Apprendre X en Y minutes

# Un commentaire d'une ligne commence par un dièse

""" Les chaînes de caractères peuvent être écrites
    avec 3 guillemets doubles ("), et sont souvent
    utilisées comme des commentaires.
"""

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## 1. Types de données primaires et opérateurs
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# On a des nombres
3  # => 3

# Les calculs sont ce à quoi on s'attend
1 + 1  # => 2
8 - 1  # => 7
10 * 2  # => 20

# Sauf pour la division qui retourne un float (nombre à virgule flottante)
35 / 5  # => 7.0

# Résultats de divisions entières tronqués pour les nombres positifs et négatifs
5 // 3     # => 1
5.0 // 3.0 # => 1.0 # works on floats too
-5 // 3  # => -2
-5.0 // 3.0 # => -2.0

# Quand on utilise un float, le résultat est un float
3 * 2.0 # => 6.0

# Modulo (reste de la division)
7 % 3 # => 1

# Exponentiation (x**y, x élevé à la puissance y)
2**4 # => 16

# Forcer la priorité de calcul avec des parenthèses
(1 + 3) * 2  # => 8

# Les valeurs booléennes sont primitives
True
False

# Négation avec not
not True  # => False
not False  # => True

# Opérateurs booléens
# On note que "and" et "or" sont sensibles à la casse
True and False #=> False
False or True #=> True

# Utilisation des opérations booléennes avec des entiers :
0 and 2 #=> 0
-5 or 0 #=> -5
0 == False #=> True
2 == True #=> False
1 == True #=> True

# On vérifie une égalité avec ==
1 == 1  # => True
2 == 1  # => False

# On vérifie une inégalité avec !=
1 != 1  # => False
2 != 1  # => True

# Autres opérateurs de comparaison
1 < 10  # => True
1 > 10  # => False
2 <= 2  # => True
2 >= 2  # => True

# On peut enchaîner les comparaisons
1 < 2 < 3  # => True
2 < 3 < 2  # => False

# (is vs. ==) is vérifie si deux variables pointent sur le même objet, mais == vérifie
# si les objets ont la même valeur.
a = [1, 2, 3, 4] # a pointe sur une nouvelle liste, [1, 2, 3, 4]
b = a # b pointe sur a
b is a # => True, a et b pointent sur le même objet
b == a # => True, les objets a et b sont égaux
b = [1, 2, 3, 4] # b pointe sur une nouvelle liste, [1, 2, 3, 4]
b is a # => False, a et b ne pointent pas sur le même objet
b == a # => True, les objets a et b ne pointent pas sur le même objet

# Les chaînes (ou strings) sont créées avec " ou '
"Ceci est une chaine"
'Ceci est une chaine aussi.'

# On peut additionner des chaînes aussi ! Mais essayez d'éviter de le faire.
"Hello " + "world!"  # => "Hello world!"
# On peut aussi le faire sans utiliser '+'
"Hello " "world!"  # => "Hello world!"

# On peut traîter une chaîne comme une liste de caractères
"This is a string"[0]  # => 'T'

# .format peut être utilisé pour formatter des chaînes, comme ceci:
"{} peuvent etre {}".format("Les chaînes", "interpolées")

# On peut aussi réutiliser le même argument pour gagner du temps.
"{0} be nimble, {0} be quick, {0} jump over the {1}".format("Jack", "candle stick")
#=> "Jack be nimble, Jack be quick, Jack jump over the candle stick"

# On peut aussi utiliser des mots clés pour éviter de devoir compter.
"{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna") #=> "Bob wants to eat lasagna"

# Il est également possible d'utiliser les f-strings depuis Python 3.6 (https://docs.python.org/3/whatsnew/3.6.html#pep-498-formatted-string-literals)
name = "Fred"
f"Il a dit que son nom est {name}." #=> "Il a dit que son nom est Fred."

# Si votre code doit aussi être compatible avec Python 2.5 et moins,
# vous pouvez encore utiliser l'ancienne syntaxe :
"Les %s peuvent être %s avec la %s méthode" % ("chaînes", "interpolées", "vieille")


# None est un objet
None  # => None

# N'utilisez pas "==" pour comparer des objets à None
# Utilisez plutôt "is". Cela permet de vérifier l'égalité de l'identité des objets.
"etc" is None  # => False
None is None  # => True

# None, 0, and les strings/lists/dicts (chaînes/listes/dictionnaires) valent False lorsqu'ils sont convertis en booléens.
# Toutes les autres valeurs valent True
bool(0)  # => False
bool("")  # => False
bool([]) #=> False
bool({}) #=> False


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## 2. Variables et Collections
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# Python a une fonction print pour afficher du texte
print("I'm Python. Nice to meet you!")

