Programmation en Python Cours 6

(1)

Cours d’Informatique Scientifique

Programmation en Python Cours 6

Laurent Pointal

laurent.pointal @ limsi.fr

@ laposte.net

(2)

Programme de la séance

● Pratique... les listes en compréhension

● Traitement des erreurs

● Détection

● Signalisation

● Remontée

– Les exceptions

● Types utiles

● Séquences tuple, ensembles set, dictionnaires dict

● Module collections

(3)

urent PointalDépartement Mesures Physiques Cours d’Informatique Scientifique 6/8 3 22

v2.2

Construction de listes

Liste existante

Nouvelle liste Calcul et/ou sélection

sur chaque élément

Pour le moment:

●

définition des listes par les valeurs contenues ("en extension"):

lst1 = [1,6,9,2,7,4,12,11,21,4]

●

construction de nouvelle liste par boucle for :

res = []

for v in itérable:

if condition(v) :

res.append(calcul(v))

# liste des carrés des impairs

lst2 = []

for v in lst1:

if v%2==1 :

lst2.append(v2)**

(4)

aurent PointalDépartement Mesures Physiques Cours d’Informatique Scientifique 6/8 4 22

v2.2

Listes en compréhension - syntaxe

Définition des listes par une expression (en “intension” ou “compréhension”)

À partir d’une séquence de valeurs, créer une nouvelle séquence...

res = [ calcul(v) for v in itérable ]

...et on peut enchaîner les niveaux de boucles...

res = [ calcul(v) for v in itérable if condition(v) ] ...avec un filtrage...

res = [ calcul(v1,v2)

for v1 in itérable1

for v2 in itérable2

if condition(x) ]

(5)

v2.2

Listes en compréhension - ex. 1 (sans)

# Exemple: lst2 = carrés des nombres de lst1 lst1 = [1,6,9,2,7,4,12,11,21,4]

lst2 = []

for v in lst1:

lst2.append(v2)**

# Exemple: lst2 = carrés des nombres impairs de lst1 lst1 = [1,6,9,2,7,4,12,11,21,4]

lst2 = []

for v in lst1:

if v%2==1:

lst2.append(v2)**

lst2 = v ² ∀ v ∈ lst1

lst2 = v ² ∀ v ∈ lst1 si v impair

(6)

v2.2

Listes en compréhension - ex. 1 (avec)

# Exemple: lst2 = carrés des nombres de lst1 lst1 = [1,6,9,2,7,4,12,11,21,4]

lst2 = []

for v in lst1:

lst2.append(v2)**

lst2 = [ v2 for v in lst1 ]**

# Exemple: lst2 = carrés des nombres impairs de lst1 lst1 = [1,6,9,2,7,4,12,11,21,4]

lst2 = []

for v in lst1:

if v%2==1:

lst2.append(v2)**

lst2 = [ v2 for v in lst1 if v%2==1 ]**

lst2= v ² ∀v ∈ lst1

lst2= v ² ∀v ∈lst1 si v impair

(7)

v2.2

Listes en compréhension - ex. 2

**res = [x*y for x in range(1,5) for y in range(1,5) if x!=y]**

[2, 3, 4, 2, 6, 8, 3, 6, 12, 4, 8, 12]

Exemple : produits xy avec x et y de 1 à 4 et x≠y

res = []

for x in range(1,5):

for y in range(1,5):

if x!=y:

**res.append(x*y)**

[2, 3, 4, 2, 6, 8, 3, 6, 12, 4, 8, 12]

●

Avec deux boucles imbriquées:

●

Avec une liste en compréhension:

(8)

v2.2

Listes en compréhension - ex. autres

Note: pas essentiel à retenir (on peut s’en passer), mais peut être pratique.

lstpoints = [(1,3),(9,2),(7,7),(8,4),(6,11),(3,9) ] max( [ pt[1] for pt in lstpoints ] )

Utilisation très courante pour éviter certaines boucles simples

Exemple, calcul de l’ordonnée max d’une liste de points:

Exemple, somme des cubes des 20 premiers nombres multiples de 7:

sum( [ x3 for x in range(7,7*20+1,7)] )**

Permet d'écrire certaines opérations sur des ensembles

comme dans certains logiciels de calcul en ingénierie.

