Réalisé par :

El Khamlichi Mohsin

&

Heyvaert Xavier

Sommaire

Chap I : ……………………………………………………….... IntroductionChap II : ……………………………………………………….. Les types intégrésChap III : ………………………………………………………. Les instructionsChap IV : ………………………………………………………. Les FonctionsChap V : ……………………………………………………….. Les ModulesChap VI : ………………………………………………………. Les exeptionsChap VII : ……………………………………………………… Les classes

Chap VIII : ……………………………………………………... Les outils de Python

CHAPITRE I : INTRODUCTION

En 1989, Guido Van Rossum commenca à travailler sur Python qui n’était alors qu’un projet lui servant d’occupation durant les vacances de Noël pendant lesquelles son bureau était fermé.

Le but de Guido était d’inventer un successeur au langage ABC, un langage d’aprentissage peu apprécié dans le milieu académique.

Pour cela, il fit appel directement à des utilisateurs Unix habitués au langage C. il voulu que Python soit facilement utilisable dans d’autres langages et environnement contrairement à ABC. Il y réussi globalement…

Le nom Python donné au langage provient d’une série anglaise appelée « Monty Python Flying Circus »

1. Un petit historique…

2. Apercu de ses caractéristiques…

Gratuit

Python est placé sous Général Public License. Il est facilement downloadable sur www.python.org

Langage Script

Tout comme Perl, Tcl et Rexx, Python fait partie des langages script interpretés contairement à Java, au C/C++ qui sont des langages compilés. Ce qui lui permet d’être plus rapide au develloppement, de comporter moins de ligne (50% de moins). Par contre, Il est plus lent à l’execution.

Portable

Python est portable entre les differentes variantes de Unix ainsi que sur les OS propiétaires comme Mac OS, BEOs, MS-DOS et les differentes versions de Windows

Extensible

Au-delà de la multitude de librairies et de modules déjà existente, il est possible d’en dévellopper pour ses propres besoins.

Modulable

Python permet de séparer les programmes en modules qui peuvent être réutilisés dans d'autres programmes en Python

Orienté Objet

Python est orienté-objet. Il supporte l'héritage multiple et la surcharge des opérateurs.

Syntaxe aisée

La syntaxe de Python est très simple et, combinée à de nombreux types de données évolués (comme les listes, dictionnaires,tuples...), ce qui conduit à des programmes à la fois très compacts et très lisibles. De plus, Python ne nécessite aucune déclaration de variable. Les variables sont créées lors de leur première assignation.

Peu d’erreurs…

Tout comme Java ou Ada, Python porssède un systeme d’exception qui facilite la gestion des erreurs.

Gestion des ressources

Python gère ses ressources (mémoire, descripteurs de fichiers...) sans intervention du programmeur, par un mécanisme de comptage de références

Case sensitive

Une instruction par ligne

• Scripts d’administration systemes

ex : Les programmes d'administration système spécifiques à la distribution Red Hat Linux.

• Tous les dévelloppement lié à l’internet et en particulier au web (moteur de recherche, navigateur…)

ex : moteurs de recherche yahoo et infoseek

• Accès aux bases de donnée (contextuelle)

• Réalisations d’interfaces graphiques utilisateurs.

• Utilisation pour la résolution de calculs scientifiques

ex : Python est notamment utilisé pour les fusée de la NASA

• …

3. Domaines d’application

CHAPITRE II : LES TYPES INTEGRES

1. Les types numériques

• Tableau des différents types numériquesTableau des différents types numériques

Les principaux opérateurs pour les types numériques

• Tableau (dans un ordre de priorité croissant):

Quelques remarques…

• Lors de mélange de types numériques lors d’une opération, la réponse sera du type de l’opérande la plus complexe.

• En Python, vrai signifie n’importe quel nombre différent de zéro ou un objet non vide; faux signifie zéro, none et un objet vide (un ex.: “a or b” retourne le premier qui est vrai et si les 2 sont faux, retourne celui de droite (donc b))

• la dernière expression affichée est affectée à la variable _ . Si on affecte une valeur à cette variable, on crée une variable locale qui masquera la globale.

• Si nous faisons c = d (où c et d sont 2 variables), c référencera le même objet que d!!! Ainsi pour les listes, nous ferons une copie de cette manière c = d[:] et pour les dictionnaires, nous utiliserons la méthode copy, c = d.copy().

