Définition : En programmation orientée objet avec Python, un accesseur (ou getter) est une méthode utilisée pour accéder à la valeur d'un attribut d'un objet. Les accesseurs permettent de contrôler l'accès aux attributs, souvent en utilisant des méthodes spécifiques ou des propriétés avec des décorateurs.
Exemples d'utilisation :self.nom, nous devons utiliser l'accesseur correspondant.CompteBancaire permet d'obtenir le solde actuel.Définition : L'affectation en Python est l'opération qui consiste à attribuer une valeur à une variable. Cela se fait à l'aide de l'opérateur =. Par exemple, x = 10 affecte la valeur 10 à la variable x.
total = 0 initialise la variable total à zéro.a, b = 1, 2 est couramment utilisée.if et else pour attribuer des valeurs en fonction de certaines conditions.Définition : En programmation, un algorithme est une séquence finie d'étapes ou d'instructions bien définies qui permet de résoudre un problème ou d'accomplir une tâche spécifique. En Python, un algorithme peut être implémenté sous forme de fonctions, de boucles, de conditions, et d'autres structures de contrôle. Les algorithmes sont évalués en termes de correction et de complexité.
Exemples d'utilisation :Définition : En programmation, un arbre est une structure de données hiérarchique composée de nœuds, où chaque nœud (à l'exception de la racine) est connecté à un seul nœud parent et peut avoir plusieurs nœuds enfants. Ils sont souvent utilisés pour représenter des hiérarchies, comme les systèmes de fichiers, les expressions arithmétiques, ou les structures de décision. Les arbres binaires, où chaque nœud a au plus deux enfants, sont un type courant d'arbre.
Exemples d'utilisation :Définition : En programmation, un argument est une valeur réelle passée à un paramètre d'une fonction lors de son appel. En Python, les arguments sont les valeurs spécifiques fournies lors de l'appel d'une fonction, tandis que les paramètres sont les variables définies dans la déclaration de la fonction. Les arguments peuvent être passés par position, par nom, ou sous forme de listes ou de dictionnaires.
Exemples d'utilisation :addition, nous passons deux arguments : addition(3, 5)."Alice" est passé à la fonction saluer pour générer un message de salutation personnalisé.saluer(nom="Alice").Définition : Une boucle en Python est une structure de contrôle qui permet de répéter un bloc de code plusieurs fois. Les boucles sont essentielles pour automatiser des tâches répétitives. En Python, les types de boucles les plus courants sont la boucle for et la boucle while. Par exemple, une boucle for peut être utilisée pour itérer sur une liste d'éléments, tandis qu'une boucle while continue de s'exécuter tant qu'une condition est vraie.
for est souvent utilisée pour parcourir les éléments d'une liste.while continue de s'exécuter tant qu'une condition est vraie.while, tu risques de créer une boucle infinie.Définition : En Python, une classe est un plan ou un modèle pour créer des objets. Elle encapsule des données pour l'état et des comportements (méthodes) en une seule unité. Les classes sont utilisées dans la programmation orientée objet pour organiser et structurer le code de manière modulaire et réutilisable.
Exemples d'utilisation :Etudiant avec des attributs comme nom et notes.Voiture, nous avons pu créer plusieurs objets représentant différentes voitures.Définition : La concaténation en Python est l'opération qui consiste à combiner deux chaînes de caractères (ou plus) en une seule. Cela se fait généralement à l'aide de l'opérateur +. Par exemple, "Bonjour " + "monde" résulte en la chaîne "Bonjour monde".
"Hello " et "World" donne "Hello World".+ ou la méthode .join() pour les éléments d'une liste.Définition : En programmation orientée objet, un constructeur est une méthode spéciale appelée lors de la création d'un objet à partir d'une classe. Le constructeur est défini par la méthode __init__ et est utilisé pour initialiser les attributs de l'objet.
self.nom et self.age.Voiture prend en paramètre la marque et le modèle.Définition : En programmation, la complexité d'un algorithme est une mesure de la quantité de ressources (temps et espace) nécessaires pour exécuter cet algorithme en fonction de la taille de l'entrée. En Python, la complexité temporelle est souvent exprimée en notation Grand O, qui décrit le comportement asymptotique de l'algorithme. La complexité spatiale, quant à elle, mesure la quantité de mémoire utilisée par l'algorithme.
Exemples d'utilisation :O(n.log(n)).O(n), ce qui est moins efficace que la recherche dichotomique dont la complexité est logarithmique O(log(n)).Définition : Le développement dirigé par les tests (TDD) est une pratique de programmation où les tests sont écrits avant le code fonctionnel.
