gagner du temps.
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"{0} be nimble, {0} be quick, {0} jump over the {1}".format("Jack", "candle stick")
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#=> "Jack be nimble, Jack be quick, Jack jump over the candle stick"
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# On peut aussi utiliser des mots clés pour éviter de devoir compter.
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"{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna") #=> "Bob wants to eat lasagna"
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# Si votre code doit aussi être compatible avec Python 2.5 et moins,
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# vous pouvez encore utiliser l'ancienne syntaxe :
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"Les %s peuvent être %s avec la %s méthode" % ("chaînes", "interpolées", "vieille")
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# None est un objet
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None # => None
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# N'utilisez pas "==" pour comparer des objets à None
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# Utilisez plutôt "is". Cela permet de vérifier l'égalité de l'identité des objets.
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"etc" is None # => False
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None is None # => True
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# None, 0, and les strings/lists/dicts (chaînes/listes/dictionnaires) valent False lorsqu'ils sont convertis en booléens.
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# Toutes les autres valeurs valent True
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bool(0) # => False
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bool("") # => False
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bool([]) #=> False
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bool({}) #=> False
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## 2. Variables et Collections
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# Python a une fonction print pour afficher du texte
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print("I'm Python. Nice to meet you!")
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# Par défaut, la fonction print affiche aussi une nouvelle ligne à la fin.
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# Utilisez l'argument optionnel end pour changer ce caractère de fin.
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print("Hello, World", end="!") # => Hello, World!
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# Pas besoin de déclarer des variables avant de les définir.
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# La convention est de nommer ses variables avec des minuscules_et_underscores
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some_var = 5
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some_var # => 5
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# Tenter d'accéder à une variable non définie lève une exception.
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# Voir Structures de contrôle pour en apprendre plus sur le traitement des exceptions.
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une_variable_inconnue # Lève une NameError
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# Les listes permettent de stocker des séquences
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li = []
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# On peut initialiser une liste pré-remplie
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other_li = [4, 5, 6]
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# On ajoute des objets à la fin d'une liste avec .append
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li.append(1) # li vaut maintenant [1]
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li.append(2) # li vaut maintenant [1, 2]
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li.append(4) # li vaut maintenant [1, 2, 4]
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|
li.append(3) # li vaut maintenant [1, 2, 4, 3]
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# On enlève le dernier élément avec .pop
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li.pop() # => 3 et li vaut maintenant [1, 2, 4]
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# Et on le remet
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li.append(3) # li vaut de nouveau [1, 2, 4, 3]
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# Accès à un élément d'une liste :
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li[0] # => 1
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# Accès au dernier élément :
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li[-1] # => 3
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# Accéder à un élément en dehors des limites lève une IndexError
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li[4] # Lève une IndexError
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# On peut accéder à une intervalle avec la syntaxe "slice"
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# (c'est un rang du type "fermé/ouvert")
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li[1:3] # => [2, 4]
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# Omettre les deux premiers éléments
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li[2:] # => [4, 3]
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# Prendre les trois premiers
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li[:3] # => [1, 2, 4]
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# Sélectionner un élément sur deux
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li[::2] # =>[1, 4]
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# Avoir une copie de la liste à l'envers
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li[::-1] # => [3, 4, 2, 1]
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# Pour des "slices" plus élaborées :
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# li[debut:fin:pas]
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# Faire une copie d'une profondeur de un avec les "slices"
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li2 = li[:] # => li2 = [1, 2, 4, 3] mais (li2 is li) vaut False.
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# Enlever des éléments arbitrairement d'une liste
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del li[2] # li is now [1, 2, 3]
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# On peut additionner des listes
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# Note: les valeurs de li et other_li ne sont pas modifiées.
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li + other_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]
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# Concaténer des listes avec "extend()"
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li.extend(other_li) # Now li is [1, 2, 3, 4, 5, 6]
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# Vérifier la présence d'un objet dans une liste avec "in"
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1 in li # => True
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# Examiner la longueur avec "len()"
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len(li) # => 6
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# Les tuples sont comme des listes mais sont immuables.
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tup = (1, 2, 3)
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tup[0] # => 1
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tup[0] = 3 # Lève une TypeError
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# Note : un tuple de taille un doit avoir une virgule après le dernier élément,
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# mais ce n'est pas le cas des tuples d'autres tailles, même zéro.