2. Les chaînes

• Déf. une chaîne: séquence de caractères non modifiable càd que si nous avons une chaîne s=‘dalut’, on ne peut pas faire s[0]=‘s’ mais on devra faire s=‘s’+s[1:] (une réassignation)

• Déclaration:Une chaîne peut être déclarée avec un simple guillemet ou un double. On utilise le triple double quotes (“”” … “””) pour entrer une chaîne de caractère sur plusieurs lignes

• Rq: le type “char” en C est donc représenté par une chaîne de taille 1

• On ne déclare donc pas la taille de la chaîne et pour connaître sa longueur on peut utiliser len( ).

Tableau des opérations

OPERATION INTERPRETATION

_________________________________________ __________________________________________

S1=’’ Chaîne vide

S2 = “l’oeuf” Double guillemets

Bloc=”””….””” Bloc à triple guillemets

S1+S2, S2*S3 Concaténation, répétition

S2[i],S2[i:j],len(S2) Indice, extraction, longueur

“ Hello %s” % ‘World’ Formatage de chaîne

For x in S2, ‘o’ in S2 Itération, appartenance

Chaînes: concaténation-répétition

• Exemple de concaténation >>> mot = ‘help’ + ‘a >>>mot ’helpa’ # pour la répétition: >>>mot*3 ‘helpahelpahelpa’

• Autre manière de faire >>> ‘help’ ‘a’ ‘helpa’ • Rq. on ne peut pas concaténer une chaîne et un nombre avec ‘+’; on

doit d’abord utiliser atoi() pour convertir ce nbr en string et ensuite concaténer

Chaînes: indiçage et extraction

• Représentation d’une chaînes:

• l’indiçage est le fait de sélectionner un élément de la chaîne. Un indice positif indique que l’on commence à compter par la gauche et un indice négatif que l’on compte depuis la droite ex : s[3] donnera e et s[-5] donnera l

• l’extraction est le fait de sélectionner une partie de la chaîne ainsi, s[2:5] donnera ‘nex’ (le 5 n’est pas compris)

Suite:

• Une valeur laissée vierge prend la valeur 0 à gauche et la taille de la chaîne à droite (s[:5] => s[0:5] et s[3:] => s[3:len(s)]).

• Un index qui est trop grand est remplacé par la taille de la chaîne, un index de fin inférieur à l’indice de début retourne une chaîne vide ( s[1:100] donnera ‘onexemple.py’ et s[2:1] donnera ‘’).

• Différents exemples:• >>> s[-2] # les deux derniers caractères• >>>’py’• >>> s[-0] # équivalent à s[0]• ‘m’• >>>s[-100] # erreur

Remarques…

• Les opérateurs de comparaison in et not in vérifient si une valeur apparaît (ou non) dans une séquence.

• Les opérateurs is et is not vérifient si deux objets sont réellement le même objet; ceci se justifie seulement pour les objets modifiables comme les listes. Tous les opérateurs de comparaison ont la même priorité, qui est plus faible que celle de tous les opérateurs numériques.

• Les objets de type séquence peuvent être comparés à d'autres objets appartenant au même type de séquence. La comparaison utilise l'ordre lexicographique : les deux premiers éléments sont d'abord comparés, et s'ils diffèrent ceci détermine le résultat de la comparaison; s'ils sont égaux, les deux éléments suivants sont comparés, et ainsi de suite, jusqu'à ce que l'une des deux séquences soit épuisée.

3. Les listes

• Ont une même signification qu’en C: une collection d’objets.

• Déclaration: une liste de valeurs (ou éléments) entre crochets séparés par des virgules. Les éléments de la liste n’ont pas nécessairement le même type. Voici une liste de 4 éléments: >>>a = [‘spam’, ‘eggs’,100,1234] >>>a

[‘spam’, ‘eggs’,100,1234]

• Comme les indices des chaînes, les indices des listes commencent à 0, et les listes peuvent étre découpées, concaténées…(rapidité!!!!) Les listes sont modifiables,on peut donc changer les éléments individuellement: remplacement, destruction,... (c’est l’utilité d’une liste! Important lors des passages de paramètres des fonctions )

Tableau des opérations

Un exemple

• >>> a = ['spam', 'eggs', 100, 1234]• >>> a• ['spam', 'eggs', 100, 1234]• >>> a[0]• 'spam'• >>> a[3]• 1234• >>> a[-2]• 100• >>> a[1:-1]• ['eggs', 100]• >>> a[:2] + ['bacon', 2*2]• ['spam', 'eggs', 'bacon', 4]• >>> 3*a[:3] + ['Boe!']• ['spam', 'eggs', 100, 'spam', 'eggs', 100, 'spam', 'eggs', 100, 'Boe!']

