Les variables Python sont un aspect incontournable de la programmation dans ce langage. Découvrez ce dont il s’agit, comment elles fonctionnent et comment apprendre à les maîtriser pour les utiliser dans vos programmes !
On ne présente plus Python : l’un des langages de programmation les plus populaires au monde, plébiscité pour sa polyvalence, sa lisibilité, mais surtout sa simplicité.
Toutefois, savez-vous vraiment ce qui rend ce langage si intuitif ? Au cœur de tout programme Python se trouvent des entités fondamentales permettant de stocker et de manipuler des données : les variables.
Qu’est-ce que c’est ?
Une variable en Python est un conteneur pour différentes valeurs de données. Ces valeurs peuvent être de différents types, tels que des entiers, des flottants, des chaînes de caractères, des listes, des dictionnaires, et bien plus encore.
Quoi qu’il en soit, afin de déclarer une variable en Python, il n’est pas nécessaire de spécifier son type explicitement.
En effet, comme vous le savez peut-être, Python est un langage à typage dynamique. Cela signifie que le type de données d’une variable est déterminé automatiquement lors de son affectation.
Par exemple, vous pouvez simplement écrire « x = 5 ». Dès lors, Python comprendra que « x » est un entier.
Cette flexibilité des variables est l’une des grandes forces de Python. Il est possible de les réaffecter à tout moment, et elles peuvent contenir n’importe quel type de données.
Cependant, cette flexibilité engendre une responsabilité : celle de comprendre comment les variables sont stockées et comment elles interagissent avec d’autres éléments de votre programme…
Comment ça marche ? Comprendre le fonctionnement
Afin de comprendre pleinement les variables, la première étape est de savoir comment elles sont stockées en mémoire et comment Python gère les références aux objets.
Contrairement à certains autres langages de programmation, où les variables sont des emplacements de mémoire directs pour stocker des valeurs, il s’agit ici de références vers des objets en mémoire.
Lorsque vous créez une variable en Python, vous créez essentiellement une référence à un objet en mémoire. Reprenons l’exemple d’une déclaration « x = 5 ».
Dans ce cas de figure, Python crée un objet entier contenant la valeur 5 en mémoire, puis une référence nommée « x » qui pointe vers cet objet.
Par la suite, si vous déclarez « y = x », Python crée simplement une nouvelle référence « y » qui pointe vers le même objet que « x ».
Cela signifie que les modifications apportées à « x » seront également visibles via « y », car ils font tous deux référence au même objet en mémoire.
Comprendre la différence entre l’affectation par valeur et l’affection par référence est très important. Lorsque vous affectez une variable simple comme un entier ou une chaîne de caractères à une autre variable, Python effectue une copie de la valeur.
De fait, les modifications apportées à une variable ne modifieront pas l’autre. Cependant, lors de l’affectation de variables complexes comme des listes ou des dictionnaires, Python effectue une affectation par référence.
Ainsi, les modifications apportées à une variable seront également visibles via les autres variables qui font référence au même objet.
Par ailleurs, Python utilise des mécanismes de portée pour déterminer où une variable est accessible dans un programme. Elle peut être locale, globale ou non locale en fonction de son emplacement dans le code.
Là encore, bien comprendre ces mécanismes est essentiel. Cela vous permettra d’éviter les erreurs subtiles et difficiles à diagnostiquer dans votre code !
Au-delà des fondamentaux : découvrir l’utilisation avancée des variables
Après avoir assimilé le fonctionnement de base des variables en Python, les fonctionnalités avancées peuvent vous aider à écrire un code plus efficace et plus lisible.
En effet, ce langage offre de nombreuses fonctionnalités pour travailler avec des variables. C’est notamment le cas des opérations spéciales, des conversions de types et des variables spéciales.
Vous pouvez effectuer toute une diversité d’opérations sur les variables, telles que l’addition, la soustraction ou la multiplication selon le type de données. De plus, les fonctions intégrées permettent de convertir des variables d’un type à un autre.
Cela peut s’avérer très utile dans beaucoup de situations, au même titre que les variables spéciales comme « None », « True » et « False » qui ont des significations particulières et sont très utilisées en programmation.
On utilise « None » pour représenter l’absence de valeur, tandis que « True » et « None » servent à représenter respectivement les valeurs booléennes Vrai et Faux.
