Structures de données et fonctions on kodkod | Cours d'introduction

list : créer, accéder, ajouter, supprimer, rechercher et parcourir

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Qu’allons-nous apprendre ?

list est la structure de données la plus utilisée en Python. Nous l’avons déjà utilisée brièvement. Aujourd’hui, nous allons l’apprendre correctement :

tuple et set : un enregistrement fixe et une collection sans doublons

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Qu’allons-nous apprendre ?

Deux autres structures de données, chacune avec son propre « superpouvoir » :

tuple — comme une liste, mais fixe : on ne peut pas le modifier après sa création.
set — une collection sans doublons et sans ordre, qui permet de vérifier très rapidement si une valeur s’y trouve.

Pourquoi en avons-nous besoin ?

Un tuple convient aux données qui représentent un seul enregistrement à structure fixe : un point (x, y), une date (2026, 10, 6), une ligne d’une base de données (7, "Dana", 24). Dans les thèmes backend et bases de données, chaque ligne renvoyée par la base de données arrivera sous forme de tuple ! Le fait d’être fixe garantit qu’aucun code ne modifie un enregistrement « par erreur ».
Un set convient aux cas où l’on veut l’unicité : combien d’utilisateurs différents ont visité le site aujourd’hui ? Quelles étiquettes a un article ? Qui est inscrit à deux cours à la fois ?

Explication à partir des bases

tuple

Un tuple est une séquence ordonnée de valeurs, qu’on ne peut pas modifier (Immutable). Une fois créé, on ne peut ni ajouter, ni supprimer, ni remplacer d’éléments.

dict : clé et valeur

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Qu’allons-nous apprendre ?

Un dict (Dictionary, dictionnaire) est une structure qui contient des paires clé-valeur. Au lieu d’accéder par position ([0]), on accède par nom (["name"]).

Slicing, Mutable face à Immutable, et is face à ==

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Qu’allons-nous apprendre ?

Le Slicing — comment découper une partie d’une liste, d’un tuple ou d’une chaîne.
Mutable face à Immutable — ce qui peut être modifié et ce qui ne peut pas, et pourquoi c’est important.
Les références — ce qui se passe quand on écrit b = a.
is face à == — « la même valeur » face à « exactement le même objet ».

Pourquoi en avons-nous besoin ?

Le Slicing est partout : les 10 premiers résultats, les 3 derniers caractères d’un numéro de carte (****1234), « la page 2 » d’une liste.
Mutable est à l’origine de l’un des bugs les plus déroutants de Python : « J’ai modifié une liste, et soudain la seconde a changé aussi ! ». Comprendre ce sujet évite des heures de débogage. Et dans le thème POO, les objets des classes se comportent exactement ainsi.

Explication à partir des bases

Le Slicing

Le Slicing (découpage) crée une nouvelle séquence à partir d’une partie d’une séquence existante :

Les fonctions en profondeur : valeurs par défaut, fonctions comme objets, *args, **kwargs et lambda

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Qu’allons-nous apprendre ?

Dans le thème code propre et débogage, nous avons appris les bases : def, les paramètres, return. Aujourd’hui, nous allons apprendre quelques capacités qui rendent les fonctions beaucoup plus souples :

La portée (Scope) : Local, Enclosing, Global et Built-in (LEGB)

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Qu’allons-nous apprendre ?

La portée (Scope) = la zone du code où un nom (une variable ou une fonction) est connu. Nous allons apprendre :

Les fonctions pures et les effets de bord

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Qu’allons-nous apprendre ?

Ce qu’est une fonction pure (Pure Function).
Ce qu’est un effet de bord (Side Effect) — et quels types existent.
Le piège de la modification d’une liste reçue en paramètre.
Comment écrire une version pure d’une fonction.

Pourquoi en avons-nous besoin ?

Voici une fonction qui semble innocente :

Les fonctions d'ordre supérieur : des fonctions qui reçoivent et renvoient des fonctions

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Qu’allons-nous apprendre ?

Ce qu’est une fonction d’ordre supérieur (Higher-Order Function).
Comment passer une fonction en paramètre — et pourquoi sans parenthèses.
Les fonctions intégrées map et filter.
Le paramètre key de sorted, max et min.
Une fonction qui renvoie une fonction.

Pourquoi en avons-nous besoin ?

Deux fonctions presque identiques :

Les fonctions imbriquées, les closures et nonlocal

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Qu’allons-nous apprendre ?

La fonction imbriquée (Nested Function) — une fonction définie dans une fonction.
Enclosing — le E de LEGB, de près.
La closure — une fonction qui « se souvient » de variables.
nonlocal — comment modifier une variable de la fonction englobante.

Pourquoi en avons-nous besoin ?

Une fonction d’aide privée : parfois une fonction a besoin d’une petite fonction d’aide qui n’appartient qu’à elle. Il n’y a aucune raison qu’elle soit globale et se mélange au reste du code.
Des fonctions qui se souviennent d’un état : dans la leçon précédente, nous avons vu que make_multiplier(2) renvoie une fonction qui « se souvient » du nombre 2. Aujourd’hui, nous comprendrons comment cela fonctionne — et comment construire un compteur, un accumulateur ou un cache sans global.

Explication à partir des bases

Une fonction dans une fonction

On peut définir un def à l’intérieur d’un def. La fonction intérieure :

Les décorateurs : ajouter un comportement à une fonction sans y toucher

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Qu’allons-nous apprendre ?

Ce qu’est un décorateur (Decorator) et pourquoi il est utile.
Comment construire un décorateur : une fonction qui reçoit une fonction et renvoie un wrapper (une enveloppe).
La syntaxe @.
Un wrapper adapté à n’importe quelle fonction, avec *args et **kwargs.

Pourquoi en avons-nous besoin ?

Nous voulons afficher un message à chaque appel d’une fonction — pour le débogage :