Listes imbriquées (généralisées)

• L = ['abc', [(1,2), ([3], 4)], 5]; ainsi, L[1] donnera [(1,2),([3],4)] et L[1][1] donnera ([3],4)

Les méthodes de l’objet liste

• Voici toutes les méthodes des objets listes:

• insert(i, x) – Insère un élément à une position donnée. Le premier argument est l'indice

de l'élément avant lequel il faut insérer, donc a.insert(0, x) insère au début de la liste, et a.insert(len(a), x) est équivalent à a.append(x).

• append(x) – Equivalent à a.insert(len(a), x).

• index(x) – Retourne l'indice dans la liste du premier élément dont

la valeur est x. Il y a erreur si cet élément n'existe pas. • remove(x)

– Enlève le premier élément de la liste dont la valeur est x. Il y a erreur si cet élément n'existe pas.

Les méthodes: suite

• sort()

– Trie les éléments à l'intérieur de la liste.

• reverse()

– Renverse l'ordre des éléments à l'intérieur de la liste.

• count(x)

– Renvoie le nombre de fois que x apparaît dans la liste.

Exemple pour les méthodes• Un exemple qui utilise toutes les méthodes des listes:

• >>> a = [66.6, 333, 333, 1, 1234.5]• >>> print a.count(333), a.count(66.6), a.count('x')• 2 1 0• >>> a.insert(2, -1)• >>> a.append(333)• >>> a• [66.6, 333, -1, 333, 1, 1234.5, 333]• >>> a.index(333)• 1• >>> a.remove(333)• >>> a• [66.6, -1, 333, 1, 1234.5, 333]• >>> a.reverse()• >>> a• [333, 1234.5, 1, 333, -1, 66.6]• >>> a.sort()• >>> a• [-1, 1, 66.6, 333, 333, 1234.5]

Une fonction intégrée

• "filter(fonction, sequence)" renvoit une liste (du même type, si possible) contenant les seul éléments de la séquence pour lesquels fonction(element) est vraie. Par exemple, pour calculer quelques nombres premiers:

• >>> def f(x): returnx%2 != 0 and x%3 != 0• ...• >>> filter(f, range(2, 25))• [5, 7, 11, 13, 17, 19, 23]

4. Les Tuples

• Déf. Comme une liste, un tuple est une collection ordonnée d’objets; mais le tuple n’est pas modifiable .

• Déclaration: des valeurs (entre parenthèses) séparées par des virgules >>>tuple=(0,1.4,’world’)

• Pourquoi les tuples alors que nous avons les listes?? La non-possibilité de modifier les tuples assure une

certaine intégrité car nous pouvons être sûr qu’un tuple ne sera pas modifié à travers une référence ailleurs dans le programme.

Tableau des opérations

Tuple unpacking

• L'instruction t = 12345, 54321, 'salut!' est un exemple d' emballage en tuple (tuple packing).

• L'opération inverse est aussi possible, par ex.: • >>> x, y, z = t

• Ceci est appelé, fort judicieusement, déballage de tuple (tuple unpacking). Le déballage d'un tuple nécessite que la liste des variables à gauche ait un nombre d'éléments égal à la longueur du tuple

• A l'occasion, l'opération correspondante sur les listes est utile: list unpacking. Ceci est possible en insérant la liste des variables entre des crochets carrés:

• >>> a = ['spam', 'oeufs', 100, 1234]• >>> [a1, a2, a3, a4] = a

5. Les Dictionnaires

• Déf. Un dictionnaire est un ensemble non ordonnés de couples clé:valeur avec comme contrainte que les clés soient uniques (dans un même dictionnaire).

