Code source de teachpyx.faq.faq_python

# coding: utf-8

import io
import os
import re


[docs] def entier_grande_taille(): """ .. faqref:: :tag: python :title: Quel est l'entier le plus grand ? La version 3 du langage Python a supprimé la constante ``sys.maxint`` qui définissait l'entier le plus grand (voir `What's New In Python 3.0 <https://docs.python.org/3.1/whatsnew/3.0.html#integers>`_). De ce fait la fonction `getrandbit <https://docs.python.org/3/library/random.html#random.getrandbits>`_ retourne un entier aussi grand que l'on veut. :: import random,sys x = random.getrandbits(2048) print(type(x),x) Qui affiche :: <class 'int'> 2882159224557107513165483098383814837021447484558010147211921 304219017212673656549681269862792029... Les calculs en nombre réels se font toujours avec huit octets de précision. Au delà, il faut utiliser la librairie `gmpy2 <http://gmpy2.readthedocs.org/en/latest/>`_. Il est également recommandé d'utiliser cette librairie pour les grands nombres entiers (entre 20 et 40 chiffres). La librairie est plus rapide que l'implémentation du langage Python (voir `Overview of gmpy2 <https://gmpy2.readthedocs.org/en/latest/overview.html>`_). .. faqref:: :tag: python :title: Tabulations ou espace ? Il est préférable de ne pas utiliser les tabulations et de les remplacer par des espaces. Lorsqu'on passe d'un Editeur à un autre, les espaces ne bougent pas. Les tabulations sont plus ou moins grandes visuellement. L'essentiel est de ne pas mélanger. Dans `SciTE <http://www.scintilla.org/SciTE.html>`_, il faut aller dans le menu Options / Change Indentation Settings... Tous les éditeurs ont une option similaire. """
[docs] def difference_div(): """ .. faqref:: :tag: python :title: Quelle est la différence entre / et // - division ? Le résultat de la division avec l'opérateur ``/`` est toujours réel : la division de deux entiers ``1/2`` donne ``0.5``. Le résultat de la division avec l'opérateur ``//`` est toujours entier. Il correspond au quotient de la division. .. runpython:: :showcode: div1 = 1/2 div2 = 4/2 div3 = 1//2 div4 = 1.0//2.0 print(div1, div2, div3, div4) # affiche (0.5, 2.0, 0, 0) Le reste d'une division entière est obtenue avec l'opérateur ``%``. .. runpython:: :showcode: print( 5 % 2 ) # affiche 1 """ div1 = 1 / 2 div2 = 4 / 2 div3 = 1 // 2 div4 = 1.0 // 2.0 return div1, div2, div3, div4
[docs] def python_path(): """ .. faqref:: :tag: python :title: Comment éviter sys.path.append... quand on développe un module ? Lorsqu'on développe un module, on ne veut pas l'installer. On ne veut pas qu'il soit présent dans le répertoire ``site-packages`` de la distribution de Python car cela introduit deux versions : celle qu'on développe et celle qu'on a installer. Avant, je faisais cela pour créer un petit programme utilisant mon propre module (et on en trouve quelque trace dans mon code) : :: import sys sys.path.append("c:/moncode/monmodule/src") import monmodule Quand je récupère un programme utilisant ce module, il me faudrait ajouter ces petites lignes à chaque fois et c'est barbant. Pour éviter cela, il est possible de dire à l'interpréteur Python d'aller chercher ailleurs pour trouver des modules en ajoutant le chemin à la `variable d'environnement <http://fr.wikipedia.org/wiki/Variable_d'environnement>`_ `PYTHONPATH <https://docs.python.org/3/using/cmdline.html#envvar-PYTHONPATH>`_. Sous Windows : :: set PYTHON_PATH=%PYTHON_PATH%;c:\\moncode\\monmodule\\src """ return os.environ.get("PYTHON_PATH", "")