Exemples d'utilisation :unittest ou pytest.Définition : La dichotomie en Python est une méthode de recherche efficace utilisée pour trouver un élément dans une liste triée. Elle consiste à diviser la liste en deux moitiés à chaque étape et à comparer l'élément recherché avec l'élément central. Si l'élément recherché est égal à l'élément central, la recherche est terminée. Sinon, la recherche continue dans la moitié appropriée. Cette approche réduit considérablement le nombre de comparaisons nécessaires par rapport à une recherche linéaire (itérative).
Exemples d'utilisation :Définition : "Diviser pour régner" est un paradigme de conception d'algorithmes qui consiste à diviser un problème en sous-problèmes plus petits et plus faciles à résoudre, puis à combiner les solutions des sous-problèmes pour obtenir la solution du problème original. En Python, cette approche est souvent utilisée dans des algorithmes récursifs.
Exemples d'utilisation :Définition : En programmation, une file (ou queue en anglais) est une structure de données qui suit le principe FIFO (First In, First Out), ce qui signifie que le premier élément ajouté est le premier à être retiré. En Python, une file peut être implémentée à l'aide d'une liste, où les opérations principales sont append pour ajouter un élément à la fin de la file et pop(0) pour retirer l'élément du début de la file.
append.Définition : En programmation, une fonction est un bloc de code réutilisable qui effectue une tâche spécifique. En Python, une fonction est définie à l'aide du mot-clé def, suivi du nom de la fonction, des paramètres entre parenthèses, et du corps indenté de la fonction. Les fonctions permettent de structurer le code, de le rendre plus lisible et de réutiliser des morceaux de code.
addition(a, b) qui prend en paramètre deux entiers a et b.factorielle prend un entier en paramètre et renvoie son factoriel.Définition : En programmation, un graphe est une structure de données composée de sommets (ou nœuds) et d'arêtes (ou liens) qui connectent ces sommets. En Python, les graphes sont utilisés pour modéliser des réseaux, des relations, et des structures complexes. Les graphes peuvent être non orientés (les arêtes n'ont pas de direction) ou orientés (les arêtes ont une direction), et ils peuvent être pondérés (les arêtes ont des poids) ou non pondérés.
Exemples d'utilisation :Définition : En programmation, l'implémentation est le processus de traduction des spécifications et des algorithmes en code exécutable. En Python, cela inclut l'écriture de fonctions, de classes, et de structures de contrôle qui réalisent les fonctionnalités décrites dans les spécifications.
Exemples d'utilisation :Définition : L'indentation en Python est l'utilisation d'espaces ou de tabulations au début d'une ligne de code pour définir des blocs de code. Contrairement à d'autres langages de programmation qui utilisent des accolades ou des mots-clés pour délimiter les blocs de code, Python utilise l'indentation pour indiquer quelles lignes de code font partie d'un même bloc. Par exemple, dans une boucle for, les instructions à répéter doivent être indentées.
IndentationError.Définition : Initialiser une variable en Python signifie lui attribuer une valeur pour la première fois. Cela se fait généralement au début d'un programme ou d'une fonction pour définir les valeurs de départ des variables qui seront utilisées par la suite. Par exemple, x = 0 initialise la variable x avec la valeur 0.
total a été initialisée à 0 pour accumuler les sommes.ma_liste = [].Définition : L'itération en Python est le processus de répétition d'un bloc de code plusieurs fois. Elle est souvent utilisée dans les boucles pour parcourir des éléments d'une séquence, comme une liste ou une chaîne de caractères. Par exemple, une boucle for permet d'itérer sur chaque élément d'une liste.
for est souvent utilisée pour itérer sur les éléments d'une liste.while peut être utilisée pour itérer tant qu'une condition est vraie.Définition : La mémoïsation en Python est une technique d'optimisation qui consiste à stocker les résultats des appels de fonction coûteux et à les réutiliser lorsque les mêmes entrées apparaissent à nouveau. Cela permet d'éviter des calculs redondants et d'améliorer les performances.
Exemples d'utilisation :Définition : En programmation orientée objet, un mutateur (ou setter) est une méthode utilisée pour modifier la valeur d'un attribut d'un objet. Les mutateurs permettent de contrôler et de valider les modifications apportées aux attributs, assurant ainsi l'intégrité des données de l'objet.