• Déclaration: des couples clé:valeur séparés par des virgules et entre accolades >>> dico = {`japon' :'japan', `chine' :'china'}

• Un dictionnaire, à la différence des séquences qui sont indexées par un intervalle numérique (cf.liste,chaîne,tuple),est indexé par une clé qui peut être n’importe quel type non-modifiable (les chaînes,les nbrs et les tuples s’ils ne contiennent que des éléments non modifiables)

Tableau des opérations

Un exemple

• >>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139} >>> tel['guido'] = 4127 >>> tel

{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098} >>> tel['jack'] 4098

>>> del tel['sape'] >>> tel['irv'] = 4127 >>> tel{'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098} >>> tel.keys()['guido', 'irv', 'jack'] >>> tel.has_key('guido')

1

6. Les fichiers

• Tableau des opérations

Le module Pickle• C'est un module étonnant qui peut prendre presque n'importe quel

objet Python, et le convertir en une représentation sous forme de chaîne de caractères; ce processus s'appelle pickling. Reconstruire l'objet à partir de sa représentation en chaîne de caractères s'appelle unpickling. Entre pickling et unpickling, la chaîne de caractères représentant l'objet a pu avoir été enregistrée dans un fichier, ou avoir été envoyée à une machine éloignée via une connexion réseau.

• Si vous avez un objet x, et un objet fichier f ouvert en écriture, la voie la plus simple de ``pickler'' l'objet prend seulement une ligne de code:

• pickle.dump(x, f)• Pour ``unpickler'' l'objet, si f est un objet fichier ouvert en lecture:

• x = pickle.load(f)

CHAPITRE III : LES INSTRUCTIONS

1. Le test if

L’instruction IF peut comporter plusieurs tests conditionnels ’elif’ et se termine par un bloc optionnel ‘else’. Le bloc qui sera executé, sera le premier ou la condition sera vrai sinon se sera le bloc else sans condition qui sera executé.

Le if s’écrit de la forme suivante:

if <test1>:

    <instructions>

elif <test2>:

    <instructions>

.....

else:

    <instructions>

!!! ATTENTION à l’indentation !!!!

Comme dans beaucoup d’autres langages, la boucle while éxecute un bloc tant que la condition d’arrêt est vérifiée. La particularité de ce while est qu’il peut y avoir un else optionnel dont le bloc sera éxecuté lorsqu’on sort de la boucle

while <test> :

    <instructions>

  else :

    <instructions>

2. La Boucle While

Un exemple…

X=0

While x<6:

print « Dans le boucle while x vaut : » , x

x=x+1

else:

print « Dans le else x vaut : »,x

Utilisation du break, continue, pass

Ces trois instructions permettent à l’utilisateur d’avoir un plus grand contôle de la boucle.

- Comme en C, l’instruction break permet de sortir de la boucle instantannément et de passer à la suite. Elle annule le passage dans la boucle else.

- L’istruction « continue » saute au début de la boucle la plus imbriquée.

- « pass » ne fait rien du tout mais, comme on ne peut avoir une expression qui n’est suivie de rien, « pass » peut être utilisé pour combler ce vide.

Exemple :

y=0

While y<6:

if y==4:

break

else:

print « Dans la boucle while, y vaut :  », y

y=y+1

else:

print « dans le else y vaut : », y

La boucle for fonctionne sur les chaînes, les listes, les tuples et d’autes objets issus de classes.

Elle commence par une ligne d’en-tête qui spécifie une cible d’affectation, ainsi qu’un objet qui sera itéré : for <cible> in <objet>: <instructions> else : <instructions>Ici encore, le else est mis en fin de boucle pour la même raison que dans la boucle while vue précédemment.Le for de Python fonctionne différemment que celui du C, il affecte les objets de l’élément séquence à la cible un par un.

3. La Boucle For

Exemple :

X={« ichi »:  « un »,  « ni »:  « deux »,  « san »:   « trois »,  « chi »: « quatre »}

Print  « Les clefs du dictionnaire sont : »,x.keys()

Print « Les Valeurs du dictionnaire sont : », x.values()

For i in x.keys():

print « La clef est : %s la valeur est :%s »%(i,x[i])

Le Range

L’instruction range permet de créer une liste croissante d’entiers successifs compris dans une certaine borne dépendant du nombre de paramètres de l’instruction :

1 paramètre : entiers compris entre 0 et le paramètre

2 paramètres : entier compris entre param1 et param2

3 paramètres : entier compris entre parm1 et param2 et de pas param3

Ex : for i in range(10,20,2):

print i

Ce qui donne: 10

12

14

16

18

CHAPITRE IV : LES FONCTIONS

1. Définition

Outre les fonctions de bases de Python, il est possible d’en définir de nouvelles grâce à l’instruction « def ». Il faudra bien sur à nouveau veiller à l’indentation car en python, il n’y pas de délimiteur pour définir les scopes.

format :

def nom_fct (arg1,arg2,…,argn):

<instruction>

return <valeur>

Lorsqu’on quitte la fonction valeur va directement être assignée à la fonction appelante. Elle peut être de tous type puisque il n’y a pas de déclaration de type sous python.