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type((1)) # => <class 'int'>
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type((1,)) # => <class 'tuple'>
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type(()) # => <class 'tuple'>
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# On peut utiliser la plupart des opérations des listes sur des tuples.
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len(tup) # => 3
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tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
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tup[:2] # => (1, 2)
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2 in tup # => True
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# Vous pouvez décomposer des tuples (ou des listes) dans des variables
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a, b, c = (1, 2, 3) # a vaut 1, b vaut 2 et c vaut 3
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# Les tuples sont créés par défaut sans parenthèses
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d, e, f = 4, 5, 6
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# Voyez comme il est facile d'intervertir deux valeurs :
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e, d = d, e # d vaut maintenant 5 et e vaut maintenant 4
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# Créer un dictionnaire :
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empty_dict = {}
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# Un dictionnaire pré-rempli :
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filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
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# Note : les clés des dictionnaires doivent être de types immuables.
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# Elles doivent être convertibles en une valeur constante pour une recherche rapide.
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# Les types immuables incluent les ints, floats, strings et tuples.
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invalid_dict = {[1,2,3]: "123"} # => Lève une TypeError: unhashable type: 'list'
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valid_dict = {(1,2,3):[1,2,3]} # Par contre, les valeurs peuvent être de tout type.
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# On trouve une valeur avec []
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filled_dict["one"] # => 1
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# On obtient toutes les clés sous forme d'un itérable avec "keys()" Il faut l'entourer
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# de list() pour avoir une liste Note: l'ordre n'est pas garanti.
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list(filled_dict.keys()) # => ["three", "two", "one"]
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# On obtient toutes les valeurs sous forme d'un itérable avec "values()".
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# Là aussi, il faut utiliser list() pour avoir une liste.
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# Note : l'ordre n'est toujours pas garanti.
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list(filled_dict.values()) # => [3, 2, 1]
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# On vérifie la présence d'une clé dans un dictionnaire avec "in"
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"one" in filled_dict # => True
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1 in filled_dict # => False
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# L'accès à une clé non-existente lève une KeyError
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filled_dict["four"] # KeyError
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# On utilise "get()" pour éviter la KeyError
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filled_dict.get("one") # => 1
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filled_dict.get("four") # => None
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# La méthode get accepte une valeur de retour par défaut en cas de valeur non-existante.
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filled_dict.get("one", 4) # => 1
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filled_dict.get("four", 4) # => 4
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# "setdefault()" insère une valeur dans un dictionnaire si la clé n'est pas présente.
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filled_dict.setdefault("five", 5) # filled_dict["five"] devient 5
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filled_dict.setdefault("five", 6) # filled_dict["five"] est toujours 5
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# Ajouter à un dictionnaire
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filled_dict.update({"four":4}) #=> {"one": 1, "two": 2, "three": 3, "four": 4}
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|
#filled_dict["four"] = 4 # une autre méthode
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# Enlever des clés d'un dictionnaire avec del
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del filled_dict["one"] # Enlever la clé "one" de filled_dict.
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# Les sets stockent des ensembles
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empty_set = set()
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# Initialiser un set avec des valeurs. Oui, ça ressemble aux dictionnaires, désolé.
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some_set = {1, 1, 2, 2, 3, 4} # some_set est maintenant {1, 2, 3, 4}
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# Comme les clés d'un dictionnaire, les éléments d'un set doivent être immuables.
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invalid_set = {[1], 1} # => Lève une TypeError: unhashable type: 'list'
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valid_set = {(1,), 1}
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# On peut changer un set :
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filled_set = some_set
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# Ajouter un objet au set :
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filled_set.add(5) # filled_set vaut maintenant {1, 2, 3, 4, 5}
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# Chercher les intersections de deux sets avec &
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other_set = {3, 4, 5, 6}
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filled_set & other_set # => {3, 4, 5}
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# On fait l'union de sets avec |
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filled_set | other_set # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}
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|
# On fait la différence de deux sets avec -
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{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4}
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|
|
# On vérifie la présence d'un objet dans un set avec in
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2 in filled_set # => True
|
|
10 in filled_set # => False
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####################################################
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|
## 3. Structures de contrôle et Itérables
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####################################################
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# On crée juste une variable
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some_var = 5
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|
# Voici une condition "si". L'indentation est significative en Python!
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# Affiche: "some_var is smaller than 10"
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|
if some_var > 10:
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|
print("some_var is totally bigger than 10.")
