- python2, python3 (2008), python3.X
Créé par Guido van Rossum (pays bas) en 1991, il devient "Benevolent Dictator for Life" sur le projet, employé de 2005-2012 par Google pour bosser sur Python (puis passe à dropbox de 2013 à 2019, puis depuis 2020 à M$)
- apt install python3" "python3 --version"
- pypi & pip (installation de pip "apt install python3-pip" ou https://pip.pypa.io/en/stable/installation/)
Si tu utilises le pip/poetry de ta machine pour installer des packages, alors ils seront disponibles pour tout le systèmes/tous les users, cependant si sur cette machine il y a plusieurs projets python, il vaut mieux créer un environnement virtuel par projet et y installer les packages de chaque projet :
source /home/$USER/tmp/venv/bin/activate pip install requests pip install --proxy http://proxym-inter.aphp.fr:8080 requests
- conda (venv+packages système)
Création d'un virtualenv (ou venv pour les intimes) : python3 -m venv /home/$USER/mon/path/venv (possiblement besoin de apt install python3-venv -> c'est une lib standard de python pas installée par défaut)
"Rentrer" dans un venv : source /home/$USER/mon/path/venv/bin/activate
"Sortir" d'un venv : deactivate
Une fois rentré dans un venv, tu peux y installer des packages (avec pip/poetry), on peut checker aussi quelles packages sont déjà présents avec pip freeze, d'ailleurs même si tu utilises poetry tu dois pouvoir lister les packages existants avec pip freeze
Note: il y a d'autres packages pour créer des env. virtuels, virtualenv est très populaire par ex., cf https://stackoverflow.com/a/41573588/3157230) mais la lib standard venv est suffisante
Conda permet aussi de gérer des environnements virtuel avec conda create --name myenv
Les différences entre venv et conda :
- venv ne s'occupe de gérer que des packages python, si un package python a une dépendance sur un package système, alors il faut installer le package système sur le système avec sudo/root
- conda comme venv permet de gérer des packages python, mais permet aussi de gérer des packages système dans l'environnement virtuel
- conda a son propre repository officiel alimenté uniquement par conda, et met à dispo des repositories public (conda-forge) que les gens peuvent alimenter. Les packages conda sont différents car ils contiennent toutes leurs dépendances (python et système)
- conda a un système de résolution de packages ultra complexe qui résout à la fois les dépendances python et les dépendances système -> d'où la réputation de conda pour sa lenteur extrème à la résolution des conflits de versions
- on ne choisira conda par exemple que pour des cas rares d'utilisateurs qui travaillent sur le même serveur ou qui n'ont pas le droit d'installer des packages système
- Setup de Pycharm - debug dans pycharm - l'onglet tools proposer d'ajouter une rentrée sur les bureau ubuntu
- main et PEP8
if __name__ == "__main__":
print("Hello world!")Attention à l'indentation, utiliser 2 ou 4 spaces pas de tab (rester cohérent à travers toute les développements), python a une coding style : https://peps.python.org/pep-0008/
def ma_fonction(arguments):
truc_mucheAttention au naming, pas de CamelCase pour les variables et fonctions : seulement du snake_case, exemple :
nom_de_variable nom_de_fonction
Considérer l'archi suivante : todo
Attention au naming, toujours du snake case, utiliser le underscore vraiment que si ça améliore clairement la lisibilité, sinon faire sans.
modulename module_name
a = [1,2,3,4,5]
c = ['a','a',"a","a",a]
d = """
igjeirjgierjd
ger
gerg
ergerg
gezgzeg
"""
b = {
'a': 1,
'b': 2,
'c': 3,
'd': 4,
'e': 5,
}
z,b,c,d,e = *a
def fun(a,b,c,*args, d=42,e=None, **kwargs):
print(args)
print(kwargs)
print(a,b,c,d,e, args)
print(a,b,c,d,e, *args)
fun(1,2)
fun(1,2,3)
fun(1,2,3,e=7,d=9)
fun(1,2,3,*a)
fun(**b)a = [1,2,3,4,5]
for element in a:
print("J'ai trouvé " + str(element) + "! Amazing!")
for index, element in enumerate(a):
print("J'ai trouvé " + str(element) + " à l'indexe " + str(index))
b = {
'a': 1,
'b': 2,
'c': 3,
'd': 4,
'e': 5
}
for k in sorted(b.keys()):
print(b[k])
!for key, value in b.items():
print(key, value)
for idx, key in enumerate(b):
val = b[key]
print("Pour la clé numero " + str(idx) + " qui vaut " + key + " j'ai trouvé la valeur " + str(val))
result = [k + str(v) for k, v in b.items()]
result = [k for k in b.keys()]
result = [str(v) for v in b.values()]
result = [(k, str(v)) for k, v in b.items()]
result = {k + 'a': v + 10 for k, v in b.items()}x = "une string"
y = {"latitude": 45, "longitude": 2}
z = ['ah', 'oui', "j'aime"]
print("x vaut {x}")
print(f"x vaut {x}")
print("lat={0} lon={1}".format(y['latitude'], y['longitude']))
print("lat={latitude} lon={longitude}".format(**y))class MaClasseALaClasse:
pass
obj = MaClasseALaClasse()
class MaClasseALaClasse(CLasseMere):
def k(self):
print(self.__dict__)
def __init__(self, *args, **kwargs):
for idx, elem in enumerate(args):
setattr(self, str(idx), elem)
for idx, key in enumerate(kwargs):
setattr(self, key, kwargs[key])
super().__init__(self, *args, **kwargs)
def describe_yourself(self):
for attribute, value in vars(self).items(): # OU in self.__dict__.items()
print(f"self.{attribute} = {value}")
def static_method():
return 3
def __repr__(self):
return self.__dict__
obj = MaClasseALaClasse()
obj.describe_yourself()
obj = MaClasseALaClasse(1,2,3, a=5, b=6, c=7)
obj.describe_yourself()
assert obj.a == 5Attention au naming, toujours CamelCase pour les noms de classe
def greeting(name: str) -> str:
return 'Hello ' + name
from typing import List, Callable
def greetings(*names: str, **more_names: int) -> Callable:
def imbriquee():
print(names)
print(more_names)
return imbriquee
greetings("flouze", "thunes", "money", h=45, b=87, zzza=987654)()
def greetings() -> Callable:
def imbriquee(*aaa, **bbb):
print(aaa)
print(bbb)
return imbriquee
greetings()("flouze", "thunes", "money", h=45, b=87, zzza=987654)
type(b)
<class 'dict'>. Bibliothèque Standard
json, date,
. Bibliothèques très connues et utilisées requests, sqlalchemy & alembic, celery, pandas, tensorflow...
. Framework web Django & DjangoRestFramework, Flask, FastAPI