2. Les arguments… La forme générale pour passer des arguments est nom_fct(arg1,arg2,…,argn)

Il est possible de définir des paramètres par défaut pour un ou plusieurs arguments. Ce qui crée une fonction qui pourra être appelée avec moins d’arguments que ce qui a été défini.

Ex: def nom_fct (arg1=0, arg2=2,…,argn =« hello world »)

Les fonctions peuvent être appelées en utilisant des arguments mots-clés de la forme « motclé=valeur »

Ex : def perroquet (voltage, etat=‘c\’est du solide’,action=‘voom’):

print  « -- Ce perroquet ne feras pas », action,

print « -- si vou le mettez sous », voltage,  « volts. »

print « --  Ca », etat, « ! »

pourrait être appelé de l’une des façons suivantes :

perroquet (1000)

perroquet (action = ‘vooooooom’, voltage = 1000000)

Toujours Les arguments…

Une fonction peut être appelée avec un nombre d’arguments arbitraire.

Il est possible de les envoyer sous deux formes différentes :

Soit par dictionnaire :

Définition : Def nom_fct (**arg):

pass

Appel : nom_fct (arg1=1, arg2=2)

Soit par tuple :

Définition : def nom_fct (*arg):

pass

Appel : nom_fct (arg1,arg2)

3. Les formes Lambda

Suite à la demande populaire, quelques caractéristiques trouvée habituellement dans les langages de programmation fonctionnelle et dans Lisp ont été ajouté à Python.

Avec le mot-clé « lambda », de petites fonctions anonymes peuvent être crées. Elles sont limitées syntaxiquement à une expression unique.

Ex : f=lambda x,y,z: x+y+z

f(2,3,4)

ce qui donne : 9

CHAPITRE V : LES MODULES

1. Définition

• Un module est un fichier contenant des définitions et des instructions Python. Le nom du fichier est le nom du module auquel est ajouté le suffixe .py.

• Avantages: - permet de relancer un même programme sans tout réécrire (en créant éventuellement un

script). - d’utiliser dans plusieurs programmes une même fonction sans la réécrire dans chaque programme.

• Chaque module a sa propre table de symboles privée, qui est utilisée

comme table de symbole globale par toutes les fonctions définies dans le module. Ainsi, l'auteur d'un module peut utiliser des variables globales dans le module sans s'inquiéter des désaccords accidentels avec les variables globales d'un utilisateur.

2. Les instructions

L'instruction "import <module>" importe tout le module <module>, en exécutant le total du module. Le module est exécuté en premier avant de pouvoir travailler sur les objets.Pour utiliser ensuite le module, nous écrirons “<module>.nom”.

L'instruction "from" s'utilise avec "import" de la manière "from <module> import <nom>". Là seulement l'objet <nom> du module <module> sera importé, le code restant du module sera aussi exécuté, mais les objets ne seront pas mémorisés et les éventuelles variables ne seront pas affectées. Si <nom> est remplacé par *, on obtient alors une copie de tous les noms définis a la racine du module.Pour utiliser ensuite nom, nous écrirons juste “<nom>”.

• Rq. La grande différence entre "import <module>" et "from <module> import *" est que les noms ne sont pas mémorisés sur le même niveau. Le premier sera mémorisé sous le nom du module, tandis qu'avec "from" la valeur est directement visible dans la racine (car dans la table des symboles globaux; c’est donc là que nous la modifions et pas dans le module!!!! Voir exemple).

• La fonction "reload" est en fait un fonction se trouvant dans __builtin__ (comme print), cette fonction s'exécute par "reload(<nom>)" et a pour but de recharger le module <nom>. Le code du module sera de nouveau exécuté depuis le début et les variables qui auraient pu changer seront remises à leurs valeurs d'origine. Refaire un “import” ne servirait à rien car le module est déjà chargé.