|
|
elif some_var < 10: # La clause elif ("sinon si") est optionelle
|
|
print("some_var is smaller than 10.")
|
|
else: # La clause else ("sinon") l'est aussi.
|
|
print("some_var is indeed 10.")
|
|
|
|
|
|
"""
|
|
Les boucles "for" itèrent sur une liste
|
|
Affiche:
|
|
chien est un mammifère
|
|
chat est un mammifère
|
|
souris est un mammifère
|
|
"""
|
|
for animal in ["chien", "chat", "souris"]:
|
|
# On peut utiliser format() pour interpoler des chaînes formattées
|
|
print("{} est un mammifère".format(animal))
|
|
|
|
"""
|
|
"range(nombre)" retourne un itérable de nombres
|
|
de zéro au nombre donné
|
|
Affiche:
|
|
0
|
|
1
|
|
2
|
|
3
|
|
"""
|
|
for i in range(4):
|
|
print(i)
|
|
|
|
"""
|
|
"range(debut, fin)" retourne un itérable de nombre
|
|
de debut à fin.
|
|
Affiche:
|
|
4
|
|
5
|
|
6
|
|
7
|
|
"""
|
|
for i in range(4, 8):
|
|
print(i)
|
|
|
|
"""
|
|
"range(debut, fin, pas)" retourne un itérable de nombres
|
|
de début à fin en incrémentant de pas.
|
|
Si le pas n'est pas indiqué, la valeur par défaut est 1.
|
|
Affiche:
|
|
4
|
|
6
|
|
8
|
|
"""
|
|
for i in range(4, 8, 2):
|
|
print(i)
|
|
"""
|
|
|
|
Les boucles "while" bouclent jusqu'à ce que la condition devienne fausse.
|
|
Affiche:
|
|
0
|
|
1
|
|
2
|
|
3
|
|
"""
|
|
x = 0
|
|
while x < 4:
|
|
print(x)
|
|
x += 1 # Raccourci pour x = x + 1
|
|
|
|
# On gère les exceptions avec un bloc try/except
|
|
try:
|
|
# On utilise "raise" pour lever une erreur
|
|
raise IndexError("Ceci est une erreur d'index")
|
|
except IndexError as e:
|
|
pass # Pass signifie simplement "ne rien faire". Généralement, on gère l'erreur ici.
|
|
except (TypeError, NameError):
|
|
pass # Si besoin, on peut aussi gérer plusieurs erreurs en même temps.
|
|
else: # Clause optionelle des blocs try/except. Doit être après tous les except.
|
|
print("Tout va bien!") # Uniquement si aucune exception n'est levée.
|
|
finally: # Éxécuté dans toutes les circonstances.
|
|
print("On nettoie les ressources ici")
|
|
|
|
# Au lieu de try/finally pour nettoyer les ressources, on peut utiliser with
|
|
with open("myfile.txt") as f:
|
|
for line in f:
|
|
print(line)
|
|
|
|
# Python offre une abstraction fondamentale : l'Iterable.
|
|
# Un itérable est un objet pouvant être traîté comme une séquence.
|
|
# L'objet retourné par la fonction range() est un itérable.
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|
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filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
|
|
our_iterable = filled_dict.keys()
|
|
print(our_iterable) #=> range(1,10). C'est un objet qui implémente l'interface Iterable
|
|
|
|
# On peut boucler dessus
|
|
for i in our_iterable:
|
|
print(i) # Affiche one, two, three
|
|
|
|
# Cependant, on ne peut pas accéder aux éléments par leur adresse.
|
|
our_iterable[1] # Lève une TypeError
|
|
|
|
# Un itérable est un objet qui sait créer un itérateur.
|
|
our_iterator = iter(our_iterable)
|
|
|
|
# Notre itérateur est un objet qui se rappelle de notre position quand on le traverse.
|
|
# On passe à l'élément suivant avec "next()".
|
|
next(our_iterator) #=> "one"