# Par défaut, la fonction print affiche aussi une nouvelle ligne à la fin.
# Utilisez l'argument optionnel end pour changer ce caractère de fin.
print("Hello, World", end="!") # => Hello, World!

# Pas besoin de déclarer des variables avant de les définir.
# La convention est de nommer ses variables avec des minuscules_et_underscores
some_var = 5
some_var  # => 5

# Tenter d'accéder à une variable non définie lève une exception.
# Voir Structures de contrôle pour en apprendre plus sur le traitement des exceptions.
une_variable_inconnue  # Lève une NameError

# Les listes permettent de stocker des séquences
li = []
# On peut initialiser une liste pré-remplie
other_li = [4, 5, 6]

# On ajoute des objets à la fin d'une liste avec .append
li.append(1)    # li vaut maintenant [1]
li.append(2)    # li vaut maintenant [1, 2]
li.append(4)    # li vaut maintenant [1, 2, 4]
li.append(3)    # li vaut maintenant [1, 2, 4, 3]
# On enlève le dernier élément avec .pop
li.pop()        # => 3 et li vaut maintenant [1, 2, 4]
# Et on le remet
li.append(3)    # li vaut de nouveau [1, 2, 4, 3]

# Accès à un élément d'une liste :
li[0]  # => 1
# Accès au dernier élément :
li[-1]  # => 3

# Accéder à un élément en dehors des limites lève une IndexError
li[4]  # Lève une IndexError

# On peut accéder à une intervalle avec la syntaxe "slice"
# (c'est un rang du type "fermé/ouvert")
li[1:3]  # => [2, 4]
# Omettre les deux premiers éléments
li[2:]  # => [4, 3]
# Prendre les trois premiers
li[:3]  # => [1, 2, 4]
# Sélectionner un élément sur deux
li[::2]   # =>[1, 4]
# Avoir une copie de la liste à l'envers
li[::-1]   # => [3, 4, 2, 1]
# Pour des "slices" plus élaborées :
# li[debut:fin:pas]

# Faire une copie d'une profondeur de un avec les "slices"
li2 = li[:] # => li2 = [1, 2, 4, 3] mais (li2 is li) vaut False.

# Enlever des éléments arbitrairement d'une liste
del li[2]   # li is now [1, 2, 3]

# On peut additionner des listes
# Note: les valeurs de li et other_li ne sont pas modifiées.
li + other_li   # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# Concaténer des listes avec "extend()"
li.extend(other_li)   # Maintenant li contient [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# Vérifier la présence d'un objet dans une liste avec "in"
1 in li   # => True

# Examiner la longueur avec "len()"
len(li)   # => 6


# Les tuples sont comme des listes mais sont immuables.
tup = (1, 2, 3)
tup[0]   # => 1
tup[0] = 3  # Lève une TypeError

# Note : un tuple de taille un doit avoir une virgule après le dernier élément,
# mais ce n'est pas le cas des tuples d'autres tailles, même zéro.
type((1))  # => <class 'int'>
type((1,)) # => <class 'tuple'>
type(())   # => <class 'tuple'>

# On peut utiliser la plupart des opérations des listes sur des tuples.
len(tup)   # => 3
tup + (4, 5, 6)   # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tup[:2]   # => (1, 2)
2 in tup   # => True

# Vous pouvez décomposer des tuples (ou des listes) dans des variables
a, b, c = (1, 2, 3)     # a vaut 1, b vaut 2 et c vaut 3
# Les tuples sont créés par défaut sans parenthèses
d, e, f = 4, 5, 6
# Voyez comme il est facile d'intervertir deux valeurs :
e, d = d, e     # d vaut maintenant 5 et e vaut maintenant 4


# Créer un dictionnaire :
empty_dict = {}
# Un dictionnaire pré-rempli :
filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}

# Note : les clés des dictionnaires doivent être de types immuables.
# Elles doivent être convertibles en une valeur constante pour une recherche rapide.
# Les types immuables incluent les ints, floats, strings et tuples.
invalid_dict = {[1,2,3]: "123"} # => Lève une TypeError: unhashable type: 'list'
valid_dict = {(1,2,3):[1,2,3]}  # Par contre, les valeurs peuvent être de tout type.