• La fonction intégrée dir() est employée pour découvrir les noms qu'un module définit. Elle renvoie une liste triée de chaînes de caractères.

B

G

L

B

G

L

B

G

L

Scope : Le modèle LGB

« module appelant » (1)from …import(2)Import <module>

copie

Avec (2), il faut refaire un reload pour récupérer la valeur initiale.

Avec (1), il suffit donc de refaire « from…import » pour récupérer la valeur qui n’a pas été modifiée dans sa table ( du module appelé)

Légende: L= local, G= global, B= built-in.

Exemple

• Illustration de la remarque

#contenu du module mon_module num=12 #fin du module mon_module (.py) #on est dans l’invite interactive >>>from mon_module import num >>> print num

12 >>>num=24 >>>print num 24 >>>from mon_module import num #équivalent du reload >>>print num

12 # ne fonctionne pas avec les types modifiables

CHAPITRE VI : LES EXCEPTIONS

1. Définition

Comme en Ada ou en Java, il existe un mécanisme de contrôle des erreurs d’exécution , les exeptions.Le traitement d’une exception permet de passer par dessus un bout de programme.

Dans Python , il existe deux types d’exception :

- celles présentent dans la table des exceptions de Python

- celles créées par l’utilisateur

2. Comment gérer ces exceptions ???

Il est possible d’écrire des programmes qui prennent en charges des exceptions spécifiques.

Ex : try:

print 1.0 / 0

except ZeroDivisionError:

print '*** n'a pas d'inverse ***

else : pass

Lorsque l’instruction « try » est rencontrée, on execute d’abord la « clause d’essai ».

Si une exception se produit, le reste de la clause try est ignorée. Dans le cas contraire, on ignore la clause d’exception.

Si une exception se produit qui ne correspond pas à l’exception dans la clause except, elle est renvoyée aux instructions « try » extérieures. S’il n’y a pas de prise en charge, Python affichera un message d’erreur.

L’instruction « else » est une clause par défaut qui doit suivre toutes les clauses d’exeptions. Elle permet d’executer la suite du programme dans le cas où aucune exception ne serait survenue.

Quand une exception survient, elle peut avoir une valeur associée, appelé argument de l’exeption.

Ex : try :

spam()

except NameError, x:

print ‘nom’, x,’non défini’

ce qui affichera : nom spam non défini.

3. Comment déclencher une exception??

L’instruction « raise » permet à l’utilisateur de déclencher une exception.

Par exemple :

def myfunc() :

raise EOFError

try:

myfunc()

except EOFError :

print « erreur d’i/O !! »

Else :

print « Et voilà »

4. Créer ma propre exception… C’est possible ???

Oui !!!!

Il suffit d’affecter une chaîne de caractères à une variable…

Ex : MonErreur = « Une erreur »

def mafunc() :

raise MonErreur,  « survenue »

try :

mafunc()

except MonErreur, value :

print  « mon erreur est %s! »%value

else:

pass

5. Actions de nettoyage…

L’instruction « try » contient une autre clause exceptionnelle qui permet de définir les actions de nettoyage qui doivent être éxecutées impérativement.

Ex : def divise(a,b):

return a/b

for x in range(1.0,5.0,1.0):

try:

result = divise(x,x-4)

print  « Le résultat est %f »% result

finally :

print « cette ligne est exécutée quoi qu’il se passe » rem : La clause de finalisation est éxecutée qu’une exception est executée ou non..

CHAPITRE VII : LES CLASSES

1. introduction

Python offre la possibilité de programmer en Orienté objet. Le mécanisme de classe en Python est un mélange des mécanismes de classes de C++ et de Modula-3.

Ex : Comme en c++, tous les membres d’une classe sont publics, et toutes les fonctions membres sont virtuelleS.Il n’y a pas de constructeur ni de destructeur particulier.

Comme en Modula-3, il n’y a pas de raccourcis pour faire référence aux membres d’un objet à partir de ses méthodes.

2. La synthaxe…

La forme la plus simple de définition de classe ressemble à ceci :

class Nomclasse:

<instruction1>

…

<instructionN>

Dans la pratique, les instructions à l’intérieur de la définition de classe seront souvent des définitions de fonctions, mais d’autres instructions sont acceptées.