|
|
|
|
# Il garde son état quand on itère.
|
|
next(our_iterator) #=> "two"
|
|
next(our_iterator) #=> "three"
|
|
|
|
# Après que l'itérateur a retourné toutes ses données, il lève une exception StopIterator
|
|
next(our_iterator) # Lève une StopIteration
|
|
|
|
# On peut mettre tous les éléments d'un itérateur dans une liste avec list()
|
|
list(filled_dict.keys()) #=> Returns ["one", "two", "three"]
|
|
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 4. Fonctions
|
|
####################################################
|
|
|
|
# On utilise "def" pour créer des fonctions
|
|
def add(x, y):
|
|
print("x est {} et y est {}".format(x, y))
|
|
return x + y # On retourne une valeur avec return
|
|
|
|
# Appel d'une fonction avec des paramètres :
|
|
add(5, 6) # => affiche "x est 5 et y est 6" et retourne 11
|
|
|
|
# Une autre manière d'appeller une fonction : avec des arguments
|
|
add(y=6, x=5) # Les arguments peuvent être dans n'importe quel ordre.
|
|
|
|
# Définir une fonction qui prend un nombre variable d'arguments
|
|
def varargs(*args):
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return args
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varargs(1, 2, 3) # => (1, 2, 3)
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# On peut aussi définir une fonction qui prend un nombre variable de paramètres.
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def keyword_args(**kwargs):
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return kwargs
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# Appelons la pour voir ce qu'il se passe :
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keyword_args(big="foot", loch="ness") # => {"big": "foot", "loch": "ness"}
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# On peut aussi faire les deux à la fois :
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def all_the_args(*args, **kwargs):
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print(args)
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print(kwargs)
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"""
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all_the_args(1, 2, a=3, b=4) affiche:
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(1, 2)
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{"a": 3, "b": 4}
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"""
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# En appelant des fonctions, on peut aussi faire l'inverse :
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# utiliser * pour étendre un tuple de paramètres
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# et ** pour étendre un dictionnaire d'arguments.
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args = (1, 2, 3, 4)
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kwargs = {"a": 3, "b": 4}
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all_the_args(*args) # équivalent à foo(1, 2, 3, 4)
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all_the_args(**kwargs) # équivalent à foo(a=3, b=4)
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all_the_args(*args, **kwargs) # équivalent à foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
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# Retourne plusieurs valeurs (avec un tuple)
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def swap(x, y):
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return y, x # Retourne plusieurs valeurs avec un tuple sans parenthèses.
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# (Note: on peut aussi utiliser des parenthèses)
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x = 1
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y = 2
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x, y = swap(x, y) # => x = 2, y = 1
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# (x, y) = swap(x,y) # Là aussi, rien ne nous empêche d'ajouter des parenthèses
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# Portée des fonctions :
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x = 5
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def setX(num):
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# La variable locale x n'est pas la même que la variable globale x
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x = num # => 43
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print (x) # => 43
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def setGlobalX(num):
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global x
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print (x) # => 5
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x = num # la variable globale x est maintenant 6
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print (x) # => 6
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setX(43)
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setGlobalX(6)
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# Python a des fonctions de première classe
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def create_adder(x):
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def adder(y):
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return x + y
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return adder
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add_10 = create_adder(10)
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add_10(3) # => 13
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# Mais aussi des fonctions anonymes
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(lambda x: x > 2)(3) # => True
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(lambda x, y: x ** 2 + y ** 2)(2, 1) # => 5
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# TODO - Fix for iterables
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# Il y a aussi des fonctions de base
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map(add_10, [1, 2, 3]) # => [11, 12, 13]
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map(max, [1, 2, 3], [4, 2, 1]) # => [4, 2, 3]
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filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7]
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# On peut utiliser les compréhensions de listes pour de jolies maps et filtres.
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# Une compréhension de liste stocke la sortie comme une liste qui peut elle même être une liste imbriquée.
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[add_10(i) for i in [1, 2, 3]] # => [11, 12, 13]
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[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] # => [6, 7]
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## 5. Classes
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# On utilise l'opérateur "classe" pour définir une classe
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class Human:
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# Un attribut de la classe. Il est partagé par toutes les instances de la classe.
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species = "H. sapiens"
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# L'initialiseur de base. Il est appelé quand la classe est instanciée.
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# Note : les doubles underscores au début et à la fin sont utilisés pour
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# les fonctions et attributs utilisés par Python mais contrôlés par l'utilisateur.
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# Les méthodes (ou objets ou attributs) comme: __init__, __str__,
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# __repr__ etc. sont appelés méthodes magiques.
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# Vous ne devriez pas inventer de noms de ce style.
