Sortie de Python 3.5

dimanche 13 septembre 2015 à 17h52 · unpacking

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
>>> def spam(a, b, c, d, e, g, h, i, j):
...    return a + b + c + d + e + g + h + i + j
...
>>> l1 = (1, *[2])
>>> l1
(1, 2)
>>> d1 = {"j": 9, **{"i": 8}}
>>> d1
{"j": 9, "i": 8}
>>> spam(*l1, 3, *(4, 5), g=6, **d1, **{'h':7})
45    # 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9

1
A @ B.T - inv(C)

1
2
3
4
5
6
7
8
async def fetch_page(url, filename):
    # L'appel à aiohttp.request est asynchrone
    response = await aiohttp.request('GET', url)
    # Ici, on a récupéré le résultat de la requête
    assert response.status == 200
    async with aiofiles.open(filename, mode='wb') as fd:
        async for chunk in response.content.read_chunk(chunk_size):
            await fd.write(chunk)

1
2
def bonjour(nom: str) -> str:
    return 'Zestueusement ' + nom

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
>>> l = (1, 2, 3, 4)
>>> a, b, *c = l
>>> a
1
>>> b
2
>>> c
(3, 4)
>>> def f(a, b):
...    return a + b, a - b    # f retourne un tuple
...
>>> somme, diff = f(5, 3)
>>> somme
8    # 5 + 3
>>> diff
2    # 5 - 3

1
2
3
4
5
6
7
8
9
>>> def spam(a, b):
...    return a + b
...
>>> l = (1, 2)
>>> spam(*l)
3    # 1 + 2
>>> d = {"b": 2, "a": 3}
>>> spam(**d)
5    # 3 + 2

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
# Python 3.4
>>> tuple(range(4)) + (4,)
(0, 1, 2, 3, 4)
# Python 3.5
>>> (*range(4), 4)
(0, 1, 2, 3, 4)

# Python 3.4
>>> list(range(4)) + [4]
[0, 1, 2, 3, 4]
# Python 3.5
>>> [*range(4), 4]
[0, 1, 2, 3, 4]

# Python 3.4
>>> set(range(4)) + {4}
set(0, 1, 2, 3, 4)
# Python 3.5
>>> {*range(4), 4}
set(0, 1, 2, 3, 4)

# Python 3.4
>>> d = {'x': 1}
>>> d.update({'y': 2})
>>> d
{'x': 1, 'y': 2}
# Python 3.5
>>> {'x': 1, **{'y': 2}}
{'x': 1, 'y': 2}

# Python 3.4
>>> combinaison = long_dict.copy()
>>> combination.update({'b': 2})
# Python 3.5
>>> combinaison = {**long_dict, 'b': 2}

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
>>> l1 = (1, 2)
>>> l2 = [3, 4]
>>> l3 = range(5, 7)

# Python 3.5
>>> combinaison = [*l1, *l2, *l3, 7]
>>> combinaison
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

# Python 3.4
>>> combinaison = list(l1) + list(l2) + list(l3) + [7]
>>> combinaison
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
# Possible en Python 3.4 et 3.5
>>> elems = [1, 2, 3, 4]
>>> fst, *other, lst = elems
>>> fst
1
>>> other
[2, 3]
>>> lst
4

# Possible uniquement en Python 3.5
>>> fst = 1
>>> other = [2, 3]
>>> lst = 4
>>> elems = fst, *other, lst
>>> elems
(1, 2, 3, 4)

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
>>> def spam(a, b, c, d, e):
...    return a + b + c + d + e
...
>>> l1 = (2, 1)
>>> l2 = (4, 5)
>>> spam(*l1, 3, *l2)        # Légal en Python 3.5, impossible en Python 3.4
15                           # 2 + 1 + 3 + 4 + 5
>>> d1 = {"b": 2}
>>> d2 = {"d": 1, "a": 5, "e": 4}
>>> spam(**d1, c=3, **d2)    # Légal en Python 3.5, impossible en Python 3.4
15                           # 5 + 2 + 3 + 1 + 4
>>> spam(*(1, 2), **{"c": 3, "e": 4, "d": 5})
15                           # 1 + 2 + 3 + 5 + 4

