12 Plus sur les fonctions¶
Avant d'aborder ce chapitre, nous vous conseillons de relire le chapitre 9 Fonctions et de bien en assimiler toutes les notions (et aussi d'en faire les exercices). Nous avons vu dans ce chapitre 9 le concept puissant et incontournable que représentent les fonctions. Nous avons également introduit la notion de variables locales et globales.
Dans ce chapitre, nous allons aller un peu plus loin sur la visibilité de ces variables dans et hors des fonctions, et aussi voir ce qui se passe lorsque ces variables sont des listes. Attention, la plupart des lignes de code ci-dessous sont données à titre d'exemple pour bien comprendre ce qui se passe, mais nombre d'entre elles sont des aberrations en terme de programmation. Nous ferons un récapitulatif des bonnes pratiques à la fin du chapitre. Enfin, nous vous conseillons de tester tous les exemples ci-dessous avec le site Python Tutor afin de suivre l'état des variables lors de l'exécution des exemples.
12.1 Appel d'une fonction dans une fonction¶
Dans le chapitre 9 nous avons vu des fonctions qui étaient appelées depuis le programme principal. Il est en fait possible d'appeler une fonction depuis une autre fonction. Et plus généralement, on peut appeler une fonction de n'importe où à partir du moment où elle est visible par Python (c'est-à-dire chargée dans la mémoire). Observez cet exemple :
# définition des fonctions
def polynome(x):
return (x**2 - 2*x + 1)
def calc_vals(debut, fin):
liste_vals = []
for x in range(debut, fin + 1):
liste_vals.append(polynome(x))
return liste_vals
# programme principal
print(calc_vals(-5, 5))
Nous appelons depuis le programme principal la fonction calc_vals(), puis à l'intérieur de celle-ci nous appelons l'autre fonction polynome(). Regardons ce que Python Tutor nous montre lorsque la fonction polynome() est exécutée dans la Figure 1.
L'espace mémoire alloué à polynome() est grisé, indiquant que cette fonction est en cours d'exécution. La fonction appelante calc_vals() est toujours là (sur un fond blanc) car son exécution n'est pas terminée. Elle est en quelque sorte figée dans le même état qu'avant l'appel de polynome(), et on pourra ainsi noter que ses variables locales (debut, fin, liste_vals et x) sont toujours là .
De manière générale, les variables locales d'une fonction ne seront détruites que lorsque l'exécution de celle-ci sera terminée. Dans notre exemple, les variables locales de calc_vals() ne seront détruites que lorsque la boucle sera terminée et que la liste liste_vals sera retournée au programme principal. Enfin, notez bien que la fonction calc_vals() appelle la fonction polynome() à chaque itération de la boucle.
Ainsi, le programmeur est libre de faire tous les appels qu'il souhaite. Une fonction peut appeler une autre fonction, cette dernière peut appeler une autre fonction et ainsi de suite (et autant de fois qu'on le veut). Une fonction peut même s'appeler elle-même, cela s'appelle une fonction récursive (voir la rubrique suivante). Attention toutefois à retrouver vos petits si vous vous perdez dans les appels successifs !
12.2 Fonctions récursives¶
Conseil : pour les débutants, vous pouvez passer cette rubrique.
Une fonction récursive est une fonction qui s'appelle elle-même. Les fonctions récursives permettent d'obtenir une efficacité redoutable dans la résolution de certains algorithmes comme le tri rapide (en anglais quicksort).