[docs] def same_variable(a, b): """ Cette fonction dit si les deux objets sont en fait le même objet (True) ou non (False) s'ils sont différents (même s'ils contiennent la même information). :param a: n'importe quel objet :param b: n'importe quel objet :return: ``True`` ou ``False`` .. faqref:: :tag: python :title: Qu'est-ce qu'un type immuable ou immutable ? :lid: faq-py-immutable Une variable de type *immuable* ne peut être modifiée. Cela concerne principalement : - ``int``, ``float``, ``str``, ``tuple`` Si une variable est de type *immuable*, lorsqu'on effectue une opération, on créé implicitement une copie de l'objet. Les dictionnaires et les listes sont *modifiables* (ou *mutable*). Pour une variable de ce type, lorsqu'on écrit ``a = b``, ``a`` et ``b`` désigne le même objet même si ce sont deux noms différentes. C'est le même emplacement mémoire accessible paur deux moyens (deux identifiants). Par exemple :: a = (2,3) b = a a += (4,5) print( a == b ) # --> False print(a,b) # --> (2, 3, 4, 5) (2, 3) a = [2,3] b = a a += [4,5] print( a == b ) # --> True print(a,b) # --> [2, 3, 4, 5] [2, 3, 4, 5] Dans le premier cas, le type (``tuple``) est _immutable_, l'opérateur ``+=`` cache implicitement une copie. Dans le second cas, le type (``list``) est _mutable_, l'opérateur ``+=`` évite la copie car la variable peut être modifiée. Même si ``b=a`` est exécutée avant l'instruction suivante, elle n'a **pas** pour effet de conserver l'état de ``a`` avant l'ajout d'élément. Un autre exemple :: a = [1, 2] b = a a [0] = -1 print(a) # --> [-1, 2] print(b) # --> [-1, 2] Pour copier une liste, il faut expliciter la demander :: a = [1, 2] b = list(a) a [0] = -1 print(a) # --> [-1, 2] print(b) # --> [1, 2] La page `Immutable Sequence Types <https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html?highlight=immutable#immutable-sequence-types>`_ détaille un peu plus le type qui sont *mutable* et ceux qui sont *immutable*. Parmi les types standards : * **mutable** * `bool <https://docs.python.org/3/library/functions.html#bool>`_ * `int <https://docs.python.org/3/library/functions.html#int>`_, `float <https://docs.python.org/3/library/functions.html#float>`_, `complex <https://docs.python.org/3/library/functions.html#complex>`_ * `str <https://docs.python.org/3/library/functions.html#func-str>`_, `bytes <https://docs.python.org/3/library/functions.html#bytes>`_ * `None <https://docs.python.org/3/library/constants.html?highlight=none#None>`_ * `tuple <https://docs.python.org/3/library/functions.html#func-tuple>`_, `frozenset <https://docs.python.org/3/library/functions.html#func-frozenset>`_ * **immutable**, par défaut tous les autres types dont : * `list <https://docs.python.org/3/library/functions.html#func-list>`_ * `dict <https://docs.python.org/3/library/functions.html#func-dict>`_ * `set <https://docs.python.org/3/library/functions.html#func-set>`_ * `bytearray <https://docs.python.org/3/library/functions.html#bytearray>`_ Une instance de classe est mutable. Il est possible de la rendre immutable par quelques astuces : * `__slots__ <https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html?highlight=_slots__#object.__slots__>`_ * `How to Create Immutable Classes in Python <http://www.blog.pythonlibrary.org/2014/01/17/how-to-create-immutable-classes-in-python/>`_ * `Ways to make a class immutable in Python <https://stackoverflow.com/questions/4996815/ways-to-make-a-class-immutable-in-python>`_ * surcharger des méthodes `__getattr__ <https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#object.__getattr__>`_, `__getattribute__ <https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#object.__getattribute__>`_, `__setattr__ <https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#object.__setattr__>`_. Enfin, pour les objects qui s'imbriquent les uns dans les autres, une liste de listes, une classe qui incluent des dictionnaires et des listes, on distingue une copie simple d'une copie intégrale (**deepcopy**). Dans le cas d'une liste de listes, la copie simple recopie uniquement la première liste :: import copy l1 = [ [0,1], [2,3] ] l2 = copy.copy(l1) l1 [0][0] = '##' print(l1, l2) # --> [['##', 1], [2, 3]] [['##', 1], [2, 3]] l1 [0] = [10,10] print(l1,l2) # --> [[10, 10], [2, 3]] [['##', 1], [2, 3]] La copie intégrale recopie également les objets inclus :: import copy l1 = [ [0,1], [2,3] ] l2 = copy.deepcopy(l1) l1 [0][0] = '##' print(l1,l2) # --> [['##', 1], [2, 3]] [[0, 1], [2, 3]] Les deux fonctions s'appliquent à tout object Python : `module copy <https://docs.python.org/3/library/copy.html>`_. """ return id(a) == id(b)
