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Python est un langage de programmationobjet, multi-paradigme et multiplateformes. Il favorise la programmation impérativestructurée, fonctionnelle et orientée objet. Il est doté d'un typage dynamique fort, d'une gestion automatique de la mémoire parramasse-miettes et d'un système de gestion d'exceptions ; il est ainsi similaire àPerl, Ruby, Scheme, Smalltalk et Tcl.

Le langage Python est placé sous unelicence libre proche de la licence BSD2 et fonctionne sur la plupart des plates-formes informatiques, des supercalculateurs auxordinateurs centraux, de Windows à Unixen passant par GNU/Linux, Mac OS, ou encore Android, iOS, et aussi avec Java ou encore .NET. Il est conçu pour optimiser la productivité des programmeurs en offrant des outils de haut niveau et une syntaxe simple à utiliser.

Il est également apprécié par les pédagogues qui y trouvent un langage où la syntaxe, clairement séparée des mécanismes de bas niveau, permet une initiation aisée aux concepts de base de la programmation3.

Python est un langage qui peut s'utiliser dans de nombreux contextes et s'adapter à tout type d'utilisation grâce à des bibliothèques spécialisées. Il est cependant particulièrement utilisé comme langage de script pour automatiser des tâches simples mais fastidieuses comme un script qui récupérerait la météo sur Internet ou qui s'intégrerait dans un logiciel de conception assistée par ordinateur afin d'automatiser certains enchaînements d'actions répétitives. On l'utilise également comme langage de développement de prototype lorsqu'on a besoin d'une application fonctionnelle avant de l'optimiser avec un langage de plus bas niveau. Il est particulièrement répandu dans le monde scientifique, et possède de nombreuses extensions destinées aux applications numériques.

Depuis 2013, il est enseigné à tous les étudiants de classes préparatoires scientifiques dans le cadre du tronc commun (informatique pour tous

À la fin des années 1980, le programmeur Guido van Rossumparticipe au développement du langage de programmation ABCau 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 Amoeba4.

En 1989, profitant d’une semaine de vacances durant les fêtes de Noël, il utilise son ordinateur personnel5 pour écrire la première version du langage. Fan de la série télévisée desMonty 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 desexceptions, du langage C et des outils UNIX6.

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 0.9.07, est postée sur le forum Usenetalt.sources. La dernière version sortie au CWI fut Python 1.2

Au CNRI[modifier | modifier le code]

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 Grail8 un navigateur web utilisantTk. 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 0.29. Il a entraîné le développement de modules pour la bibliothèque standard commerexec10, htmllib ou urllib11. La version 0.6 sera la dernière de Grail; elle est publiée en avril 199912.

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. Cependant, du fait du manque de financement du projet par la DARPA, et du départ de nombreux développeurs Python du CNRI (dont Guido van Rossum), le projet s’éteint en 200013. Python 1.6 fut la dernière version sortie au CNRI.

À BeOpen[modifier | modifier le code]

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 (à présent connue sous le nom de Zope Corporation)14.

Andrew M. Kuchling a publié en décembre 199915 un texte nommé python warts16 qui synthétise les griefs les plus fréquents exprimés à l'encontre du langage. Ce document aura une influence certaine sur les développements futurs du langage17.

La Python Software Foundation[modifier | modifier le code]

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.

Caractéristiques[modifier | modifier le code]

Syntaxe[modifier | modifier le code]

Python a été conçu pour être un langage lisible. Il vise à être visuellement épuré. Par exemple, il possède moins de constructions syntaxiques que de nombreux langages structurés tels que C, Perl, ou Pascal. Les commentaires sont indiqués par le caractèrecroisillon (#).

Les blocs sont identifiés par l'indentation, au lieu d'accolades comme en C ou C++ ; ou debegin ... end comme en Pascal. Une augmentation de l'indentation marque le début d'un bloc, et une réduction de l'indentation marque la fin du bloc courant.

Fonction factorielle en C	Fonction factorielle en Python
/* Fonction factorielle en C */ int factorielle(int x) { if (x < 2) { return 1; } else { return x * factorielle(x-1); } }	# Fonction factorielle en Python def factorielle(x): if x < 2: return 1 else: return x * factorielle(x-1)

NB : des accolades pourraient être retirées de la version en C mais, des erreurs pouvant être aisément commises en cas d'imbrication de plusieurs blocs, cela ne correspondrait pas aux normes de codages habituellement recommandées.

Mots-clés du langage[modifier | modifier le code]

Les mots-clés sont fournis dans la liste keyword.kwlist du module keyword18. Les mots-clés de Python 2.7.5 sont les suivants : and, as, assert, break, class, continue,def, del, elif, else, except, exec, finally, for, from, global, if,import, in, is, lambda, not, or, pass, print, raise, return, try, while,with, yield.

