FAQ sur l'histoire et la conception
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Pourquoi Python utilise-t-il l'indentation pour grouper les instructions ?
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Guido van Rossum considère que l'usage de l'indentation pour regrouper
les blocs d'instruction est élégant et contribue énormément à la
clarté d'un programme Python ordinaire. La plupart des gens finissent
par aimer cette particularité au bout d'un moment.

Comme il n'y a pas d'accolades de début et fin, il ne peut y avoir de
différence entre le bloc perçu par l'analyseur syntaxique et le
lecteur humain. Parfois les programmeurs C pourront trouver un morceau
de code comme celui-ci :

   if (x <= y)
           x++;
           y--;
   z++;

Seule l'instruction "x++" est exécutée si la condition est vraie, mais
l'indentation conduit beaucoup de gens à penser le contraire. Mêmes
des développeurs C expérimentés peuvent parfois rester pendant un
moment à se demander pourquoi "y" est décrémenté même si "x > y".

Comme il n'y a pas d'accolades de début et fin, Python est moins sujet
aux conflits de style de code. En C, on peut placer les accolades de
nombreuses façons. Après s'être habitué à lire et écrire selon un
style particulier, il est normal de se sentir perturbé en lisant (ou
en devant écrire) avec un autre style.

Nombre de styles de programmation utilisent des accolades de début et
fin sur une ligne à part. Cela rend les programmes beaucoup plus longs
et fait perdre une bonne partie de l'espace visible sur l'écran,
empêchant un peu d'avoir une vue globale du programme. Idéalement, une
fonction doit être visible sur un écran (environ 20 ou 30 lignes). 20
lignes de Python peuvent faire beaucoup plus que 20 lignes de C. Ce
n'est pas seulement dû à l'absence d'accolades de début et fin —
l'absence de déclarations et la présence de types de haut-niveau en
sont également responsables — mais la syntaxe basée sur l'indentation
aide sûrement.


Pourquoi ai-je d'étranges résultats suite à de simples opérations arithmétiques ?
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Voir la question suivante.


Pourquoi les calculs à virgules flottantes sont si imprécis ?
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Les gens sont très souvent surpris par des résultats comme celui-ci :

   >>> 1.2 - 1.0
   0.19999999999999996

et pensent que c'est un bogue dans Python. Ça n'en est pas un. Ceci
n'a d'ailleurs que peu à voir avec Python, mais avec la manière dont
la plateforme sous-jacente gère les nombres à virgule flottante.

La classe "float" dans CPython utilise le type double du langage C
comme stockage. La valeur d'un objet "float" est stockée dans un
format binaire à virgule flottante avec une précision fixe
(généralement 53 bits). Python utilise des opérations qui proviennent
du langage C qui à leur tour reposent sur l'implémentation au niveau
du processeur afin d'effectuer des opérations en virgule flottante.
Cela signifie que, dans le cadre des opérations sur les nombres à
virgule flottante, Python se comporte comme beaucoup de langages
populaires dont C et Java.

Many numbers that can be written easily in decimal notation cannot be
expressed exactly in binary floating point.  For example, after:

   >>> x = 1.2

la valeur stockée pour "x" est une (très bonne) approximation de la
valeur décimale "1.2", mais cette valeur n'est pas exacte. Sur une
machine typique, la valeur stockée est en fait :

   1.0011001100110011001100110011001100110011001100110011 (binary)

qui est, exactement :

   1.1999999999999999555910790149937383830547332763671875 (decimal)

La précision typique de 53 bits des *floats* Python permet une
précision de 15–16 décimales.

For a fuller explanation, please see the floating-point arithmetic
chapter in the Python tutorial.


Pourquoi les chaînes de caractères Python sont-elles immuables ?
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Il y a plusieurs avantages.

La première concerne la performance : savoir qu'une chaîne de
caractères est immuable signifie que l'allocation mémoire allouée lors
de la création de cette chaîne est fixe et figée. C'est aussi l'une
des raisons pour lesquelles on fait la distinction entre les
*n*-uplets et les listes.

Un autre avantage est que les chaînes en Python sont considérées aussi
« élémentaires » que les nombres. Aucun processus ne changera la
valeur du nombre 8 en autre chose et, en Python, aucun processus ne
changera la chaîne de caractères "huit" en autre chose.


Pourquoi *self* doit-il être explicitement utilisé dans les définitions et les appels de méthodes ?
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L'idée a été empruntée à Modula-3. Cela s'avère très utile, pour
diverses raisons.