# On trouve une valeur avec []
filled_dict["one"]   # => 1

# On obtient toutes les clés sous forme d'un itérable avec "keys()" Il faut l'entourer
# de list() pour avoir une liste Note: l'ordre n'est pas garanti.
list(filled_dict.keys())   # => ["three", "two", "one"]


# On obtient toutes les valeurs sous forme d'un itérable avec "values()". 
# Là aussi, il faut utiliser list() pour avoir une liste.
# Note : l'ordre n'est toujours pas garanti.
list(filled_dict.values())   # => [3, 2, 1]


# On vérifie la présence d'une clé dans un dictionnaire avec "in"
"one" in filled_dict   # => True
1 in filled_dict   # => False

# L'accès à une clé non-existente lève une KeyError
filled_dict["four"]   # KeyError

# On utilise "get()" pour éviter la KeyError
filled_dict.get("one")   # => 1
filled_dict.get("four")   # => None
# La méthode get accepte une valeur de retour par défaut en cas de valeur non-existante.
filled_dict.get("one", 4)   # => 1
filled_dict.get("four", 4)   # => 4

# "setdefault()" insère une valeur dans un dictionnaire si la clé n'est pas présente.
filled_dict.setdefault("five", 5)  # filled_dict["five"] devient 5
filled_dict.setdefault("five", 6)  # filled_dict["five"] est toujours 5

# Ajouter à un dictionnaire
filled_dict.update({"four":4}) #=> {"one": 1, "two": 2, "three": 3, "four": 4}
#filled_dict["four"] = 4  # une autre méthode

# Enlever des clés d'un dictionnaire avec del
del filled_dict["one"]  # Enlever la clé "one" de filled_dict.


# Les sets stockent des ensembles
empty_set = set()
# Initialiser un set avec des valeurs. Oui, ça ressemble aux dictionnaires, désolé.
some_set = {1, 1, 2, 2, 3, 4}   # some_set est maintenant {1, 2, 3, 4}

# Comme les clés d'un dictionnaire, les éléments d'un set doivent être immuables.
invalid_set = {[1], 1} # => Lève une TypeError: unhashable type: 'list'
valid_set = {(1,), 1}

# On peut changer un set :
filled_set = some_set

# Ajouter un objet au set :
filled_set.add(5)   # filled_set vaut maintenant {1, 2, 3, 4, 5}

# Chercher les intersections de deux sets avec &
other_set = {3, 4, 5, 6}
filled_set & other_set   # => {3, 4, 5}

# On fait l'union de sets avec |
filled_set | other_set   # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# On fait la différence de deux sets avec -
{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5}   # => {1, 4}

# On vérifie la présence d'un objet dans un set avec in
2 in filled_set   # => True
10 in filled_set   # => False



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## 3. Structures de contrôle et Itérables
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# On crée juste une variable
some_var = 5

# Voici une condition "si". L'indentation est significative en Python!
# Affiche: "some_var is smaller than 10"
if some_var > 10:
    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.

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"]


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## 4. Fonctions
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# 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'appeler 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):
    return args

varargs(1, 2, 3)   # => (1, 2, 3)

# On peut aussi définir une fonction qui prend un nombre variable de paramètres.
def keyword_args(**kwargs):
    return kwargs

# Appelons la pour voir ce qu'il se passe :
keyword_args(big="foot", loch="ness")   # => {"big": "foot", "loch": "ness"}


# On peut aussi faire les deux à la fois :
def all_the_args(*args, **kwargs):
    print(args)
    print(kwargs)
"""
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) affiche:
    (1, 2)
    {"a": 3, "b": 4}
"""

# En appelant des fonctions, on peut aussi faire l'inverse :
# utiliser * pour étendre un tuple de paramètres 
# et ** pour étendre un dictionnaire d'arguments.
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
all_the_args(*args)   # équivalent à foo(1, 2, 3, 4)
all_the_args(**kwargs)   # équivalent à foo(a=3, b=4)
all_the_args(*args, **kwargs)   # équivalent à foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)

# Retourne plusieurs valeurs (avec un tuple)
def swap(x, y):
    return y, x # Retourne plusieurs valeurs avec un tuple sans parenthèses.
                # (Note: on peut aussi utiliser des parenthèses)

x = 1
y = 2
x, y = swap(x, y) # => x = 2, y = 1
# (x, y) = swap(x,y) # Là aussi, rien ne nous empêche d'ajouter des parenthèses

# Portée des fonctions :
x = 5

def setX(num):
    # La variable locale x n'est pas la même que la variable globale x
    x = num # => 43
    print (x) # => 43

def setGlobalX(num):
    global x
    print (x) # => 5
    x = num # la variable globale x est maintenant 6
    print (x) # => 6

setX(43)
setGlobalX(6)


