Guide pratique : programmation fonctionnelle
********************************************

Auteur:
   A. M. Kuchling

Version:
   0.32

Dans ce document, nous allons faire un tour des fonctionnalités de
Python adaptées à la réalisation d'un programme dans un style
fonctionnel. Après une introduction à la programmation fonctionnelle,
nous aborderons des outils tels que les *iterator*s et les
*generator*s ainsi que les modules "itertools" et "functools".


Introduction
============

Cette section détaille les fondamentaux de la programmation
fonctionnelle. Si seules les fonctionnalités de Python vous
intéressent, vous pouvez sauter cette partie et lire la section
suivante sur les Itérateurs.

Les langages de programmation permettent de traiter des problèmes
selon différentes approches :

* la plupart des langages de programmation suivent une logique
  **procédurale** : les programmes sont constitués de listes
  d'instructions qui détaillent les opérations que l'ordinateur doit
  appliquer aux entrées du programme. C, Pascal ou encore les
  interpréteurs de commandes Unix sont des langages procéduraux ;

* les langages **déclaratifs** permettent d'écrire la spécification du
  problème et laissent l'implémentation du langage trouver une façon
  efficace de réaliser les calculs nécessaires à sa résolution. SQL
  est un langage déclaratif que vous êtes susceptible de connaître ;
  une requête SQL décrit le jeu de données que vous souhaitez
  récupérer et le moteur SQL choisit de parcourir les tables ou
  d'utiliser les index, l'ordre de résolution des sous-clauses, etc. ;

* les programmes **orientés objet** manipulent des ensembles d'objets.
  Ceux-ci possèdent un état interne et des méthodes qui interrogent ou
  modifient cet état d'une façon ou d'une autre. Smalltalk et Java
  sont deux langages orientés objet. C++ et Python gèrent la
  programmation orientée objet mais n'imposent pas l'utilisation de
  telles fonctionnalités ;

* la programmation **fonctionnelle** implique de décomposer un
  problème en un ensemble de fonctions. Dans l'idéal, les fonctions
  produisent des sorties à partir d'entrées et ne possède pas d'état
  interne qui soit susceptible de modifier la sortie pour une entrée
  donnée. Les langages fonctionnels les plus connus sont ceux de la
  famille ML (Standard ML, OCaml et autres) et Haskell ;

Les personnes qui conçoivent des langages de programmation peuvent
choisir de privilégier une approche par rapport à une autre. Cela
complexifie l'écriture de programmes appliquant un paradigme différent
de celui considéré. Certains langages sont multi-paradigmes et gère
plusieurs approches différentes. Lisp, C++ et Python sont de tels
langages ; vous pouvez écrire des programmes ou des bibliothèques dans
un style procédural, orienté objet ou fonctionnel dans chacun d'entre
eux. Différentes parties d'une application peuvent être écrites selon
des approches différentes ; par exemple, l'interface graphique peut
suivre le paradigme orienté objet tandis que la logique de traitement
est procédurale ou fonctionnelle.

Dans un programme fonctionnel, l'entrée traverse un ensemble de
fonctions. Chaque fonction opère sur son entrée et produit une sortie.
Le style fonctionnel préconise de ne pas écrire de fonctions ayant des
effets de bord, c'est-à-dire qui modifient un état interne ou
réalisent d'autres changements qui ne sont pas visibles dans la valeur
de sortie de la fonction. Les fonctions qui ne présentent aucun effet
de bord sont dites **purement fonctionnelles**. L'interdiction des
effets de bord signifie qu'aucune structure de données n'est mise à
jour lors de l'exécution du programme ; chaque sortie d'une fonction
ne dépend que de son entrée.

Certains langages sont très stricts en ce qui concerne la pureté des
fonctions et ne laissent même pas la possibilité d'assigner des
variables avec des expressions telles que "a = 3" ou "c = a + b",
cependant il est difficile d'éviter tous les effets de bord. Afficher
un message sur l'écran ou écrire un fichier sur le disque sont des
effets de bord. Pour prendre un autre exemple, un appel aux fonctions
"print()" ou "time.sleep()" en Python ne renvoie aucune valeur utile ;
ces fonctions ne sont appelées que pour leur effet de bord (afficher
du texte sur l'écran ou mettre en pause l'exécution du programme).

Les programmes Python écrits dans un style fonctionnel ne poussent
généralement pas le curseur de la pureté à l'extrême en interdisant
toute entrée-sortie ou les assignations ; ils exhibent une interface
fonctionnelle en apparence mais utilisent des fonctionnalités impures
en interne. Par exemple, l'implémentation d'une fonction peut assigner
dans des variables locales mais ne modifiera pas de variable globale
et n'aura pas d'autre effet de bord.

La programmation fonctionnelle peut être considérée comme l'opposé de
la programmation orientée objet. Les objets encapsulent un état
interne ainsi qu'une collection de méthodes qui permettent de modifier
cet état. Les programmes consistent à appliquer les bons changements à
ces états. La programmation fonctionnelle vous impose d'éviter au
maximum ces changements d'états en travaillant sur des données qui
traversent un flux de fonctions. En Python, vous pouvez combiner ces
deux approches en écrivant des fonctions qui prennent en argument et
renvoient des instances représentants des objets de votre application
(courriers électroniques, transactions, etc.).

Programmer sous la contrainte du paradigme fonctionnel peut sembler
étrange. Pourquoi vouloir éviter les objets et les effets de bord ? Il
existe des avantages théoriques et pratiques au style fonctionnel :

* preuves formelles ;

* modularité ;

* composabilité ;

* facilité de débogage et de test.


Preuves formelles
-----------------

Un avantage théorique est qu'il plus facile de construire une preuve
mathématique de l'exactitude d'un programme fonctionnel.

Les chercheurs ont longtemps souhaité trouver des façons de prouver
mathématiquement qu'un programme est correct. Cela ne se borne pas à
tester si la sortie d'un programme est correcte sur de nombreuses
entrées ou lire le code source et en conclure que le celui-ci semble
juste. L'objectif est d'établir une preuve rigoureuse que le programme
produit le bon résultat pour toutes les entrées possibles.

La technique utilisée pour prouver l'exactitude d'un programme est
d'écrire des **invariants**, c'est-à-dire des propriétés de l'entrée
et des variables du programme qui sont toujours vérifiées. Pour chaque
ligne de code, il suffit de montrer que si les invariants X et Y sont
vrais **avant** l'exécution de cette ligne, les invariants légèrement
modifiés X' et Y' sont vérifiés **après** son exécution. Ceci se
répète jusqu'à atteindre la fin du programme. À ce stade, les
invariants doivent alors correspondre aux propriétés que l'on souhaite
que la sortie du programme vérifie.

