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27 changed files with 2231 additions and 1986 deletions

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@ -1,24 +0,0 @@
---
name: Publish
on: [push]
jobs:
publish:
name: ${{ matrix.directory }}
strategy:
matrix:
directory:
- python-initiation
- python-avancé
- drf-initiation
- django-initiation
- python-perfs
- git-initiation
secrets:
deploy_key: ${{ secrets.deploy_key }}
known_hosts: ${{ secrets.known_hosts }}
uses: JulienPalard/formations/.github/workflows/deploy.yml@main
with:
directory: ${{ matrix.directory }}

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@ -1,42 +0,0 @@
---
on:
workflow_call:
inputs:
directory:
required: true
type: string
secrets:
deploy_key:
required: true
known_hosts:
required: true
jobs:
publish:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v3
- uses: actions/setup-python@v4
with:
python-version: '3.10'
cache: pip
- run: sudo apt-get install -y cutycapt
- run: python3 -m pip install -r requirements.txt
- run: make -C ${{ inputs.directory }} test
- name: Publish
env:
deploy_key: ${{secrets.deploy_key}}
known_hosts: ${{secrets.known_hosts}}
QT_QPA_PLATFORM: offscreen
run: |
mkdir -p ${HOME}/.ssh
printf "%s\n" "$known_hosts" > ${HOME}/.ssh/known_hosts
printf "%s\n" "$deploy_key" > ${HOME}/.ssh/id_ed25519
chmod 600 ${HOME}/.ssh/id_ed25519
eval $(ssh-agent)
ssh-add
rm ${HOME}/.ssh/id_ed25519
export deploy_key=""
export PATH="$HOME/.local/bin/:$PATH"
cd ${{ inputs.directory }}
make rsync

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@ -3,7 +3,7 @@ DEST := $(notdir $(PWD))
.PHONY: static
static: output/index.html
if [ -d static ]; then cp -a static/ output/; fi
if [ -d static ]; then cp -rpL static/ output/; fi
%.html: %.md
sed 's/#!//e;' $< | mdtoreveal /dev/stdin --output $@

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@ -1,11 +1,14 @@
# GNU/Linux avec Debian
## Présenté
### Présenté
<!-- .slide: data-background="static/background.jpg" -->
par
Julien Palard <julien@palard.fr>
https://mdk.fr
::: notes
@ -29,7 +32,7 @@ Introduce yourself!
## KDE
<img src="https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/d/d9/KDE_1.0.png" style="width: 80%"/>
<img src="https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/d/d9/KDE_1.0.png" style="width: 70%"/>
## KDE
@ -46,7 +49,19 @@ Introduce yourself!
# Le shell
![](static/shell.png)
```shell
mdk@seraph$ date
Thu May 25 03:37:25 PM CEST 2023
mdk@seraph$ cal
May 2023
Su Mo Tu We Th Fr Sa
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
```
## Les commandes
@ -59,7 +74,7 @@ Ces programmes peuvent prendre des « arguments » ou des « paramètres ».
Dans :
```bash
```shell
$ date
```
@ -76,7 +91,7 @@ avec backspace.
Dans :
```bash
```shell
$ man intro
```
@ -91,15 +106,15 @@ Mais pourquoi !?
## Le shell
- C'est plus rapide.
- Ça permet de faire collaborer plusieurs programmes.
- C'est à la portée de tout développeur d'ajouter un programme en quelques minutes.
- Ça permet de faire collaborer des programmes.
- Il est facile d'ajouter des programmes.
- Tout au clavier, c'est plus rapide.
## C'est plus rapide
- Dû à la simplicité de l'interface.
- L'auto-complétion des commandes et parfois de leurs arguments.
- L'auto-complétion des commandes.
- Les raccourcis claviers.
- La quantité de programmes disponnibles (~4500 chez moi, là).
@ -184,18 +199,20 @@ Digrésser sur Markdown et reStructuredText, mentionner groff.
Voici les programmes que j'utilise le plus :
$ history | awk '{print $2}' | sort | uniq -c | sort -gr
3408 git
902 cd
765 python
539 ls
385 emacs
330 curl
327 ssh
291 make
209 mv
188 rm
...
```shell
$ history | awk '{print $2}' | sort | uniq -c | sort -gr
3408 git
902 cd
765 python
539 ls
385 emacs
330 curl
327 ssh
291 make
209 mv
188 rm
...
```
## Démo
@ -210,7 +227,7 @@ C'est un fichier de produits alimentaires.
Téléchargeons et décompressons le fichier :
```bash
```shell
$ curl -O https://fr.openfoodfacts.org/data/fr.openfoodfacts.org.products.csv.gz
$ gunzip fr.openfoodfacts.org.products.csv.gz
$ mv fr.openfoodfacts.org.products.csv products.csv
@ -223,7 +240,19 @@ Attention, compressé il fait ~700M, décompressé ~8GB.
Peser le fichier :
```bash
```shell
$ du -h products.csv
8103812 products.csv
```
Ahh oui, 8 millions d'octets…
## Démo
Plus **h**umain :
```shell
$ du -h products.csv
7.8G products.csv
```
@ -233,7 +262,7 @@ $ du -h products.csv
Compter les lignes :
```bash
```shell
$ wc -l products.csv
2864834 products.csv
```
@ -241,12 +270,11 @@ $ wc -l products.csv
## Démo
Obtenir des informations sur le contenu du fichier :
Que contient-il ?
```bash
```shell
$ file products.csv
products.csv: UTF-8 Unicode text,
with very long lines
products.csv: UTF-8 Unicode text, with very long lines
```
@ -254,7 +282,7 @@ with very long lines
Lire le fichier :
```bash
```shell
$ less products.csv
```
@ -265,7 +293,7 @@ Attention le fichier est gigantesque !
Obtenir les 10 premières lignes du fichier :
```bash
```shell
$ head products.csv
code url creator created_t created_datetime ... ...
00000000000000225 http://world-fr.openfoodfacts.org/produit/00000000000000225/jeunes-pousses-endives...
@ -277,7 +305,7 @@ code url creator created_t created_datetime ... ...
## Les noms des colonnes
```bash
```shell
$ head -n 1 products.csv | tr '\t' '\n'
code
url
@ -288,20 +316,18 @@ created_datetime
## Le nombre de colonnes
```bash
$ head -n 1 products.csv |
> tr '\t' '\n' | wc -l
```shell
$ head -n 1 products.csv | tr '\t' '\n' | wc -l
201
```
Parmis les colonnes je repère `additives`...
Parmis les colonnes je repère `additives`
## Les numéros des colonnes
```bash
$ head -n 1 products.csv |
> tr '\t' '\n'| grep -n additives
```shell
$ head -n 1 products.csv | tr '\t' '\n' | grep -n additives
51:additives_n
52:additives
53:additives_tags
@ -310,17 +336,17 @@ $ head -n 1 products.csv |
## Les additifs
```bash
cut -f 51-54 products.csv | less
```shell
$ cut -f 51-54 products.csv | less
```
Je repère « E412 », je me demande si beaucoup de produits l'utilisent…
## Les additifs
```bash
$ cut -f 51-54 products.csv |
> grep -c E412
```shell
$ cut -f 51-54 products.csv | grep -c E412
44554
```
@ -329,7 +355,7 @@ Je me demande quel est l'additif le plus utilisé…
## Les additifs
```bash
```shell
$ cut -f 51-54 products.csv |
> grep -oE 'E[0-9]{3}' | sort | uniq -c | sort -gr | head
196667 E322
@ -345,6 +371,38 @@ $ cut -f 51-54 products.csv |
```
# Le système de fichiers
> Tout est fichier.
```shell
$ ls /
bin home lib32 media root sys vmlinuz
boot initrd.img lib64 mnt run tmp
dev initrd.img.old libx32 opt sbin usr
etc lib lost+found proc srv var
```
ou
```shell
$ man hier
```
## Même l'alimentation électrique
```shell
$ cat /sys/class/power_supply/AC/online
1
```
## Les droits
## Les points de montage
# ssh
SSH: Parler de clefs, conseiller ED25519
@ -485,9 +543,6 @@ Quelques démos s'imposeront avec `iconv` et peut être Python.
# TODO
- Le système de fichiers
- Les droits
- Les montages
- Petit historique
- Les window-managers
- Sweet sweet thinks like youtube-dl

