Oop

__add__ et __iadd__ définissent deux comportements distincts pour l’addition en Python : l’un crée un nouvel objet, l’autre modifie l’existant. Cette distinction a des conséquences réelles sur les alias et les références partagées, et elle réserve des surprises même aux développeurs expérimentés. add : l’addition qui crée __add__ est appelée par l’opérateur +. Elle doit retourner un nouvel objet et laisser les opérandes inchangés. class Vector: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y def __add__(self, other): return Vector(self.x + other.x, self.y + other.y) a = Vector(1, 2) b = Vector(3, 4) c = a + b # nouvel objet Vector(4, 6) print(a.x, a.y) # 1 2 — a est inchangé print(id(a) == id(c)) # False — objets distincts a + b appelle a.__add__(b). Si __add__ n’est pas défini sur a ou retourne NotImplemented, Python essaie b.__radd__(a). ...

Accéder à r.width et écrire r.width = 15 avec la syntaxe d’un attribut normal, tout en exécutant de la validation ou du calcul derrière : c’est ce que @property apporte. Et quand cette logique doit se partager entre plusieurs classes, les descripteurs entrent en jeu. @property : getters et setters sans friction @property permet d’exposer un attribut calculé ou validé avec la même syntaxe qu’un attribut simple. class Rectangle: def __init__(self, width: float, height: float): self._width = width self._height = height @property def width(self) -> float: return self._width @width.setter def width(self, value: float) -> None: if value <= 0: raise ValueError("La largeur doit être positive.") self._width = value @property def area(self) -> float: return self._width * self._height L’avantage concret : l’API publique ne change pas. Ajouter de la validation sur un attribut existant ne casse aucun code appelant. @property sans setter crée un attribut en lecture seule. @nom.deleter gère la suppression via del. ...