book

Programmer avec Python

by Luciano Ramalho

April 2019

Intermediate to advanced

700 pages

20h 15m

French

Editions First

Read now

Unlock full access

À qui s’adresse ce livrePour qui ce livre n’est pasComment est organisé ce livre
Matériel utilisé pour les testsBoîte à savon (mon point de vue personnel)Lexique PythonQuelle(s) version(s) de Python utiliser ?Conventions utilisées dans ce livreUtiliser les exemples de code
Un jeu de cartes PythoniqueComment les méthodes spéciales sont utiliséesÉmuler des types numériquesReprésentation de chaîne de caractèresOpérateurs arithmétiquesValeur booléenne d’un type personnaliséAperçu des méthodes spécialesPourquoi len n’est pas une méthodeRésumé du chapitreLectures complémentaires
Généralités sur les séquences nativesCompréhensions de listes et expressions générateursCompréhensions de listes et lisibilitéListcomps versus map et filterProduits cartésiensExpressions générateursLes tuples ne sont pas seulement des listes immuablesLes tuples en tant qu’enregistrementsDéballage de tupleUtiliser * pour capturer les éléments en excèsDéballage de tuples imbriquésTuples nommésLes tuples en tant que listes immuablesTranchagePourquoi les tranches et les intervalles excluent le dernier élémentObjets slice (ou tranches)Tranchage multidimensionnel et ellipseAffectation aux tranchesUtilisation de + et * avec les séquencesCréation de listes de listesAffectation augmentée avec les séquencesL’énigme de l’affectation +=list.sort et la fonction native sortedGérer les séquences ordonnées avec bisectRecherche avec bisectInsertion avec bisect.insortQuand une liste n’est pas la réponseTableauxVues sur la mémoireNumPy et SciPyDeque et autres filesRésumé du chapitreLectures complémentaires
Types de mappage génériquesCompréhensions de dictionnairesAperçu des méthodes de mappage courantesGérer les clés manquantes avec setdefaultMappages avec recherche de clé soupledefaultdict : un autre regard sur les clés manquantesLa méthode __missing__Variantes autour du dictionnaireSous-classer UserDictMappages immuablesThéorie des ensemblesLittéraux setCompréhensions d’ensemblesOpérations sur les ensemblesdict et set : levons le capotUne expérience de performancesTables de hachage dans les dictionnairesHachages et égalitéL’algorithme de la table de hachageConséquences pratiques du mode de fonctionnement des dictLes clés doivent être des objets hachablesLes dict ont une surcharge de mémoire d’une certaine ampleurLa recherche de clés est très rapideL’ordre des clés dépend de l’ordre d’insertionL’ajout d’éléments à un dict peut modifier l’ordre des clés existantesConséquences pratiques du fonctionnement des ensemblesRésumé du chapitreLectures complémentaires