Tout d'abord, il est plus évident d'utiliser une méthode ou un
attribut d'instance par exemple au lieu d'une variable locale. Lire
"self.x" ou "self.meth()" est sans ambiguïté sur le fait que c'est une
variable d'instance ou une méthode qui est utilisée, même si vous ne
connaissez pas la définition de classe par cœur. En C++, vous pouvez
les reconnaître par l'absence d'une déclaration de variable locale (en
supposant que les variables globales sont rares ou facilement
reconnaissables) — mais en Python, il n'y a pas de déclarations de
variables locales, de sorte que vous devriez chercher la définition de
classe pour être sûr. Certaines normes de programmation C++ et Java
préfixent les attributs d'instance par "m_". Cette syntaxe explicite
est ainsi utile également pour ces langages.

Second, it means that no special syntax is necessary if you want to
explicitly reference or call the method from a particular class.  In
C++, if you want to use a method from a base class which is overridden
in a derived class, you have to use the "::" operator -- in Python you
can write "baseclass.methodname(self, <argument list>)".  This is
particularly useful for "__init__()" methods, and in general in cases
where a derived class method wants to extend the base class method of
the same name and thus has to call the base class method somehow.

Enfin, pour des variables d'instance, ça résout un problème
syntactique pour l'assignation : puisque les variables locales en
Python sont (par définition !) ces variables auxquelles les valeurs
sont assignées dans le corps d'une fonction (et n'étant pas déclarées
explicitement globales), il doit y avoir un moyen de dire à
l'interpréteur qu'une assignation est censée assigner une variable
d'instance plutôt qu'une variable locale, et doit de préférence être
syntactique (pour des raisons d'efficacité). C++ fait ça au travers de
déclarations, mais Python n'a pas de déclarations et ça serait dommage
d'avoir à les introduire juste pour cette raison. Utiliser
explicitement "self.var" résout ça avec élégance. Pareillement, pour
utiliser des variables d'instance, avoir à écrire "self.var" signifie
que les références vers des noms non-qualifiés au sein d'une méthode
n'ont pas à être cherchés dans l'annuaire d'instances. En d'autres
termes, les variables locales et les variables d'instance vivent dans
deux différents espaces de nommage, et vous devez dire à Python quel
espace de nommage utiliser.


Pourquoi ne puis-je pas utiliser d'assignation dans une expression ?
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Depuis Python 3.8, c'est possible !

Les expressions d'affectation qui utilisent l'opérateur morse ":="
affectent une variable dans une expression :

   while chunk := fp.read(200):
      print(chunk)

Voir la **PEP 572** pour plus d'informations.


Pourquoi Python utilise des méthodes pour certaines fonctionnalités (ex : "list.index()") mais des fonctions pour d'autres (ex : "len(list)") ?
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Comme l'a dit Guido :

   (a) Pour certaines opérations, la notation préfixe se lit mieux que
   celle suffixe — les opérations préfixe (et infixe !) sont une
   longue tradition en mathématique, où on apprécie les notations qui
   aident visuellement le mathématicien à réfléchir sur un problème.
   Comparez la facilité avec laquelle nous réécrivons une formule
   comme x*(a+b) en x*a + x*b à la lourdeur de faire la même chose
   avec une notation orientée objet brute.

   (b) Quand je lis du code qui dit "len(x)" *je sais* qu'il demande
   la longueur de quelque chose. Cela me dit deux choses : le résultat
   est un entier, et l'argument est une sorte de conteneur. Au
   contraire, quand je lis "x.len()", je dois déjà savoir que x est
   une sorte de conteneur implémentant une interface ou héritant d'une
   classe qui a un "len()" standard. Voyez la confusion qui arrive
   parfois quand une classe qui n'implémente pas une interface de
   dictionnaire a une méthode "get()" ou "key()", ou quand un objet
   qui n'est pas un fichier implémente une méthode "write()".

   -- https://mail.python.org/pipermail/python-3000/2006-November/004
   643.html


Pourquoi "join()" est une méthode de chaîne plutôt qu'une méthode de liste ou de *n*-uplet ?
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Les chaînes sont devenues bien plus comme d'autres types standards à
partir de Python 1.6, lorsque les méthodes ont été ajoutées
fournissant ainsi les mêmes fonctionnalités que celles qui étaient
déjà disponibles en utilisant les fonctions du module string. La
plupart de ces nouvelles méthodes ont été largement acceptées, mais
celle qui semble rendre certains programmeurs mal à l'aise est :

   ", ".join(['1', '2', '4', '8', '16'])

qui donne le résultat :

   "1, 2, 4, 8, 16"

Il y a deux arguments fréquents contre cet usage.