L'aversion du style fonctionnel envers les assignations de variable
est apparue car celles-ci sont difficiles à gérer avec cette méthode.
Les assignations peuvent rompre des invariants qui étaient vrais
auparavant sans pour autant produire de nouveaux invariants qui
pourraient être propagés.

Malheureusement, prouver l'exactitude d'un programme est très peu
commode et ne concerne que rarement des logiciels en Python. Même des
programmes triviaux nécessitent souvent des preuves s'étalant sur
plusieurs pages ; la preuve de l'exactitude d'un programme
relativement gros serait gigantesque. Peu, voire aucun, des programmes
que vous utilisez quotidiennement (l'interpréteur Python, votre
analyseur syntaxique XML, votre navigateur web) ne peuvent être
prouvés exacts. Même si vous écriviez ou généreriez une preuve, il
faudrait encore vérifier celle-ci. Peut-être qu'elle contient une
erreur et que vous pensez désormais, à tort, que vous avez prouvé que
votre programme est correct.


Modularité
----------

Un intérêt plus pratique de la programmation fonctionnelle est qu'elle
impose de décomposer le problème en petits morceaux. Les programmes
qui en résultent sont souvent plus modulaires. Il est plus simple de
spécifier et d'écrire une petite fonction qui ne fait qu'une seule
tâche plutôt qu'une grosse fonction qui réalise une transformation
complexe. Les petites fonctions sont plus faciles à lire et à
vérifier.


Facilité de débogage et de test
-------------------------------

Tester et déboguer un programme fonctionnel est plus facile.

Déboguer est plus simple car les fonctions sont généralement petites
et bien spécifiées. Lorsqu'un programme ne fonctionne pas, chaque
fonction constitue une étape intermédiaire au niveau de laquelle vous
pouvez vérifier que les valeurs sont justes. Vous pouvez observer les
entrées intermédiaires et les sorties afin d'isoler rapidement la
fonction qui est à l'origine du bogue.

Les tests sont plus faciles car chaque fonction est désormais un sujet
potentiel pour un test unitaire. Les fonctions ne dépendent pas d'un
état particulier du système qui devrait être répliqué avant d'exécuter
un test ; à la place vous n'avez qu'à produire une entrée synthétique
et vérifier que le résultat correspond à ce que vous attendez.


Composabilité
-------------

En travaillant sur un programme dans le style fonctionnel, vous
écrivez un certain nombre de fonctions avec des entrées et des sorties
variables. Certaines de ces fonctions sont inévitablement spécifiques
à une application en particulier, mais d'autres peuvent s'appliquer à
de nombreux cas d'usage. Par exemple, une fonction qui liste
l'ensemble des fichiers XML d'un répertoire à partir du chemin de
celui-ci ou une fonction qui renvoie le contenu d'un fichier à partir
de son nom peuvent être utiles dans de nombreuses situations.

Au fur et à mesure, vous constituez ainsi une bibliothèque personnelle
d'utilitaires. Souvent, vous pourrez construire de nouveaux programmes
en agençant des fonctions existantes dans une nouvelle configuration
et en écrivant quelques fonctions spécifiques à votre objectif en
cours.


Itérateurs
==========

Commençons par jeter un œil à une des fonctionnalités les plus
importantes pour écrire en style fonctionnel avec Python : les
itérateurs.

Un itérateur est un objet qui représente un flux de données ; cet
objet renvoie les données un élément à la fois. Un itérateur Python
doit posséder une méthode "__next__()" qui ne prend pas d'argument et
renvoie toujours l'élément suivant du flux. S'il n'y plus d'élément
dans le flux, "__next__()" doit lever une exception "StopIteration".
Toutefois, ce n'est pas indispensable ; il est envisageable d'écrire
un itérateur qui produit un flux infini de données.

La fonction native "iter()" prend un objet arbitraire et tente de
construire un itérateur qui renvoie le contenu de l'objet (ou ses
éléments) en levant une exception "TypeError" si l'objet ne gère pas
l'itération. Plusieurs types de données natifs à Python gèrent
l'itération, notamment les listes et les dictionnaires. On appelle
*iterable* un objet pour lequel il est possible de construire un
itérateur.

Vous pouvez expérimenter avec l'interface d'itération manuellement :

>>> L = [1, 2, 3]
>>> it = iter(L)
>>> it  
<...iterator object at ...>
>>> it.__next__()  # same as next(it)
1
>>> next(it)
2
>>> next(it)
3
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>

Python s'attend à travailler sur des objets itérables dans divers
contextes et tout particulièrement dans une boucle "for". Dans
l'expression "for X in Y", Y doit être un itérateur ou un objet pour
lequel "iter()" peut générer un itérateur. Ces deux expressions sont
équivalentes :

   for i in iter(obj):
       print(i)

   for i in obj:
       print(i)

Les itérateurs peuvent être transformés en listes ou en *n*-uplets en
appelant les constructeurs respectifs "list()" et "tuple()" :

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> t = tuple(iterator)
>>> t
(1, 2, 3)

Le dépaquetage de séquences fonctionne également sur les itérateurs :
si vous savez qu'un itérateur renvoie N éléments, vous pouvez les
dépaqueter dans un *n*-uplet :

>>> L = [1, 2, 3]
>>> iterator = iter(L)
>>> a, b, c = iterator
>>> a, b, c
(1, 2, 3)

Certaines fonctions natives telles que "max()" et "min()" prennent un
itérateur en argument et en renvoie le plus grand ou le plus petit
élément. Les opérateurs ""in"" et ""not in"" gèrent également les
itérateurs : "X in iterator" est vrai si X a été trouvé dans le flux
renvoyé par l'itérateur. Vous rencontrerez bien sûr des problèmes si
l'itérateur est infini : "max()", "min()" ne termineront jamais et, si
l'élément X n'apparaît pas dans le flux, les opérateurs ""in"" et
""not in"" non plus.

Notez qu'il n'est possible de parcourir un itérateur que vers l'avant
et qu'il est impossible de récupérer l'élément précédent, de
réinitialiser l'itérateur ou d'en créer une copie. Des objets
itérateurs peuvent offrir ces possibilités de façon facultative, mais
le protocole d'itération ne spécifie que la méthode "__next__()".
Certaines fonctions peuvent ainsi consommer l'entièreté de la sortie
d'un itérateur et, si vous devez utiliser le même flux pour autre
chose, vous devrez en créer un nouveau.


Types de données itérables
--------------------------

Nous avons vu précédemment comment les listes et les *n*-uplets gèrent
les itérateurs. En réalité, n'importe quel type de séquence en Python,
par exemple les chaînes de caractères, sont itérables.

