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Manipuler les Fonctions en Python

Déléguer le travail à un callback
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Maîtriser Python - Techniques avancées
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Utilisation des Fonctions comme Objets

Objectifs

Les objectifs de cette vidéo sont :

  • Comprendre comment traiter les fonctions en tant qu'objets.
  • Apprendre à stocker des fonctions dans différentes structures de données.
  • Utiliser des callbacks pour dynamiser et modulariser le code.

Résumé

Cette leçon explore comment manipuler les fonctions en Python, en les utilisant comme objets, les stockant dans des variables, des listes, et des dictionnaires.

Description

Dans cette vidéo, nous allons approfondir la manipulation des fonctions en Python. Vous apprendrez comment stocker des fonctions dans différentes structures de données comme les listes, les tuples, et les dictionnaires. Nous verrons aussi l'importance et l'utilisation des callbacks et comment les intégrer dans des mécanismes de tri et d'interfaces graphiques. L'exemple du framework Django sera utilisé pour illustrer l'application de ces concepts dans des projets réels. En fin de leçon, vous comprendrez comment organiser votre code pour améliorer la réutilisabilité et la modularité en faisant appel à des fonctions de manière dynamique.

Quelques points clés abordés incluent :

  • Strocker des références de fonctions
  • Appliquer des transformations dynamiques
  • Utiliser des dictionnaires pour simuler des commutateurs (switch)
  • Mettre en place des callbacks pour des interfaces graphiques
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Questions fréquentes

Comment peut-on utiliser des fonctions comme objets en Python ?
En obtenant des références aux fonctions et en les assignant à des variables ou en les stockant dans des structures de données comme des listes ou des dictionnaires.
Qu'est-ce qu'un callback en programmation ?
Un callback est une référence à une fonction passée en paramètre à une autre fonction, qui peut être appelée ultérieurement.
Pourquoi Python n'a-t-il pas de mot clé 'switch' comme d'autres langages ?
Python utilise des dictionnaires pour simuler le comportement des commutateurs 'switch', ce qui offre plus de flexibilité et de dynamisme.

Programme détaillé

3 commentaires
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LELEU X.
Il y a 7 mois
Bonjour,
Les thèmes variés agrémentés d'exemples simples et clairs enrichissent toutes les notions exposées de façon particulièrement pédagogique. 👍
L'approche didactique m'a permis de beaucoup mieux comprendre tout un tas de concepts plus ou moins bien assimilés auparavant avec une vue d'ensemble nettement plus limpide aujourd'hui. 🤓
Merci pour cette belle prestation. 🙏
Profile picture for user michelkreutner
Michel K.
Il y a 1 an
Les explications sont claires et concises. Ce cours sur l'utilisation avancée de Python est tres intéressant. Il vous apportera des connaissances que vous pourrez ensuite approfondir.
Je suis vraiment tres satisfait par cette première formation suivie sur Python.
Yvan V.
Il y a 3 ans
Hello, sur la video autour de asyncio, vous utilisez python 2.7.12. J'utilise python 3.10, aussi je souhaite faire partager mon code (qui fonctionne) selon ma vision et compréhension sur le sujet d'étude que vous avez proposé. Yvan Vogel.

#CODE en python 3.10.0 64 bits (VScode 1.62.3)
import datetime
import asyncio
import aiohttp
import requests


# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
def req_bloquante(num):
print(f"Get {num}")
uid = requests.get("https://httpbin.org/uuid").json()["uuid"]
print(f"Res {num}: {uid}")


def faire_toutes_les_requetes():
for x in range(51):
req_bloquante(x)


print("=====> ### Bloquant : ")
start = datetime.datetime.now()
faire_toutes_les_requetes()
exec_time = (datetime.datetime.now() - start).seconds
print(f"Downloading all take {exec_time} seconds\n")

# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------


async def requeteSansBloquer(semaphore, num, session):
print(f"Get {num}")
# await semaphore.acquire() # putting this await semaphore commande the Res is ordering but process very slow ~60 sec
async with session.get("https://httpbin.org/uuid") as response:
uid = (await response.json())["uuid"]
# await asyncio.sleep(delay=3) #delay = number of seconds
# semaphore.release()
print(f"Res {num}: {uid}")
# return uid # ?


async def main():
semaphore = asyncio.Semaphore(value=1)
tasks = []
async with aiohttp.ClientSession(
loop=loop, connector=aiohttp.TCPConnector(ssl=False)
) as session:
for x in range(51):
tasks.append(requeteSansBloquer(semaphore, x, session))
await asyncio.gather(*tasks)
print("This is after the loop...")


if __name__ == "__main__":
print("=====> ### Non Bloquant : ")
start = datetime.datetime.now()
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
exec_time = (datetime.datetime.now() - start).microseconds
print(f"Downloading all take {exec_time} micro seconds\n")