Questions de caractèreL’essentiel sur les octetsStructures et vues mémoireCodeurs/décodeurs de baseComprendre les problèmes d’encodage/décodageFaire face aux erreurs UnicodeEncodeErrorFaire face aux erreurs UnicodeDecodeErrorErreur de syntaxe lors du chargement de modules avec un encodage inattenduComment découvrir l’encodage d’une séquence d’octetsBOM : un gremlin utileGestion des fichiers de texteEncodages par défaut : une maison de fous !Normaliser Unicode pour des comparaisons plus sûresPliage de casseFonctions utilitaires pour la correspondance de textes normalisés« Normalisation » extrême : suppression des diacritiquesTrier du texte UnicodeTri avec l’algorithme de classement UnicodeLa base de données UnicodeAPI dual-mode str et bytesstr versus bytes dans les expressions rationnellesstr versus bytes dans les fonctions du module osRésumé du chapitreLectures complémentaires
Traiter une fonction comme un objetFonctions d’ordre supérieurRemplacements modernes pour map, filter et reduceFonctions anonymesLes sept saveurs des objets appelablesTypes d’appelables définis par l’utilisateurIntrospection de fonctionsParamètres positionnels et paramètres nommésRécupérer des informations sur les paramètresAnnotations de fonctionPackages pour la programmation fonctionnelleLe module operatorGeler des arguments avec functools.partialRésumé du chapitreLectures complémentaires
Étude de cas : le patron StrategyStratégie classiqueStratégie axée sur les fonctionsChoisir la meilleure stratégie : approche simpleRechercher des stratégies dans un moduleCommandRésumé du chapitreLectures complémentaires
Décorateurs 101Exécution des décorateurs par PythonPatron de stratégie amélioré par un décorateurRègles relatives à la portée variableFermeturesLa déclaration nonlocalImplémenter un décorateur simpleComment ça marcheDécorateurs dans la bibliothèque standardMémoïsation avec functools.lru_cacheFonctions génériques avec singledispatchDécorateurs empilésDécorateurs paramétrésUn décorateur d’enregistrement paramétréParamétrage du décorateur clockRésumé du chapitreLectures complémentaires
Les variables ne sont pas des boîtesIdentité, égalité et aliasChoisir entre == et isL’immuabilité relative des tuplesLes copies sont superficielles par défautCopies récursives et superficielles d’objets arbitrairesParamètres de fonction comme référencesTypes muables comme paramètres par défaut : mauvaise idéeProgrammation défensive avec des paramètres muablesdel et le ramasse-miettesRéférences faiblesLe scénario WeakValueDictionaryLimites des références faiblesQuand Python joue avec les immuablesRésumé du chapitreLectures complémentaires
Représentations d’objetsRetour vers la classe vectorielleUn constructeur alternatifClassmethod versus staticmethodAffichages formatésUn Vector2d hachableAttributs privés et « protégés » en PythonGagner de l’espace avec l’attribut de classe __slots__Les problèmes avec __slots__Remplacer les attributs de classeRésumé du chapitreLectures complémentaires
Vector : un type de séquence défini par l’utilisateurVector, Prise #1 : compatibilité avec Vector2dProtocoles et duck typingVector, Prise #2 : une séquence tranchableComment fonctionne le tranchageUn __getitem__ soucieux des tranchesVector, Prise #3 : accès dynamique aux attributsVector, Prise #4 : hachage et un == plus rapideVector, Prise #5 : formatageRésumé du chapitreLectures complémentaires
Interfaces et protocoles dans la culture PythonPython et les séquencesMonkey patching pour implémenter un protocole lors de l’exécutionLa sauvagine d’Alex MartelliSous-classer une ABCLes ABC dans la bibliothèque standardLes ABC dans collections.abcLa tour numériqueDéfinir et utiliser une ABCDétails de la syntaxe des ABCSous-classer l’ABCTombolaUne sous-classe virtuelle de TombolaComment les sous-classes de Tombola ont été testéesUtiliser register dans la pratiqueLes oies peuvent se comporter comme des canardsRésumé du chapitreLectures complémentaires
Le sous-classement des types natifs est délicatHéritage multiple et ordre de résolution de méthodeHéritage multiple dans le monde réelFaire face à l’héritage multiple1. Distinguer l’héritage d’interface de l’héritage d’implémentation2. Rendre les interfaces explicites avec les ABC3. Utilisation des mixins pour la réutilisation du code4. Rendre les mixins explicites en les nommant5. Une ABC peut aussi être un mixin ; l’inverse n’est pas vrai6. Ne pas sous-classer depuis plus d’une classe concrète7. Fournir des classes agrégées aux utilisateurs8. « Favoriser la composition des objets plutôt que l’héritage de classe »Tkinter : le bon, le mauvais et le laidUn exemple moderne : les mixins dans les vues génériques de DjangoRésumé du chapitreLectures complémentaires
Surcharge des opérateurs 101Opérateurs unairesSurcharger + pour l’addition de vecteursSurcharger * pour la multiplication scalaireOpérateurs de comparaison richesOpérateurs d’affectation augmentéeRésumé du chapitreLectures complémentaires
Sentence, Prise #1 : une séquence de motsPourquoi les séquences sont itérables : la fonction iterLes itérables versus les itérateursSentence, Prise #2 : un itérateur classiqueFaire de Sentence un itérateur est une mauvaise idéeSentence, Prise #3 : une fonction générateurComment marche une fonction générateurSentence, Prise #4 : une implémentation paresseuseSentence, Prise #5 : une expression générateurQuand utiliser les expressions générateursUn autre exemple : générateur de progression arithmétiqueProgression arithmétique avec itertoolsFonctions générateurs dans la bibliothèque standardNouvelle syntaxe apparue dans Python 3.3 : yield fromFonctions de réduction des itérablesObserver de plus près la fonction iterÉtude de cas : générateurs dans un utilitaire de conversion de base de donnéesLes générateurs comme coroutinesRésumé du chapitreLectures complémentaires