[docs] def stringio(text): """ Teturns a :class:`io.StringIO` object on a text. :param text: any text :return: StringIO object .. faqref:: :tag: python :title: A quoi sert un ``StringIO`` ? La plupart du temps, lorsqu'on récupère des données, elles sont sur le disque dur de votre ordinateur dans un fichier texte. Lorsqu'on souhaite automatiser un processur qu'on répète souvent avec ce fichier, on écrit une fonction qui prend le nom du fichier en entrée. :: def processus_quotidien(nom_fichier) : # on compte les lignes nb = 0 with open(nom_fichier,"r") as f : for line in f : nb += 1 return nb Et puis un jour, les données ne sont plus dans un fichier mais sur Internet. Le plus simple dans ce cas est de recopier ces données sur disque dur et d'appeler la même fonction. Simple. Un autre les données qu'on doit télécharger font plusieurs gigaoctets. Tout télécharger prend du temps pour finir pour s'apercevoir qu'elles sont corrompues. On a perdu plusieurs heures pour rien. On aurait bien voulu que la fonction ``processus_quotidien`` commence à traiter les données dès le début du téléchargement. Pour cela, on a inventé la notion de **stream** ou **flux** qui sert d'interface entre la fonction qui traite les données et la source des données. Le flux lire les données depuis n'importe quel source (fichier, internet, mémoire), la fonction qui les traite n'a pas besoin d'en connaître la provenance. `StringIO <https://docs.python.org/3/library/io.html#io.StringIO>`_ est un flux qui considère la mémoire comme source de données. :: def processus_quotidien(data_stream): # on compte toujours les lignes nb = 0 for line in data_stream : nb += 1 return nb La fonction ``processus_quotidien`` fonctionne pour des données en mémoire et sur un fichier. :: fichier = __file__ f = open(fichier,"r") nb = processus_quotidien(f) print(nb) text = "ligne1\\nligne2" st = io.StringIO(text) nb = processus_quotidien(st) print(nb) """ return io.StringIO(text)
[docs] def property_example(): """ .. faqref:: :tag: python :title: property Une `property <https://docs.python.org/3/library/functions.html#property>`_ est une écriture qui sert à transformer l'appel d'une méthode de classe en un attribut. :: class ClasseAvecProperty: def __init__(self,x,y): self._x, self._y = x,y @property def x(self): return self._x @property def y(self): return self._y @property def norm2(self): return self._y**2 + self._x**2 c = ClasseAvecProperty(1,2) print(c.x) print(c.y) ``x`` est définit comme une méthode mais elle retourne simplement l'attribut ``_x``. De cette façon, il est impossible de changer ``x`` en écrivant:: c.x = 5 Cela déclenche l'erreur:: Traceback (most recent call last): File "faq_python.py", line 455, in <module> c.x = 5 AttributeError: can't set attribute On fait cela parce que l'écriture est plus courte et que cela évite certaines erreurs. """
[docs] def sortable_class(cl): """ .. faqref:: :tag: python :title: Classe sortable Il faut prononcer *sortable* à l'anglaise. Comment rendre une classe *sortable* ? Pour faire simple, on veut écrire :: l = [ o1, o2 ] l.sort() Où ``o1`` et ``o2`` sont des objets d'une classe que vous avez définie :: class MaClasse: ... Pour que cela fonctionne, il suffit juste de surcharger l'opérateur ``<`` ou plus exactement ``__lt__``. Par exemple :: class MaClasse: def __lt__(self, autre_instance): if self.jenesaispas < autre.jenesaispas: return True elif self.jenesaispas > autre.jenesaispas: return False: else: if self.jenesaispas2 < autre.jenesaispas2: return True else: return False """
[docs] class PQPipError(Exception): """ Any exception raised by one of the following function. """ def __init__(self, *args): """ :param args: either a string 3 strings (cmd, out, err) """ if len(args) == 1: Exception.__init__(self, args[0]) else: cmd, out, err = args mes = f"CMD:\n{cmd}\nOUT:\n{out}\n[piperror]\n{err}" Exception.__init__(self, mes)
