note.txt

________________________________________________________________________________
>>> import hdf5

>>> import scipy.io
>>> A = scipy.io.loadmat('test.mat')
>>> A
{'__version__': '1.0', '__globals__': [], '__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: MACI64, Created on: Thu Nov 24 09:42:20 2016', 'A': array([[1, 2],
       [3, 4]], dtype=uint8)}

>>> A = scipy.io.loadmat('testv7.3.mat')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site-packages/scipy/io/matlab/mio.py", line 134, in loadmat
    MR = mat_reader_factory(file_name, appendmat, **kwargs)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site-packages/scipy/io/matlab/mio.py", line 64, in mat_reader_factory
    raise NotImplementedError('Please use HDF reader for matlab v7.3 files')
NotImplementedError: Please use HDF reader for matlab v7.3 files

CI-joint une solution, pas forcément élégante mais je ne connais pas bien le format hdf5 qui est très puissant et dispose de beaucoup de fonctionnalités. 
Pour plus d'infos cf http://www.h5py.org

>>> import h5py
>>> f = h5py.File('testv7.3.mat')
>>> f
<HDF5 file "testv7.3.mat" (mode r+)>
>>> list(f) # en gros, permet de récupèrer les noms des variables dans une liste, défini par le résultat de la fonction d'itération de la classe h5py.File
['A', 'B']
>>> print(A)
<HDF5 dataset "A": shape (2, 2), type "<f8">
>>> A = numpy.array(f['A']) # conversion implicite des datasets de h5py en array.  
>>> print(A)
array([[ 1.,  3.],
       [ 2.,  4.]])
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________________________________________________________________________________
numpy.savez()
numpy.load()
Si on alloue pas une variable avec le load, ça nous dit juste que ça a mis quelque chose en mémoire. Après je ne sais pas comment récupérer ce qu'il y a à cet endroit... (cf id() si vous voulez en savoir plus) 

>>> A = numpy.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> numpy.savez('test', A)
>>> del(A)
>>> numpy.load('test.npz')
<numpy.lib.npyio.NpzFile object at 0x101c50d68>
>>> b = numpy.load('test.npz')
>>> b.keys()
['arr_0']
>>> b['arr_0']
array([[1, 2],
       [3, 4]])
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Calling matlab function in Python 

voir ici : 
https://fr.mathworks.com/help/matlab/matlab_external/call-matlab-functions-from-python.html
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Calling matlab from Python 

voir ici : 
https://fr.mathworks.com/help/matlab/matlab_external/call-matlab-functions-from-python.html

Sinon pour lancer un process matlab à partir de python je vous donne un bout de code en vrac que j'ai développé, qui fonctionne sous mac ou windows... c'est certainement améliorable. 

matlab_param = ' -nojvm -nodisplay -nodesktop -r '
command_ffn = os.path.join(param["TRIAL_PATHNAME"], 
	param["FMRI_PATHNAME"], param["FMRI_NIFTI"])
command_ffnres = param["RES_NAME"]
path_res = os.path.join('..', 'Matlab', 'res', param["RES_NAME"])
if not(os.path.exists(path_res)):
	os.mkdir(path_res)
if platform == 'darwin': 
	matlab_command = (
	"\"cd('../Matlab/'); extract_data_from_atlas({\'" + 
	command_ffn + "\', \'" + command_ffnres + "\'}, 7); exit" + "\"")
	# matlab_command = (
	#    "\"cd('../Matlab/'); extract_data_from_atlas({\'" + 
	#    command_ffn + "\', \'" + command_ffnres + "\'}, 6); exit" + "\"")
	# matlab_command = ('"cd(\'../Matlab/\');disp(pwd);exit"')
else : 
	matlab_command = (
		"\"cd('../Matlab/'); extract_data_from_atlas({\'" +
		command_ffn + "\', \'" + command_ffnres + "\'}, 12); exit" + 
		"\"")
str_shell = MATLAB_COMMAND + matlab_param + matlab_command
try : 
	p = subprocess.Popen(str_shell) 
	# print(p)
except Exception as e : 
	print(e)
return None
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
Pour les échanges entre thread en C et thread en python par buffers, je ne suis pas sur d'avoir compris la question: 
cf les pistes suivantes (buffer, thread, subprocess): 
https://docs.python.org/3/library/io.html?highlight=io#module-io
https://docs.python.org/3/library/threading.html?highlight=thread#module-threading
https://docs.python.org/3/library/subprocess.html?highlight=subprocess#module-subprocess
________________________________________________________________________________

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# Difference '==' versus 'is' 

See http://stackoverflow.com/questions/132988/is-there-a-difference-between-and-is-in-python

## To retain 
 
'==' test for value equality (same value)
'is' test for reference equality (same object)

The _unexpected thing_ is that Python creates some references for small int values from -5 to 256. 