(9)

v2.2

Les erreurs - 1

● La détection

●

Tout vérifier vs Laisser faire

– Un juste milieu

●

Débogage vs Utilisation normale

● Le traitement

●

Signaler l'erreur (à l'utilisateur)

– Utilisateur ciblé (développeur?)

– Précision des informations, pertinence

●

Remonter l'erreur (au programme)

– Valeur de retour de fonction

– Levée d'exception

(10)

v2.2

Les erreurs - 2 - Détection

●

Tout vérifier ?

●

Non: Python détecte déjà certaines erreurs

●

Laisser faire ?

●

Oui/Non: Détecter là où il y a des risques de mauvaise utilisation

if 0<=index<len(lst):

v = lst[index]

else:

# Hors limites (on verra que faire ici)

= Généralement inutile

def perimetre_triangle(c0,c1,c2):

cotes = sorted([c0,c1,c2])

if cotes[2] > cotes[0]+cotes[1]:

# Pas un triangle (on verra que faire ici)

return c0+c1+c2

(11)

v2.2

Les erreurs - 3 - Débogage

Définis en mode débogage Python:

●

Variable globale booléenne debug

●

Instruction assert condition,"message"

option Python -O pour retirer le débogage

Vérifier:

●

Les paramètres en entrée, les valeurs calculées, les valeurs retournées

●

Contraintes ? a > 0 len(lst)>=2

●

Relations ? a > b a in lst

Distinguer :

●

Ce qui relève du débogage de votre code

➔

vérifications actives uniquement en mode débogage

●

Ce qui peut arriver lorsque quelqu'un utilise vos fonctions

➔

vérifications actives tout le temps

(12)

v2.2

Les erreurs - 4 - Exemple Débogage

ARTICLES_RECONNUS = ["le","la","les", (...)]

def articles(phrase):

"Retourne la liste des articles présents dans une phrase"

assert type(phrase)==type("")

if len(phrase) == 0: # Chaine vide

print("Erreur: paramètre phrase vide pour articles()") return None # Pour signaler un problème

lart = []

lmots = phrase.lower().split() for mot in lmots:

if mot in ARTICLES_RECONNUS:

if mot not in lart:

lart.append(mot)

# Vérification de l'algorithme

if debug: # Pour éviter la boucle hors débug for a in lart:

assert a in ARTICLES_RECONNUS,"article extraterrestre"

assert a in lmots,"mot extrarterrestre"

return lart

(13)

v2.2

Les erreurs - 5 - Signalement

●

Signaler l'erreur

●

affichage print("Erreur: Ca va pas!")

– pratique pour débogger / signaler à l'utilisateur

●

journaux logger.error("Ca va pas!")

– système de filtrage (niveaux debug / info / warning / error / critical...)

– système d'enregistrement (print, fichier texte, syslog, serveur sur réseau...)

– système de formatage (ajout date/heure, thread, utilisateur...)

●

Dès qu'elle est détectée

●

en indiquant quoi / comment / ou / pourquoi...

●

en donnant de l'information lisible

– code numérique d'erreur => compléter par message

texte pour l'utilisateur

(14)

v2.2

Les erreurs - 6 - Remontée

Problème : comment signaler au code appelant une fonction qu'il y a eu une erreur.

res = fonction1(paramsf1)

# utilisation de res

def fonction1(parametresf1):

...

y = fonction2(paramsf2) z = ...y...

return z

def fonction2(parametresf2):

...

q = fonction3(paramsf3) r = ...q...

return r

def fonction3(parametresf3):

k = ...

return k

(15)

v2.2

Les erreurs - 7 - Remontée "code d'erreur"

●

Retour de valeur

●

en cas de problème, retourner une valeur spécifique, un « drapeau » (ex. None)

●

Problèmes

●

définir des codes, les identifier par rapport aux valeurs normales, homogénéiser les codes

entre les différents modules utilisés

●

traiter systématiquement les erreurs dans chaque fonction (risque d'oubli) et les faire remonter

●

mélanger le code normal et le code de

traitement d'erreur (lourdeur, bugs)

(16)

v2.2

Les erreurs - 8 - Exceptions

try:

except (exceptions) as e:

répétable avec différents types

d’exceptions

Détection d’une situation d’erreur pendant l'exécution

du bloc ‘try’

^[*]

: levée d'exception

Une instruction raise seule, exécutée dans le bloc except, remonte l’exception au traitement des erreurs suivant le plus récent.

