Fonctions et Modules

Ce chapitre se concentre sur les fonctions et les modules en Python, deux composants clés pour écrire un code propre et réutilisable. Il aborde la création de fonctions, la manipulation des arguments, l’utilisation des expressions lambda, ainsi que l’importation et l’organisation des modules. Des exemples pratiques illustrent comment ces éléments peuvent être utilisés pour structurer efficacement un projet Python et simplifier la gestion des dépendances.

Fonctions et Modules en Python

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Section 2.1 : Définition et Appel de Fonctions

Les fonctions en Python sont des blocs de code réutilisables conçus pour effectuer une tâche spécifique. La création de fonctions bien définies est un élément clé de la programmation efficace et lisible.

Création de Fonctions

• Pour définir une fonction en Python, utilisez le mot-clé def, suivi du nom de la fonction, des parenthèses et des paramètres.

Appel de Fonctions :

• Appelez une fonction en utilisant son nom suivi des arguments entre parenthèses.

Arguments et Portée des Variables

Arguments par Défaut et Nommés :

• Les fonctions peuvent avoir des arguments par défaut, qui prennent une valeur spécifiée si aucun argument n’est fourni.
• Les arguments nommés permettent de passer des arguments dans n’importe quel ordre en spécifiant leur nom.

Portée des Variables :

• Les variables définies dans une fonction ont une portée locale à cette fonction. Les variables définies en dehors ont une portée globale.

Section 2.2 : Modules et Packages

Les modules et packages en Python permettent de structurer et d’organiser le code de manière logique et réutilisable.

Importation de Modules et Packages

• Un module est un fichier Python contenant des fonctions, des classes et des variables, ainsi que du code exécutable.

Création et Utilisation de Packages

• Un package est une collection de modules. Il contient un fichier spécial nommé __init__.py.

  • Pour créer un package, créez un répertoire portant le nom du package, puis ajoutez-y des modules et un fichier __init__.py.

  • Importez des modules spécifiques du package :

Section 2.3 : Lambda, Map, Filter, et Reduce

Python propose des fonctions intégrées et des expressions lambda pour effectuer des opérations fonctionnelles courantes comme le mappage, le filtrage et la réduction des données.

Expressions Lambda

• Les expressions lambda sont de petites fonctions anonymes.

Fonctions Map, Filter et Reduce

• map() applique une fonction à chaque élément d’une séquence.
• filter() crée une liste de tous les éléments pour lesquels une fonction renvoie True.
• reduce() applique une fonction cumulativement aux éléments d’une séquence, de gauche à droite, pour réduire la séquence à une seule valeur.

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Section 2.7 : Manipulation des Arguments de Fonction avec *args et kwargs

En Python, *args et kwargs permettent de gérer de manière flexible un nombre variable d’arguments dans les fonctions.

Utilisation de *args

• *args est utilisé pour passer une liste variable d’arguments non-nommés à une fonction. Les arguments sont accessibles comme une tuple.

Utilisation de kwargs

• kwargs permet de passer une liste variable d’arguments nommés. Les arguments sont accessibles comme un dictionnaire.

Section 2.8 : Expressions Lambda pour des Fonctions Anonymes

Les expressions lambda en Python offrent un moyen compact de créer des fonctions anonymes pour des opérations simples.

Création et Utilisation d’Expressions Lambda

• Les expressions lambda sont souvent utilisées pour des fonctions courtes et simples, comme des arguments pour des fonctions comme map, filter, et sorted.

Section 2.9 : Modules et Packages pour Structurer les Projets

L’organisation des projets en modules et packages est essentielle pour maintenir une structure claire et une maintenance facile du code.

Création de Modules et Packages

• Un module en Python est simplement un fichier .py. Pour utiliser un module, utilisez import nom_du_module.
• Un package est un répertoire contenant un fichier spécial __init__.py et un ou plusieurs modules.

Importation de Modules et Packages

• Utilisez import pour accéder aux fonctions, classes et variables d’un module ou package. Les alias peuvent être utilisés pour simplifier les noms.

Avantages des Packages

• Les packages permettent de regrouper des modules logiquement liés, facilitant ainsi la réutilisation et la distribution du code.
• Ils aident à éviter les conflits de noms et rendent le code plus organisable et maintenable.

Section 2.10 : Mécanisme d’Importation en Python et Gestion des Dépendances

La compréhension de la façon dont Python importe des modules et gère les chemins d’accès aux packages est essentielle pour éviter des erreurs courantes, notamment les dépendances circulaires.

Chemin de Recherche des Modules (PYTHONPATH)

• Lorsque vous importez un module, Python recherche d’abord dans le répertoire courant, puis dans les répertoires listés dans la variable d’environnement PYTHONPATH, et enfin dans les emplacements par défaut.

• PYTHONPATH est similaire à PATH vu précédemment. Il s’agit d’une liste de répertoires dans lesquels Python cherche des modules à importer.

Importation de Modules

• Lorsque vous utilisez from X import Y, Python exécute tout le code à la racine du module X. Cela signifie que tout code au niveau du module, y compris les importations, sera exécuté lors de l’importation.

Dépendances Circulaires

• Une dépendance circulaire se produit lorsque deux modules s’importent mutuellement. Cela peut entraîner des erreurs d’exécution car l’ordre d’importation peut affecter la disponibilité des fonctions et des classes.

  • Pour éviter cela, structurez votre code pour minimiser les dépendances inter-modules.
  • Considérez l’utilisation de l’importation à l’intérieur des fonctions ou des classes si l’importation est nécessaire uniquement dans une portée locale.

Bonnes Pratiques d’Importation

• Évitez les importations génériques (from module import *) car elles peuvent polluer l’espace de noms.
• Utilisez des alias pour clarifier l’origine des modules ou pour éviter des conflits de noms.

Section 2.11 : Coût des Importations Répétées et Abréviations Standard en Python

Comprendre les subtilités des importations en Python, y compris leur coût et les conventions d’abréviation, peut améliorer la lisibilité et l’efficacité du code.

Coût des Importations Répétées

• En Python, importer plusieurs fois le même module ne pénalise pas les performances de manière significative. Lorsqu’un module est importé pour la première fois, il est compilé en bytecode et stocké en mémoire. Les importations suivantes du même module font simplement référence à la version en mémoire.

• Cela signifie que vous pouvez importer le même module dans différents fichiers ou plusieurs fois dans le même fichier sans vous soucier d’un impact négatif sur les performances.

Abréviations Standard des Modules Courants

• Il existe des conventions d’abréviations pour certains modules fréquemment utilisés en Python. Utiliser ces abréviations peut rendre votre code plus lisible et conforme aux standards de la communauté.

  Module	Abréviation Standard
  pandas	pd
  numpy	np
  matplotlib.pyplot	plt
  seaborn	sns
  tensorflow	tf
  scikit-learn	skl
  scipy	sp
  os	os (généralement utilisé tel quel)
  sys	sys (généralement utilisé tel quel)

• Ces abréviations sont largement reconnues et leur utilisation est recommandée pour maintenir la cohérence avec les pratiques de la communauté Python.

Bonnes Pratiques d’Importation

• En plus d’utiliser des abréviations standard, il est également conseillé de regrouper les importations en haut du fichier.
• Séparez les importations standard, tierces et locales par des lignes vides pour une meilleure lisibilité.

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