>>> a = 200
>>> b = 200
>>> a is b 
True

but 

>>> a = 500
>>> b = 500
>>> a is b 
False
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
# Evaluation of scripts when using 'from module import *' 

Yes !

If the module contains 
print('abc')

The import will display 'abc': 

>>> from module import *
abc
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pydoc -g in windows command shell ?

Prefer this command that will work in any shell (unix windows mac): 

python -m pydoc -p 1234

the option -m for python indicate to execute -m to 'run library module as a script (terminates option list)'

For other details see: 
https://docs.python.org/3/library/pydoc.html

and in the shell for options of the python command:  
python -h

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________________________________________________________________________________
20161116 
20161123
abbes.kacem@cstb.fr, jan.warnking@univ-grenoble-alpes.fr, Olivier Montigon <olivier.montigon@univ-grenoble-alpes.fr>, chhayarith.heng-uy@gipsa-lab.fr, Polina.Timofeeva@gipsa-lab.fr, Christophe Savariaux <christophe.savariaux@gipsa-lab.grenoble-inp.fr>, pierre.baraduc@gipsa-lab.fr, Paul.Galloux@ujf-grenoble.fr, Kevin Parisot <kevin.parisot@gipsa-lab.grenoble-inp.fr>
Chantal Delon-Martin <chantal.delon@univ-grenoble-alpes.fr>

201602
Coriandre Vilain

2015
Gelu, Pierre.Granjon, 
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% Historique

CWI: 1989-1995 
Centrum voor Wiskunde en Informatica (CWI)
Guido von Rossum Fan Monty Python
OS amoeba accès difficile en shell
langage ABC (langage de script)
< ABC (syntaxe et indentation)
< Modula-3 (gestion des exceptions), 
< langage C 
< UNIX 5.
02/1991: 0.9.06 déposé sur Usenet alt.sources
python 1.2

CNRI: 1995-1999
CNRI, Reston, E.U.
Grail7 : navigateur internet utilisant Tk. 
1999 : projet Computer Programming for Everybody (CP4E) (CNRI, DARPA). 
Python comme langage d'enseignement de la programmation. 
Création de l'IDLE (Integrated Development Language En)
python 1.6 en 1999

BeOpen.com: 1999 - 2000
compatibilité GPL (General Public Licence)
création de la branche pythonLabs

Python Software Foundation Digital Creations: 2000
python2.1 changement licence PSF dérivé Apache Software Foundation (oo, svn, commons plutôt java) (http://www.apache.org). 
Python 3.0 en 2008 (modif librairie standard, classes d'objets)