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@ -1,444 +0,0 @@
# Python
Notes:
En initiation, on utilise (le for par exemple),
en avancé on crée (des itérables par exemple).
- Exemples concrets et définitions abstraites
- Pas de `class Foo`, le cerveau ne peut s'accrocher à rien.
- Le bonheur est dans le chemin et dans la finalité
- Contenu différenciant
- Pas de `class Foo`, tout le monde le fait déjà.
- Détaillez toutes les étapes, même les plus petites.
- Soyez drôle ! Donnez envie !
J'ai 5 jours, donc ~200 slides.
## « Tout est objet »
Comme en Java, #oupas
Notes:
- Sortir un interpréteur.
- Leur faire essayer de deviner ce qui pourrait ne pas être une classe.
- Démo avec:
- un nombre entier, #obvious, c'est géré par Python
- ouvrir une parenthèse si nécessaire, avec 6 ** 6 ** 6
- un float, en les faisant hésiter vu qu'ils sont « gérés par le CPU »
- une fonction
- une classe (et une instance)
- range !
- module !!
OK mais pas `for`, `def`, ... ce sont des mots clefs.
## Donc, tout a des attributs…
Notes:
Exercice : avec des `set`, et `dir()`, trouver la liste des attributs
communs à une fonction, disons `max` et à un int, disons `42`,
combien y'en-a-il ? Moi 23. Combien `object` en a-il ?
## Même un int ?
```python
>>> (42).__bool__() is bool(42)
True
```
Ou `help(42 .to_bytes)`.
Notes:
Ouvrir une parenthèse sur la notion de vérité, ce qui est :
- Vide
- Égal à zéro
- None ou False
c'est faux, le reste, c'est vrai.
## Les noms
Notes:
Faire le schéma à deux colonnes: noms → mémoire.
https://dreampuf.github.io/GraphvizOnline/#%23%20import%20math%0A%0A%23%20def%20print_tau()%3A%0A%23%20%20%20...%0A%0A%0Adigraph%20G%20%7B%0A%0A%20%20subgraph%20cluster_0%20%7B%0A%20%20%20%20%20label%20%3D%20%22Noms%22%3B%0A%20%20%20%20%20math%3B%0A%20%20%20%20%20print_tau%3B%0A%20%20%7D%0A%0A%20%20subgraph%20cluster_1%20%7B%0A%20%20%20%20%20label%20%3D%20%22Objets%22%3B%0A%20%20%20%20%20%22%3Cmodule%20math%3E%22%0A%20%20%20%20%20%22%3Cfunction%20print_tau%3E%22%0A%20%20%7D%0A%20%20%0A%20%20math%20-%3E%20%22%3Cmodule%20math%3E%22%0A%20%20print_tau%20-%3E%20%22%3Cfunction%20print_tau%3E%22%0A%7D
En Python avancé bien insister sur le fait qu'un objet en mémoire à
une adresse.
Insister sur le fait qu'un paramètre de fonction n'est qu'un nom. On a
donc pas de « passage par valeur » chez nous.
Bien préciser qu'on ne peut pas « délier » un nom pour le faire
pointer sur rien (en ce cas on le fait pointer sur `None`).
# J'ai 5mn pour vous parler de `for`
Notes:
Déjà, c'est pas un objet.
Jusqu'où peut-on creuser ?
## `for` itère sur des itérables
- Itérable : Objet dont on peut obtenir les éléments un à un.
- Itérateur : Représentation d'un flux d'éléments.
- Séquence : Un itérable dont les éléments sont accessible par indice et dont on connaît la taille.
- Collection : Itérable dont on connaît la longueur.
Notes:
On peut très bien imaginer un itérateur capable d'itérer un itérable,
mais aussi une séquence, une collections, ...
## Le protocole « séquence »
Implémente `__getitem__` et `__len__`.
(voir meme `__reversed__`, `__iter__` et `__contains__`).
Notes:
Exercice, implémenter un `range()`, mais sans `stop` ni `step`.
Petite parenthèse : `range`, c'est une classe ou une fonction ?
## Le protocole « séquence »
`__getitem__` suffit pour être itérable.
Notes:
C'est l'application du duck-typing : Si ça a tout ce dont `for` à
besoin, alors ça fonctionne. `for` n'a pas besoin de connaître la
taille, donc ça fonctionne.
## Le protocole d'itération
Notes:
Itérable : Objet capable de renvoyer ses éléments un à un.
Itérateur : Objet chargé de s'occuper de l'itération d'un itérable :
se souvenir où on en est.
## Le protocole d'itération
- `iter()` : Crée un itérateur à partir d'un itérable.
- `next()` : Demande l'élément suivant à un itérateur.
Notes:
Première démo REPL sur une liste « on reste utilisateurs de Python ».
## Le protocole d'itération
`__iter__` et `__next__`
Notes:
Démo REPL sur une liste « on perçoit comment on va pouvoir
l'implémenter ».
La différence ? Petite parenthèse : `iter()` peut utiliser soit le
protocole séquence soit le protocole d'itération, et fait quelques
vérifications (que l'itérateur renvoyé soit bien un itérateur).
## Petite parenthèse
```python
>>> class Counter:
... def __getitem__(self, i):
... return i
...
>>> i = iter(Counter())
>>> i
<iterator object at ...>
>>> next(i)
0
>>> next(i)
1
>>> next(i)
2
```
Notes:
Via le protocole séquence, `__len__` n'est pas utilisé donc ça se
passe bien.
## Petite parenthèse
```python
>>> class B: ...
...
>>> iter(B())
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'B' object is not iterable
```
Notes:
`iter()` donne une belle exception.
## Petite parenthèse
```python
>>> class C:
... def __iter__(self): return None
...
>>> iter(C())
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: iter() returned non-iterator of type 'NoneType'
```
Notes:
`iter()` valide que `__iter__` renvoie bien un itérateur.
## Digression
`iter` a aussi une version qui prend deux paramètres.
```python
from functools import partial
with open('mydata.db', 'rb') as f:
for block in iter(partial(f.read, 64), b''):
process_block(block)
```
## Retour sur `__iter__`
```python
def __iter__(self):
return self
```
Notes:
Mauvaise idée !
Réimplémentez la classe `Counter()` comme ça.
## Solution
```python
class Counter:
def __init__(self): self.i = -1
def __iter__(self): return self
def __next__(self):
self.i += 1
return self.i
```
## Le problème
```python
>>> c = Counter()
>>> for i, j in zip(c, c):
... print(i, j)
... if i > 5: break
...
0 1
2 3
4 5
6 7
```
## On recommence
Notes:
Cette fois avec un itérateur dédié.
## Solution
```python
class BetterCounter:
def __iter__(self):
return CounterIterator()
```
## Solution
```python
class CounterIterator:
def __init__(self):
self.i = -1
def __next__(self):
self.i += 1
return self.i
```
## Solution
```python
>>> c = BetterCounter()
>>> for i, j in zip(c, c):
... if i > 5: break
... print(i, j)
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
```
Notes:
C'est toujours faux ! Un itérateur doit AUSSI implémenter `__iter__`,
donc qui `return self`, ça permet d'utiliser aussi les itérateurs avec
for.
## Peut-on faire plus simple ?
Notes:
Oui ! Avec un générateur ! C'est le sucre syntaxique pour créer ses
itérables.
Attention, une fonction générateur renvoie un itérateur, (qu'on
appelle un générateur), pas un itérable ! Et là on est bien contents
qu'un itérateur ai un `__iter__` qui se renvoie lui même, pour pouvoir
l'utiliser dans un for !
## Mais alors
Si une fonction générateur renvoie un itérateur, et que `__iter__`
doit renvoyer un itérateur, on peut implémenter `__iter__` avec yield ?
Notes:
Oui.
## Exemple
```python
class GenCounter:
def __iter__(self):
i = 0
while True:
yield i
i += 1
```
## Pendant qu'on parle de `yield`
Connaissez-vous `yield from` ?
## Pendant qu'on parle de `for`
Connaissez-vous le `else` du `for` ?
Notes:
Il ne s'exécute que si le `for` sort sans `break`.
## `else`
```python
>>> n = 13
>>> for i in range(2, n - 1):
... if n % i == 0:
... print(f"{n} is not prime")
... break
... else:
... print(f"{n} is prime")
13 is prime
```
Notes:
Typiquement utile lors des recherches, la sémantique :
- Trouvé, plus besoin de chercher, break.
- else: pas trouvé.
Fonctionne aussi sur le while.
Ah j'ai utilisé une f-string.
## Literal String Interpolation
```python
>>> f"{42:08b}"
'00101010'
```
Notes:
Attention aux ':' et '!' dans l'expression, bien que ce soit accepté
si c'est entre guillemet, crochets, parenthèses, ... sinon toute
expression Python est autorisée (comme avec .format, mais avec .format
c'est plus évident).
## Literal String Interpolation
```python
>>> f"{(lambda x: x.upper())('hello'):^11}"
' HELLO '
```
Notes:
Attention à rester lisible, mais ici le `:` de la lambda est entre
parenthèses, donc c'est bon.
En parlant de parenthèse, fermons une parenthèse.
## On parlais d'itérables
Si on parlais d'unpacking ?
Notes:
Pour se remémorer ces choses, cherchez les PEPs, typiquement la 448, la 3132, ...
- Parler de `deep unpacking`.
- Parler de `head, *rest`, ...
## Ça peut rappeler `*args` et `**kwargs`
Notes:
Démo si nécessaire.