Quelques classes d'erreurs: Exception ValueError NameError IndexError KeyError AttributeError IOError TypeError ZeroDivisionError…

Bloc ‘try’ exécuté dans les cas normaux.

Bloc exécuté si une

erreur de type exception est détectée.

raise exception("pb")

[] Éventuellement dans une fonction d'un autre module appelée lors de*

cette exécution.

(17)

v2.2

Les erreurs - 9 - Exemple Exception

try:

res = fonction1(paramsf1) # utilisation de res

except Exception as err:

print("Erreur", err)

def fonction1(parametresf1):

...

y = fonction2(paramsf2) z = ...y...

return z def fonction2(parametresf2):

try:

q = fonction3(paramsf3) r = ...q...

return r

except Exception as e:

#nettoyage raise

def fonction3(parametresf3):

if ...:

raise ValueError("Bad param") k = ...

return k

(18)

v2.2

Les erreurs - 10 - Exemple

from math import sqrt

def perimetre_triangle(c0,c1,c2):

# Contrôle qu'on a un triangle possible cotes = sorted([c0,c1,c2])

if cotes[2] > cotes[0]+cotes[1]:

raise ValueError("pas un triangle") return c0+c1+c2

def aire_triangle(c0,c1,c2):

p = perimetre_triangle(c0,c1,c2)

**a = sqrt(p(p-c1)(p-c2)*(p-c3)/16)**

return a

(19)

v2.2

Les séquences tuple

Par rapport aux listes:

●

non modifiable !

●

pas de méthodes de recherche & Co Construction:

●

directement, simplement: t = 1,3,8,0,2,"coucou"

●

directement, avec des parenthèses:

t = (1,3,8,0,2,"coucou") Opérations

●

accès aux valeurs par indexation: t[3]

●

boucles sur les éléments: for elem in t: ...

Où les utiliser ?

●

créés automatiquement: affectation multiple, passage de paramètres...

●

lorsque besoin de regrouper des valeurs qui doivent rester

cohérentes ensembles

(20)

v2.2

Les ensembles set

Par rapport aux listes:

●

Chaque élément présent une seule fois, éléments "hashables"

●

Pas d'ordre dans les éléments

●

Test de présence/absence très rapide Construction:

●

directement: ens = {1,3,8,0,2,"coucou"}

●

à partir d'une liste: ens = set([])

●

au fur et à mesure en remplissant / modifiant l'ensemble Modification:

●

création vide: ens = set()

●

ajout: ens.add("élément")

●

suppression: ens.remove(8)

●

mise à jour: ens.update({9,2,21,42,"bof",11}) Opérations

●

cf exemples script

●

boucles sur les éléments: for elem in ens: ...

Il existe aussi frozenset() qui n'est plus modifiable une fois créé.

(21)

v2.2

Les dictionnaires dict

●

Associations (map) clé => valeur

●

Contraintes:

●

Chaque clé est présente une seule fois

●

Clés "hashables" (ex. pas de liste)

●

Les plus

●

Accès rapide par clé

(comme les ensembles)

●

N'importe quelle valeur

Construction

●

directement: dico = {"x":1.2,"nom":"toto",3.14:"pi"}

●

à partir d'une liste: dico = dict([("x",1.2),("nom","toto")])

●

au fur et à mesure en remplissant / modifiant l'ensemble Modification

●

stockage/modification d'association: dico["y"] = 11.7

●

suppression d'association: del dico["y"]

Opérations

●

vues itérables sur clés / éléments / associations: for k in dico /

for k in dico.keys() / for v in dico.values() / for (k,v) in dico.items()