À partir de Python 3.0, print et exec ne sont plus des mots-clés du langage, mais des fonctions du module builtins19. Sont ajoutés aux mots-clés : True, False, None etnonlocal. Les trois premiers étaient déjà présents dans les versions précédentes, mais ils ne sont plus modifiables (auparavant, l'affectation True = 1 était possible)20. nonlocal a été introduit par le PEP 310421, et permet, dans une fonction définie à l'intérieur d'une autre fonction, de modifier une variable d'un niveau supérieur de portée. Avant cela, seules les variables locales à la fonction, et globales (niveau module) étaient modifiables.

Types de base[modifier | modifier le code]

Les types de base en Python sont relativement complets et puissants, il y a entre autres :

• Les objets numériques
  • int est un entier illimité. Avant la version 3.0, ce type était dénommé long, et le type int correspondait à un entier 32 ou 64 bits. Néanmoins, une conversion automatique évitait tout débordement.
  • float est un flottant équivalent au type double du C, soit un nombre entre-1,7×10³⁰⁸ et 1,7×10³⁰⁸ sur les plateformes en conformité avec l'IEEE 754.
  • complex est une approximation d'un nombre complexe (typiquement deuxfloats).
• Les objets « itérables »
  • Les objets tuple (ou n-uplet) sont des listes immuables d'objets hétérogènes.
  • Les objets list sont des tableaux dynamiques (ils étendent automatiquement leur taille lorsque nécessaire) et acceptent des types de données hétérogènes.
  • Les objets set sont des ensembles non ordonnés d'objets.
  • Les objets frozenset forment une variante immuable des set.
  • Les objets dict sont des tableaux associatifs (ou dictionnaires) permettant d'associer un objet (une clef) à un autre.
  • Les objets str sont des chaînes de caractères. À partir de la version 3.0, les caractères sont en Unicode sur 16 ou 32 bits ; les chaines d'octets ASCII sont des objets bytes. Dans les versions précédentes, ces objets étaient respectivement de type unicode et str.

Les objets itérables sont parcourus à l'aide d'une boucle for de la manière suivante :

for element in objet_iterable:
  traiter(element)

Pour une chaîne de caractères, l'itération procède caractère par caractère.

Il est possible de dériver les classes des types de base pour créer ses propres types. On peut également fabriquer ses propres types d'objets itérables sans hériter des itérables de base en utilisant le protocole d'itération du langage.

Programmation fonctionnelle[modifier | modifier le code]

Python permet de programmer dans un style fonctionnel. Les compréhensions de listes sont disponibles. Par exemple, pour construire la liste des carrés des entiers naturels plus petits que 10, on peut utiliser l'expression :

liste = [x**2 for x in range(10)]
# liste = [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

la liste des nombres pairs :

liste = [entier for entier in range(10) if entier % 2 == 0]
# liste = [0, 2, 4, 6, 8]

Une forme limitée de fonctions lambda, ou fonctions anonymes, est disponible :

lambda x: x + 2

Les fonctions lambda peuvent être définies en ligne et utilisées comme arguments dans des expressions fonctionnelles :

 filter(lambda x: x < 5, une_liste)

retournera une liste constituée des éléments de une_liste inférieurs à 5. Le même résultat peut être obtenu avec

 [x for x in une_liste if x < 5]

Les lambdas de Python n'admettent que des expressions et ne peuvent être utilisées comme fonctions anonymes généralisées ; mais en Python, toutes les fonctions sont des objets, elles peuvent donc être passées en arguments à d'autres fonctions, et appelées lorsque nécessaire. En effet, les fonctions définies avec def sont équivalentes à celles définies aveclambda, il est d'ailleurs possible de définir une fonction à l'intérieur d'une autre fonction et ainsi obtenir une définition de fonction dans une variable locale, exemple :

def filtre_inferieur_a_5(une_liste):
    def mon_filtre(x): # variable locale mon_filtre
        return x < 5
    return filter(mon_filtre, une_liste)

Programmation objet[modifier | modifier le code]

La programmation objet est très bien gérée par Python : tous les types de base, les fonctions, les instances de classes (les objets « classiques » des langages C++ et Java) et les classes elles-mêmes (qui sont des instances de méta-classes) sont des objets.

Une classe se définit avec le mot class. Les classes Python supportent l'héritage multiple ; il n'y a pas de surcharge statique comme en C++, ou de restrictions sur l'héritage comme c'est le cas en java (une classe implémente plusieurs interfaces et hérite d'une seule classe) mais le mécanisme des arguments optionnels et par mot-clef est plus général et plus flexible. En Python, l'attribut d'un objet peut référencer une variable d'instance ou de classe (le plus souvent une méthode). Il est possible de lire ou de modifier un attribut dynamiquement avec les fonctions :

• getattr(objet, 'nom_attribut')
• setattr(objet, 'nom_attribut', nouvel_attribut)

Exemple de deux classes simples :

class Personne:
   def __init__(self, nom, prenom):
       self.nom = nom
       self.prenom = prenom
   def presenter(self) :
       return self.nom + " " + self.prenom
 
class Etudiant(Personne):
   def __init__(self, niveau, nom, prenom):
       Personne.__init__(self, nom, prenom)
       self.niveau = niveau
   def presenter(self):
       return self.niveau + " " + Personne.presenter(self)
 
e = Etudiant("Licence INFO", "Dupontel", "Albert")
assert e.nom == "Dupontel"

Méthodes spéciales et définition des opérateurs[modifier | modifier le code]

Python fournit un mécanisme élégant et orienté objet pour définir un ensemble pré-défini d'opérateurs : tout objet Python peut se voir doté de méthodes dites spéciales.

