Modules et imports

Réutiliser du code avec import

Un module est un fichier Python dont les noms (fonctions, constantes, classes) peuvent être utilisés par d'autres codes. import math charge le module math de la bibliothèque standard et le rend disponible sous ce nom : on écrit alors math.sqrt(2). Python est livré avec des centaines de modules, et tout ce que vous installerez plus tard (par exemple numpy) s'importe de la même façon. Placez les imports en haut du fichier pour qu'on voie tout de suite de quoi il dépend.

import math
import statistics

# Use a name from a module with module.name
print(math.sqrt(252))                     # 15.874507866387544
print(round(math.sqrt(252), 2))           # 15.87

returns = [0.01, -0.02, 0.015, 0.0]
print(round(statistics.stdev(returns), 4))  # 0.0155

from ... import et alias

from datetime import date n'apporte qu'un nom, d'où date(2025, 1, 2) sans préfixe. import numpy as np donne un alias plus court à un module, une convention que l'on voit partout. Évitez from module import * : il déverse des noms inconnus dans votre fichier et peut remplacer silencieusement les vôtres. Préférez des noms clairs, et gardez le préfixe quand il rend l'origine évidente.

from datetime import date
from math import sqrt as square_root
import statistics as stats

# Only the names you asked for are imported
start = date(2025, 1, 2)
end = date(2025, 3, 3)
print((end - start).days)                  # 60
print(square_root(16))                     # 4.0
print(stats.mean([1.0, 2.0, 3.0]))         # 2.0

Vos propres modules

Tout fichier .py est un module. Si fees.py est à côté de main.py et définit commission, alors main.py peut écrire import fees et appeler fees.commission(...). Quand un fichier est lancé directement, Python met son __name__ à "__main__" ; quand il est importé, __name__ est le nom du module. La garde if __name__ == "__main__": fait donc s'exécuter du code seulement quand le fichier est exécuté, pas quand il est importé, ce qui évite aux démos et aux tests de gêner.

# fees.py
RATE = 0.001

def commission(notional):
    return notional * RATE

if __name__ == "__main__":
    print(commission(10000))   # runs only with: python fees.py

# main.py (next to fees.py)
import fees

print(fees.commission(50000))  # 50.0
print(__name__)                # __main__

Où Python cherche, et un piège classique

Avec import name, Python cherche d'abord dans le dossier du script exécuté, puis dans la bibliothèque standard et les paquets installés (la liste est sys.path). La première correspondance l'emporte. C'est pourquoi un de vos fichiers nommé random.py ou statistics.py masque le vrai module, et import random charge alors votre fichier et échoue de façon déroutante. Ne nommez jamais vos fichiers comme des modules de la bibliothèque standard. Évitez aussi deux modules qui s'importent mutuellement en haut (import circulaire) ; déplacez la partie commune dans un troisième module.

import sys
import random

# Imported modules are remembered in sys.modules; sys.path is the search list
print("random" in sys.modules)               # True
print(random.__name__)                       # random
print(len(sys.path) > 0)                     # True

# A quick tour of useful standard-library modules
import collections, datetime, itertools, pathlib
print(collections.Counter("AAPL")["A"])      # 2
print(datetime.date(2025, 1, 2).weekday())   # 3  (Thursday; Monday is 0)

Cherchez d'abord dans la bibliothèque standardAvant d'écrire vous-même de l'arithmétique de dates, des statistiques ou de la gestion de CSV ou de JSON, vérifiez si un module standard le fait déjà (datetime, statistics, csv, json, collections, itertools, pathlib). Du code de bibliothèque testé est presque toujours plus sûr qu'une version maison rapide, et le lab signale l'analyse manuelle des dates comme une erreur de technique.

import module puis module.name ; from module import name pour un nom ; import module as short pour un alias.
Les imports vont en haut ; évitez import *.
Ne nommez pas vos fichiers comme des modules standard ; utilisez if __name__ == "__main__": pour le code qui ne doit s'exécuter que directement.

À suivre : paquets et organisation de projet, comment ranger plusieurs modules en dossiers qui s'importent proprement.

Lab : ce qui est noté

Mesurer la volatilité avec daily_vol25 pts
Ramener la volatilité à un an avec annualize_vol25 pts
Compter les jours entre deux dates avec days_between25 pts
Distinguer jours ouvrés et week-ends avec is_business_day25 pts

import math import statistics # Use a name from a module with module.name print(math.sqrt(252)) # 15.874507866387544 print(round(math.sqrt(252), 2)) # 15.87 returns = [0.01, -0.02, 0.015, 0.0] print(round(statistics.stdev(returns), 4)) # 0.0155

from datetime import date from math import sqrt as square_root import statistics as stats # Only the names you asked for are imported start = date(2025, 1, 2) end = date(2025, 3, 3) print((end - start).days) # 60 print(square_root(16)) # 4.0 print(stats.mean([1.0, 2.0, 3.0])) # 2.0

# fees.py RATE = 0.001 def commission(notional): return notional * RATE if __name__ == "__main__": print(commission(10000)) # runs only with: python fees.py # main.py (next to fees.py) import fees print(fees.commission(50000)) # 50.0 print(__name__) # __main__

import sys import random # Imported modules are remembered in sys.modules; sys.path is the search list print("random" in sys.modules) # True print(random.__name__) # random print(len(sys.path) > 0) # True # A quick tour of useful standard-library modules import collections, datetime, itertools, pathlib print(collections.Counter("AAPL")["A"]) # 2 print(datetime.date(2025, 1, 2).weekday()) # 3 (Thursday; Monday is 0)

Réutiliser du code avec import

from ... import et alias

Vos propres modules

Où Python cherche, et un piège classique

Lab : ce qui est noté

Connectez-vous pour exécuter votre code.

Modules et imports

Réutiliser du code avec import

from ... import et alias

Vos propres modules

Où Python cherche, et un piège classique

Lab : ce qui est noté

Connectez-vous pour exécuter votre code.