1
S = (A.dot(B) - C).T.dot(inv(A.dot(D).dot(A.T))).dot(A.dot(B) - C)

1
S = (A @ B - C).T @ inv(A @ D @ A.T) @ (A @ B - C)

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
import requests

def fetch_page(url, filename, chunk_size=512):

    # Nous effectuons une demande de connexion au serveur HTTP et attendons sa réponse
    response = requests.get(url, stream=True)

    # Nous vérifions qu'il n'y a pas eu d'erreur lors de la connexion
    assert response.status_code == 200

    # Nous ouvrons le fichier d'écriture
    with open(filename, mode='wb') as fd:

        # Nous récupérons le fichier de la page d'accueil par morceaux : à chaque
        # tour de boucle, nous demandons un paquet réseau au serveur et attendons
        # qu'il nous le donne
        for chunk in response.iter_content(chunk_size=chunk_size):

            # Nous écrivons dans le fichier de sortie, sur le disque
            fd.write(chunk)

if __name__ == "__main__":
    fetch_page('http://zestedesavoir.com/', 'out.html')

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
import asyncio
import aiohttp
import aiofiles

@asyncio.coroutine           # On déclare cette fonction comme étant une coroutine
def fetch_page(url, filename, chunk_size=512):
    # À la ligne suivante, la fonction est interrompue tant que la requête n'est pas revenue
    # Le programme peut donc vaquer à d'autres tâches
    response = yield from aiohttp.request('GET', url)

    # Le serveur HTTP nous a répondu, on reprend l'appel de la fonction à ce
    # niveau et vérifie que la connexion est correctement établie
    assert response.status == 200

    # De même, on suspend ici la fonction le temps que le fichier soit créé
    fd = yield from aiofiles.open(filename, mode='wb')
    try:
        while True:
            # On demande un paquet au serveur Web et interrompt la coroutine le
            # temps qu'il nous réponde
            chunk = yield from response.content.read(chunk_size)

            if not chunk:
                break

            # On suspend la coroutine le temps que le disque dur écrive dans le fichier
            yield from fd.write(chunk)

    finally:
        # On ferme le fichier de manière asynchrone
        yield from fd.close()

if __name__ == "__main__":
    # On démarre une tâche dans la boucle évènementielle.
    # Vu qu'il n'y en a qu'une seule, procéder de manière asynchrone n'est pas très utile ici.
    asyncio.get_event_loop().run_until_complete(fetch_page('http://zestedesavoir.com/', 'out.html'))

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
import asyncio
import aiohttp
import aiofiles

# On déclare cette fonction comme étant une coroutine
async def fetch_page(url, filename, chunk_size=512):
    # À la ligne suivante, la fonction est interrompue tant que la connexion n'est pas établie
    response = await aiohttp.request('GET', url)
    assert response.status == 200

    # Ouverture, puis fermeture, du fichier de sortie de manière asynchrone
    async with aiofiles.open(filename, mode='wb') as fd:

        # On lit le contenu au fur et à mesure que les paquets arrivent et on interrompt l'appel en attendant
        async for chunk in response.content.read_chunk(chunk_size):

            await fd.write(chunk)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.get_event_loop().run_until_complete(fetch_page('http://zestedesavoir.com/', 'out.html'))

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
if await foo:
    pass

# /!\ Différent de `async with`
# Ici, c'est `bar` qui est appelé de manière asynchrone et non `bar.__enter__`
with await bar:
     pass

while await spam:
     pass

await spam + await egg

1
2
def ma_fonction(param: str, param2: 42) -> ["Mon", "annotation"]:
    pass

1
2
>>> ma_fonction.__annotations__
{'param2': 42, 'return': ['Mon', 'annotation'], 'param': <class 'str'>}

1
2
3
# Cette fonction prend en argument une chaîne de caractères et en retourne une autre.
def bonjour(nom: str) -> str:
    return 'Zestueusement ' + nom

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
# On importe depuis le module typing :
# - TypeVar pour définir un ensemble de types possibles
# - Iterable pour décrire un élément itérable
# - Tuple pour décrire un tuple
from typing import TypeVar, Iterable, Tuple

# Nous définissons ici un type générique pouvant être un des types numériques cités.
T = TypeVar('T', int, float, complex)
# Vecteur représente un itérateur (list, tuple, etc.) contenant des tuples 
# comportant chacun deux éléments de type T.
Vecteur = Iterable[Tuple[T, T]]

# Pour déclarer un itérable de tuples, sans spécifier le contenu de ces derniers, 
# nous pouvons utiliser le type natif :
# Vecteur2 = Iterable[tuple]
# Les éléments présents dans le module typing sont là pour permettre une 
# description plus complète des types de base.