[docs] class Distribution: """ Common interface for old and recent pip packages. """ def __init__(self, dist): self.dist = dist def __getattr__(self, attr): if attr == "key": if hasattr(self.__dict__["dist"], "key"): return self.__dict__["dist"].key return self.__dict__["dist"].canonical_name if attr == "dist": return self.__dict__["dist"] if attr in { "_get_metadata", "requires", "PKG_INFO", "project_name", "py_version", "platform", "extras", }: if hasattr(self.__dict__["dist"], attr): return getattr(self.__dict__["dist"], attr) try: return getattr(self.__dict__["dist"]._dist, attr) except AttributeError as e: if attr == "project_name": return getattr(self.__dict__["dist"]._dist, "name") # noqa: B009 if attr == "py_version": return getattr(self.__dict__["dist"]._dist, "version") # noqa: B009 if attr in {"platform", "extras"}: return None raise AttributeError( f"Unable to find {attr!r} in {dir(self.__dict__['dist']._dist)} or " f"{dir(self.__dict__['dist'])}." ) from e try: return getattr(self.__dict__["dist"], attr) except AttributeError as e: raise AttributeError( f"Unable to find {attr!r} in {dir(self.__dict__['dist'])}." ) from e
[docs] def get_installed_distributions( local_only=True, skip=None, include_editables=True, editables_only=False, user_only=False, use_cmd=False, ): """ Directs call to function *get_installed_distributions* from :epkg:`pip`. Return a list of installed Distribution objects. :param local_only: if True (default), only return installations local to the current virtualenv, if in a virtualenv. :param skip: argument is an iterable of lower-case project names to ignore; defaults to ``pip.compat.stdlib_pkgs`` (if *skip* is None) :param editables: if False, don't report editables. :param editables_only: if True , only report editables. :param user_only: if True , only report installations in the user site directory. :param use_cmd: if True, use a different process (updated package list) :return: list of installed Distribution objects. """ if use_cmd: raise NotImplementedError("use_cmd should be False.") if skip is None: try: from pip._internal.utils.compat import stdlib_pkgs skip = stdlib_pkgs except ImportError: pass try: from pip._internal.metadata import get_default_environment return list( map( Distribution, get_default_environment().iter_installed_distributions( local_only=local_only, skip=skip, include_editables=include_editables, editables_only=editables_only, user_only=user_only, ), ) ) except ImportError: from pip._internal.utils.misc import get_installed_distributions as getd return list( map( Distribution, getd( local_only=local_only, skip=skip, include_editables=include_editables, editables_only=editables_only, user_only=user_only, use_cmd=use_cmd, ), ) )
[docs] def get_packages_list(): """ calls ``pip list`` to retrieve the list of packages """ return get_installed_distributions(local_only=True)
[docs] def list_of_installed_packages(): """ calls ``pip list`` to retrieve the list of packages .. faqref:: :tag: python :title: Obtenir des informations sur les packages installés Le module :epkg:`pip` retourne des informations sur n'importe quel module installé, sa version, sa license :: pip show pandas On peut également l'obtenir depuis l'interpréteur python :: import pip pip.main(["show", "pandas"]) Exemple :: Name: pandas Version: 0.16.0 Summary: Powerful data structures for data analysis, time series,and statistics Home-page: http://pandas.pydata.org Author: The PyData Development Team Author-email: pydata@googlegroups.com License: BSD Location: c:\\python35_x64\\lib\\site-packages Requires: python-dateutil, pytz, numpy On utilise également ``pip freeze`` pour répliquer l'environnement dans lequel on a développé un programme. `pip freeze <https://pip.pypa.io/en/latest/reference/pip_freeze.html>`_ produit la liste des modules avec la version utilisée :: docutils==0.11 Jinja2==2.7.2 MarkupSafe==0.19 Pygments==1.6 Sphinx==1.2.2 Ce qu'on utilise pour répliquer l'environnement de la manière suivante :: pip freeze > requirements.txt pip install -r requirements.txt Cette façon de faire fonctionne très bien sous Linux mais n'est pas encore opérationnelle sous Windows à moins d'installer le compilateur C++ utilisée pour compiler Python. """ return get_packages_list()