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def __init__(self, name):
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# Assigner l'argument à l'attribut de l'instance
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self.name = name
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# Une méthode de l'instance. Toutes prennent "self" comme premier argument.
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def say(self, msg):
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return "{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg)
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# Une méthode de classe est partagée avec entre les instances
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# Ils sont appelés avec la classe comme premier argument
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@classmethod
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def get_species(cls):
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return cls.species
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# Une méthode statique est appelée sans référence à une instance ni à une classe.
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@staticmethod
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def grunt():
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return "*grunt*"
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# Instantier une classe
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i = Human(name="Ian")
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print(i.say("hi")) # affiche "Ian: hi"
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j = Human("Joel")
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print(j.say("hello")) # affiche "Joel: hello"
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# Appeller notre méthode de classe
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i.get_species() # => "H. sapiens"
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# Changer les attributs partagés
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Human.species = "H. neanderthalensis"
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i.get_species() # => "H. neanderthalensis"
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j.get_species() # => "H. neanderthalensis"
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# Appeller la méthode statique
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Human.grunt() # => "*grunt*"
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## 6. Modules
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# On peut importer des modules
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import math
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print(math.sqrt(16)) # => 4.0
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# On peut importer des fonctions spécifiques d'un module
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from math import ceil, floor
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print(ceil(3.7)) # => 4.0
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print(floor(3.7)) # => 3.0
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# On peut importer toutes les fonctions d'un module
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# Attention: ce n'est pas recommandé.
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from math import *
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# On peut raccourcir un nom de module
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import math as m
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math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True
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# Les modules Python sont juste des fichiers Python.
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# Vous pouvez écrire les vôtres et les importer. Le nom du module
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# est le nom du fichier.
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# On peut voir quels fonctions et objets un module définit
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import math
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dir(math)
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## 7. Avancé
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# Les générateurs aident à faire du code paresseux (lazy)
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def double_numbers(iterable):
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for i in iterable:
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yield i + i
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# Un générateur crée des valeurs à la volée.
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# Au lieu de générer et retourner toutes les valeurs en une fois, il en crée une à chaque
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# itération. Cela signifie que les valeurs supérieures à 15 ne seront pas traîtées par
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# double_numbers.
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# Note : range est un générateur aussi.
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# Créer une liste 1-900000000 prendrait beaucoup de temps
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# On met un underscore à la fin d'un nom de variable normalement réservé par Python.
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range_ = range(1, 900000000)
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# Double tous les nombres jusqu'à ce qu'un nombre >=30 soit trouvé
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for i in double_numbers(range_):
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print(i)
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if i >= 30:
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break
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# Decorateurs
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# Dans cet exemple, beg enveloppe say
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# Beg appellera say. Si say_please vaut True le message retourné sera changé
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from functools import wraps
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def beg(target_function):
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@wraps(target_function)
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def wrapper(*args, **kwargs):
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msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)
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if say_please:
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return "{} {}".format(msg, "Please! I am poor :(")
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return msg
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return wrapper
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@beg
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def say(say_please=False):
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msg = "Can you buy me a beer?"
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return msg, say_please
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print(say()) # affiche Can you buy me a beer?
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print(say(say_please=True)) # affiche Can you buy me a beer? Please! I am poor :(
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```
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## Prêt pour encore plus ?
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### En ligne et gratuit (en anglais)
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* [Automate the Boring Stuff with Python](https://automatetheboringstuff.com)
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* [Learn Python The Hard Way](http://learnpythonthehardway.org/book/)
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* [Dive Into Python](http://www.diveintopython.net/)
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* [Ideas for Python Projects](http://pythonpracticeprojects.com)
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|
* [The Official Docs](http://docs.python.org/3/)
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|
* [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/)
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|
* [A Crash Course in Python for Scientists](http://nbviewer.ipython.org/5920182)
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|
* [Python Course](http://www.python-course.eu/index.php)
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|
* [First Steps With Python](https://realpython.com/learn/python-first-steps/)
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### Livres (en anglais)
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* [Programming Python](http://www.amazon.com/gp/product/0596158106/ref=as_li_qf_sp_asin_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0596158106&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
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* [Dive Into Python](http://www.amazon.com/gp/product/1441413022/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=1441413022&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
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|
* [Python Essential Reference](http://www.amazon.com/gp/product/0672329786/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0672329786&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
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