% Programmation avec Python (chapitre 11) % Dimitri Merejkowsky \center \huge Retour sur les exceptions # A quoi sert finally? ```python try: file = open("file.txt") 1 / 0 except ZeroDivisionError: print("got you") finally: print("closing") file.close() ``` # versus ```python try: file = open("file.txt") 1 / 0 except ZeroDivisionError: print("got you") file.close() ``` # Réponse: Que se passe-t-il si l'exception *n'est pas* ZeroDivisionError? # \center \huge Utiliser des bibliothèques tierces # Rappel ```python import foo foo.bar() ``` Fonctionne si: * Il y a un `foo.py` quelque part qui contient une fonction `bar` * Dans le dossier courant * Ou dans la bibliothèque standard Python # Parlons de PATH * Vous connaissez peut-être la variable d'environement PATH, qui dit où sont les exécutables. ```bash PATH="/bin:/usr/bin:/usr/sbin" $ ifconfig # résout sur /usr/sbin/ifconfig $ ls # résout sur /bin/ls ``` Résoudre: trouver le premier élément dans la liste. # sys.path En Python c'est pareil. ```python import sys print(sys.path) ``` # Sur mon Arch ``` * '' # vide = chemin courant * /usr/lib/python3.7 * /usr/lib/python3.7/lib-dynload * /home/dmerej/.local/lib/python3.7/site-packages * /usr/lib/python3.7/site-packages ``` * Le chemin courant a la priorité sur la bibliothèque standard! # À noter Seul deux des composants sont accessibles en *écriture* par mon utilisateur courant: * Le chemin courant * Un chemin dans mon $HOME (`~/.local/lib/python3.7/site-packages/`) Même principe sur macOS et Windows (presque) # Bibliothèques tierces Par example, pour faire des jolis tableaux: ```python import tabulate scores = [ ["John", 345], ["Mary-Jane", 2], ["Bob", 543], ] table = tabulate.tabulate(score) print(table) ``` ``` --------- --- John 345 Mary-Jane 2 Bob 543 --------- --- ``` # Le problème On peut trouver le code source de `tabulate` facilement. Mais comment faire pour le mettre dans `sys.path`? # Dans la distribution Si vous êtes sous Linux, peut-être que vous pouvez utiliser votre gestionnaire de paquets. Du genre: `sudo apt install python3-tabulate`. # À la main On peut récupérer les sources et les installer avec `python3 setup.py install --user` * Quasiment *tous* les projets python ont un `setup.py` utilisable de cette façon. * On utilise `--user` pour éviter des problèmes de permissions * Démo! # Anatomie du setup.py Un appel à `setuptools.setup()`. C'est tout ```python from setuptools import setup setup( name='tabulate', version='0.8.1', description='Pretty-print tabular data', py_modules=["tabulate"], scripts=["bin/tabulate"], ... ) ``` # À noter Sur linux, si le paquet contient des *scripts*, ils arriveront dans `~/.local/bin`. Sous macOS et Windows, ce sera un autre emplacement, mais qui *dépendra de la version de Python*. Il faudra peut-être changer le PATH sur votre machine si vous voulez lancer les scripts directement. Ou alors, utilisez `python3 -m` (quand c'est possible). Example: ``` python3 -m tabulate ``` # Dépendances Prenons une autre bibliothèque: `cli-ui`. Elle sert à faire des jolis programmes en couleur: ```python import cli_ui cli_ui.info_1("Ceci est une info importante") cli_ui.info("Ceci est en", cli_ui.bold, "gras") ``` # Dépendances de cli-ui En fait, `cli-ui` utilise *d'autres* bibliothèques. Par exemple: ```python headers=["name", "score"] data = [ [(bold, "John"), (green, 10.0)], [(bold, "Jane"), (green, 5.0)], ] cli_ui.info_table(data, headers=headers) ``` Devinez qui s'occupe d'afficher le tableau! # Déclaration des dépendances Aussi dans setup.py: ```python setup( name="cli-ui", version="0.9.1", install_requires=[ "tabulate", ... ], ... ) ``` # pypi pypi.org: un site que recense plein de bibliothèques python. Vive l'open source! cli-ui et tabulate y sont présents. # pip * `pip` vient par défaut avec Python3 * Vous pouvez aussi l'installer avec `get-pip.py` (python3 get-pip.py --user) * Toujours le lancer avec `python3 -m pip`. # Intérêt de pip * Va chercher tout seul sur `pypi` * Lance `setup.py` tout seul (pour trouver les dépendances, et les installer) * S'utilise avec `python3 -m pip install --user ...` # Fonctionnalités en plus * Peut supprimer quelque chose installé - `python3 -m pip uninstall <>` * Peut chercher sur `pypi` directement - `python3 -m pip search <>` * Peut lister ce qui est installé - `python3 -m pip freeze` # Limitations de pip seul * Il faut penser à utiliser `--user` * Si le paquet est déjà installé dans le système (genre `/usr/lib/` sous Linux), pip ne saura pas le mettre à jour - il faudra passer par le gestionnaire de paquet de la distribution # Versions de dépendances Parfois, les versions sont incompatibles entre elles! https://tankerhq.github.io/python-cli-ui/changelog.html#v0-8-0 # Solution On peut donner des versions dans `setup.py`: ```python install_requires=[ "cli-ui < 0.8", ... ] ``` # Apparté - pourquoi sudo pip c'est pas une bonne idée Les fichiers dans `/usr/lib` sont contrôllés par votre gestionnaire de paquet. Les mainteneurs de votre distribution font en sorte qu'ils marchent bien les uns avec les autres. Si vous lancer `sudo pip` vous risquez de casser votre système. # Plusieurs projets * Projet A utilise `cli-ui` 0.7 * Projet B utilise `cli-ui` 0.9 Comment faire pour travailler sur les deux projets? # Environements virtuels * Un répertoire *isolé* du reste du système. * Contient un binaire python légèrement différent du binaire ordinaire. * Se crée avec `python3 -m venv ` - sauf sous Debian ;-( # Avec virtualenv * Vous pouvez aussi installer `virtualenv` avec pip puis utiliser `virtualenv` ```bash $ python3 -m pip install virtualenv --user $ python3 -m virtualenv ``` # L'isolation en pratique * Plus de chemin dans `~/.local/lib` * Moins de chemins dans le système * Les scripts restent dans le virtualenv # Pip + Virtualenv = <3 Et vous avez aussi un `pip` spécial dans `/le chemin/bin/pip` * Plus besoin de `--user` * On peut créér deux virtualenvs différent pour les projets A et B # Activer un virtualenv Si taper le chemin du virtualenv vous embête, vous pouves *l'activer* avec `source bin/activate` Pour sortir: `deactivate`. # Les règles * Un virtualenv par projet et par version de Python * Toujours utiliser pip depuis un virtualenv C'est plus long, mais ça vous évitera un tas de problèmes ... # Pour aller plus loin * PYTHONPATH * `requirements.txt` * `pipenv` * `poetry` On y reviendra # \center \huge À vous de jouer! # Pas d'atelier collectif cette fois. Objectif: * Créer un virtualenv et installer pygame dedans * Suivre le tutoriel par vous-même :) https://nerdparadise.com/programming/pygame Je suis là si vous avez des questions!