En usant judicieusement de ces techniques, il devient possible d’écrire un code plus expressif et plus concis, tout en évitant les pièges courants que nous allons aborder dans le chapitre suivant…
Les bonnes pratiques et les erreurs à éviter
Écrire un code Python robuste et maintenable est tout un art, et l’utilisation des variables requiert de suivre les meilleures pratiques. Voici quelques conseils que vous pouvez suivre.
Tout d’abord, choisissez des noms de variables significatifs. Ceci implique d’utiliser des noms descriptifs reflétant le but et le contenu de la variable.
Non seulement le code sera plus compréhensible pour vous-même, mais aussi pour les autres développeurs qui pourraient travailler sur votre code.
De même, évitez de créer des variables inutiles ou de stocker des données redondantes en mémoire pour ne pas utiliser de ressources inutilement.
Assurez-vous aussi de libérer la mémoire des variables que vous n’utilisez plus, surtout dans les programmes longs ou les scripts qui manipulent de grandes quantités de données.
Une autre erreur courante est l’utilisation excessive des variables globales, qui peuvent rendre votre code plus difficile à comprendre et à déboguer. Pour cause, elles peuvent être modifiées de n’importe où dans le programme.
Mieux vaut essayer de limiter leur utilisation autant que possible en les remplaçant par des arguments de fonction ou des variables locales lorsque c’est approprié.
Toujours dans une optique de compréhensibilité, n’hésitez pas non plus à inclure des commentaires ou une documentation claire pour expliquer le but et l’utilisation de chaque variable.
Voilà, vous avez toutes les clés en main pour utiliser les variables à bon escient et tirer pleinement profit du langage Python !
Alors, à quoi ça sert ? Quels sont les cas d’usage ?
Les variables sont importantes pour de nombreux domaines d’utilisation du langage Python. En développement web, elles permettent de stocker des informations sur les utilisateurs, les sessions, les requêtes HTTP et les réponses.
Par exemple, il est possible de stocker des noms d’utilisateur, des adresses e-mail ou des préférences de langue.
Dans les scripts d’automatisation, les variables sont utilisées pour stocker des chemins de fichiers, des paramètres de configuration et des données temporaires. Vous pouvez notamment stocker le chemin d’accès à un fichier à traiter, ou les options de configuration d’un script.
Un autre champ d’application est la Data Science. Les variables permettent de stocker des ensembles de données, des résultats d’analyses statistiques ou encore des modèles de Machine Learning.
Ainsi, lors d’une analyse de données, il est possible de stocker des informations telles que les valeurs de température, les scores de test ou les résultats de sondages.
Comme vous le constatez, les variables sont très polyvalentes et peuvent vous aider à résoudre efficacement une grande variété de problèmes dans bien des domaines !
Conclusion : les variables Python, un moyen idéal pour stocker les données en programmation
Au fil de cet article, vous avez pu découvrir les nombreuses possibilités offertes par les variables en Python. Grâce à elles, les développeurs peuvent stocker et manipuler des données d’une manière flexible et efficace.
Toutefois, ce n’est qu’en prenant Python en main et en menant vos propres expériences avec les variables que vous pourrez véritablement apprendre à les maîtriser.
Afin d’acquérir cette précieuse expertise, vous pouvez choisir DataScientest. Nos formations vous permettront de découvrir tous les outils et techniques de Data Science, et notamment ce langage de programmation.
À travers un module dédié, vous apprendrez à maîtriser Python et toutes ses fonctionnalités, mais aussi les bibliothèques dédiées à la Data Science, au Machine Learning, ou à d’autres cas d’usage spécifiques.
Toutes nos formations s’effectuent à distance, en BootCamp, continu ou alternance. Elles vous permettront d’obtenir une certification et un diplôme reconnu par l’État et les employeurs.
À la fin du parcours, vous serez capable d’utiliser Python pour le développement de logiciels, la Data Science ou n’importe quel autre cas d’usage. Pour le financement, notre organisme est éligible au CPF. Découvrez DataScientest !
Vous savez tout sur les variables Python. Pour plus d’informations sur le même sujet, découvrez notre dossier complet sur le langage Python et notre dossier sur ses différentes fonctions !