Le premier argument peut se résumer à : « c'est vraiment moche
d'utiliser une méthode de chaîne littérale (c.-à-d. constante) ». La
réponse est « certes, mais une chaîne littérale est une valeur comme
une autre, juste fixe ». Si on utilise les méthodes sur des noms de
variables, il n'y a pas de raison à les interdire sur des chaînes
littérales.

Le second consiste à se demander : « suis-je réellement en train de
dire à une séquence de joindre ses membres avec une constante de
chaîne ? ». Malheureusement, ce n'est pas ça. Allez savoir, il semble
être bien moins difficile de comprendre ce qui se passe avec "split()"
en tant que méthode de chaîne, puisque dans ce cas il est facile de
voir que

   "1, 2, 4, 8, 16".split(", ")

est une instruction à une chaîne littérale de renvoyer les sous-
chaînes délimitées par le séparateur fourni (ou, par défaut, les
espaces ou groupes d'espaces).

"join()" est une méthode de chaîne parce qu'en l'utilisant vous dites
au séparateur de chaîne d'itérer une séquence de chaînes et de
s'insérer entre les éléments adjacents. Cette méthode peut être
utilisée avec n'importe quel argument qui obéit aux règles d'objets
séquence, incluant n'importe quelles nouvelles classes que vous
pourriez définir vous-même. Des méthodes similaires existent pour des
objets "bytes" et "bytearray".


À quel point les exceptions sont-elles rapides ?
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A "try"/"except" block is extremely efficient if no exceptions are
raised.  Actually catching an exception is expensive.  In versions of
Python prior to 2.0 it was common to use this idiom:

   try:
       value = mydict[key]
   except KeyError:
       mydict[key] = getvalue(key)
       value = mydict[key]

Cela n'a de sens que si vous vous attendez à ce que le dictionnaire
ait la clé presque tout le temps. Si ce n'était pas le cas, vous
l'auriez codé comme suit :

   if key in mydict:
       value = mydict[key]
   else:
       value = mydict[key] = getvalue(key)

Pour ce cas, vous pouvez également utiliser "value =
dict.setdefault(key, getvalue(key))", mais seulement si l'appel à
"getvalue()" est suffisamment peu coûteux car il est évalué dans tous
les cas.


Pourquoi n'y a-t-il pas une instruction *switch* ou une structure similaire à *switch / case* en Python ?
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In general, structured switch statements execute one block of code
when an expression has a particular value or set of values. Since
Python 3.10 one can easily match literal values, or constants within a
namespace, with a "match ... case" statement. An older alternative is
a sequence of "if... elif... elif... else".

Dans les cas où vous devez choisir parmi un très grand nombre de
possibilités, vous pouvez créer un dictionnaire faisant correspondre
des valeurs à des fonctions à appeler. Par exemple :

   functions = {'a': function_1,
                'b': function_2,
                'c': self.method_1}

   func = functions[value]
   func()

Pour appeler les méthodes sur des objets, vous pouvez simplifier
davantage en utilisant la fonction native "getattr()" pour récupérer
les méthodes avec un nom donné :

   class MyVisitor:
       def visit_a(self):
           ...

       def dispatch(self, value):
           method_name = 'visit_' + str(value)
           method = getattr(self, method_name)
           method()

Il est suggéré que vous utilisiez un préfixe pour les noms de
méthodes, telles que "visit_" dans cet exemple. Sans ce préfixe, si
les valeurs proviennent d'une source non fiable, un attaquant serait
en mesure d'appeler n'importe quelle méthode sur votre objet.

Imitating switch with fallthrough, as with C's switch-case-default, is
possible, much harder, and less needed.


Est-il possible d'émuler des fils d'exécution dans l'interpréteur plutôt que se baser sur les implémentations spécifiques aux systèmes d'exploitation ?
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Réponse 1 : malheureusement, l'interpréteur pousse au moins un bloc de
pile C (*stack frame*) pour chaque bloc de pile de Python. Aussi, les
extensions peuvent rappeler dans Python à presque n'importe quel
moment. Par conséquent, une implémentation complète des fils
d'exécution nécessiterait une gestion complète pour le C.