L’objet classe permet deux types d’opération : La réferenciation des attributs et l’instanciation.

La réference d’attributs : Nomclasse.i où i est un attribut de Nomclasse est une réferences d’attribut valide.

L’instanciation(création d’une instance (objet) Nomclasse):

x=Nomclasse() affecte la nouvelle instance à la variable x

3. A l’intérieur de la classe…

On trouve deux types d’attributs :

- données (idem que les données membre en C)

- Les méthodes (idem que fonction membre en C)

1) Les données

Les données n’ont pas besoin d’être déclarée; Comme les variable locale, elles apparaissent lorsqu’on leur affecte une valeur la première fois.

ex : class MaClasse :

def f(x):

print  « hello World »

i=123456

x= MaClasse()

x.compteur = 1 #creation de l’attribut compteur

2) Les méthodes

Une méthode est appelée comme en C++ :

x.f()

Vous avez surement remarqué que la fonction f définie dans MaClasse a été appelée sans paramètre alors que la définition en contenait un. Ca devrait normalement déclencher une exception. Mais il n’en est rien car la particularité des méthodes est que l’objet est passé comme premier argument de la fonction. Le plus souvent par convention appelé « self » pour amélioré la lisibilité du programme . L’appel x.f() est donc équivalent à MaClasse.f(x).

Il n’est pas nécessaire que la définition de la méthode soit comprise dans la définition de la classe.

Ex : def f1 (self,x,y):

return min(x,x+y)

class C:

f=f1

Méthodes prédefinies…

Python contient une liste de méthodes dites spéciales :

En particulier, la méthode __init__(self)…

Lorsqu’une class définit la méthode spéciale __init__(), l’instantation de la classe appelle automatiquement cette méthode.

Il s’agit en fait de ce qu’on appel en C/C++ un constructeur.

Bien sûr, la méthode __init__() peut prendre autant de paramètre qu’on le vaut, pour une flexibilité accrue…

Ex : class Complexe:

def __init__(self, partiereelle, partieimaginaire):

self.r = partiereelle

self.i = partieimaginaire

x = Complexe(3.0,-4.5)

x.r, x.i donne: (3.0, -4.5)

4. L’héritage

La syntaxe pour définir une classe dérive est la suivante :

Class Nomclassedérivée (NomClassedeBase):

<instruction1>

…

<instructionN>

Rem : A la place de d’un nom de classe de base, une expression est acceptée. Ce qui est utile lorsque le définition de la classe de base se trouve dans un autre module..

Ex : class NomClasseDerivee(nommod.NomClasseDeBase):

L’exécution d’une définition de classe dérivée se déroule comme une classe de base. Quand l’objet classe est construit, la classe de base est mémorisée.C’est ce qui permet de trouver facilement un attribut. Lorsqu’un attributs est réferencé, il est recherché dans la classe dérivée s’il ne s’y trouve pas on le recherchera dans la classe de base.

5. L’héritage multiple

Python supporte également l’héritage multiple.

Une définition de classe avec plusieurs classes de base ressemble à :

Class NomClasseDerivee (Base1,Base2,..,BaseN)

<instruction1>

…

<instructionN>

Lorsqu’on référence un attribut, la recherche s’effectue en profondeur càd de gauche à droite? Donc si un attribut n’est pas trouvé dans ClasseDerivee, on le cherchera d’abord dans base1, puis dans base2, et ainsi de suite jusqu’à ce qu’on le trouve…

Rem : Il faut faire attention aux conflits accidentelles!!

Par exemple, si on crée une classe dérivée de deux autres classes dérivées de la même classe de base…risque de problèmes!!!!

CHAPITRE VIII : LES OUTILS DE PYTHON

1.Quelques librairies

2. Exemple d’utilisation de GUI (Graphic User Interface)

• file: hello• #!/usr/local/bin/python • from Tkinter import * # get widget classes

• class Hello(Frame): # container subclass• def __init__(self, parent=None): • Frame.__init__(self, parent) # do superclass init• self.pack()• self.make_widgets()

• def make_widgets(self):• widget = Button(self,• text='Hello world',• command = self.onPress)• widget.pack(side=LEFT)

• def onPress(self): • print "Hi."

• if __name__ == '__main__': Hello().mainloop()

• % hello

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