[docs] def get_package_info(name=None, start=0, end=-1): """ Calls ``pip show`` to retrieve information about packages. :param name: name of he packages or None to get all of them in a list :param start: start at package n (in list return by :func:`get_packages_list`) :param end: end at package n, -1 for all :return: dictionary or list of dictionaries """ from pip._internal.commands.show import search_packages_info if name is None: res = [] packs = get_packages_list() if end == -1: end = len(packs) subp = packs[start:end] if len(subp) == 0: raise PQPipError( "No package, start={0}, end={1}, len(subp)={2}, len(packs)={3}".format( start, end, len(subp), len(packs) ) ) for cp in subp: pack = cp.project_name info = get_package_info(pack) res.append(info) if len(res) == 0 and len(subp) > 0: raise PQPipError( f"Empty list, unexpected, start={start}, " f"end={end}, len(subp)={len(subp)}" ) return res res = list(search_packages_info([name])) if len(res) != 1: raise PQPipError(f"Unexpected number of results {len(res)} for {name}") return res[0]
[docs] def information_about_package(name): """ Calls ``pip show`` to retrieve information about packages. .. faqref:: :tag: python :title: Récupérer la liste des modules installés Le module :epkg:`pip` permet d'installer de nouveaux modules mais aussi d'obtenir la liste des packages installés :: pip list On peut également l'obtenir depuis l'interpréteur python :: import pip pip.main(["list"]) .. faqref:: :tag: python :title: Pourquoi l'installation de pandas (ou numpy) ne marche pas sous Windows avec pip ? Python est un langage très lent et c'est pourquoi la plupart des modules de calculs numériques incluent des parties implémentées en langage C++. :epkg:`numpy`, :epkg:`pandas`, :epkg:`matplotlib`, :epkg:`scipy`, :epkg:`scikit-learn`, ... ... Sous Linux, le compilateur est intégré au système et l'installation de ces modules via l'instruction ``pip install <module>`` met implicitement le compilateur à contribution. Sous Windows, il n'existe pas de compilateur C++ par défaut à moins de l'installer. Il faut faire attention alors d'utiliser exactement le même que celui utilisé pour compiler Python (voir `Compiling Python on Windows <https://docs.python.org/3/using/windows.html#compiling-python-on-windows>`_). C'est pour cela qu'on préfère utiliser des distributions comme `Anaconda <https://www.anaconda.com/>`_ qui propose par défaut une version de Python accompagnée des modules les plus utilisés. Elle propose également une façon simple d'installer des modules précompilés avec l'instruction :: conda install <module_compile> """ return get_package_info(name)
[docs] def get_month_name(date): """ returns the month name for a give date :param date: datatime :return: month name .. faqref:: :tag: python :title: Récupérer le nom du mois à partir d'une date .. runpython:: :showcode: import datetime dt = datetime.datetime(2016, 1, 1) print(dt.strftime("%B")) """ return date.strftime("%B")
[docs] def get_day_name(date): """ returns the day name for a give date :param date: datatime :return: month name .. faqref:: :tag: python :title: Récupérer le nom du jour à partir d'une date .. runpython:: :showcode: import datetime dt = datetime.datetime(2016, 1, 1) print(dt.strftime("%A")) """ return date.strftime("%A")
[docs] def class_getitem(): """ This function shows how to enable an expression such as `A[1]` where `A` is a class type and not an instance. This can be done through `__class_getitem__ <https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#object.__class_getitem__>`_. """ class A: def __init__(self): pass @classmethod def get(cls, index): if index == 1: return A1 if index == 2: return A2 raise AssertionError(f"Unexpected index={index}") @classmethod def __class_getitem__(cls, index): return cls.get(index) def __getitem__(self, index): return "i[%d]" % index class A1(A): def __init__(self): A.__init__(self) class A2(A): def __init__(self): A.__init__(self) a = A() assert a[5] == "i[5]" assert a.__class__.__name__ == "A" a = A.get(1)() assert a.__class__.__name__ == "A1" a = A[1]() assert a.__class__.__name__ == "A1" a = A[2]() assert a.__class__.__name__ == "A2"