Réponse 2 : heureusement, il existe Stackless Python, qui a
complètement ré-architecturé la boucle principale de l'interpréteur
afin de ne pas utiliser la pile C.


Pourquoi les expressions lambda ne peuvent pas contenir d'instructions ?
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Les expressions lambda de Python ne peuvent pas contenir
d'instructions parce que le cadre syntaxique de Python ne peut pas
gérer les instructions imbriquées à l'intérieur d'expressions.
Cependant, en Python, ce n'est pas vraiment un problème. Contrairement
aux formes lambda dans d'autres langages, où elles ajoutent des
fonctionnalités,  les expressions lambda de Python sont seulement une
notation concise si vous êtes trop paresseux pour définir une
fonction.

Les fonctions sont déjà des objets de première classe en Python et
peuvent être déclarées dans une portée locale. L'unique avantage
d'utiliser une fonction lambda au lieu d'une fonction définie
localement est que vous n'avez nullement besoin d'un nom pour la
fonction — mais c'est juste une variable locale à laquelle est affecté
l'objet fonction (qui est exactement le même type d'objet que celui
renvoyé par une expression lambda) !


Python peut-il être compilé en code machine, en C ou dans un autre langage ?
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Cython compiles a modified version of Python with optional annotations
into C extensions.  Nuitka is an up-and-coming compiler of Python into
C++ code, aiming to support the full Python language.


Comment Python gère la mémoire ?
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Les détails de la gestion de la mémoire en Python dépendent de
l'implémentation. En effet, l'implémentation standard de Python,
*CPython*, utilise des compteurs de références afin de détecter des
objets inaccessibles et un autre mécanisme pour collecter les
références circulaires, exécutant périodiquement un algorithme de
détection de cycles qui recherche les cycles inaccessibles et supprime
les objets impliqués. Le module "gc" fournit des fonctions pour lancer
le ramasse-miettes, d'obtenir des statistiques de débogage et ajuster
ses paramètres.

Other implementations (such as Jython or PyPy), however, can rely on a
different mechanism such as a full-blown garbage collector.  This
difference can cause some subtle porting problems if your Python code
depends on the behavior of the reference counting implementation.

Dans certaines implémentations de Python, le code suivant (qui
fonctionne parfaitement avec *CPython*) aurait probablement manqué de
descripteurs de fichiers :

   for file in very_long_list_of_files:
       f = open(file)
       c = f.read(1)

Indeed, using CPython's reference counting and destructor scheme, each
new assignment to "f" closes the previous file.  With a traditional
GC, however, those file objects will only get collected (and closed)
at varying and possibly long intervals.

Si vous souhaitez écrire du code qui fonctionne avec n'importe quelle
implémentation de Python, vous devez explicitement fermer le fichier
ou utiliser l'instruction "with" ; ceci fonctionne indépendamment du
système de gestion de la mémoire :

   for file in very_long_list_of_files:
       with open(file) as f:
           c = f.read(1)


Pourquoi CPython n'utilise-t-il pas un modèle de ramasse-miettes plus traditionnel ?
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D'une part, ce n'est pas une caractéristique normalisée en C et, par
conséquent, ce n'est pas portable. (Oui, nous connaissons la
bibliothèque *GC Boehm*. Elle contient du code assembleur pour la
plupart des plateformes classiques, mais pas toutes, et bien qu'elle
soit le plus souvent transparente, elle ne l'est pas complètement ;
des correctifs sont nécessaires afin que Python fonctionne
correctement avec.)

Traditional GC also becomes a problem when Python is embedded into
other applications.  While in a standalone Python it's fine to replace
the standard "malloc()" and "free()" with versions provided by the GC
library, an application embedding Python may want to have its *own*
substitute for "malloc()" and "free()", and may not want Python's.
Right now, CPython works with anything that implements "malloc()" and
"free()" properly.


Pourquoi toute la mémoire n'est pas libérée lorsque *CPython* s'arrête ?
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Les objets référencés depuis les espaces de nommage globaux des
modules Python ne sont pas toujours désalloués lorsque Python
s'arrête. Cela peut se produire s'il y a des références circulaires.
Il y a aussi certaines parties de mémoire qui sont allouées par la
bibliothèque C qui sont impossibles à libérer (par exemple un outil
comme *Purify* s'en plaindra). Python est, cependant, agressif sur le
nettoyage de la mémoire en quittant et cherche à détruire chaque
objet.

