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Python robuste

by Patrick Viafore

November 2024

Intermediate to advanced

380 pages

10h 55m

French

O'Reilly Media, Inc.

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Qui devrait lire ce livre ?À propos de ce livreConventions utilisées dans ce livreUtiliser des exemples de codeApprentissage en ligne O'ReillyComment nous contacterRemerciements
RobustessePourquoi la robustesse est-elle importante ?Quelle est ton intention ?Communication asynchroneExemples d'intention en PythonCollectionsItérationLoi de la moindre surpriseRéflexions finales
Qu'est-ce qu'un type ?Représentation mécaniqueReprésentation sémantiqueSystèmes de dactylographieFort contre faibleDynamique ou statiqueCanard dactylographiqueRéflexions finales
Que sont les annotations de type ?Avantages des annotations de typeAutocomplétionVérificateurs de caractèresExercice : Repère l'insecteQuand utiliser les annotations de typeRéflexions finales
Type optionnelTypes de syndicatsTypes de produits et de sommesTypes littérauxTypes annotésNouveauTypeTypes finauxRéflexions finales
Annoter les collectionsCollections homogènes ou hétérogènesTypedDictCréation de nouvelles collectionsGénériquesModifier les types existantsAussi simple que l'ABCRéflexions finales
Configuration du vérificateur de caractèresConfiguration de mypyRapport MypyAccélérer mypyVérificateurs de caractères alternatifsPyreDroit d'auteurRéflexions finales
CompromisRompre plus tôt avec la réalitéTrouve tes points douloureuxCibler le code de façon stratégiqueAppuie-toi sur ton outillageRéflexions finales

Types définis par l'utilisateurLes énumérationsEnumQuand ne pas l'utiliserUtilisation avancéeValeurs automatiquesDrapeauxConversion des nombres entiersUniqueRéflexions finales
Classes de données en actionUtilisationConversion des chaînes de caractèresL'égalitéComparaison relationnelleImmuabilitéComparaison avec d'autres typesClasses de données et dictionnairesClasses de données versus TypedDictClasses de données versus namedtupleRéflexions finales
Anatomie de la classeInitialisation de la classeInvariantsÉviter les invariants brisésPourquoi les invariants sont-ils bénéfiques ?Communiquer les invariantsConsomme ta classeQu'en est-il des responsables de la maintenance ?Encapsulation et maintien des invariantsEncapsul-quoi, maintenant ?Protéger l'accès aux donnéesOpérationsRéflexions finales
Conception d'interface naturellePenser comme un utilisateurInteractions naturellesInterfaces naturelles en actionMéthodes magiquesGestionnaires de contexteRéflexions finales
HéritageSubstituabilitéConsidérations sur la conceptionCompositionRéflexions finales
Tension entre les systèmes d'écritureLaisse le type en blanc ou utilise n'importe quel typeUtilise un syndicatUtilise l'héritageUtilise les MixinsProtocolesDéfinir un protocoleUtilisation avancéeProtocoles compositesProtocoles vérifiables en temps réelModules satisfaisant aux protocolesRéflexions finales
Configuration dynamiquepydantiqueValideursLa validation par rapport à l'analyse syntaxiqueRéflexions finales
Qu'est-ce que l'extensibilité ?La refontePrincipe d'ouverture et de fermetureDétecter les violations de l'OCPInconvénientsRéflexions finales
RelationsTypes de dépendancesDépendances physiquesDépendances logiquesDépendances temporellesVisualiser tes dépendancesVisualisation des paquetsVisualisation des importationsVisualisation des appels de fonctionInterprétation du graphique de dépendanceRéflexions finales
ComposabilitéPolitiques et mécanismesComposer à plus petite échelleFonctions de compositionComposer des algorithmesRéflexions finales
Comment ça marcheInconvénientsÉvénements simplesUtilisation d'un courtier en messagesLe modèle de l'observateurÉvénements en continuRéflexions finales
Le modèle de la méthode des modèlesLe modèle de stratégieArchitectures enfichablesRéflexions finales
LintingÉcrire ton propre plug-in PylintDécomposer le plug-inAutres analyseurs statiquesVérificateurs de complexitéAnalyse de la sécuritéRéflexions finales
Définir ta stratégie de testQu'est-ce qu'un test ?Réduire le coût des testsTest AAARéflexions finales
Développement guidé par le comportementLa langue de GherkinSpécifications des exécutablesCaractéristiques supplémentaires du comportementÉtapes paramétréesExigences basées sur des tableauxCorrespondance des étapesPersonnaliser le cycle de vie des testsUtiliser des balises pour exécuter des tests de manière sélectiveGénération de rapportsRéflexions finales
Test basé sur les propriétés avec hypothèseLa magie de l'hypothèseContraste avec les tests traditionnelsTirer le meilleur parti de l'hypothèseStratégies d'hypothèsesGénérer des algorithmesRéflexions finales
Qu'est-ce qu'un test de mutation ?Test de mutation avec mutmutRéparer les mutantsRapports sur les tests de mutationAdopter le test de mutationL'erreur de la couverture (et d'autres mesures)Réflexions finales

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Préface

Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com

Le célèbre ingénieur en logiciel et entrepreneur Marc Andreesen a déclaré que "le logiciel est en train de manger le monde". C'était en 2011, et cela n'a fait que se confirmer au fil du temps. Les systèmes logiciels continuent de gagner en complexité et se retrouvent dans toutes les facettes de la vie moderne. Au milieu de cette bête vorace se trouve le langage Python. Les programmeurs citent souvent Python comme leur langage préféré, et on le retrouve partout : des applications web à l'apprentissage automatique, en passant par les outils pour développeurs, et bien plus encore.

Mais tout ce qui brille n'est pas de l'or. À mesure que nos systèmes logiciels deviennent plus complexes, il devient plus difficile de comprendre comment nos modèles mentaux s'inscrivent dans le monde réel. Si l'on n'y prend pas garde, les systèmes logiciels se gonflent et deviennent fragiles, ce qui leur vaut le surnom effrayant de "code hérité". Ces bases de code sont souvent accompagnées d'avertissements tels que "Ne touchez pas à ces fichiers ; nous ne savons pas pourquoi, mais ils se cassent quand vous le faites" et "Oh, seul Untel connaît ce code, et il est parti pour un emploi bien rémunéré dans la Silicon Valley il y a deux ans". Le développement de logiciels est un domaine jeune, mais ce genre d'affirmations devrait terrifier les développeurs et les hommes d'affaires. ...