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@ -1,82 +0,0 @@
# Les objets
## Rappels
- Keep it simple.
- Flat is better than nested.
## `classmethod` vs `staticmethod`
## La MRO
Notes:
Simple démo REPL : `bool.__mro__`.
## `super()` !
Notes:
Et la coopération, démo avec deux classes : `TCPConnection` qui prend
`host, port, timeout`, et `HTTPConnection` qui prend url, method, ...`
Démo aussi : passer un argument de trop et voir que object() se plains.
Antisèche : https://wyz.fr/3Z8
## Le protocole « descripteur »
- `object.__get__(self, instance, owner=None)`
- `object.__set__(self, instance, value)`
Notes:
Et `__delete__` et `__set_name__`.
- instance... c'est l'instance.
- owner, c'est le type, il est toujours connu donc "devrait" toujours être donné
- Si instance n'est pas donnée, c'est qu'on accède à l'attribut sur le type.
Exercice : https://www.hackinscience.org/exercises/temperature-class
## Métaclasses
Puisqu'une classe est un objet, une métaclasse c'est le type du type.
Notes:
En initiation on dit "ça ne vous servira pas". En avancé on dit
`__init_subclass__` couvrira tous vos besoins.
## Métaclasse
- `__new__` et `__init__` d'une classe servent à personaliser l'instance.
- `__new__` et `__init__` d'une metaclasse servent à personalier une classe.
Notes:
```python
class M(type):
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print(f"meta.__new__(*{args}, **{kwargs})")
return super().__new__(cls, *args, **kwargs)
def __init__(self, *args, **kwargs):
print(f"meta.__init__(*{args}, **{kwargs})")
super().__init__(*args, **kwargs)
class MyCls(metaclass=M):
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print(f"cls.__new__(*{args}, **{kwargs})")
return super().__new__(cls, *args, **kwargs)
def __init__(self, *args, **kwargs):
print(f"cls.__init__(*{args}, **{kwargs})")
super().__init__(*args, **kwargs)
```
Vous pouvez aussi utiliser un décorateur pour personaliser une classe.