Si vous voulez forcer Python à désallouer certains objets en quittant,
utilisez le module "atexit" pour exécuter une fonction qui va forcer
ces destructions.


Pourquoi les *n*-uplets et les *list* sont deux types de données séparés ?
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Lists and tuples, while similar in many respects, are generally used
in fundamentally different ways.  Tuples can be thought of as being
similar to Pascal "records" or C "structs"; they're small collections
of related data which may be of different types which are operated on
as a group.  For example, a Cartesian coordinate is appropriately
represented as a tuple of two or three numbers.

Lists, on the other hand, are more like arrays in other languages.
They tend to hold a varying number of objects all of which have the
same type and which are operated on one-by-one.  For example,
"os.listdir('.')" returns a list of strings representing the files in
the current directory.  Functions which operate on this output would
generally not break if you added another file or two to the directory.

Les *n*-uplets sont immuables, ce qui signifie que lorsqu'un *n*-uplet
a été créé, vous ne pouvez remplacer aucun de ses éléments par une
nouvelle valeur. Les listes sont mutables, ce qui signifie que vous
pouvez toujours modifier les éléments d'une liste. Seuls des éléments
immuables peuvent être utilisés comme clés de dictionnaires, et donc
de "tuple" et "list" seul des *n*-uplets peuvent être utilisés comme
clés.


Comment les listes sont-elles implémentées dans CPython ?
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Les listes en CPython sont de vrais tableaux de longueur variable
contrairement à des listes orientées *Lisp* (c.-à-d. des listes
chaînées). L'implémentation utilise un tableau contigu de références à
d'autres objets. Elle conserve également un pointeur vers ce tableau
et la longueur du tableau dans une structure de tête de liste.

Cela rend l'indexation d'une liste "a[i]" une opération dont le coût
est indépendant de la taille de la liste ou de la valeur de l'indice.

Lorsque des éléments sont ajoutés ou insérés, le tableau de références
est redimensionné. Un savoir-faire ingénieux permet l'amélioration des
performances lors de l'ajout fréquent d'éléments ; lorsque le tableau
doit être étendu, un certain espace supplémentaire est alloué de sorte
que pour la prochaine fois, ceci ne nécessite plus un
redimensionnement effectif.


Comment les dictionnaires sont-ils implémentés dans CPython ?
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Les dictionnaires CPython sont implémentés sous forme de tables de
hachage redimensionnables.  Par rapport aux *B-trees*, cela donne de
meilleures performances pour la recherche (l'opération la plus
courante de loin) dans la plupart des circonstances, et leur
implémentation est plus simple.

Dictionaries work by computing a hash code for each key stored in the
dictionary using the "hash()" built-in function.  The hash code varies
widely depending on the key and a per-process seed; for example,
"'Python'" could hash to "-539294296" while "'python'", a string that
differs by a single bit, could hash to "1142331976".  The hash code is
then used to calculate a location in an internal array where the value
will be stored.  Assuming that you're storing keys that all have
different hash values, this means that dictionaries take constant time
-- *O*(1), in Big-O notation -- to retrieve a key.


Pourquoi les clés du dictionnaire sont immuables ?
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L'implémentation de la table de hachage des dictionnaires utilise une
valeur de hachage calculée à partir de la valeur de la clé pour
trouver la clé elle-même.  Si la clé était un objet mutable, sa valeur
peut changer, et donc son hachage pourrait également changer.  Mais
toute personne modifiant l'objet clé ne peut pas dire qu'elle a été
utilisée comme une clé de dictionnaire. Il ne peut déplacer l'entrée
dans le dictionnaire.  Ainsi, lorsque vous essayez de rechercher le
même objet dans le dictionnaire, il ne sera pas disponible parce que
sa valeur de hachage est différente. Si vous essayez de chercher
l'ancienne valeur, elle serait également introuvable car la valeur de
l'objet trouvé dans cet emplacement de hachage serait différente.

Si vous voulez un dictionnaire indexé avec une liste, il faut
simplement convertir la liste en un *n*-uplet ; la fonction "tuple(L)"
crée un *n*-uplet avec les mêmes entrées que la liste "L". Les
*n*-uplets sont immuables et peuvent donc être utilisés comme clés du
dictionnaire.