# Python a des fonctions de première classe
def create_adder(x):
    def adder(y):
        return x + y
    return adder

add_10 = create_adder(10)
add_10(3)   # => 13

# Mais aussi des fonctions anonymes
(lambda x: x > 2)(3)   # => True
(lambda x, y: x ** 2 + y ** 2)(2, 1) # => 5

# TODO - Fix for iterables
# Il y a aussi des fonctions de base
map(add_10, [1, 2, 3])   # => [11, 12, 13]
map(max, [1, 2, 3], [4, 2, 1])   # => [4, 2, 3]

filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7])   # => [6, 7]

# On peut utiliser les compréhensions de listes pour de jolies maps et filtres.
# Une compréhension de liste stocke la sortie comme une liste qui peut elle même être une liste imbriquée.
[add_10(i) for i in [1, 2, 3]]  # => [11, 12, 13]
[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 "class" pour définir une classe
class Human:

    # Un attribut de la classe. Il est partagé par toutes les instances de la classe.
    species = "H. sapiens"

    # L'initialiseur de base. Il est appelé quand la classe est instanciée.
    # Note : les doubles underscores au début et à la fin sont utilisés pour
    # les fonctions et attributs utilisés par Python mais contrôlés par l'utilisateur.
    # Les méthodes (ou objets ou attributs) comme: __init__, __str__,
    # __repr__ etc. sont appelés méthodes magiques.
    # Vous ne devriez pas inventer de noms de ce style.
    def __init__(self, name):
        # Assigner l'argument à l'attribut de l'instance
        self.name = name

    # Une méthode de l'instance. Toutes prennent "self" comme premier argument.
    def say(self, msg):
        return "{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg)

    # Une méthode de classe est partagée avec entre les instances
    # Ils sont appelés avec la classe comme premier argument
    @classmethod
    def get_species(cls):
        return cls.species

    # Une méthode statique est appelée sans référence à une instance ni à une classe.
    @staticmethod
    def grunt():
        return "*grunt*"


# Instantier une classe
i = Human(name="Ian")
print(i.say("hi"))     # affiche "Ian: hi"

j = Human("Joel")
print(j.say("hello"))  # affiche "Joel: hello"

# Appeller notre méthode de classe
i.get_species()   # => "H. sapiens"

# Changer les attributs partagés
Human.species = "H. neanderthalensis"
i.get_species()   # => "H. neanderthalensis"
j.get_species()   # => "H. neanderthalensis"

# Appeller la méthode statique
Human.grunt()   # => "*grunt*"


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## 6. Modules
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# On peut importer des modules
import math
print(math.sqrt(16))  # => 4.0

# On peut importer des fonctions spécifiques d'un module
from math import ceil, floor
print(ceil(3.7))  # => 4.0
print(floor(3.7))   # => 3.0

# On peut importer toutes les fonctions d'un module
# Attention: ce n'est pas recommandé.
from math import *

# On peut raccourcir un nom de module
import math as m
math.sqrt(16) == m.sqrt(16)   # => True

# Les modules Python sont juste des fichiers Python.
# Vous pouvez écrire les vôtres et les importer. Le nom du module
# est le nom du fichier.

# On peut voir quels fonctions et objets un module définit
import math
dir(math)


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## 7. Avancé
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# Les générateurs aident à faire du code paresseux (lazy)
def double_numbers(iterable):
    for i in iterable:
        yield i + i

# Un générateur crée des valeurs à la volée.
# Au lieu de générer et retourner toutes les valeurs en une fois, il en crée une à chaque
# itération.  Cela signifie que les valeurs supérieures à 30 ne seront pas traîtées par
# double_numbers.
# Note : range est un générateur aussi. 
# Créer une liste 1-900000000 prendrait beaucoup de temps
# On met un underscore à la fin d'un nom de variable normalement réservé par Python.
range_ = range(1, 900000000)
# Double tous les nombres jusqu'à ce qu'un nombre >=30 soit trouvé
for i in double_numbers(range_):
    print(i)
    if i >= 30:
        break


# Decorateurs
# Dans cet exemple, beg enveloppe say
# Beg appellera say. Si say_please vaut True le message retourné sera changé
from functools import wraps


def beg(target_function):
    @wraps(target_function)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)
        if say_please:
            return "{} {}".format(msg, "Please! I am poor :(")
        return msg

    return wrapper


@beg
def say(say_please=False):
    msg = "Can you buy me a beer?"
    return msg, say_please


print(say())  # affiche Can you buy me a beer?
print(say(say_please=True))  # affiche Can you buy me a beer? Please! I am poor :(