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@ -1,307 +0,0 @@
# Langage
## `id` et `is`
Notes:
- `is` : pour les singletons `None`, `True`, `False`.
- `id` : identifiant unique, l'adresse mémoire en CPython.
- `is` : proche de `id(left) == id(right)` mais attention au GC.
## Parenthèse sur les singletons
Notes:
Un module est un singleton.
## String interning
```python
a = "Bonjour !"
b = "Bonjour !"
a is b
```
?
Notes:
- C'est dépendant de l'implémentation, ça change d'une version à l'autre de Python.
- Les chaînes ne contenant que des [a-zA-Z0-9_] sont internées.
## IEEE 754
```python
f"http://{.1 + .2}.com"
```
Notes:
Notez ! Et au besoin utilisez le module Decimal.
## Définir vos propres exceptions
Il suffit d'hériter d'`Exception`, rien de plus.
```
>>> class DBError(Exception): pass
...
>>> raise DBError("No such entry")
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
__main__.DBError: No such entry
```
Notes:
library/exceptions.html → hierarchy
## try, finally, else, except
Dans quel ordre ?
Notes: Oui, il y a un else ici aussi.
## try, except, else, finally
## Les gestionnaires de contexte
```python
with open("/etc/hosts") as f:
f.read()
```
Notes:
En initiation on apprend a les utiliser.
En avancé on apprend à en faire.
## Les gestionnaires de contexte
- ``__enter__``
- ``__exit__``
Notes:
Expliquer le protocole.
## Les gestionnaires de contexte
```python
class transaction:
def __init__(self, db):
self.db = db
def __enter__(self):
self.db.begin()
def __exit__(self, type, value, tb):
if type is None:
self.db.commit()
else:
self.db.rollback()
```
Notes:
C'est un exemple de gestionnaire de contexte de transaction de base de donnée.
Astuce, `__enter__` peut renvoyer un tuple, qu'on peut décomposer à
droite du as, typiquement `ifile`, `ofile`.
## Les décorateurs
`@`
Notes:
En initiation on apprend a les utiliser.
En avancé on apprend à en faire.
Just for doctest:
```python
def clock(f=None, *args, **kwargs):
return lambda *args: None
```
## Les décorateurs
```python
@clock
def fib(n):
...
```
équivaut à
```python
fib = clock(fib)
```
Notes:
Bien insister sur le fait que `@` est bien séparé de son
`dotted_name`, pas n'importe quelle expression. sur le fait qu'on
peut les empiler (clarifier l'ordre).
## Les décorateurs
```python
@clock(deadline=10)
def fib(n):
...
```
équivaut à
```python
fib = clock(deadline=10)(fib)
```
Notes:
Rappeler que `()` n'est qu'un opérateur.
## Les décorateurs
Faire ses propres décorateurs.
Notes:
Leur faire implémenter un décorateur @clock.
```python
def clock(func):
def clocked(*args):
t0 = time.perf_counter()
result = func(*args)
elapsed = time.perf_counter() -t0
name = func.__name__
arg_str = ', '.join(repr(arg) for arg in args)
print(f"[{elapsed:.08f}s] {name}({arg_str}) -> {result!r}")
return result
return clocked
```
## Les décorateurs
Faire ses décorateurs paramétrés.
Notes:
Leur faire implémenter @memoize qui prend en paramètre une limite.
En profiter pour parler de `global`, `nonlocal`, et des closures.
## Les décorateurs
Les utiliser pour leurs effets de bord.
Notes:
`@route("/")` par exemple.
## Les décorateurs
- `@staticmethod`
- `@classmethod`
- `@property`
## contextlib
- `with suppress:`
- `@contextmanager`
## contextlib
Un décorateur peut-il être aussi un gestionnaire de contexte ?
Est-ce utile ? Pertinent ?
Notes:
Oui, par exemple Django `@atomic` et with `atomic:`, `contextlib.ContextDecorator`.
Parler des gestionnaires de contextes réutilisables, puis réentrants.
## The Walrus Operator
`:=`
Notes:
Démo REPL avec re.match, rappeler que les parenthèses sont souvent
obligatoires.
## Les listes en compréhension
```python
l = []
for i in range(5):
if i % 2 == 0:
for j in range(5):
if j % 2 == 0:
for k in range(5):
if k % 2 == 0:
if i + j + k == 4:
l.append((i,j,k))
```
## Les listes en compréhension
```python
>>> [(i, j, k)
... for i in range(5)
... if i % 2 == 0
... for j in range(5)
... if j % 2 == 0
... for k in range(5)
... if k % 2 == 0
... if i + j + k == 4]
[(0, 0, 4), (0, 2, 2), (0, 4, 0), (2, 0, 2), (2, 2, 0), (4, 0, 0)]
```
Notes:
Juste pour doctest:
```python
factors = lambda i: [i]
```
## Les listes en compréhension
```python
{x: factors(x)
for x in range(1000)
if len(factors(x)) == 3}
```
Notes: si factors est lent (spoiler: il l'est), c'est du gâchis,
utiliser un walrus !
## Les listes en compréhension
```python
{x: prime_factors
for x in range(1000)
if len(prime_factors := factors(x)) == 3}
```