Certaines solutions insatisfaisantes ont été proposées :

* Hacher les listes par leur adresse (*ID* de l'objet). Cela ne
  fonctionne pas parce que si vous créez une nouvelle liste avec la
  même valeur, elle ne sera pas retrouvée ; par exemple :

     mydict = {[1, 2]: '12'}
     print(mydict[[1, 2]])

  lèverait une exception "KeyError" car l'ID de "[1, 2]" utilisé dans
  la deuxième ligne diffère de celui de la première ligne. En d'autres
  termes, les clés de dictionnaire doivent être comparées à l'aide du
  comparateur "==" et non à l'aide du mot clé "is".

* Faire une copie lors de l'utilisation d'une liste en tant que clé.
  Cela ne fonctionne pas puisque la liste, étant un objet mutable,
  pourrait contenir une référence à elle-même ou avoir une boucle
  infinie au niveau du code copié.

* Autoriser les listes en tant que clés, mais indiquer à l'utilisateur
  de ne pas les modifier. Cela permettrait un ensemble de bogues
  difficiles à suivre dans les programmes lorsque vous avez oublié ou
  modifié une liste par accident. Cela casse également un impératif
  important des dictionnaires : chaque valeur de "d.keys()" est
  utilisable comme clé du dictionnaire.

* Marquer les listes comme étant en lecture seule une fois qu'elles
  sont utilisées comme clé de dictionnaire. Le problème est que ce
  n'est pas seulement l'objet de niveau supérieur qui pourrait changer
  sa valeur ; vous pourriez utiliser un *n*-uplet contenant une liste
  comme clé. Utiliser n'importe quoi comme une clé dans un
  dictionnaire nécessiterait de marquer tous les objets accessibles à
  partir de là comme en lecture seule — et encore une fois, les objets
  se faisant référence pourraient provoquer une boucle infinie.

There is a trick to get around this if you need to, but use it at your
own risk: You can wrap a mutable structure inside a class instance
which has both a "__eq__()" and a "__hash__()" method. You must then
make sure that the hash value for all such wrapper objects that reside
in a dictionary (or other hash based structure), remain fixed while
the object is in the dictionary (or other structure).

   class ListWrapper:
       def __init__(self, the_list):
           self.the_list = the_list

       def __eq__(self, other):
           return self.the_list == other.the_list

       def __hash__(self):
           l = self.the_list
           result = 98767 - len(l)*555
           for i, el in enumerate(l):
               try:
                   result = result + (hash(el) % 9999999) * 1001 + i
               except Exception:
                   result = (result % 7777777) + i * 333
           return result

Notez que le calcul de hachage peut être compliqué car il est possible
que certains membres de la liste soient impossibles à hacher et aussi
par la possibilité de débordement arithmétique.

De plus, il faut toujours que, si "o1 == o2" (par exemple
"o1.__eq__(o2) vaut True") alors "hash(o1) == hash(o2)" (par exemple,
"o1.__hash__() == o2.__hash__()"), que l’objet se trouve dans un
dictionnaire ou pas. Si vous ne remplissez pas ces conditions, les
dictionnaires et autres structures basées sur le hachage se
comporteront mal.

In the case of "ListWrapper", whenever the wrapper object is in a
dictionary the wrapped list must not change to avoid anomalies.  Don't
do this unless you are prepared to think hard about the requirements
and the consequences of not meeting them correctly.  Consider yourself
warned.


Pourquoi "list.sort()" ne renvoie pas la liste triée ?
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Dans les situations où la performance est importante, faire une copie
de la liste juste pour la classer serait un gaspillage. Par
conséquent, "list.sort()" classe la liste en place. Afin de vous le
rappeler, elle ne renvoie pas la liste classée. De cette façon, vous
ne serez pas dupés en écrasant accidentellement une liste lorsque vous
avez besoin d’une copie triée tout en gardant sous la main la version
non triée.

Si vous souhaitez qu'une nouvelle liste soit renvoyée, utilisez plutôt
la fonction native "sorted()".  Cette fonction crée une nouvelle liste
à partir d’un itérable fourni, la classe et la renvoie. Par exemple,
voici comment itérer dans l’ordre sur les clés d’un dictionnaire :

   for key in sorted(mydict):
       ...  # do whatever with mydict[key]...


Comment spécifier une interface et appliquer une spécification d’interface en Python ?
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Une spécification d'interface pour un module fourni par des langages
tels que C++ et Java décrit les prototypes pour les méthodes et les
fonctions du module. Beaucoup estiment que la vérification au moment
de la compilation des spécifications d'interface facilite la
construction de grands programmes.