Appeler "iter()" sur un dictionnaire renvoie un itérateur qui parcourt
l'ensemble de ses clés :

   >>> m = {'Jan': 1, 'Feb': 2, 'Mar': 3, 'Apr': 4, 'May': 5, 'Jun': 6,
   ...      'Jul': 7, 'Aug': 8, 'Sep': 9, 'Oct': 10, 'Nov': 11, 'Dec': 12}
   >>> for key in m:
   ...     print(key, m[key])
   Jan 1
   Feb 2
   Mar 3
   Apr 4
   May 5
   Jun 6
   Jul 7
   Aug 8
   Sep 9
   Oct 10
   Nov 11
   Dec 12

Notez qu'à partir de la version 3.7, Python garantit que l'ordre de
l'itération sur un dictionnaire est identique à l'ordre d'insertion
des clés. Dans les versions précédentes, ce comportement n'était pas
spécifié et pouvait varier en fonction de l'implémentation.

Appliquer "iter()" sur un dictionnaire produit un itérateur sur ses
clés mais il est possible d'obtenir d'autres itérateurs par d'autres
méthodes. Si vous souhaitez itérer sur les valeurs ou les paires
clé/valeur du dictionnaire, vous pouvez explicitement appeler les
méthodes "values()" ou "items()" pour obtenir l'itérateur idoine.

Le constructeur "dict()" accepte de prendre un itérateur en argument
qui renvoie un flux fini de pairs "(clé, valeur)" :

>>> L = [('Italy', 'Rome'), ('France', 'Paris'), ('US', 'Washington DC')]
>>> dict(iter(L))
{'Italy': 'Rome', 'France': 'Paris', 'US': 'Washington DC'}

Les fichiers gèrent aussi l'itération en appelant la méthode
"readline()" jusqu'à ce qu'il n'y ait plus d'autre ligne dans le
fichier. Cela signifie que vous pouvez lire l'intégralité d'un fichier
de la façon suivante :

   for line in file:
       # do something for each line
       ...

Les ensembles peuvent être créés à partir d'un itérable et autorisent
l'itération sur les éléments de l'ensemble :

   >>> S = {2, 3, 5, 7, 11, 13}
   >>> for i in S:
   ...     print(i)
   2
   3
   5
   7
   11
   13


Expressions génératrices et compréhension de listes
===================================================

Deux opérations courantes réalisables sur la sortie d'un itérateur
sont 1) effectuer une opération pour chaque élément, 2) extraire le
sous-ensemble des éléments qui vérifient une certaine condition. Par
exemple, pour une liste de chaînes de caractères, vous pouvez choisir
de retirer tous les caractères blancs à la fin de chaque ligne ou
extraire toutes les chaînes contenant une sous-chaîne précise.

Les compréhensions de listes et les expressions génératrices sont des
façons concises d'exprimer de telles opérations, inspirées du langage
de programmation fonctionnel Haskell (https://www.haskell.org/).  Vous
pouvez retirer tous les caractères blancs initiaux et finaux d'un flux
de chaînes de caractères à l'aide du code suivant :

   >>> line_list = ['  line 1\n', 'line 2  \n', ' \n', '']

   >>> # Generator expression -- returns iterator
   >>> stripped_iter = (line.strip() for line in line_list)

   >>> # List comprehension -- returns list
   >>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list]

Vous pouvez ne sélectionner que certains éléments en ajoutant une
condition « "if" » :

   >>> stripped_list = [line.strip() for line in line_list
   ...                  if line != ""]

La compréhension de liste renvoie une liste Python ; "stripped_list"
est une liste contenant les lignes après transformation, pas un
itérateur. Les expressions génératrices renvoient un itérateur qui
calcule les valeurs au fur et à mesure sans toutes les matérialiser
d'un seul coup. Cela signifie que les compréhensions de listes ne sont
pas très utiles si vous travaillez sur des itérateurs infinis ou
produisant une très grande quantité de données. Les expressions
génératrices sont préférables dans ce cas.

Les expressions génératrices sont écrites entre parenthèses (« () »)
et les compréhensions de listes entre crochets (« [] »). Les
expressions génératrices sont de la forme :

   ( expression for expr in sequence1
                if condition1
                for expr2 in sequence2
                if condition2
                for expr3 in sequence3
                ...
                if condition3
                for exprN in sequenceN
                if conditionN )

La compréhension de liste équivalente s'écrit de la même manière,
utilisez juste des crochets à la place des parenthèses.

Les éléments de la sortie sont les valeurs successives de
"expression". La clause "if" est facultative ; si elle est présente,
"expression" n'est évaluée et ajoutée au résultat que si "condition"
est vérifiée.

Les expressions génératrices doivent toujours être écrites entre
parenthèses, mais les parenthèses qui encadrent un appel de fonction
comptent aussi. Si vous souhaitez créer un itérateur qui soit
immédiatement passé à une fonction, vous pouvez écrire :

   obj_total = sum(obj.count for obj in list_all_objects())

Les clauses "for ... in" indiquent les séquences sur lesquelles
itérer. Celles-ci peuvent être de longueurs différentes car
l'itération est réalisée de gauche à droite et non en parallèle.
"sequence2" est parcourue entièrement pour chaque élément de
"sequence1". "sequence3" est ensuite parcourue dans son intégralité
pour chaque paire d'éléments de "sequence1" et "sequence2".

Autrement dit, une compréhension de liste ou une expression
génératrice est équivalente au code Python ci-dessous :

   for expr1 in sequence1:
       if not (condition1):
           continue   # Skip this element
       for expr2 in sequence2:
           if not (condition2):
               continue   # Skip this element
           ...
           for exprN in sequenceN:
               if not (conditionN):
                   continue   # Skip this element

               # Output the value of
               # the expression.

Ainsi lorsque plusieurs clauses "for ... in" sont présentes mais sans
condition "if", la longueur totale de la nouvelle séquence est égale
au produit des longueurs des séquences itérées. Si vous travaillez sur
deux listes de longueur 3, la sortie contiendra 9 éléments :

>>> seq1 = 'abc'
>>> seq2 = (1, 2, 3)
>>> [(x, y) for x in seq1 for y in seq2]  
[('a', 1), ('a', 2), ('a', 3),
 ('b', 1), ('b', 2), ('b', 3),
 ('c', 1), ('c', 2), ('c', 3)]

Afin de ne pas créer une ambiguïté dans la grammaire de Python,
"expression" doit être encadrée par des parenthèses si elle produit un
n-uplet. La première compréhension de liste ci-dessous n'est pas
valide syntaxiquement, tandis que la seconde l'est :

   # Syntax error
   [x, y for x in seq1 for y in seq2]
   # Correct
   [(x, y) for x in seq1 for y in seq2]


Générateurs
===========

Les générateurs forment une classe spéciale de fonctions qui simplifie
la création d'itérateurs. Les fonctions habituelles calculent une
valeur et la renvoie, tandis que les générateurs renvoient un
itérateur qui produit un flux de valeurs.