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@ -1,57 +0,0 @@
# L'encodage
## Les octets d'abord
```python
>>> bytes([0x01, 0x02]) == b"\x01\x02"
True
```
Notes:
Notez qu'en hexadecimal, deux symboles permet de représenter
exactement 8 bits, donc exactement un octet.
## ASCII
Notes:
1960, 7 bits ("a word", qu'on a traduit "un octet"), [0; 127]
Seul la moitié des octets sont donc de l'ASCII valide.
Exercice: Utiliser `range()` et `bytes([i])` pour afficher la table ascii.
## Latin-1
Notes:
1985, 8 bits, [0; 255]
Couvre environ 32 langues.
Quasi complet pour le francais, il manque juste le Œ, le œ (le
francais qui s'en est occupé n'était pas linguiste.)
Exercice: Utiliser `range()` et `bytes([i])` pour afficher la table latin-1.
## Unicode
Notes:
~1990, d'abord sur 16 bits, aujourd'hui c'est juste une base de donnée.
Couvre environ 150 langues (environ toutes).
Calque latin1 de 0 à 255, même C0 (controles bien définis) et C1 (controles
ignorés, de 0x80 à 0x9F).
## encoder, décoder
- `str.encode``bytes`
- `bytes.decode``str`

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@ -1,52 +0,0 @@
# Le packaging
## Petite parenthèse
La différence entre un paquet et un module ?
Notes:
Pour Python il n'y en a pas, tout est module, pour nous, un paquet est
un dossier. Aborder rapidement les paquets-espace-de-noms.
## Digression
`__main__` et `__main__.py`.
## venv
Notes:
Et ses alternatives : virtualenv / conda.
## pip
Notes:
Jamais `sudo`, toujours dans un `venv`.
## pyproject.toml
- https://setuptools.readthedocs.io/
- https://github.com/JulienPalard/oeis
## pip install -e .
## Packager
```bash
pip install build
python -m build
```
### Publier
```bash
pip install twine
twine upload dist/*
```

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@ -1,230 +0,0 @@
# async / await
Une coroutine est une fonction dont l'exécution peut être suspendue.
## Callback Hell
```
function pong_handler(client)
{
client.on('data', function (data)
{
client.on('data_written', function ()
{
client.close()
});
client.write(data)
client.flush()
});
}
```
## Avec des coroutines
```python
async def pong_handler():
client.write(await client.read())
await client.flush()
client.close()
```
## Les coroutines
- generator-based coroutines
- native coroutines
## Generator-based coroutines
```pytho
import types
@types.coroutine
def get_then_print(url):
...
```
## Native coroutines
```python
async def get_then_print(url):
...
```
## Coroutines
Une `coroutine`, renvoie un objet `coroutine` :
```
>>> async def tum():
... print("tum")
...
>>> tum()
<coroutine object tum at 0x7fa294538468>
```
## Coroutines
```
>>> async def tum():
... print("tum")
...
>>> a_coroutine_object = tum()
>>> a_coroutine_object.send(None)
tum
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
```
Notes:
qu'on peut manipuler.
As you can see, calling `tum()` did not execute the `print("tum")`,
but calling `.send(None)` did (see PEP 342).
L'appel de .send est fait par la main loop (asyncio.run).
## Récupérer un résultat
Le résultat d'une coroutine est stocké dans l'exception `StopIteration`.
Notes:
Dans l'attribut `value`.
## await
```
async def two():
return 2
async def four():
return await two() + await two()
coro = four()
coro.send(None)
```
Notes:
Ça donne `StopIteration: 4`, de manière complètement synchrone.
## Suspendre une coroutine.
Ce n'est pas possible dans une coroutine.
Notes:
Bon, à part `await asyncio.sleep(0)`, ou toute attente vers un
awaitable qui se suspend sans rien faire.
## Future-like object
Un `future-like object` est un object implémentant `__await__`, qui a
le droit de `yield`. L'expression du yield traversera toute la stack
d'`await` jusqu'au `send(None)`.
## Awaitables
Les [awaitables](https://www.python.org/dev/peps/pep-0492/#await-expression)
sont des objets pouvant être « attendus » via un `await`.
Notes:
Typiquement `coroutine` ou un objet implémentant `__await__`.
## Gérer ses coroutines
```python
async def two():
return 2
async def four():
return await two() + await two()
def coro_manager(coro):
try:
coro.send(None)
except StopIteration as stop:
return stop.value
print(coro_manager(four()))
```
## Gérer ses coroutines
```python
class Awaitable:
def __await__(self):
yield
async def wont_terminate_here():
await Awaitable()
print("Terminated")
return 42
print(coro_manager(wont_terminate_here()))
```
## Gérer ses coroutines
```python
def frenetic_coro_manager(coro):
try:
while True:
coro.send(None)
except StopIteration as stop:
return stop.value
```
## Gérer ses coroutines
```python
import random
def frenetic_coros_manager(*coros):
coros = list(coros)
while coros:
coro = random.choice(coros)
try:
coro.send(None)
except StopIteration as stop:
coros.remove(coro)
```
## Gérer ses coroutines
```python
async def tum():
for _ in range(10): # ou : while True:
await Awaitable()
print("Tum")
async def pak():
for _ in range(10): # ou : while True:
await Awaitable()
print("Pak")
frenetic_coros_manager(tum(), pak())
```