Python 2.6 ajoute un module "abc" qui vous permet de définir des
classes mères abstraites (ABC pour *abstract base classes* en
anglais). Vous pouvez ensuite utiliser "isinstance()" et
"issubclass()" pour vérifier si une instance ou une classe implémente
une ABC particulière. Le module "collections.abc" définit un ensemble
d'ABC utiles telles que "Iterable", "Container" et
"collections.abc.MutableMapping".

Pour Python, la plupart des avantages des spécifications d'interface
peuvent être obtenus par une discipline de test appropriée pour les
composants.

Une bonne suite de tests pour un module peut à la fois fournir un test
de non-régression et servir de spécification d'interface de module
ainsi qu'un ensemble d'exemples. De nombreux modules Python peuvent
être exécutés en tant que script pour fournir un simple « auto-test ».
Même les modules qui utilisent des interfaces externes complexes
peuvent souvent être testés isolément à l'aide d'émulations triviales
embryonnaires de l'interface externe. Les modules "doctest" et
"UnitTest" ou des cadriciels de test tiers peuvent être utilisés pour
construire des suites de tests exhaustives qui éprouvent chaque ligne
de code dans un module.

An appropriate testing discipline can help build large complex
applications in Python as well as having interface specifications
would.  In fact, it can be better because an interface specification
cannot test certain properties of a program.  For example, the
"list.append()" method is expected to add new elements to the end of
some internal list; an interface specification cannot test that your
"list.append()" implementation will actually do this correctly, but
it's trivial to check this property in a test suite.

L'écriture des suites de tests est très utile, et vous voudrez peut-
être concevoir votre code de manière à le rendre facilement testable.
Une technique de plus en plus populaire, le développement dirigé par
les tests, requiert d'écrire d'abord des éléments de la suite de
tests, avant d'écrire le code réel. Bien sûr, Python vous permet
d'être laxiste et de ne pas écrire de test du tout.


Pourquoi n'y a-t-il pas de "goto" en Python ?
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In the 1970s people realized that unrestricted goto could lead to
messy "spaghetti" code that was hard to understand and revise. In a
high-level language, it is also unneeded as long as there are ways to
branch (in Python, with "if" statements and "or", "and", and
"if"/"else" expressions) and loop (with "while" and "for" statements,
possibly containing "continue" and "break").

One can also use exceptions to provide a "structured goto" that works
even across function calls.  Many feel that exceptions can
conveniently emulate all reasonable uses of the "go" or "goto"
constructs of C, Fortran, and other languages.  For example:

   class label(Exception): pass  # declare a label

   try:
       ...
       if condition: raise label()  # goto label
       ...
   except label:  # where to goto
       pass
   ...

This doesn't allow you to jump into the middle of a loop, but that's
usually considered an abuse of "goto" anyway.  Use sparingly.


Pourquoi les chaînes de caractères brutes (r-strings) ne peuvent-elles pas se terminer par un *backslash* ?
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Plus précisément, elles ne peuvent pas se terminer par un nombre
impair de *backslashes* : le *backslash* non appairé à la fin échappe
le caractère de guillemet final, laissant la chaîne non terminée.

Les chaînes brutes ont été conçues pour faciliter la création de
données pour les processeurs de texte (principalement les moteurs
d'expressions régulières) qui veulent faire leur propre traitement
d'échappement d'*antislashes*. Ces processeurs considèrent un
*antislash* de fin non-appairé comme une erreur, alors les chaînes
brutes ne le permettent pas. En retour, elles vous permettent de
transmettre le caractère de citation de la chaîne en l'échappant avec
un *antislash*. Ces règles fonctionnent bien lorsque les chaînes
brutes sont utilisées pour leur but premier.

Si vous essayez de construire des chemins d'accès Windows, notez que
tous les appels système Windows acceptent également les *slashes* «
classiques » :

   f = open("/mydir/file.txt")  # works fine!

Si vous essayez de construire un chemin d'accès pour une commande DOS,
essayez par exemple l'un de ceux-ci

   dir = r"\this\is\my\dos\dir" "\\"
   dir = r"\this\is\my\dos\dir\ "[:-1]
   dir = "\\this\\is\\my\\dos\\dir\\"


Pourquoi la déclaration "with" pour les assignations d'attributs n'existe pas en Python ?
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Python has a "with" statement that wraps the execution of a block,
calling code on the entrance and exit from the block.  Some languages
have a construct that looks like this:

   with obj:
       a = 1               # equivalent to obj.a = 1
       total = total + 1   # obj.total = obj.total + 1

En Python, une telle construction serait ambiguë.