Vous connaissez sans doute le fonctionnement des appels de fonctions
en Python ou en C. Lorsqu'une fonction est appelée, un espace de
nommage privé lui est associé pour ses variables locales. Lorsque le
programme atteint une instruction "return", les variables locales sont
détruites et la valeur est renvoyée à l'appelant. Les appels
postérieurs à la même fonction créent un nouvel espace de nommage
privé et de nouvelles variables locales. Cependant, que se passerait-
il si les variables locales n'étaient pas détruites lors de la sortie
d'une fonction ? Et s'il était possible de reprendre l'exécution de la
fonction là où elle s'était arrêtée ? Les générateurs sont une réponse
à ces questions ; vous pouvez considérer qu'il s'agit de fonctions
qu'il est possible d'interrompre, puis de relancer sans perdre leur
progression.

Voici un exemple simple de fonction génératrice :

>>> def generate_ints(N):
...    for i in range(N):
...        yield i

N'importe quelle fonction contenant le mot-clé "yield" est un
générateur ; le compilateur *bytecode* de Python détecte ce mot-clé et
prend en compte cette particularité de la fonction.

Lorsque vous appelez une fonction génératrice, celle-ci ne renvoie pas
une unique valeur ; elle renvoie un objet générateur qui implémente le
protocole d'itération. Lorsque l'expression "yield" est exécutée, le
générateur renvoie la valeur de "i", d'une façon similaire à un
"return". La différence principale entre "yield" et "return" est qu'en
atteignant l'instruction "yield", l'état du générateur est suspendu et
les variables locales sont conservées. Lors de l'appel suivant à la
méthode "__next__()" du générateur, la fonction reprend son exécution.

Voici un exemple d'utilisation du générateur "generate_ints()" :

>>> gen = generate_ints(3)
>>> gen  
<generator object generate_ints at ...>
>>> next(gen)
0
>>> next(gen)
1
>>> next(gen)
2
>>> next(gen)
Traceback (most recent call last):
  File "stdin", line 1, in <module>
  File "stdin", line 2, in generate_ints
StopIteration

Vous pourriez de façon équivalente écrire "for i in generate_ints(5)"
ou "a, b, c = generate_ints(3)".

Dans une fonction génératrice, une instruction "return value" entraîne
la levée d'une exception "StopIteration(value)" dans la méthode
"__next__()". Lorsque cela se produit (ou que la fin de la fonction
est atteinte), le flot de nouvelles valeurs s'arrête et le générateur
ne peut plus rien produire.

Vous pouvez obtenir le même comportement que celui des générateurs en
écrivant votre propre classe qui stocke les variables locales du
générateur comme variables d'instance. Pour renvoyer une liste
d'entiers, par exemple, vous pouvez initialiser "self.count" à 0 et
écrire la méthode "__next__()" de telle sorte qu'elle incrémente
"self.count" puis le renvoie. Cependant, cela devient beaucoup plus
complexe pour des générateurs relativement sophistiqués.

Lib/test/test_generators.py, la suite de test de la bibliothèque
Python, contient de nombreux exemples intéressants. Voici un
générateur qui implémente le parcours d'un arbre dans l'ordre en
utilisant des générateurs de façon récursive.

   # A recursive generator that generates Tree leaves in in-order.
   def inorder(t):
       if t:
           for x in inorder(t.left):
               yield x

           yield t.label

           for x in inorder(t.right):
               yield x

Deux autres exemples de "test_generators.py" permettent de résoudre le
problème des N Reines (placer *N* reines sur un échiquier de
dimensions *NxN* de telle sorte qu'aucune reine ne soit en position
d'en prendre une autre) et le problème du cavalier (trouver un chemin
permettant au cavalier de visiter toutes les cases d'un échiquier
*NxN* sans jamais visiter la même case deux fois).


Transmettre des valeurs au générateur
-------------------------------------

Avant Python 2.5, les générateurs ne pouvaient que produire des
sorties. Une fois le code du générateur exécuté pour créer un
itérateur, il était impossible d'introduire de l'information nouvelle
dans la fonction mise en pause. Une astuce consistait à obtenir cette
fonctionnalité en autorisant le générateur à consulter des variables
globales ou en lui passant des objets mutables modifiés hors du
générateur, mais ces approches étaient compliquées.

À partir de Python 2.5, il existe une méthode simple pour transmettre
des valeurs à un générateur. Le mot-clé "yield" est devenu une
expression qui renvoie une valeur sur laquelle il est possible
d'opérer et que vous pouvez assigner à une variable :

   val = (yield i)

Comme dans l'exemple ci-dessus, nous vous recommandons de **toujours**
encadrer les expressions "yield" par des parenthèses lorsque vous
utilisez leur valeur de retour. Elles ne sont pas toujours
indispensables mais mieux vaut prévenir que guérir : il est plus
facile de les ajouter systématiquement que de prendre le risque de les
oublier là où elles sont requises.

(Les règles exactes de parenthésage sont spécifies dans la **PEP 342**
: une expression "yield" doit toujours être parenthésée sauf s'il
s'agit de l'expression la plus externe du côté droit d'une
assignation. Cela signifie que vous pouvez écrire "val = yield i" mais
que les parenthèses sont requises s'il y a une opération, comme dans
"val = (yield i) + 12".)

Des valeurs peuvent être transmises à un générateur en appelant sa
méthode "send(value)". Celle-ci reprend l'exécution du générateur et
l'expression "yield" renvoie la valeur spécifiée. Si c'est la méthode
"__next__()" habituelle qui est appelée, alors "yield" renvoie "None".

Voici un exemple de compteur qui s'incrémente de 1 mais dont il est
possible de modifier le compte interne.

   def counter(maximum):
       i = 0
       while i < maximum:
           val = (yield i)
           # If value provided, change counter
           if val is not None:
               i = val
           else:
               i += 1

Et voici comment il est possible de modifier le compteur :

>>> it = counter(10)  
>>> next(it)  
0
>>> next(it)  
1
>>> it.send(8)  
8
>>> next(it)  
9
>>> next(it)  
Traceback (most recent call last):
  File "t.py", line 15, in <module>
    it.next()
StopIteration

Puisque "yield" renvoie souvent "None", vous devez toujours vérifier
si c'est le cas. N'utilisez pas la valeur de retour à moins d'être
certain que seule la méthode "send()" sera utilisée pour reprendre
l'exécution de la fonction génératrice.