●

test de présence/absence de clé: "x" in dico

●

etc

(22)

v2.2

Programmation en Python Cours 6

Cours d’Informatique Scientifique

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Laurent Pointal

laurent.pointal @ limsi.fr

@ laposte.net

Programme de la séance

● Pratique... les listes en compréhension

● Traitement des erreurs

● Détection

● Signalisation

● Remontée

– Les exceptions

● Types utiles

● Séquences tuple, ensembles set, dictionnaires dict

● Module collections

Construction de listes

Liste existante

Nouvelle liste Calcul et/ou sélection

sur chaque élément

Pour le moment:

définition des listes par les valeurs contenues ("en extension"):

lst1 = [1,6,9,2,7,4,12,11,21,4]

construction de nouvelle liste par boucle for :

res = []

for v in itérable:

if condition(v) :

res.append(calcul(v))

# liste des carrés des impairs

lst2 = []

for v in lst1:

if v%2==1 :

lst2.append(v**2)

Listes en compréhension - syntaxe

Définition des listes par une expression (en “intension” ou “compréhension”)

À partir d’une séquence de valeurs, créer une nouvelle séquence...

res = [ calcul(v) for v in itérable ]

...et on peut enchaîner les niveaux de boucles...

res = [ calcul(v) for v in itérable if condition(v) ] ...avec un filtrage...

res = [ calcul(v1,v2)

for v1 in itérable1

for v2 in itérable2

if condition(x) ]

Listes en compréhension - ex. 1 (sans)

# Exemple: lst2 = carrés des nombres de lst1 lst1 = [1,6,9,2,7,4,12,11,21,4]

lst2 = []

for v in lst1:

lst2.append(v**2)

# Exemple: lst2 = carrés des nombres impairs de lst1 lst1 = [1,6,9,2,7,4,12,11,21,4]

lst2 = []

for v in lst1:

if v%2==1:

lst2.append(v**2)

lst2 = v 2 ∀ v ∈ lst1

lst2 = v 2 ∀ v ∈ lst1 si v impair

Listes en compréhension - ex. 1 (avec)

# Exemple: lst2 = carrés des nombres de lst1 lst1 = [1,6,9,2,7,4,12,11,21,4]

lst2 = []

for v in lst1:

lst2.append(v**2)

lst2 = [ v**2 for v in lst1 ]

# Exemple: lst2 = carrés des nombres impairs de lst1 lst1 = [1,6,9,2,7,4,12,11,21,4]

lst2 = []

for v in lst1:

if v%2==1:

lst2.append(v**2)

lst2 = [ v**2 for v in lst1 if v%2==1 ]

lst2= v 2 ∀v ∈ lst1

lst2= v 2 ∀v ∈lst1 si v impair

Listes en compréhension - ex. 2

res = [x*y for x in range(1,5) for y in range(1,5) if x!=y]

[2, 3, 4, 2, 6, 8, 3, 6, 12, 4, 8, 12]

Exemple : produits xy avec x et y de 1 à 4 et x≠y

res = []

for x in range(1,5):

for y in range(1,5):

if x!=y:

res.append(x*y)

[2, 3, 4, 2, 6, 8, 3, 6, 12, 4, 8, 12]

Avec deux boucles imbriquées:

lst2.append(v2)**

lst2.append(v2)**

lst2.append(v2)**

lst2 = v ² ∀ v ∈ lst1

lst2 = v ² ∀ v ∈ lst1 si v impair

lst2.append(v2)**

lst2 = [ v2 for v in lst1 ]**

lst2.append(v2)**

lst2 = [ v2 for v in lst1 if v%2==1 ]**

lst2= v ² ∀v ∈ lst1

lst2= v ² ∀v ∈lst1 si v impair

**res = [x*y for x in range(1,5) for y in range(1,5) if x!=y]**

**res.append(x*y)**

sum( [ x3 for x in range(7,7*20+1,7)] )**

Variable globale booléenne debug

if debug: # Pour éviter la boucle hors débug for a in lart: