Introduction

Ceci est une relecture du livre que j’ai écrit en 2009 Programmation avec le langage Python écrit en 2011 avec une version de Python que plus personne n’utilise. La transcription du livre sous la forme d’un site web et d’un module python a permis d’automatiser la vérification des exemples pour assurer que ceux-ci fonctionnent encore avec les dernières versions du langage et de ses dépendances.

Installation de Python

Pour ceux qui débutent, je recommande l’utilisation de la distribution Anaconda. Elle fonctionne sous Windows, Linux, MacOS. Pour ceux qui souhaitent réduire la taille du premier téléchargement (> 500 Mo), elle existe en version allégée Miniconda. Avec cette distribution, il est quasiment possible de tout faire grâce à une interface graphique. Comme ce n’est pas la version officielle, cette distribution est mise à jour avec quelques semaines ou mois de retard par rapport à cette dernière. C’est rarement un problème.

En ce qui me concerne, je préfère la version officielle de Python. Elle est moins gourmande sur le disque mais parfois plus difficile à maîtriser lors de l’installation de certaines extensions. Elle est installée par défault sur les distributions Linux.

Installation d’extensions ou modules ou packages

Le langage Python est un langage de programmation qui seul ne permet pas de faire grand chose hormis des calculs simples. Heureusement, des extensions existent pour le compléter et faire du calcul numérique, créer des sites webs, accéder à d’autres applications comme Excel. Ces extensions sont partagées sur le site officiel pypi. Elles sont trop nombreuses mais certains sites prennent le temps de créer une sorte de florilège : Awesome Python. Pour installer une extension, il suffit de d’écrire sur une ligne de commande :

pip install <extension>

Si vous utilisez la distribution Anaconda ou Miniconda, il est préférable d’essayer d’abord :

conda install <extension>

Des exemples de codes sont d’ailleurs disponibles sous la forme d’un module python.

pip install teachpyx

Accents

Le langage python est conçu pour un monde anglophone et l’utilisation des accents ne va pas de soi. Le programme suivant qui demande d’afficher un message contenant un accent peut provoquer l’apparition d’une erreur selon les caractéristiques de votre machine.

print("accentué")

L’erreur est la suivante :

File "essai.py", line 1
SyntaxError: Non-ASCII character '\xe9' in file i.py on line 1,
         but no encoding declared;
         see https://peps.python.org/pep-0263/ for details

Dans ce cas, il faut ajouter une ligne placée en première position qui précise que des accents pourront être utilisés. L’exécution du programme qui suit ne soulève aucune erreur.

# coding: utf-8
print("accentué")

Cette ligne précise en fait que l’interpréteur python doit utiliser un jeu de caractères spécial. Ces jeux de caractères ont parfois leur importance, les navigateurs n’aiment pas trop les accents au sein des adresses Internet : il est parfois préférable de ne pas utiliser d’accents sur les sites de réservations d’hôtels, de trains ou d’avions même si aujourd’hui ce problème ne devrait plus en être un. Dans le cas contraire, cela donne une indication du côté vieillot voire obsolète d’une implémentation. A cause des accents, les exemples cités dans ce livre ne fonctionnent pas toujours sans cette première ligne qui a parfois été enlevée pour des questions de lisibilité. Il faut penser à l’ajouter pour reproduire les exemples.

Les dernières versions du langage Python autorisent maintenant la présence de lettres accentuées dans les noms des variables, de fonctions ou de classes. Néanmoins, c’est une mauvaise habitude à prendre car beaucoup de langages ne le permettent pas.

L’instruction print(...) ordonne à l’ordinateur d’afficher un message à l’écran. Il n’a aucun impact sur son fonctionnement. Elle est beaucoup utilisée pour vérifier que le programme fait bien ce qu’il est supposé faire.

Une nouvelle version du langage Python est maintenant publiée chaque année. L’ensemble des modifications est tenue à jour sur la page Python Enhancement Proposals (PEP). Chaque version est maintenue environ cinq ans selon un calendrier précisé au moment de la sortie.