En plus de "send()", il existe deux autres méthodes s'appliquant aux
générateurs :

* "throw(value)" permet de lever une exception dans le générateur ;
  celle-ci est levée par l'expression "yield" à l'endroit où
  l'exécution a été mise en pause.

* "close()" lève une exception "GeneratorExit" dans le générateur afin
  de terminer l'itération. Le code du générateur qui reçoit cette
  exception doit lever à son tour "GeneratorExit" ou "StopIteration".
  Il est illégal d'attraper cette exception et de faire quoi que ce
  soit d'autre, ceci déclenche une erreur "RuntimeError". Lorsque le
  ramasse-miette de Python collecte le générateur, il appelle sa
  méthode "close()".

  Si vous devez exécuter du code pour faire le ménage lors d'une
  "GeneratorExit", nous vous suggérons d'utiliser une structure "try:
  ... finally" plutôt que d'attraper "GeneratorExit".

Ces changements cumulés transforment les générateurs de producteurs
unidirectionnels d'information vers un statut hybride à la fois
producteur et consommateur.

Les générateurs sont également devenus des **coroutines**, une forme
généralisée de sous-routine. L'exécution des sous-routines démarre à
un endroit et se termine à un autre (au début de la fonction et au
niveau de l'instruction "return"), tandis qu'il est possible d'entrer,
de sortir ou de reprendre une coroutine à différents endroits (les
instructions "yield").


Fonctions natives
=================

Voyons un peu plus en détail les fonctions natives souvent utilisées
de concert avec les itérateurs.

"map()" et "filter()" sont deux fonctions natives de Python qui
clonent les propriétés des expressions génératrices :

"map(f, iterA, iterB, ...)" renvoie un itérateur sur une séquence
   "f(iterA[0], iterB[0]), f(iterA[1], iterB[1]), f(iterA[2],
   iterB[2]), ...".

   >>> def upper(s):
   ...     return s.upper()

   >>> list(map(upper, ['sentence', 'fragment']))
   ['SENTENCE', 'FRAGMENT']
   >>> [upper(s) for s in ['sentence', 'fragment']]
   ['SENTENCE', 'FRAGMENT']

Vous pouvez obtenir le même comportement à l'aide d'une compréhension
de liste.

"filter(predicate, iter)" renvoie un itérateur sur l'ensemble des
éléments de la séquence qui vérifient une certaine condition. Son
comportement peut également être reproduit par une compréhension de
liste. Un **prédicat** est une fonction qui renvoie vrai ou faux en
fonction d'une certaine condition. Dans le cas de "filter()", le
prédicat ne doit prendre qu'un seul argument.

>>> def is_even(x):
...     return (x % 2) == 0

>>> list(filter(is_even, range(10)))
[0, 2, 4, 6, 8]

Cela peut se réécrire sous la forme d'une compréhension de liste :

>>> list(x for x in range(10) if is_even(x))
[0, 2, 4, 6, 8]

"enumerate(iter, start=0)" énumère les éléments de l'itérable en
renvoyant des paires contenant le nombre d'éléments déjà listés
(depuis le *début*) et l'élément en cours

   >>> for item in enumerate(['subject', 'verb', 'object']):
   ...     print(item)
   (0, 'subject')
   (1, 'verb')
   (2, 'object')

"enumerate()" est souvent utilisée lorsque l'on souhaite boucler sur
une liste tout en listant les indices pour lesquels une certaine
condition est vérifiée :

   f = open('data.txt', 'r')
   for i, line in enumerate(f):
       if line.strip() == '':
           print('Blank line at line #%i' % i)

"sorted(iterable, key=None, reverse=False)" rassemble tous les
éléments de l'itérable dans une liste, les classe et renvoie le
résultat classé. Les arguments *key* et *reverse* sont passés à la
méthode "sort()" de la liste ainsi construite.

   >>> import random
   >>> # Generate 8 random numbers between [0, 10000)
   >>> rand_list = random.sample(range(10000), 8)
   >>> rand_list  
   [769, 7953, 9828, 6431, 8442, 9878, 6213, 2207]
   >>> sorted(rand_list)  
   [769, 2207, 6213, 6431, 7953, 8442, 9828, 9878]
   >>> sorted(rand_list, reverse=True)  
   [9878, 9828, 8442, 7953, 6431, 6213, 2207, 769]

(Pour plus de détails sur les algorithmes de tri, se référer à Sorting
Techniques.)

Les fonctions natives "any(iter)" et "all(iter)" permettent d'observer
les valeurs de vérité des éléments d'un itérable. "any()" renvoie
"True" si au moins un élément de l'itérable s'évalue comme vrai et
"all()" renvoie "True" si tous les éléments s'évaluent comme vrai :

>>> any([0, 1, 0])
True
>>> any([0, 0, 0])
False
>>> any([1, 1, 1])
True
>>> all([0, 1, 0])
False
>>> all([0, 0, 0])
False
>>> all([1, 1, 1])
True

"zip(iterA, iterB, ...)" rassemble un élément de chaque itérable dans
un *n*-uplet :

   zip(['a', 'b', 'c'], (1, 2, 3)) =>
     ('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)

Cela ne construit pas de liste stockée en mémoire, ni ne vide les
itérateurs d'entrée avant de renvoyer sa valeur ; en réalité les
*n*-uplets sont construits et renvoyés au fur et à mesure (il s'agit
techniquement parlant d'un comportement d'évaluation paresseuse).

Cet itérateur suppose qu'il opère sur des itérables de même longueur.
Si la longueur des itérables diffère, le flux résultant a la même
longueur que le plus court des itérables.

   zip(['a', 'b'], (1, 2, 3)) =>
     ('a', 1), ('b', 2)

Toutefois, vous devez éviter de dépendre de ce comportement. En effet
un élément d'un des itérables les plus longs peut être retiré puis
jeté (car l'autre itérable est trop court). Cela signifie que vous ne
pouvez alors plus utiliser cet itérable car vous allez sauter
l'élément qui vient d'être jeté.


Le module *itertools*
=====================

The "itertools" module contains a number of commonly used iterators as
well as functions for combining several iterators.  This section will
introduce the module's contents by showing small examples.

Les fonctions du module se divisent en quelques grandes catégories :

* les fonctions qui transforment un itérateur existant en un nouvel
  itérateur ;

* les fonctions qui traitent les éléments d'un itérateur comme les
  arguments d'une fonction ;

* les fonctions qui permettent de sélectionner des portions de la
  sortie d'un itérateur ;

* une fonction qui permet de grouper la sortie d'un itérateur.


Créer de nouveaux itérateurs
----------------------------

"itertools.count(start, step)" renvoie un flux infini de valeurs
régulièrement espacées. Vous pouvez spécifier la valeur de départ (par
défaut, 0) et l'intervalle entre les nombres (par défaut, 1) :

   itertools.count() =>
     0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, ...
   itertools.count(10) =>
     10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, ...
   itertools.count(10, 5) =>
     10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, ...

"itertools.cycle(iter)" sauvegarde une copie du contenu de l'itérable
passé en argument et renvoie un nouvel itérateur qui produit tous les
éléments du premier au dernier et se répète indéfiniment.

   itertools.cycle([1, 2, 3, 4, 5]) =>
     1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, ...

"itertools.repeat(elem, [n])" renvoie l'élément passé en argument *n*
fois ou répète l'élément à l'infini si *n* n'est pas spécifié.

   itertools.repeat('abc') =>
     abc, abc, abc, abc, abc, abc, abc, abc, abc, abc, ...
   itertools.repeat('abc', 5) =>
     abc, abc, abc, abc, abc

"itertools.chain(iterA, iterB, ...)" reçoit un nombre arbitraire
d'itérables en entrée et les concatène, renvoyant tous les éléments du
premier itérateur, puis tous ceux du second et ainsi de suite jusqu'à
ce que tous les itérables aient été épuisés.

   itertools.chain(['a', 'b', 'c'], (1, 2, 3)) =>
     a, b, c, 1, 2, 3

"itertools.islice(iter, [start], stop, [step])" renvoie une portion de
l'itérateur. En passant seulement l'argument *stop*, il renvoie les
*stop* premiers éléments. En spécifiant un indice de début, vous
récupérez *stop - start* éléments ; utilisez *step* pour spécifier une
valeur de pas. Cependant vous ne pouvez pas utiliser de valeurs
négatives pour *start*, *stop* ou *step* (contrairement aux listes et
chaînes de caractères de Python).

   itertools.islice(range(10), 8) =>
     0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
   itertools.islice(range(10), 2, 8) =>
     2, 3, 4, 5, 6, 7
   itertools.islice(range(10), 2, 8, 2) =>
     2, 4, 6

"itertools.tee(iter, [n])" duplique un itérateur et renvoie *n*
itérateurs indépendants, chacun copiant le contenu de l'itérateur
source. La valeur par défaut pour *n* est 2. La réplication des
itérateurs nécessite la sauvegarde d'une partie du contenu de
l'itérateur source, ce qui peut consommer beaucoup de mémoire si
l'itérateur est grand et que l'un des nouveaux itérateurs est plus
consommé que les autres.

   itertools.tee( itertools.count() ) =>
      iterA, iterB

   where iterA ->
      0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, ...

   and   iterB ->
      0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, ...


Appliquer des fonctions au contenu des itérateurs
-------------------------------------------------

Le module "operator" rassemble des fonctions équivalentes aux
opérateurs Python. Par exemple, "operator.add(a,b)" additionne deux
valeurs, "operator.ne(a, b)" est équivalent à "a != b" et
"operator.attrgetter('id')" renvoie un objet appelable qui récupère
l'attribut ".id".

"itertools.starmap(func, iter)" suppose que l'itérable renvoie une
séquence de *n*-uplets et appelle *func* en utilisant tous les
*n*-uplets comme arguments :

   itertools.starmap(os.path.join,
                     [('/bin', 'python'), ('/usr', 'bin', 'java'),
                      ('/usr', 'bin', 'perl'), ('/usr', 'bin', 'ruby')])
   =>
     /bin/python, /usr/bin/java, /usr/bin/perl, /usr/bin/ruby


Sélectionner des éléments
-------------------------

Une autre catégorie de fonctions est celle permettant de sélectionner
un sous-ensemble des éléments de l'itérateur selon un prédicat donné.

"itertools.filterfalse(predicate, iter)" est l'opposé de "filter()" et
renvoie tous les éléments pour lesquels le prédicat est faux :

   itertools.filterfalse(is_even, itertools.count()) =>
     1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, ...

"itertools.takewhile(predicate, iter)" renvoie les éléments de
l'itérateur tant que ceux-ci vérifient le prédicat. Dès lors que le
prédicat renvoie faux, l'itération s'arrête.

   def less_than_10(x):
       return x < 10

   itertools.takewhile(less_than_10, itertools.count()) =>
     0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9

   itertools.takewhile(is_even, itertools.count()) =>
     0

"itertools.dropwhile(predicate, iter)" supprime des éléments tant que
le prédicat renvoie vrai puis renvoie le reste des éléments de
l'itérable.

   itertools.dropwhile(less_than_10, itertools.count()) =>
     10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, ...

   itertools.dropwhile(is_even, itertools.count()) =>
     1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, ...

"itertools.compress(data, selectors)" prend un itérateur *data* et un
itérateur *selectors* et renvoie les éléments de *data* pour lesquels
l'élément correspondant de *selectors* est évalué à vrai. L'itération
s'arrête lorsque l'un des deux itérateurs est épuisé :

   itertools.compress([1, 2, 3, 4, 5], [True, True, False, False, True]) =>
      1, 2, 5


Fonctions combinatoires
-----------------------

"itertools.combinations(iterable, r)" renvoie un itérateur qui produit
toutes les combinaisons possibles de *r*-uplets des éléments de
*iterable*.

   itertools.combinations([1, 2, 3, 4, 5], 2) =>
     (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5),
     (2, 3), (2, 4), (2, 5),
     (3, 4), (3, 5),
     (4, 5)

   itertools.combinations([1, 2, 3, 4, 5], 3) =>
     (1, 2, 3), (1, 2, 4), (1, 2, 5), (1, 3, 4), (1, 3, 5), (1, 4, 5),
     (2, 3, 4), (2, 3, 5), (2, 4, 5),
     (3, 4, 5)

Les éléments de chaque *n*-uplet sont ordonnés dans le même ordre que
leur apparition dans *iterable*. Ainsi, dans les exemples ci-dessus,
le nombre 1 se trouve toujours avant 2, 3, 4 ou 5. La fonction
"itertools.permutations(iterable, r=None)" supprime la contrainte sur
l'ordre et renvoie tous les arrangements possibles de longueur *r* :

   itertools.permutations([1, 2, 3, 4, 5], 2) =>
     (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5),
     (2, 1), (2, 3), (2, 4), (2, 5),
     (3, 1), (3, 2), (3, 4), (3, 5),
     (4, 1), (4, 2), (4, 3), (4, 5),
     (5, 1), (5, 2), (5, 3), (5, 4)

   itertools.permutations([1, 2, 3, 4, 5]) =>
     (1, 2, 3, 4, 5), (1, 2, 3, 5, 4), (1, 2, 4, 3, 5),
     ...
     (5, 4, 3, 2, 1)

Si vous ne spécifiez pas de valeur pour *r*, la longueur de l'itérable
est utilisée par défaut, c'est-à-dire que toutes les permutations de
la séquence sont renvoyées.