Oublions la recherche d'efficacité pour l'instant et concentrons-nous sur l'exemple de la fonction mathématique factorielle. Nous vous rappelons que la factorielle s'écrit avec un ! et se définit de la manière suivante :
Voici le code Python avec une fonction récursive :
def calc_factorielle(nb):
if nb == 1:
return 1
else:
return nb * calc_factorielle(nb - 1)
# prog principal
print(calc_factorielle(4))
Pas très facile à comprendre, n'est-ce pas ? À nouveau, nous nous aidons de Python Tutor pour visualiser ce qui se passe dans la figure 2 (nous vous conseillons bien sûr de tester vous-même cet exemple) :
Ligne 8, on appelle la fonction calc_factorielle() en passant comme argument l'entier 4. Dans la fonction, la variable locale qui récupère cet argument est nb. Au sein de la fonction, celle-ci se rappelle elle-même (ligne 5), mais cette fois-ci en passant la valeur 3. Au prochain appel, ce sera avec la valeur 2, puis finalement 1. Dans ce dernier cas, le test if nb == 1: est vrai et l'instruction return 1 sera exécutée. À ce moment précis de l'exécution, les appels successifs forment une sorte de pile (voir la figure 2). La valeur 1 sera ainsi renvoyée au niveau de l'appel précédent, puis le résultat \(2 \times 1 = 2\) (où 2 correspond à nb et 1 provient de calc_factorielle(nb - 1) soit 1) va être renvoyé à l'appel précédent, puis \(3 \times 2 = 6\) (où 3 correspond à nb et 2 provient de calc_factorielle(nb - 1) soit 2) va être renvoyé à l'appel précédent, pour finir par \(4 \times 6 = 24\) (où 4 correspond à nb et 6 provient de calc_factorielle(nb - 1) soit 6), soit la valeur de \(!4\). Les appels successifs vont donc se « dépiler » et nous reviendrons dans le programme principal.
Même si les fonctions récursives peuvent être ardues à comprendre, notre propos est ici de vous illustrer qu'une fonction qui en appelle une autre (ici il s'agit d'elle-même) reste « figée » dans le même état, jusqu'à ce que la fonction appelée lui renvoie une valeur.
12.3 Portée des variables¶
Il est très important lorsque l'on manipule des fonctions de connaître la portée des variables (scope en anglais), c'est-à-dire savoir là où elles sont visibles. On a vu que les variables créées au sein d'une fonction ne sont pas visibles à l'extérieur de celle-ci car elles étaient locales à la fonction. Observez le code suivant :
>>> def ma_fonction():
... x = 2
... print(f"x vaut {x} dans la fonction")
...
>>> ma_fonction()
x vaut 2 dans la fonction
>>> print(x)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'x' is not defined
Lorsque Python exécute le code de la fonction, il connaît le contenu de la variable x. Par contre, de retour dans le module principal (dans ce cas, il s'agit de l'interpréteur Python), il ne la connaît plus, d'où le message d'erreur.
De même, une variable passée en argument est considérée comme locale lorsqu'on arrive dans la fonction:
>>> def ma_fonction(x):
... print(f"x vaut {x} dans la fonction")
...
>>> ma_fonction(2)
x vaut 2 dans la fonction
>>> print(x)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
NameError: name 'x' is not defined
Lorsqu'une variable est déclarée dans le programme principal, elle est visible dans celui-ci ainsi que dans toutes les fonctions. On a vu qu'on parlait de variable globale :
Dans ce cas, la variable x est visible dans le module principal et dans toutes les fonctions du module. Toutefois, Python ne permet pas la modification d'une variable globale dans une fonction:
>>> def ma_fonction():
... x = x + 1
...
>>> x = 1
>>> ma_fonction()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 2, in fct
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
L'erreur renvoyée montre que Python pense que x est une variable locale qui n'a pas été encore assignée. Si on veut vraiment modifier une variable globale dans une fonction, il faut utiliser le mot-clé global :
Dans ce dernier cas, le mot-clé global a forcé la variable x à être globale plutôt que locale au sein de la fonction.
12.4 Portée des listes¶
Les exemples de cette partie représentent des absurdités en termes de programmation. Ils sont donnés à titre indicatif pour comprendre ce qui se passe, mais il ne faut surtout pas s'en inspirer !
Soyez extrêmement attentifs avec les types modifiables (tels que les listes) car vous pouvez les changer au sein d'une fonction :
>>> def ma_fonction():
... liste[1] = -127
...