# Nous définissons une fonction prenant un vecteur en argument et renvoyant un nombre
def inproduct(v: Vecteur) -> T:
    return sum(x*y for x, y in v)

vec = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
res = inproduct(vec)
# res == 1 * 2 + 3 * 4 + 5 * 6 == 44

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
class date(object):
    def __init__(self, year: int, month: int, day: int): ...
    @classmethod
    def fromtimestamp(cls, timestamp: int or float) -> date: ...
    @classmethod
    def fromordinal(cls, ordinal: int) -> date: ...
    @classmethod
    def today(self) -> date: ...
    def ctime(self) -> str: ...
    def weekday(self) -> int: ...

1
2
3
4
5
def spam(**kwargs):
    for k, v in kwargs.items():
        print(k, v)

spam(a=1, b=2)

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
class Spam:
    _n_instance_created = 0
    _n_egg_call = 0

    def __init__(self):
        self.__class__._n_instance_created += 1

    def egg(self):
        print("egg")
        self.__class__._n_egg_call += 1

    @classproperty
    def mean_egg_call(cls):
        return (cls._n_egg_call / cls._n_instance_created) if cls._n_instance_created > 0 else 0

spam = Spam()

spam.egg()
spam.egg()
spam.egg()

print(spam.mean_egg_call)   # => 3

spam2 = Spam()

# Les 3 expressions suivantes sont équivalentes
print(spam.mean_egg_call)    # => 1.5
print(spam2.mean_egg_call)   # => 1.5
print(Spam.mean_egg_call)    # => 1.5  , propriété au niveau de la classe !

1
2
3
4
5
my $a = 1;
my $b = 2;

print "Resultat = a + b = $a + $b = @{[$a+$b]}\n";
# Imprime "Resultat = a + b = 1 + 2 = 3"

1
2
3
4
5
a, b = 1, 2

print("Resultat = a + b = %d + %d = %d" % (a, b, a + b))
# ou
print("Resultat = a + b = {a} + {b} = {c}".format(a=a, b=b, c=a + b))

1
2
3
4
5
6
7
8
>>> import datetime
>>> name = 'Fred'
>>> age = 50
>>> anniversary = datetime.date(1991, 10, 12)
>>> f'My name is {name}, my age next year is {age+1}, my anniversary is {anniversary:%A, %B %d, %Y}.'
'My name is Fred, my age next year is 51, my anniversary is Saturday, October 12, 1991.'
>>> f'He said his name is {name!r}.'
"He said his name is 'Fred'."

1
2
>>> def spam(a, b, c, d, e, g, h, i, j):
...    return a + b + c + d + e + f + g + h + i

1
async for chunk in esponse.content.read_chunk(chunk_size):

Tour d'horizon de la dernière version du célèbre langage de programmation

TL;DR - Résumé des principales nouveautés

Principales nouveautés

Unpacking généralisé – PEP 448

Support de l'unpacking dans les déclarations d'itérables

Support de plusieurs unpacking dans les appels de fonctions

Opérateur de multiplication matricielle – PEP 465

Signification

Impact sur vos codes

Motivation

Support des coroutines – PEP 492

Introduction à la programmation asynchrone

La programmation asynchrone en Python

Les nouveaux mot-clés

Impact sur vos codes

Annotations de types – PEP 484

De plus petits changements

Ce que l'on peut attendre pour la version 3.6

Continuité des changements introduits dans Python 3.5

Conservation de l'ordre des arguments fournis à **kwargs lors de l'appel aux fonctions

Proprités de classes

Sous-interpréteurs

Interpolation de chaines

32 commentaires

Pas encore membre ?

Nom	Valeur
a	1
b	2

Nom	Valeur
a	2
b	1