Notez que ces fonctions génèrent toutes les combinaisons possibles en
se basant sur la position des éléments et ne requièrent pas que les
éléments de *iterable* soient uniques :

   itertools.permutations('aba', 3) =>
     ('a', 'b', 'a'), ('a', 'a', 'b'), ('b', 'a', 'a'),
     ('b', 'a', 'a'), ('a', 'a', 'b'), ('a', 'b', 'a')

Le triplet "('a', 'a', 'b')" apparaît deux fois mais les deux chaînes
de caractères "'a'" proviennent de deux positions différentes.

La fonction "itertools.combinations_with_replacement(iterable, r)"
assouplit une autre contrainte : les éléments peuvent être répétés au
sein du même *n*-uplet. Il s'agit d'un tirage avec remise : le premier
élément sélectionné pour chaque *n*-uplet est replacé dans la séquence
avant le tirage du deuxième.

   itertools.combinations_with_replacement([1, 2, 3, 4, 5], 2) =>
     (1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5),
     (2, 2), (2, 3), (2, 4), (2, 5),
     (3, 3), (3, 4), (3, 5),
     (4, 4), (4, 5),
     (5, 5)


Grouper les éléments
--------------------

La dernière fonction que allons voir, "itertools.groupby(iter,
key_func=None)" est la plus complexe. "key_func(elem)" est une
fonction qui produit une clé pour chaque élément renvoyé par
l'itérable. Si vous ne spécifiez pas de fonction *key*, alors celle-ci
est l'identité par défaut (c'est-à-dire que la clé d'un élément est
l'élément lui-même).

"groupby()" rassemble tous éléments consécutifs de l'itérable sous-
jacent qui ont la même clé et renvoie un flux de paires contenant la
clé et un itérateur produisant la liste des éléments pour cette clé.

   city_list = [('Decatur', 'AL'), ('Huntsville', 'AL'), ('Selma', 'AL'),
                ('Anchorage', 'AK'), ('Nome', 'AK'),
                ('Flagstaff', 'AZ'), ('Phoenix', 'AZ'), ('Tucson', 'AZ'),
                ...
               ]

   def get_state(city_state):
       return city_state[1]

   itertools.groupby(city_list, get_state) =>
     ('AL', iterator-1),
     ('AK', iterator-2),
     ('AZ', iterator-3), ...

   where
   iterator-1 =>
     ('Decatur', 'AL'), ('Huntsville', 'AL'), ('Selma', 'AL')
   iterator-2 =>
     ('Anchorage', 'AK'), ('Nome', 'AK')
   iterator-3 =>
     ('Flagstaff', 'AZ'), ('Phoenix', 'AZ'), ('Tucson', 'AZ')

"groupby()" fait l'hypothèse que le contenu de l'itérable sous-jacent
est d'ores et déjà ordonné en fonction de la clé. Notez que les
itérateurs générés utilisent également l'itérable sous-jacent. Vous
devez donc consommer l'intégralité des résultats du premier itérateur
renvoyé (*iterator-1* dans l'exemple ci-dessus) avant de récupérer le
deuxième itérateur (*iterator-2* dans l'exemple ci-dessus) et la clé à
laquelle il est associé.


Le module *functools*
=====================

The "functools" module contains some higher-order functions. A
**higher-order function** takes one or more functions as input and
returns a new function.  The most useful tool in this module is the
"functools.partial()" function.

En programmant dans un style fonctionnel, il est courant de vouloir
construire des variantes de fonctions existantes dont certains
paramètres sont prédéfinis. Par exemple, considérons une fonction
Python "f(a, b, c)". Si vous voulez une nouvelle fonction "g(b, c)"
équivalente à "f(1, b, c)", c'est-à-dire fixer le premier paramètre de
"f()". La fonction "g()" est une appelée « application partielle » de
"f()".

Le constructeur de "partial()" prend en argument "(fonction, arg1,
arg2, ..., kwarg1=value1, kwarg2=value2, ...)". Un appel à l'objet
ainsi créé invoque la fonction "fonction" avec les arguments
spécifiés.

Voici un exemple court mais réaliste :

   import functools

   def log(message, subsystem):
       """Write the contents of 'message' to the specified subsystem."""
       print('%s: %s' % (subsystem, message))
       ...

   server_log = functools.partial(log, subsystem='server')
   server_log('Unable to open socket')

"functools.reduce(func, iter, [initial_value])"  applique une
opération cumulative à tous les éléments d'un itérable et ne peut donc
être appliquée à des itérables infinis. *func* doit être une fonction
qui prend deux éléments et renvoie une seule valeur.
"functools.reduce()" prend les deux premiers éléments A et B renvoyés
par l'itérateur et calcule "func(A, B)". Elle extrait ensuite le
troisième élément C et calcule "func(func(A, B), C)" puis combine ce
résultat avec le quatrième élément renvoyé etc. jusqu'à épuisement de
l'itérable. Une exception "TypeError" est levée si l'itérable ne
renvoie aucune valeur. La valeur initiale *initial_value*, si
spécifiée, est utilisée comme point de départ et le premier calcul est
alors "func(inital_value, A)".

   >>> import operator, functools
   >>> functools.reduce(operator.concat, ['A', 'BB', 'C'])
   'ABBC'
   >>> functools.reduce(operator.concat, [])
   Traceback (most recent call last):
     ...
   TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value
   >>> functools.reduce(operator.mul, [1, 2, 3], 1)
   6
   >>> functools.reduce(operator.mul, [], 1)
   1

Si vous combinez "operator.add()" avec "functools.reduce()", vous
allez additionner tous les éléments de l'itérable. Ce cas est
suffisamment courant pour qu'il existe une fonction native "sum()" qui
lui est équivalent :

>>> import functools, operator
>>> functools.reduce(operator.add, [1, 2, 3, 4], 0)
10
>>> sum([1, 2, 3, 4])
10
>>> sum([])
0

Cependant, il peut être plus lisible dans de nombreuses situations
impliquant "functools.reduce()" de simplement écrire la boucle "for" :

   import functools
   # Instead of:
   product = functools.reduce(operator.mul, [1, 2, 3], 1)

   # You can write:
   product = 1
   for i in [1, 2, 3]:
       product *= i

A related function is "itertools.accumulate(iterable,
func=operator.add)".  It performs the same calculation, but instead of
returning only the final result, "accumulate()" returns an iterator
that also yields each partial result:

   itertools.accumulate([1, 2, 3, 4, 5]) =>
     1, 3, 6, 10, 15

   itertools.accumulate([1, 2, 3, 4, 5], operator.mul) =>
     1, 2, 6, 24, 120


Le module *operator*
--------------------

Le module "operator" mentionné précédemment contient un ensemble de
fonctions reproduisant les opérateurs de Python. Ces fonctions sont
souvent utiles en programmation fonctionnelle car elles permettent de
ne pas avoir à écrire des fonctions triviales qui ne réalisent qu'une
seule opération.