Les autres langages, tels que Pascal, Delphi et C++ utilisent des
types statiques, il est donc possible de savoir d'une manière claire
et directe ce à quoi est attribué un membre. C'est le point principal
du typage statique — le compilateur connaît *toujours* la portée de
toutes les variables au moment de la compilation.

Python utilise le typage dynamique. Il est impossible de savoir à
l'avance quel attribut sera référencé lors de l'exécution. Les
attributs membres peuvent être ajoutés ou retirés des objets à la
volée. Il est donc impossible de savoir, d'une simple lecture, quel
attribut est référencé : s'il est local, global ou un attribut membre
?

Prenons par exemple l'extrait incomplet suivant :

   def foo(a):
       with a:
           print(x)

The snippet assumes that "a" must have a member attribute called "x".
However, there is nothing in Python that tells the interpreter this.
What should happen if "a" is, let us say, an integer?  If there is a
global variable named "x", will it be used inside the "with" block?
As you see, the dynamic nature of Python makes such choices much
harder.

The primary benefit of "with" and similar language features (reduction
of code volume) can, however, easily be achieved in Python by
assignment.  Instead of:

   function(args).mydict[index][index].a = 21
   function(args).mydict[index][index].b = 42
   function(args).mydict[index][index].c = 63

écrivez ceci :

   ref = function(args).mydict[index][index]
   ref.a = 21
   ref.b = 42
   ref.c = 63

Cela a également pour effet secondaire d'augmenter la vitesse
d'exécution car les liaisons de noms sont résolues au moment de
l'exécution en Python, et la deuxième version n'a besoin d'exécuter la
résolution qu'une seule fois.

Similar proposals that would introduce syntax to further reduce code
volume, such as using a 'leading dot', have been rejected in favour of
explicitness (see https://mail.python.org/pipermail/python-
ideas/2016-May/040070.html).


Pourquoi l'instruction "with" ne prend-elle pas en charge les générateurs ?
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For technical reasons, a generator used directly as a context manager
would not work correctly.  When, as is most common, a generator is
used as an iterator run to completion, no closing is needed.  When it
is, wrap it as "contextlib.closing(generator)" in the "with"
statement.


Pourquoi les deux-points sont-ils nécessaires pour les déclarations "if/while/def/class" ?
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Le deux-points est principalement nécessaire pour améliorer la
lisibilité (l'un des résultats du langage expérimental ABC).
Considérez ceci :

   if a == b
       print(a)

et cela

   if a == b:
       print(a)

Remarquez comment le deuxième est un peu plus facile à lire.
Remarquez aussi comment un deux-points introduit l'exemple dans cette
réponse à la FAQ ; c'est un usage standard en français (et en
anglais).

Une autre raison mineure est que les deux-points facilitent la tâche
des éditeurs avec coloration syntaxique ; ils peuvent rechercher les
deux-points pour décider quand l'indentation doit être augmentée au
lieu d'avoir à faire une analyse plus élaborée du texte du programme.


Pourquoi Python permet-il les virgules à la fin des listes et des *n*-uplets ?
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Python vous permet d'ajouter une virgule à la fin des listes, des
*n*-uplets et des dictionnaires :

   [1, 2, 3,]
   ('a', 'b', 'c',)
   d = {
       "A": [1, 5],
       "B": [6, 7],  # last trailing comma is optional but good style
   }

Il y a plusieurs raisons d'accepter cela.

Lorsque vous avez une valeur littérale pour une liste, un *n*-uplet ou
un dictionnaire réparti sur plusieurs lignes, il est plus facile
d'ajouter plus d'éléments parce que vous n'avez pas besoin de vous
rappeler d'ajouter une virgule à la ligne précédente.  Les lignes
peuvent aussi être réorganisées sans créer une erreur de syntaxe.

L'omission accidentelle de la virgule peut entraîner des erreurs
difficiles à diagnostiquer, par exemple :

   x = [
     "fee",
     "fie"
     "foo",
     "fum"
   ]

Cette liste a l'air d'avoir quatre éléments, mais elle en contient en
fait trois : "*fee*", "*fiefoo*" et "*fum*". Toujours ajouter la
virgule permet d'éviter cette source d'erreur.

Permettre la virgule de fin peut également faciliter la génération de
code.
