Manipulation des fonctions en tant qu'objets
Objectifs
Les objectifs de cette vidéo sont de comprendre comment les fonctions sont des objets en Python, comment récupérer des références aux fonctions et comment manipuler leurs attributs spéciaux.
Résumé
Apprenez à manipuler les fonctions en Python comme des objets, en utilisant leurs attributs et méthodes spécifiques.
Description
Quand on pense aux fonctions, on pense généralement à l'outil qui nous permet de mettre un nom sur un ensemble d'instructions, afin de pouvoir la réutiliser plus tard, sans avoir à écrire encore et encore le même code. Pourtant, en Python, tout est objet. Cela inclut donc les fonctions, qui sont des objets à part entière, sur lesquels on peut attacher des attributs et des méthodes. Vous allez voir qu'on peut récupérer une référence sur les fonctions, et qu'on peut les manipuler comme on le ferait avec un objet créé à partir d'une classe.
Le contenu d'une fonction n'a pas vraiment d'importance pour ce que nous allons faire tout de suite. Prenons n'importe quelle fonction, que nous allons appeler foo
, qui ne fait absolument rien, si ce n'est que retourner 1. En retirant les parenthèses de l'appel de fonction, nous obtenons une référence de l'objet fonction.
En Python, le mot clé def
crée un objet fonction et l'attache à une variable. Une fonction peut avoir des attributs spéciaux, souvent précédés de double underscore (comme __name__
) indiquant un comportement automatique. Par exemple, la fonction help
utilise ces attributs pour générer de l'aide contextuelle sur une fonction donnée.
Enfin, il est possible de définir ses propres attributs sur une fonction, la transformant en une structure complexe capable de contenir du code, des références, et bien plus encore.
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. 🙏
Je suis vraiment tres satisfait par cette première formation suivie sur Python.
#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")