Source (wikipedia)
Au CWI[modifier]
A la fin des années 1980, le programmeur Guido van Rossum participe au développement du langage de programmation ABC au Centrum voor Wiskunde en Informatica (CWI) d'Amsterdam, aux Pays-Bas. Il travaillait alors dans l’équipe du système d’exploitation Amoeba dont les appels systèmes étaient difficilement interfaçables avec le bourne shell utilisé comme interface utilisateur. Il estime alors qu’un langage de script inspiré d’ABC pourrait être intéressant comme interpréteur de commandes pour Amoeba3.
En 1989, profitant d’une semaine de vacances durant les fêtes de Noël, il utilise son ordinateur personnel4 pour écrire la première version du langage. Fan de la série télévisée des Monty Python, il décide de baptiser ce projet Python. Il s’est principalement inspiré d’ABC, par exemple pour l’indentation comme syntaxe ou les types de haut niveau mais aussi de Modula-3 pour la gestion des exceptions, du langage C et des outils UNIX5.
Durant l’année suivante, le langage commence à être adopté par l’équipe du projet Amoeba, Guido poursuivant son développement principalement pendant son temps libre. En février 1991, la première version publique, numérotée 0.9.06, est postée sur le forum Usenet alt.sources. La dernière version sortie au CWI fut Python 1.2
Au CNRI[modifier]
En 1995, Van Rossum continua son travail sur Python au CNRI (en) à Reston, aux États-Unis, où il sortit plusieurs versions du logiciel.
À partir d'août 1995, l'équipe Python travaille au CNRI sur Grail7 un navigateur web utilisant Tk. Il est l'équivalent pour Python du navigateur HotJava, permettant d'exécuter des applets dans un environnement sécurisé. La première version publique, disponible en novembre, est la 0.28. Il a entraîné le développement de modules pour la bibliothèque standard comme rexec9, htmllib ou urllib10. La version 0.6 sera la dernière de Grail; elle est publiée en avril 199911.
En 1999, le projet Computer Programming for Everybody (CP4E) est lancé avec collaboration entre le CNRI et la DARPA. Il s'agit d'utiliser Python comme langage d'enseignement de la programmation. Cette initiative conduira à la création de l'environnement de développement IDLE. Les subventions fournies par la DARPA ne suffisant pas à pérenniser le projet, Guido doit quitter le CNRI12. Python 1.6 fut la dernière version sortie au CNRI.
À BeOpen[modifier]
Après la sortie de Python 1.6, et après que Van Rossum eut quitté le CNRI pour travailler avec des développeurs de logiciels commerciaux, le CNRI et la Free Software Foundation collaborèrent pour modifier la licence de Python afin de la rendre compatible avec la GPL. Python 1.6.1 est essentiellement le même que Python 1.6 avec quelques correctifs mineurs et la nouvelle licence compatible GPL.
En 2000, l'équipe principale de développement de Python déménagea à BeOpen.com pour former l'équipe PythonLabs de BeOpen. Python 2.0 fut la seule version sortie à BeOpen.com. Après cette version, Guido Van Rossum et les autres développeurs de PythonLabs rejoignirent Digital Creations.
Andrew M. Kuchling a publié en décembre 199913 un texte nommé python warts14 qui synthétise les griefs les plus fréquents exprimés à l'encontre du langage. Ce document aura une influence certaine sur les développements futurs du langage15.
La Python Software Foundation[modifier]
Python 2.1 fut une version dérivée de Python 1.6.1, ainsi que de Python 2.0. Sa licence fut renommée Python Software Foundation License. Tout code, documentation et spécification ajouté, depuis la sortie de Python 2.1 alpha, est détenu par la Python Software Foundation (PSF), une association sans but lucratif fondée en 2001, modelée d'après l'Apache Software Foundation.
Afin de réparer certains défauts du langage (ex: orientation objet avec deux types de classes), et pour nettoyer la bibliothèque standard de ses éléments obsolètes et redondants, Python a choisi de casser la compatibilité ascendante dans la nouvelle version majeure : Python 3.0, publié en décembre 2008. Cette version a été suivie rapidement par une version 3.1 qui corrige les erreurs de jeunesse de la version 3.0 en la rendant directement obsolète.


Amoeba: a distributed operating system for the 1990s, 
G Van Rossum et al. 1990
A description is given of the Amoeba distributed operating system, which appears to users as a centralized system but has the speed, fault tolerance, security safeguards, and flexibility required for the 1990s. The Amoeba software is based on objects. Objects are managed by server processes and named using capabilities chosen randomly from a sparse name space. Amoeba has a unique, fast file system split into two parts: the bullet service stores immutable files contiguously on the disk; the directory service gives capabilities symbolic names and handles replication and atomicity, eliminating the need for a separate transaction management system. To bridge the gap with existing systems, Amoeba has a Unix emulation facility consisting of a library of Unix system call routines that make calls to the various Amoeba server processes

python tutorial, G. van Rossum, F.L. Drake 1995
python library reference, G. van Rossum, F.L. Drake, 1995
python programming language, G. van Rossum, 1994
The ABC structure editor. Structure-based editing for the ABC programming environment, L.G.L.T. Meertens, S. Pemberton, G. van Rossum, 1992

exemple ABC : 
PUT 0 IN count
FOR di, dj IN neighbours:
    IF (i+di, j+dj) in keys c:
        PUT count+c[i+di, j+dj] IN count
SELECT:
    count = 3 OR count+c[i, j] = 3:
        PUT 1 IN n[i, j]
    ELSE:
        PUT 0 IN n[i, j]