Fait cela, puis ceci : les blocs else au-delà de ifGestionnaires de contexte et blocs withLes utilitaires contextlibUtiliser @contextmanagerRésumé du chapitreLectures complémentaires
Comment les coroutines ont évolué à partir des générateursComportement de base d’un générateur utilisé comme coroutineExemple de coroutine pour calculer une moyenne mobileDécorateurs pour amorcer les coroutinesTerminer une coroutine et gérer les exceptionsRetourner une valeur à partir d’une coroutineUtiliser yield fromLa signification de yield fromCas d’utilisation : des coroutines pour la simulation à événements discretsÀ propos des simulations à événements discretsSimuler une flotte de taxisRésumé du chapitreLectures complémentaires
Exemple : téléchargements Web en trois stylesUn script de téléchargement séquentielTéléchargement avec concurrent.futuresOù sont les futurs ?Blocage des E/S du GILLancement de processus avec concurrent.futuresExpériences avec Executor.mapTéléchargements avec affichage de la progression et gestion des erreursGestion des erreurs dans les exemples flags2Utiliser futures.as_completedAlternatives aux threads et aux processus multiplesRésumé du chapitreLectures complémentaires
Thread versus coroutine : une comparaisonasyncio.Future : non bloquante par conceptionYield from et futurs, tâches et coroutinesTéléchargement avec asyncio et aiohttpDébloquer les appels bloquantsAméliorer le script de téléchargement de asyncioUtiliser asyncio.as_completedUtiliser un exécuteur pour éviter de bloquer la boucle d’événementsDes rappels aux futurs et aux coroutinesEffectuer plusieurs requêtes pour chaque téléchargementÉcrire des serveurs avec asyncioUn serveur TCP asyncioUn serveur Web aiohttpDes clients plus intelligents pour une meilleure concurrenceRésumé du chapitreLectures complémentaires
Préparer des données avec des attributs dynamiquesExplorer des données de type JSON avec des attributs dynamiquesLe problème du nom d’attribut invalideCréation d’objets flexible avec __new__Restructurer le flux de l’OSCON avec shelveRécupération d’enregistrements liés avec leurs propriétésUtiliser une propriété pour valider des attributsLineItem, Prise #1 : une classe pour un article dans une commandeLineItem, Prise #2 : une propriété de validationUn regard approprié sur les propriétésRemplacer les attributs d’instanceDocumenter les propriétésCoder une factory de propriétésGérer la suppression d’attributsAttributs et fonctions essentiels pour le traitement des attributsAttributs spéciaux qui affectent la gestion des attributsFonctions natives pour la gestion des attributsMéthodes spéciales pour la gestion des attributsRésumé du chapitreLectures complémentaires
Exemple de descripteur : validation des attributsLineItem, Prise #3 : un descripteur simpleLineItem, Prise #4 : noms des attributs de stockage automatiquesLineItem, Prise #5 : un nouveau type de descripteurDescripteurs prioritaires et non prioritairesDescripteur prioritaireDescripteur prioritaire sans __get__Descripteur non prioritaireRemplacement d’un descripteur dans la classeLes méthodes sont des descripteursConseils pour l’utilisation des descripteursDocstring de descripteur et suppression d’attributs gérésRésumé du chapitreLectures complémentaires
Class factory !Un décorateur de classe pour personnaliser des descripteursQue se passe-t-il et quand : importation versus exécutionDes exercices pour évaluer le tempsSolution pour le scénario #1Solution pour le scénario #2Métaclasses 101L’exercice d’évaluation du temps, version métaclasseSolution pour le scénario # 3Solution pour le scénario #4Une métaclasse pour personnaliser les descripteursLes métaclasses et la méthode spéciale __prepare__Classes en tant qu’objetsRésumé du chapitreLectures complémentaires
Lectures complémentaires
Chapitre 3 : Test de performance de l’opérateur inChapitre 3 : Comparaison des trames de bits de hachageChapitre 9 : Utilisation de la RAM avec et sans __slots__Chapitre 14 : Script de conversion de base de données isis2json.pyChapitre 16 : Simulation d’événements d’une flotte de taxisChapitre 17 : Exemples cryptographiquesChapitre 17 : Exemples de client http flags2Chapitre 19 : Scripts et tests de programmation OSCON

Content preview from Programmer avec Python

CHAPITRE 14 Itérables, itérateurs et générateurs

Quand je vois des répétitions dans mes programmes, je considère que c’est une source d’ennuis. La forme d’un programme ne devrait refléter que le problème qu’il a à résoudre. Toute autre régularité dans le code est un signe, du moins pour moi, que j’utilise des abstractions qui ne sont pas suffisamment puissantes – souvent parce que je suis en train de générer à la main les expansions d’une certaine macro que j’ai besoin d’écrire1.

— Paul Graham, spécialiste de Lisp et investisseur en capital-risque

L’itération est fondamentale pour le traitement des données. Et lorsque nous scannons des jeux de données qui ne tiennent pas en mémoire, nous avons besoin d’un moyen d’aller rechercher les éléments ...