Exemples d'utilisation :self.nom, nous devons utiliser le mutateur correspondant.Personne vérifie que l'âge est un entier positif avant de le modifier.CompteBancaire permet de modifier le solde tout en vérifiant qu'il reste positif.Définition : En programmation, une occurrence est l'apparition d'un élément spécifique dans une structure de données, comme une liste ou une chaîne de caractères. En Python, on peut utiliser des méthodes comme count pour compter le nombre d'occurrences d'un élément dans une liste ou une chaîne de caractères. Les occurrences sont souvent utilisées pour des tâches de traitement de texte, d'analyse de données et de statistiques.
Définition : Un paradigme de programmation est une approche fondamentale ou un style de programmation qui guide la manière dont les développeurs structurent et organisent leur code. En Python, plusieurs paradigmes peuvent être utilisés, notamment la programmation impérative, la programmation orientée objet, la programmation procédurale (utilisant des fonctions) et fonctionnelle (utilisation de fonctions pures). Chaque paradigme offre des méthodes et des concepts spécifiques pour résoudre des problèmes de manière efficace.
Exemples d'utilisation :Définition : En programmation, un paramètre est une variable d'entrée pour une fonction qui est effectée d'un argument lors de l'appel de cette fonction. En Python, les paramètres sont définis dans la déclaration de la fonction entre parenthèses. Les paramètres peuvent être obligatoires ou facultatifs, et peuvent avoir des valeurs par défaut.
Exemples d'utilisation :def addition(a, b):.
saluer prend un paramètre nom et renvoie un message de salutation.Définition : En programmation, une pile (ou stack en anglais) est une structure de données qui suit le principe LIFO (Last In, First Out), ce qui signifie que le dernier élément ajouté est le premier à être retiré. En Python, une pile peut être implémentée à l'aide d'une liste, où les opérations principales sont append pour ajouter un élément au sommet de la pile et pop pour retirer l'élément du sommet.
append.Définition : La programmation dynamique est une technique d'optimisation utilisée pour résoudre des problèmes complexes en les divisant en sous-problèmes plus simples et en stockant les résultats de ces sous-problèmes pour éviter des calculs redondants. Par exemple, le calcul de la suite de Fibonacci peut être optimisé en utilisant la programmation dynamique pour stocker les résultats intermédiaires.
Exemples d'utilisation :Définition : La récursivité en Python est une technique de programmation où une fonction s'appelle elle-même pour résoudre un problème. Chaque appel récursif traite une partie plus petite du problème, et une condition de base est utilisée pour arrêter la récursion. Par exemple, la fonction factorielle peut être définie de manière récursive :
def factoriel(n):
return 1 if n == 0 else n * factoriel(n-1)Définition : La robustesse en programmation est la capacité d'un logiciel à continuer de fonctionner correctement même en présence de conditions imprévues ou d'entrées utilisateur incorrectes. Un programme robuste gère les erreurs de manière élégante et continue de fournir des résultats cohérents. En Python, la robustesse peut être améliorée en utilisant des structures conditionnelles ou itératives pour valider des entrées, la gestion des erreurs avec try et except et l'écriture d'un jeu de tests exhaustif.
Définition : En programmation, les spécifications sont des descriptions détaillées des exigences et des fonctionnalités qu'un programme doit remplir. Elles servent de guide pour les développeurs afin de s'assurer que le logiciel répond aux attentes et aux besoins des utilisateurs. En Python, les spécifications peuvent inclure des descriptions de fonctions, des conditions d'entrée et de sortie, et des jeux de test.
Exemples d'utilisation :def addition(a, b):.Définition : Une structure conditionnelle en Python permet d'exécuter un bloc de code uniquement si une certaine condition est vraie. Les structures conditionnelles sont généralement implémentées à l'aide des mots-clés if, elif (abréviation de "else if") et else. Par exemple, if condition: vérifie si la condition est vraie avant d'exécuter le bloc de code indenté qui suit.
if age >= 18:.elif pour gérer différentes conditions.else de la structure conditionnelle sera exécuté.Définition : Une structure ternaire en Python est une manière concise d'écrire une instruction conditionnelle en une seule ligne. Elle permet d'attribuer une valeur à une variable en fonction d'une condition. La syntaxe est la suivante : variable = valeur_si_vrai if condition else valeur_si_faux.
status = "positif" if nombre > 0 else "négatif".Définition : En programmation, un type abstrait de données (TAD) est une spécification d'un ensemble de données et des opérations qui peuvent être effectuées sur ces données. En Python, un TAD définit une interface pour une structure de données sans spécifier son implémentation. Les TAD permettent de se concentrer sur les fonctionnalités et les opérations sans se soucier des détails de mise en œuvre.
Exemples d'utilisation :Pile définit les opérations empiler et dépiler.File.Arbre inclut des opérations comme l'insertion et la recherche de nœuds.