Guido van Rossum 
31 janvier 1956 (57 ans)
Développeur néerlandais 
Créateur Python 
Benevolent Dictator for Life (« dictateur bienveillant à vie »)
1982 : M. Sc  
Développeurs ABC
1991 : Python 0.9.06
1999 : Grail 
2002 : Prix pour le développement du logiciel libre 2001 décerné par la Free Software Foundation (FSF)
2005-2012 : Google (python) 
2013 : Dropbox

Guido van Rossum (31 janvier 1956 (57 ans)) est un développeur néerlandais, connu pour être le créateur et leader du projet du langage de programmation Python. 
Au sein de la communauté pythonienne, il est considéré comme un Benevolent Dictator for Life (« dictateur bienveillant à vie »), ce qui signifie qu'il continue à suivre le développement de Python et qu'il prend des décisions lorsque c'est nécessaire.
Il est également l'auteur du navigateur web programmé entièrement en Python nommé Grail (qui n'a pas été actualisé depuis 1999), en référence au film Monty Python and the Holy Grail.
Il a fait ses études au Centre de Mathématiques de l’Université d'Amsterdam, obtenant son master en 1982. 
Il fit partie des développeurs du langage ABC. 
En 2002, il a reçu le Prix pour le développement du logiciel libre 2001 décerné par la FSF, lors de la FOSDEM de Bruxelles, pour récompenser son travail.
Fin 2005, il a été engagé par Google pour travailler sur Python.
En décembre 2012, il quitte Google pour rejoindre Dropbox à partir du 1er janvier 20131.


% duck typing

% decorators

% url syntaxe

% configuration locale et server. 

svn checkout svn+ssh://gbecq@scm.forge.imag.fr/var/lib/gforge/chroot/scmrepos/svn/pycics/trunk

svn add --depth=empty presentationPython/
svn add presentationPython/presentationPython.tex
svn add presentationPython/command.tex
svn add presentationPython/main.tex
svn add presentationPython/fig/
svn add presentationPython/frame.tex
svn add --depth=infinity presentationPython/example/
commit -m "ajout présentationPython" 
svn status
svn update
svn commit -m "message"

to avoid problem relative to 
svnserve: warning: cannot set LC_CTYPE locale
svnserve: warning: environment variable LANG is fr_FR.UTF-8
svnserve: warning: please check that your locale name is correct
put in console: 
export LC_ALL=C 

svn checkout svn+ssh://lebihan@scm.forge.imag.fr/var/lib/gforge/chroot/scmrepos/svn/pycics/trunk

se mettre dans le répertoire contenant le /trunk /branches /tags 

svn update

1. Mettre à jour votre copie de travail.
• svn update
2. Faire des changements.
• svn add
• svn delete
• svn copy
• svn move
3. Examiner les changements effectués.
• svn status
• svn diff
4. Éventuellement annuler des changements.
• svn revert
5. Résoudre les conflits (fusionner les modifications).
• svn update
• svn resolve
6. Propager les changements.
• svn commit
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
\section{test LSTLISTING}
\begin{frame}[fragile]
\begin{pythonConsole}
\\ 'a'bc def
% 'a'bc def
# 'a'bc def
""" abc def """
abc def
£'a'£
// 'a'
\end{pythonConsole}
\end{frame}
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
Faire une comparaison array versus matrix and vector. 
matlab multiplication versus numpy multiplication. 
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
package et module
passage des fonctions lors de l'import du package __init__.py
documentation du paquet dans le __init__.py

help("keywords")

Here is a list of the Python keywords.  Enter any keyword to get more help.

and                 elif                if                  print
as                  else                import              raise
assert              except              in                  return
break               exec                is                  try
class               finally             lambda              while
continue            for                 not                 with
def                 from                or                  yield
del                 global              pass                

Here is a list of available topics.  Enter any topic name to get more help.