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@ -1,411 +0,0 @@
# Performance
## Le code
```python
def main():
already_checked = []
while True:
c = "".join(choice(ascii_letters) for _ in range(10))
if c in already_checked: continue
already_checked.append(c)
digest = sha512(
(c + args.string).encode("UTF-8")).hexdigest()
if digest.startswith(args.sha_prefix):
print(f"sha512({c} + {args.string}) = {digest}")
sys.exit(0)
print("Searching")
```
## Premiers tests
```bash
$ time python perf.py AFPy 00
Searching
[...]
Searching
Found: sha512(5NX3dB0BrO + AFPy) = 00…
real 0m0.048s
user 0m0.040s
sys 0m0.008s
```
## Premiers tests
```bash
$ time python perf.py AFPy 000
Searching
[...]
Searching
Found: sha512(UYb0z6nac1 + AFPy) = 000…
real 0m2.797s
user 0m2.773s
sys 0m0.024s
```
## Premiers tests
```bash
$ time python perf.py AFPy 0000
Searching
[...]
Searching
Found: sha512(dX0oAzvOmm + AFPy) = 0000…
real 0m16.381s
user 0m16.375s
sys 0m0.004s
```
C'est long mais ça passe …
## Premiers tests
```bash
$ time python perf.py AFPy 00000
Searching
[...]
Searching
Searching
Searching
Searching
```
Bon, on a un sushi.
## cProfile
```bash
$ python -m cProfile -o prof perf.py AFPy 0000
```
## pstats
```bash
$ python -m pstats prof
Welcome to the profile statistics browser.
prof% sort cumulative
prof% stats 10
```
## pstats
```txt
ncalls cumtime percall filename:lineno(function)
12/1 17.007 17.007 {built-in method builtins.exec}
1 17.007 17.007 /tmp/perf.py:1(<module>)
1 16.996 16.996 /tmp/perf.py:20(main)
36429 0.869 0.000 {method 'join' of 'str' objects}
```
## snakeviz
```bash
$ pip install snakeviz
Collecting snakeviz
Using cached snakeviz-2.1.0-py2.py3-none-any.whl (282 kB)
Collecting tornado>=2.0
Using cached tornado-6.1-cp39-cp39-manylinux2010_x86_64.whl (427 kB)
Installing collected packages: tornado, snakeviz
Successfully installed snakeviz-2.1.0 tornado-6.1
```
## snakeviz
```bash
$ snakeviz prof
```
## snakeviz
![](static/snakeviz-v1.png)
## vprof
```
$ pip install vprof
Collecting vprof
Using cached vprof-0.38-py3-none-any.whl (319 kB)
Collecting psutil>=3
Using cached psutil-5.7.3-cp39-cp39d-linux_x86_64.whl
Installing collected packages: psutil, vprof
Successfully installed psutil-5.7.3 vprof-0.38
```
## vprof
```
$ vprof -c h "perf.py AFPy 0000"
```
## vprof
![](static/vprof.png)
## Le code, v1
```python [2,5,6]
def main():
already_checked = []
while True:
c = "".join(choice(ascii_letters) for _ in range(10))
if c in already_checked: continue
already_checked.append(c)
digest = sha512(
(c + args.string).encode("UTF-8")).hexdigest()
if digest.startswith(args.sha_prefix):
print(f"sha512({c} + {args.string}) = {digest}")
sys.exit(0)
print("Searching")
```
## Le code, v2
```python [2,5,6]
def main():
already_checked = set()
while True:
c = "".join(choice(ascii_letters) for _ in range(10))
if c in already_checked: continue
already_checked.add(c)
digest = sha512(
(c + args.string).encode("UTF-8")).hexdigest()
if digest.startswith(args.sha_prefix):
print(f"sha512({c} + {args.string}) = {digest}")
sys.exit(0)
print("Searching")
```
## Les perfs
```bash
$ hyperfine 'python perf.py AFPy 00000'
```
- v1 : ∞
- v2 (`set`) : 23 s ± 23 s
::: notes
Il existe aussi pyperf: https://github.com/psf/pyperf
## cProfile + pstats
```bash
$ python -m cProfile -o prof perf.py AFPy 0000
$ python -m pstats prof
```
## cProfile + pstats
```
ncalls cumtime percall filename:lineno(function)
12/1 1.156 1.156 {built-in method builtins.exec}
1 1.156 1.156 perf.py:1(<module>)
1 1.143 1.143 perf.py:35(main)
34215 0.771 0.000 {method 'join' of 'str' objects}
371647 0.681 0.000 perf.py:39(<genexpr>)
337860 0.526 0.000 /python3.9/random.py(choice)
337860 0.283 0.000 /python3.9/random.py(randbelow)
33786 0.134 0.000 built-in method print
372745 0.037 0.000 method 'getrandbits' of Random'
33786 0.037 0.000 method 'hexdigest' of hashlib
```
## snakeviz
```bash
$ snakeviz prof
```
## snakeviz
![](static/snakeviz-v2.png)
## Le code, v2
```python [4]
def main():
already_checked = set()
while True:
c = "".join(choice(ascii_letters) for _ in range(10))
if c in already_checked: continue
already_checked.add(c)
digest = sha512(
(c + args.string).encode("UTF-8")).hexdigest()
if digest.startswith(args.sha_prefix):
print(f"sha512({c} + {args.string}) = {digest}")
sys.exit(0)
print("Searching")
```
## Le code, v3
```python [4]
def main():
already_checked = set()
while True:
c = "".join(choices(ascii_letters, k=10))
if c in already_checked: continue
already_checked.add(c)
digest = sha512(
(c + args.string).encode("UTF-8")).hexdigest()
if digest.startswith(args.sha_prefix):
print(f"sha512({c} + {args.string}) = {digest}")
sys.exit(0)
print("Searching")
```
## Les perfs
```bash
$ hyperfine 'python perf.py AFPy 00000'
```
- v1 : ∞
- v2 (`set`) : 23 s ± 23 s
- v3 (`choices`): 8.591 s ± 6.525 s
## snakeviz
![](static/snakeviz-v3.png)
## Le code, v4
```python [3]
def main():
already_checked = set()
for c in product(ascii_letters, repeat=10):
c = "".join(c)
if c in already_checked: continue
already_checked.add(c)
digest = sha512(
(c + args.string).encode("UTF-8")).hexdigest()
if digest.startswith(args.sha_prefix):
print(f"sha512({c} + {args.string}) = {digest}")
sys.exit(0)
print("Searching")
```
## Les perfs
```bash
$ hyperfine 'python perf.py AFPy 00000'
```
- v1 : ∞
- v2 (`set`) : 23 s ± 23 s
- v3 (`choices`): 8.591 s ± 6.525 s
- v4 (`deterministic`) : 3.900 s ± 0.121 s
## snakeviz
![](static/snakeviz-v4.png)
## Le code, v5
```python [12]
def main():
already_checked = set()
for c in product(ascii_letters, repeat=10):
c = "".join(c)
if c in already_checked: continue
already_checked.add(c)
digest = sha512(
(c + args.string).encode("UTF-8")).hexdigest()
if digest.startswith(args.sha_prefix):
print(f"sha512({c} + {args.string}) = {digest}")
sys.exit(0)
# print("Searching")
```
## Les perfs
```bash
$ hyperfine 'python perf.py AFPy 00000'
```
- v1 : ∞
- v2 (`set`) : 23 s ± 23 s
- v3 (`choices`): 8.591 s ± 6.525 s
- v4 (`deterministic`) : 3.900 s ± 0.121 s
- v5 (`print`) : 3.120 s ± 0.062 s
## Snakeviz
![](static/snakeviz-v5.png)
Il reste du `hexdigest`, du `encode`, et du `join`.
## vprof
![](static/vprof2.png)
Ligne 26 et 28 !?
## Le code, v6
```python
def main():
for c in product(ascii_letters, repeat=10):
c = "".join(c)
digest = sha512(
(c + args.string).encode("UTF-8")).hexdigest()
if digest.startswith(args.sha_prefix):
print(f"sha512({c} + {args.string}) = {digest}")
sys.exit(0)
```
## Snakeviz
![](static/snakeviz-v6.png)
Il reste du `hexdigest`, du `encode`, et du `join`.
## Le code, v7
```python
def main():
string = args.string.encode("UTF-8")
pool = ascii_letters.encode("UTF-8")
for c in product(pool, repeat=10):
digest = sha512(bytes(c) + string).hexdigest()
if digest.startswith(args.sha_prefix):
print(f"sha512({bytes(c)} + {args.string}) = "
f"{digest}")
sys.exit(0)
```
## Les perfs
```bash
$ hyperfine 'python perf.py AFPy 00000'
```
- v1 : ∞
- v2 (`set`) : 23 s ± 23 s
- v3 (`choices`): 8.591 s ± 6.525 s
- v4 (`deterministic`) : 3.900 s ± 0.121 s
- v5 (`print`) : 3.120 s ± 0.062 s
- v6 (`dead code`): 2.844 s ± 0.059 s
- v7 (`bytes`) : 1.837 s ± 0.067 s
## Encore plus d'expériences
- pypy: 3.8s
- python: 1.8s
- cython (hashlib) 1.3s
- cython (crypto) 0.8s
- c: 0.3s