Trois concepts, séquence, test, boucle

La programmation autre que quantique s’appuient sur trois concepts simples. Tout programme est un assemblage souvent complexe de ceux-ci. Le premier est la séquence. Par défaut, l’ordinateur enchaîne les instructions.

a = 1       # affecte 1 à a
b = a + 5   # affecte a + 5 à b

a et b sont des variables. Elles permettent de manipuler des informations, ici, des nombres. Les nommer permet d’écrire des instructions qui ne dépendent plus des informations auxquelles elles sont associées.

Le second concept est le test. C’est la capacité de choisir une direction plutôt qu’une autre. Le programme suivant compare la valeur associée à la variable a. Si elle est supérieur à 1 alors b reçoit la 1 + 5, sinon b reçoit 1 + 6.

if a > 1:
    b = 1 + 5
else:
    b = 1 + 6

Le troisième concept est la boucle. C’est la capacité de répéter la même séquence d’instructions. L’exemple suivant répète 10 fois la même instructions qui consiste à ajouter deux nombres. Le résultat est la somme des 10 premiers entiers.

a = 0                     # initialisation
for i in range(1, 11):    # pour i allant de 1 à 11 exclu
    a = a + i             # on ajoute i à a

Excepté pour la programmation quantique, ces trois concepts sont identiques dans tous les langages relevant de la programmation impérative ou de la programmation fonctionnelle, soit tous ceux qui existent aujourd’hui.

Algorithmes

Pour simplifier, un algorithme est un assemblage fini de ces trois concepts. On peut se dire que la tâche est immense lorsqu’on commence à programmer mais il existe déjà de nombreux algorithmes. Le plus souvent, un programme réutilise beaucoup de choses existantes, et ajoute le peu qui est nécessaire à son auteur pour faire la tâche pour laquelle il l’écrit. Il est rare que quelqu’un dans le monde entier n’ait pas déjà réfléchi au problème que vous vous posez. Le travail consiste d’abord à chercher ce qui existe puis de voir les bouts qui manquent pour assembler ce qu’on a trouvé.

Les algorithmes numériques sont généralement ceux qu’on qualifie d’algorithmes. Tout l’enjeu est faire des calculs le plus rapidement possibles et pour un grand nombres de problèmes, il existe déjà un algorithme optimal, pour lequel on sait qu’il n’existe pas de version plus rapide. L’algorithme le plus connu est celui du tri, il existe d’ailleurs plusieurs algorithmes de tri. On programme plus vite quand on connaît déjà quelques-uns de ces algorithmes. Cette culture algorithmique est encore rarement abordée à l’école bien que la programmation fasse partie du cursus scolaire. Ces algorithmes sont aussi intemporels. Ils continueront d’exister jusqu’à la nuit des temps au même titre que les mathématiques.

Les autres algorithmes couvrent tous les autres besoins, comme ceux d’accéder à une ressource comme internet, une base de données, un serveur de mail, une autre application comme Excel. Cette partie évolue rapidement. Il n’est pas rare d’en réécrire une partie tous les cinq ou dix ans parce qu’un outil a changé comme une base de données, la sécurité a changé, l’endroit où les données sont stockées…

La suite du site se lit en diagonale ou en rang serré selon vos connaissances actuelles, selon que vous connaissez déjà un autre langage de programmation. Et il faut pratiquer.

Fichier ou notebook

Il faut bien écrire son programme quelque part. Il exite deux options. La première est d’écrire son programme dans un fichier texte qui doit obligatoirement avoir l’extension .py. On peut ensuite l’exécuter avec l’instruction en ligne de commande python <nom de fichier.py>. Il est recommandé d’utiliser un éditeur de texte dédié à cet usage. Le plus utilisé est Visual Studio Code.

La seconde option est un notebook. Cette façon de travailler nécessite l’installation de jupyter. C’est plus facile quand on commence. Ce support vise principalement les chercheurs qui peuvent de cette façon avoir dans un même document du code, des sorties de code, du texte, des formules, des graphiques. C’est déconseillé dès qu’on doit utiliser un programme pour automatiser une tâche.