ASSERTION           DEBUGGING           LITERALS            SEQUENCEMETHODS2
ASSIGNMENT          DELETION            LOOPING             SEQUENCES
ATTRIBUTEMETHODS    DICTIONARIES        MAPPINGMETHODS      SHIFTING
ATTRIBUTES          DICTIONARYLITERALS  MAPPINGS            SLICINGS
AUGMENTEDASSIGNMENT DYNAMICFEATURES     METHODS             SPECIALATTRIBUTES
BACKQUOTES          ELLIPSIS            MODULES             SPECIALIDENTIFIERS
BASICMETHODS        EXCEPTIONS          NAMESPACES          SPECIALMETHODS
BINARY              EXECUTION           NONE                STRINGMETHODS
BITWISE             EXPRESSIONS         NUMBERMETHODS       STRINGS
BOOLEAN             FILES               NUMBERS             SUBSCRIPTS
CALLABLEMETHODS     FLOAT               OBJECTS             TRACEBACKS
CALLS               FORMATTING          OPERATORS           TRUTHVALUE
CLASSES             FRAMEOBJECTS        PACKAGES            TUPLELITERALS
CODEOBJECTS         FRAMES              POWER               TUPLES
COERCIONS           FUNCTIONS           PRECEDENCE          TYPEOBJECTS
COMPARISON          IDENTIFIERS         PRINTING            TYPES
COMPLEX             IMPORTING           PRIVATENAMES        UNARY
CONDITIONAL         INTEGER             RETURNING           UNICODE
CONTEXTMANAGERS     LISTLITERALS        SCOPING             
CONVERSIONS         LISTS               SEQUENCEMETHODS1    



Integrated Development Environment for Python


help(numpy)

    Provides
      1. An array object of arbitrary homogeneous items
      2. Fast mathematical operations over arrays
      3. Linear Algebra, Fourier Transforms, Random Number Generation
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
import imp
%load_ext autoreload,
%autoreload 2
%matplotlib inline
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
Passage de paramètres
args, kargs
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
NumPy (numerical python) is a module which was created allow efficient numerical calculations on multi-dimensional arrays of numbers from within Python. It is derived from the merger of two earlier modules named Numeric and Numarray. The actual work is done by calls to routines written in the Fortran and C languages.

indexing
slicing
broadcasting
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
produit de tableaux
numpy.inner
numpy.outer
etc
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
Dimension, axis and reshaping
x.ndim
x.shape
x.reshape
x.mean(axis=0)
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
passage de paramètres
*args, **kwargs 
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
vérification des arguments 
assert()
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
debugging
bon vieux print
pdb
pdb.set_trace()
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
Documenting pydoc and docstrings

pydoc
pydoc -g

docstring: 
def f(x): 
"""
first line

blahblah f()
"""
    # abc
    y = 2 * x
    """
blah
blah
  """
    return y
help(f)
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
portée, namespace et autres 

x = numpy.array([1., 2., 3., 4., 5.])
y = numpy.array([3., 2., 1., 0., 5.])
a = numpy.array([[1., 1., 1., 1., 1.], [2., 2., 2., 2., 2.]])
a = numpy.arange(0, 5)
b = numpy.array([a, 2 * a, 3 * a, 4 * a])
c = numpy.array([b, 2 * b, 3 * b, 4 * a])
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
forme entre parenthèse : 
permet d'aller à la ligne. 
()
\begin{frame}
\begin{pythonConsole}
>> (1
... +2
... +3
... +4)
10
>>> ('abc' + 
... 'def' +
... 'ghi')
'abcdefghi'
\end{pythonConsole}
\end{frame}
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
Comprehension list
liste itérateur
générateur
? 
à développer ? 

xrange object ? 

return 
yield
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
check logiciel indent
avec tab ou 4(x) espaces
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
import imp
imp.reload()
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
Dans la console
dans matlab
_ python
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
``a`` 
*a*  
* item 
_title_ 
''
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
Parler de ? 
import doctest
doctest.testmod()
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
Anaconda 366 Mo (mail to fill)
pythonxy 813 Mo (no adress to fill)
canopy https://www.enthought.com/downloads/ pas accessible depuis un poste étudiant (information to fill)
________________________________________________________________________________
________________________________________________________________________________
As the str and bytes types cannot be mixed, you must always explicitly convert between them. Use str.encode() to go from str to bytes, and bytes.decode() to go from bytes to str. You can also use bytes(s, encoding=...) and str(b, encoding=...), respectively.
________________________________________________________________________________