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@ -0,0 +1,28 @@
# This is the creation « from scratch » of the following class:
# class Foo:
# def say(self):
# print("hello")
# First the type.__prepare__ is called to create a namespace, it
# typically returns a fresh empty dict:
ns = {}
# Then the class body is executed in this namespace:
exec(
"""
def say(self):
print("hello")
""",
globals(),
ns,
)
# Now, the type __new__ is called to create the class:
Foo = type.__new__(type, "Foo", (), ns)
type.__init__(Foo, "Foo", (), ns) # Does nothing
Foo().say()

View File

@ -0,0 +1,39 @@
from urllib.parse import parse_qsl
class Application:
def __init__(self):
self.routes = {}
def route(self, path):
def deco(fct):
self.routes[path] = fct
return fct
return deco
def get(self, path):
try:
path, qs = path.split("?", maxsplit=1)
except ValueError:
qs = {}
return self.routes[path](**dict(parse_qsl(qs)))
app = Application()
@app.route("/")
def home():
return "<a href='/api'>/api</a>"
@app.route("/api")
def api():
return {"version": "1"}
@app.route("/auth/")
def auth(username, password):
return f"Wrong password for {username}"
print(app.get("/"))
print(app.get("/api"))
print(app.get("/auth/?username=mdk&password=test"))

View File

@ -0,0 +1,19 @@
def memoize(limit): # Factory
def _memoize(function_fib):
memory = {}
def cached_fib(n):
if n in memory:
return memory[n]
result = function_fib(n)
memory[n] = result
return result
return cached_fib
return _memoize
@memoize(limit=1024)
def fib(n):
if n < 2:
return 1
return fib(n-1) + fib(n-2)
# fib = memoize(limit=1024)(fib)

View File

@ -0,0 +1,33 @@
class PositiveInteger:
def __set_name__(self, owner, name):
self.name = name
def __get__(self, instance, cls=None):
if instance is None:
return self
return instance.__dict__[self.name]
def __set__(self, instance, value):
if value < 0:
raise ValueError("Negative values are not acceptable.")
instance.__dict__[self.name] = value
class Order:
qty = PositiveInteger()
price = PositiveInteger()
def __init__(self, item, price, qty):
self.item = item
self.price = price
self.qty = qty
def cost(self):
return self.price * self.qty
# Order("un truc", -1, 1)
# o = Order("Un livre", 35, 1)
# o.qty += 1
# o.qty -= 10
# print(o.cost())

View File

@ -0,0 +1,14 @@
from string import ascii_letters
from hypothesis import given, settings
from hypothesis.strategies import text, lists
@given(lists(text(alphabet=ascii_letters, max_size=10)))
@settings(max_examples=500)
def test_sort_is_stable(a_list):
print(a_list)
double_sort = sorted(sorted(a_list, key=str.lower), key=len)
single_sort = sorted(a_list, key=lambda s: (len(s), s.lower()))
assert double_sort == single_sort

View File

@ -0,0 +1,27 @@
class AutoInit(type):
def __new__(mcs, name, bases, ns, **kwargs):
cls = type.__new__(mcs, name, bases, ns)
cls._attributes = kwargs["attributes"]
return cls
def __call__(self, *args, **kwargs):
attributes = {}
for name in self._attributes:
attributes[name] = kwargs.pop(name, None)
obj = super().__call__(*args, **kwargs)
for key, value in attributes.items():
setattr(obj, key, value)
return obj
class Point(metaclass=AutoInit, attributes=("x", "y", "z")):
...
origin = Point(x=0, y=0, z=0)
print(origin.x, origin.y, origin.z) # 0 0 0
NonePoint = Point()
print(NonePoint.x, NonePoint.y) # None None
# origin = Point(x=0, y=0, blah=42) # TypeError !

View File

@ -0,0 +1,66 @@
from functools import wraps
from time import perf_counter, sleep
from typing import Self
def as_call(args, kwargs):
passed = ['self']
for arg in args[1:]:
passed.append(repr(arg))
for key, value in kwargs.items():
passed.append(f"key={value!r}")
return "(" + ", ".join(passed) + ")"
def introspected_method(clsname, ctx, name, method):
def _(*args, **kwargs):
callstr = f"{clsname}.{name}{as_call(args, kwargs)}"
print(f"{'| ' * ctx['depth']}Calling {callstr}...")
ctx["depth"] += 1
before = perf_counter()
result = method(*args, **kwargs)
after = perf_counter()
ctx["depth"] -= 1
callstr = f"{clsname}.{name}{as_call(args, kwargs)}"
print(
f"{'| ' * ctx['depth']}Returning from {callstr} after {after-before:.2f}s with {result}"
)
return result
return _
class Introspected(type):
def __new__(cls, name, bases, ns, **kwds):
ctx = {"depth": 0}
for key, value in ns.items():
if callable(value) and key != "__repr__":
ns[key] = introspected_method(name, ctx, key, value)
return super().__new__(cls, name, bases, ns, **kwds)
class Point(metaclass=Introspected):
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
def dist(self, other: Self) -> float:
return ((other.x - self.x) ** 2 + (other.y - self.y) ** 2) ** 0.5
def __repr__(self):
return f"Point(x={self.x!r}, y={self.y!r})"
def modulus(self):
return self.dist(Point(0, 0))
def recursive_call(self, value):
sleep(0.1)
if value:
return self.recursive_call(value - 1)
else:
return self.mean()
if __name__ == "__main__":
p = Point(10, 10)
print(p.modulus())