>>> liste = [1,2,3]
>>> ma_fonction()
>>> liste
[1, -127, 3]
De même, si vous passez une liste en argument, elle est modifiable au sein de la fonction :
Pour bien comprendre l'origine de ce comportement, utilisons à nouveau le site Python Tutor. La figure 3 vous montre le mécanisme à l'oeuvre lorsqu'on passe une liste à une fonction.
L'instruction pass dans la fonction est une instruction Python qui ne fait rien. Elle est là car une fonction ne peut être vide et doit contenir au moins une instruction Python valide.
On voit très clairement que la variable liste passée en argument lors de l'appel de la fonction d'une part, et la variable locale liste_tmp au sein de la fonction d'autre part, pointent vers le même objet dans la mémoire. Ainsi, si on modifie liste_tmp, on modifie aussi liste. C'est exactement le même mécanisme que pour la copie de listes (cf. rubrique 11.4 Copie de listes du chapitre 11 Plus sur les listes).
Si vous voulez éviter les problèmes de modification malencontreuse d'une liste dans une fonction, utilisez des tuples (ils seront présentés dans le chapitre 13 Dictionnaires et tuples), Python renverra une erreur car ces derniers sont non modifiables.
Une autre solution pour éviter la modification d'une liste, lorsqu'elle est passée comme argument à une fonction, est de la passer explicitement (comme nous l'avons fait pour la copie de liste) afin qu'elle reste intacte dans le programme principal.
>>> def ma_fonction(x):
... x[1] = -15
...
>>> y = [1, 2, 3]
>>> ma_fonction(y[:])
>>> y
[1, 2, 3]
>>> ma_fonction(list(y))
>>> y
[1, 2, 3]
Dans ces deux derniers exemples, une copie de y est créée à la volée lorsqu'on appelle la fonction, ainsi la liste y du module principal reste intacte.
D'autres suggestions sur l'envoi de liste dans une fonction vous sont données dans la rubrique Recommandations ci-dessous.
12.5 Règle LGI¶
Lorsque Python rencontre une variable, il va traiter la résolution de son nom avec des priorités particulières. D'abord il va regarder si la variable est locale, puis si elle n'existe pas localement, il vérifiera si elle est globale et enfin si elle n'est pas globale, il testera si elle est interne (par exemple la fonction len() est considérée comme une fonction interne à Python, elle existe à chaque fois que vous lancez Python). On appelle cette règle la règle LGI pour locale, globale, interne. En voici un exemple :
>>> def ma_fonction():
... x = 4
... print(f"Dans la fonction x vaut {x}")
...
>>> x = -15
>>> ma_fonction()
Dans la fonction x vaut 4
>>> print(f"Dans le module principal x vaut {x}")
Dans le module principal x vaut -15
Dans la fonction, x a pris la valeur qui lui était définie localement en priorité sur la valeur définie dans le module principal.
Même si Python peut reconnaître une variable ayant le même nom que ses propres fonctions ou variables internes, évitez de les utiliser car ceci rendra votre code confus !
De manière générale la règle LGI découle de la manière dont Python gère ce que l'on appelle « les espaces de noms ». C'est cette gestion qui définit la portée (visibilité) de chaque variable. Nous en parlerons plus longuement dans le chapitre 19 Avoir la classe avec les objets.
12.6 Recommandations¶
12.6.1 Évitez les variables globales¶
Dans ce chapitre nous avons joué avec les fonctions (et les listes) afin de vous montrer comment Python réagissait. Toutefois, notez bien que l'utilisation de variables globales est à bannir définitivement de votre pratique de la programmation.
Parfois on veut faire vite et on crée une variable globale visible partout dans le programme (donc dans toutes les fonctions), car « Ça va plus vite, c'est plus simple ». C'est un très mauvais calcul, ne serait-ce que parce que vos fonctions ne seront pas réutilisables dans un autre contexte si elles utilisent des variables globales ! Ensuite, arriverez-vous à vous relire dans six mois ? Quelqu'un d'autre pourrait-il comprendre votre programme ? Il existe de nombreuses autres raisons que nous ne développerons pas ici, mais libre à vous de consulter de la documentation externe.