Voici quelques fonctions de ce module :

* les opérations mathématiques : "add()", "sub()", "mul()",
  "floordiv()", "abs()"… ;

* les opérations logiques : "not_()", "truth()" ;

* les opérations bit à bit : "and_()", "or_()", "invert()" ;

* les comparaisons : "eq()", "ne()", "lt()", "le()", "gt()", et "ge()"
  ;

* l'identification des objets : "is_()", "is_not()".

Veuillez vous référer à la documentation du module *operator* pour une
liste complète.


Expressions lambda et fonctions courtes
=======================================

Dans un style de programmation fonctionnel, il est courant d'avoir
besoin de petites fonctions utilisées comme prédicats ou pour combiner
des éléments d'une façon ou d'une autre.

S'il existe une fonction native Python ou une fonction d'un module qui
convient, vous n'avez pas besoin de définir de nouvelle fonction :

   stripped_lines = [line.strip() for line in lines]
   existing_files = filter(os.path.exists, file_list)

Si la fonction dont vous avez besoin n'existe pas, vous devez
l'écrire. Une façon d'écrire des fonctions courtes consiste à utiliser
les expressions "lambda". "lambda" prend plusieurs paramètres et une
expression combinant ces derniers afin de créer une fonction anonyme
qui renvoie la valeur de cette expression :

   adder = lambda x, y: x+y

   print_assign = lambda name, value: name + '=' + str(value)

Une autre façon de faire est de simplement utiliser l'instruction
"def" afin de définir une fonction de la manière habituelle :

   def adder(x, y):
       return x + y

   def print_assign(name, value):
       return name + '=' + str(value)

La méthode à préférer est une question de style, en général l'auteur
évite l'utilisation de "lambda".

Une des raisons est que "lambda" ne peut pas définir toutes les
fonctions. Le résultat doit pouvoir se calculer en une seule
expression, ce qui signifie qu'il est impossible d'avoir des
comparaisons "if ... elif ... else" à plusieurs branches ou des
structures "try ... except". Si vous essayez de trop en faire dans une
expression "lambda", vous finirez avec une expression illisible. Par
exemple, pouvez-vous dire du premier coup d’œil ce que fait le code
ci-dessous ?

   import functools
   total = functools.reduce(lambda a, b: (0, a[1] + b[1]), items)[1]

Vous pouvez sûrement comprendre ce que fait ce code mais cela prend du
temps de démêler l'expression pour y voir plus clair. Une clause "def"
concise améliore la situation :

   import functools
   def combine(a, b):
       return 0, a[1] + b[1]

   total = functools.reduce(combine, items)[1]

Toutefois l'idéal aurait été de simplement se contenter d'une boucle
"for" :

   total = 0
   for a, b in items:
       total += b

ou de la fonction native "sum()" et d'une expression génératrice :

   total = sum(b for a, b in items)

Les boucles "for" sont souvent plus lisibles que la fonction
"functools.reduce()".

Frederik Lundh a suggéré quelques règles pour le réusinage de code
impliquant les expressions "lambda" :

1. Écrire une fonction lambda.

2. Écrire un commentaire qui explique ce que fait cette satanée
   fonction lambda.

3. Scruter le commentaire pendant quelques temps et réfléchir à un nom
   qui synthétise son essence.

4. Réécrire la fonction lambda en une définition *def* en utilisant ce
   nom.

5. Effacer le commentaire.

J'aime beaucoup ces règles, mais vous êtes libre de ne pas être
d'accord et de préférer un style avec des lambdas.


Historique des modifications et remerciements
=============================================

L'auteur souhaiterait remercier les personnes suivantes pour leurs
suggestions, leurs corrections et leur aide sur les premières versions
de cet article : Ian Bicking, Nick Coghlan, Nick Efford, Raymond
Hettinger, Jim Jewett, Mike Krell, Leandro Lameiro, Jussi Salmela,
Collin Winter, Blake Winton.

Version 0.1 : publiée le 30 juin 2006.

Version 0.11 : publiée le 1^er juillet 2006. Correction
orthographique.

Version 0.2 : publiée le 10 juillet 2006. Fusion des sections *genexp*
et *listcomp*. Correction orthographique.

Version 0.21 : ajout de plusieurs références suggérées sur la liste de
diffusion *tutor*.

Version 0.30 : ajout d'une section sur le module "functional" écrite
par Collin Winter ; ajout d'une courte section sur le module
"operator" ; quelques autres modifications.


Références
==========


Général
-------

**Structure and Interpretation of Computer Programs**, by Harold
Abelson and Gerald Jay Sussman with Julie Sussman.  The book can be
found at https://mitpress.mit.edu/sicp.  In this classic textbook of
computer science, chapters 2 and 3 discuss the use of sequences and
streams to organize the data flow inside a program.  The book uses
Scheme for its examples, but many of the design approaches described
in these chapters are applicable to functional-style Python code.

https://www.defmacro.org/ramblings/fp.html: A general introduction to
functional programming that uses Java examples and has a lengthy
historical introduction.

https://fr.wikipedia.org/wiki/Programmation_fonctionnelle : l'entrée
Wikipédia qui décrit la programmation fonctionnelle.

https://fr.wikipedia.org/wiki/Coroutine : l'entrée pour les
coroutines.

https://en.wikipedia.org/wiki/Partial_application: Entry for the
concept of partial function application.

https://fr.wikipedia.org/wiki/Curryfication : l'entrée pour le concept
de curryfication (création d'applications partielles).


Spécifique à Python
-------------------

https://gnosis.cx/TPiP/: The first chapter of David Mertz's book *Text
Processing in Python* discusses functional programming for text
processing, in the section titled "Utilizing Higher-Order Functions in
Text Processing".

Mertz a également écrit une série de 3 articles (en anglais) sur la
programmation fonctionnelle pour le site DeveloperWorks d'IBM. Voir
partie 1, partie 2 et partie 3,


Documentation Python
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Documentation du module "itertools".

Documentation du module "functools".

Documentation du module "operator".

**PEP 289**: *"Generator Expressions"*

**PEP 342**: *"Coroutines via Enhanced Generators"* décrit les
nouvelles fonctionnalités des générateurs en Python 2.5.