View File

@ -0,0 +1,26 @@
class StronglyTypedMeta(type):
def __new__(cls, name, bases, ns, **kwds):
if '__annotations__' in ns:
for name, type in ns['__annotations__'].items():
ns[name] = StronglyTypedDescriptor(name, type)
return super().__new__(cls, name, bases, ns, **kwds)
class StronglyTypedDescriptor:
def __init__(self, name, type):
self.name = name
self.type = type
def __get__(self, instance, cls=None):
return instance.__dict__[self.name]
def __set__(self, instance, value):
if not isinstance(value, self.type):
raise TypeError(f"{self.name} should be of type {self.type}.")
instance.__dict__[self.name] = value
class Test(metaclass=StronglyTypedMeta):
x: str
y: int

View File

@ -0,0 +1,70 @@
class Meta(type):
@classmethod
def __prepare__(metacls, name, bases, **kwds):
"""Prepare the namespace in which the class will be executed."""
print(
"Meta.__prepare__(",
f"{metacls=},",
f"{name=},",
f"{bases=},",
f"{kwds=}) -> {{}}",
sep="\n ",
)
return {}
# __new__() is a static method (special-cased so you need not declare it as such)
def __new__(cls, name, bases, namespace, **kwds):
"""The class body is executed in a new namespace and the class name is
bound locally to the result of type(name, bases, namespace).
"""
print(
"\nMeta.__new__(",
f"{cls=},",
f"{name=},",
f"{bases=},",
f"{namespace=}",
f"{kwds=})",
sep="\n ",
end=" ",
)
returns = type.__new__(cls, name, bases, namespace)
print(f"-> {returns}\n")
return returns
def __init__(self, name, bases, namespace, **kwds):
"""This is the actual creation of the class !
As a class is an instance of its type."""
print(
"Meta.__init__(",
f"{self=},",
f"{name=},",
f"{bases=},",
f"{namespace=},",
f"{kwds=})",
sep="\n ",
end="\n\n"
)
class Classe(metaclass=Meta):
print("\nAfter Meta.__prepare__ is called, the interpreter executes the class body "
"like:")
print(" exec(body, globals(), ns)")
print("with `ns` the dict returned from __prepare__")
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print(f"Classe.__new__({cls=}, {args=}, {kwargs=})")
returns = object.__new__(cls)
print(f" returns {returns}")
return returns
def __init__(self, *args, **kwargs):
print(f"Classe.__init__({self=}, {args=}, {kwargs=})")
print("Will now instantiate a Classe()")
Classe()

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@ -0,0 +1,36 @@
def introspected_method(clsname, name, method):
def _(*args, **kwargs):
print(f"Calling {clsname}.{name}(*{args!r}, **{kwargs!r})...")
returning = method(*args, **kwargs)
print(f" returned {returning!r}")
return returning
return _
class Introspected(type):
def __new__(cls, name, bases, ns, **kwds):
for key, value in ns.items():
if isinstance(value, classmethod):
ns[key] = classmethod(introspected_method(name, key, value.__wrapped__))
elif callable(value) and key != "__repr__":
ns[key] = introspected_method(name, key, value)
return super().__new__(cls, name, bases, ns, **kwds)
class Metaclass(type, metaclass=Introspected):
@classmethod
def __prepare__(metacls, name, bases, **kwds):
return super().__prepare__(metacls, name, bases, **kwds)
def __new__(cls, name, bases, ns, **kwds):
return super().__new__(cls, name, bases, ns, **kwds)
def __init__(self, name, bases, ns, **kwds):
super().__init__(name, bases, ns, **kwds)
class Point(metaclass=Metaclass):
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y

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@ -0,0 +1,44 @@
from pathlib import Path
class Context:
def __init__(self):
print("Constructing context")
def __enter__(self):
print("Entering context")
return "Coucou"
def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
print("Exiting context", exc_type)
# with Context() as ctx:
# print("In context", ctx)
from tempfile import NamedTemporaryFile
import os
class InplaceEdit:
def __init__(self, filename, encoding="UTF-8"):
self.filename = filename
self.ifile = open(filename, encoding=encoding)
self.encoding = encoding
self.tmpfile = NamedTemporaryFile(mode="w", delete=False, encoding=encoding, dir=Path(filename).parent)
def __enter__(self):
return self.ifile, self.tmpfile
def __exit__(self, typ, value, tb):
self.ifile.close()
self.tmpfile.close()
if typ is None:
os.rename(self.tmpfile.name, self.filename)
else:
os.unlink(self.tmpfile.name)
# with open("/etc/hosts") as hosts, open("/etc/shadow") as shadow:
# ...
with InplaceEdit("hosts.txt") as (ifile, ofile):
for line in ifile:
ofile.write(line.replace("www.mdk.fr", "mdk.fr"))

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@ -1,26 +0,0 @@
digraph Python {
subgraph cluster_0 {
node [style=filled];
label = "Names";
color = lightgrey;
un;
deux;
trois;
liste;
}
subgraph cluster_1 {
node [style=filled];
label = "Values";
color = lightgrey;
1;
2;
3;
4;
"[...]" -> 1;
"[...]" -> 2;
}
un -> 1;
deux -> 2;
trois -> 3;
liste -> "[...]";
}

File diff suppressed because it is too large Load Diff

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@ -0,0 +1 @@
../../background.jpg

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@ -18,7 +18,7 @@ for file_to_test in args.file:
source = f.read()
with NamedTemporaryFile(mode="w", suffix=".py") as f:
for example_match in re.finditer("```python.*?```", source, re.S):
for example_match in re.finditer("```py(th|c)on.*?```", source, re.S):
example = example_match.group()
if "mydata.db" in example:
continue

File diff suppressed because it is too large Load Diff