Heureusement, Python est orienté objet et permet « d'encapsuler » des variables dans des objets et de s'affranchir définitivement des variables globales (nous verrons cela dans le chapitre 19 Avoir la classe avec les objets). En attendant, et si vous ne souhaitez pas aller plus loin sur les notions d'objet (on peut tout à fait « pythonner » sans cela), retenez la chose suivante sur les fonctions et les variables globales :
Plutôt que d'utiliser des variables globales, passez vos variables explicitement aux fonctions comme des argument(s).
12.6.2 Modification d'une liste dans une fonction¶
Concernant les fonctions qui modifient une liste, nous vous conseillons de l'indiquer clairement dans votre code. Pour cela, faites en sorte que la fonction renvoie la liste modifiée et de récupérer cette liste renvoyée dans une variable portant le même nom. Par exemple :
def ajoute_un(liste):
for indice in range(len(liste)):
liste[indice] += 1
return liste
# Programme principal.
liste_notes = [10, 8, 16, 7, 15]
liste_notes = ajoute_un(liste_notes)
print(liste_notes)
La ligne 8 indique que la liste liste_notes passée à la fonction est écrasée par la liste renvoyée par la fonction.
Le code suivant produirait la même sortie :
def ajoute_un(liste):
for indice in range(len(liste)):
liste[indice] += 1
# Programme principal.
liste_notes = [10, 8, 16, 7, 15]
ajoute_un(liste_notes)
print(liste_notes)
Cela reste toutefois moins intuitif car il n'est pas évident de comprendre que la liste est modifiée dans la fonction en lisant la ligne 7. Dans un tel cas, il serait essentiel d'indiquer dans la documentation de la fonction que la liste est modifiée « sur place » (in place en anglais) dans la fonction. Vous verrez dans le chapitre 14 Création de modules comment documenter vos fonctions.
Pour les raisons évoquées ci-dessus, nous vous conseillons de privilégier la première version :
12.6.3 Conclusion¶
Vous connaissez maintenant les fonctions sous tous leurs angles. Comme indiqué en introduction du chapitre 9, elles sont incontournables et tout programmeur se doit de les maîtriser. Voici les derniers conseils que nous pouvons vous donner :
-
Lorsque vous débutez un nouveau projet de programmation, posez-vous la question : « Comment pourrais-je décomposer en blocs chaque tâche à effectuer, chaque bloc pouvant être une fonction ? ». Et n'oubliez pas que si une fonction s'avère trop complexe, vous pouvez la décomposer en d'autres fonctions.
-
Au risque de nous répéter, forcez-vous à utiliser des fonctions en permanence. Pratiquez, pratiquez... et pratiquez encore !
12.7 Exercices¶
Conseil : pour le second exercice, créez un script puis exécutez-le dans un shell.
12.7.1 Prédire la sortie¶
Prédisez le comportement des codes suivants, sans les recopier dans un script ni dans l'interpréteur Python :
Code 1¶
Code 2¶
def hello(prenom):
print(f"Bonjour {prenom}")
# Programme principal.
x = 10
hello("Patrick")
print(x)
Code 3¶
def hello(prenom):
print(f"Bonjour {prenom}")
print(x)
# Programme principal.
x = 10
hello("Patrick")
print(x)
Code 4¶
def hello(prenom):
x = 42
print(f"Bonjour {prenom}")
print(x)
# Programme principal.
x = 10
hello("Patrick")
print(x)
12.7.2 Passage de liste à une fonction¶
Créez une fonction ajoute_nb_alea() qui prend en argument une liste et qui ajoute un nombre entier aléatoire entre -10 et 10 (inclus) à chaque élément. La fonction affichera à l'écran cette nouvelle liste modifiée.
Dans le programme principal, on effectuera les actions suivantes :
- Créez une variable
ma_liste = [7, 3, 8, 4, 5, 1, 9, 10, 2, 6]. - Affichez
ma_listeà l'écran. - Appelez la fonction
ajoute_nb_alea()en lui passantma_listeen argument. - Affichez à nouveau
ma_listeà l'écran.
Comment expliquez-vous le résultat obtenu ?