Ces méthodes, commençant et finissant par deux tirets de soulignement (underscores), sont appelées lors de l'utilisation d'un opérateur sur l'objet : + (méthode __add__), +=(méthode __iadd__), [] (méthode __getitem__), () (méthode __call__), … Des méthodes comme __repr__ et __str__, permettent de définir la représentation d'un objet dans l'interpréteur interactif et son rendu avec le mot clé print.

Les possibilités sont nombreuses et sont décrites dans la documentation du langage22.

Par exemple on peut définir l'addition de deux vecteurs à 2 dimensions avec la classe suivante :

class Vector2D:
    def __init__(self, x, y):
        # On utilise un tuple pour stocker les coordonnées
        self.coords = (x, y)
 
    def __add__(self, other):
        # L'instruction a+b sera résolue comme a.__add__(b)
        # On construit un objet Vector2D à partir des coordonnées propres à l'objet, et à l'autre opérande
        return Vector2D(self.coords[0]+other.coords[0], self.coords[1]+other.coords[1])
 
    def __repr__(self):
        # L'affichage de l'objet dans l'interpréteur
        return "Vector2D(%s, %s)" %self.coords
 
a = Vector2D(1, 2)
b = Vector2D(3, 4)
print(a + b) # Vector2D(4, 6)

Générateurs[modifier | modifier le code]

Le mot-clef yield utilisé dans une fonction permet de faire de cette fonction un générateur. L'appel de cette fonction renvoie un objet de type generator, qui peut être utilisé dans une boucle for, par exemple.

À chaque appel, le générateur effectue son traitement jusqu'à rencontrer le mot-clé yield, renvoie la valeur de l'expression yield, et à l'appel suivant, reprend son déroulement juste après le yield. Par exemple pour calculer la suite de Fibonacci, on peut faire :

def gen_fibonacci():
    """Générateur de la suite de Fibonacci"""
    a, b = 0, 1
 
    while True:
        yield a  # Renvoi de la valeur de "a", résultat de l'itération en cours
        a, b = b, a + b
 
fi = gen_fibonacci()
for i in range(20):
    print(next(fi))

L'exécution de	renverra
def gen_nombres_pairs(): """Générateur de nombres pairs""" a = 0 while True: print("Génère le nombre", a) yield a a += 2 pi = gen_nombres_pairs() for i in range(4): print(next(pi))	Génère le nombre 0 0 Génère le nombre 2 2 Génère le nombre 4 4 Génère le nombre 6 6

Depuis Python 3.3, il est possible de produire une générateur à partir d'une fonction récursive, grâce à la syntaxe yield from, apparue dans le PEP 38023 et qui « délègue » le calcul à un sous-générateur. L'exemple suivant calcule les permutations des dames correspondant aux solutions du problème des huit dames étendu à un échiquier de taille n × n.

def queens(n):
    a = list(range(n))
    up = [True]*(2*n - 1)
    down = [True]*(2*n - 1)
    def sub(i):
        nonlocal a, up, down
        for k in range(i, n):
            j = a[k]
            p = i + j
            q = i - j + n - 1
            if up[p] and down[q]:
                if i == n - 1:
                    yield tuple(a)
                else:
                    up[p] = down[q] = False
                    a[i], a[k] = a[k], a[i]
                    yield from sub(i + 1)
                    up[p] = down[q] = True
                    a[i], a[k] = a[k], a[i]
    yield from sub(0)

Un générateur peut sembler identique à une fonction qui retourne une liste, mais contrairement à une liste qui contient tous ses éléments un générateur calcule ses élémentsun par un.

Réflexivité[modifier | modifier le code]

Grâce à un usage intensif des dictionnaires (conteneur associatif développé avec des tables de hachage), Python permet d'explorer les divers objets du langage (introspection) et dans certains cas de les modifier (intercession).

Typage[modifier | modifier le code]

Le typage n'est pas vérifié à la compilation. De ce fait, des opérations sur un objet peuvent échouer, signifiant que l'objet en question n'est pas du bon type. Malgré l'absence de typage statique, Python est fortement typé, interdisant des opérations ayant peu de sens (comme, par exemple, additionner un nombre à une chaîne de caractères) au lieu de tenter silencieusement de la convertir en une forme qui a du sens. Python propose des fonctions permettant de transformer les variables dans un autre type :

points = 3.2 # points est du type float
print("Tu as " + points + " points !") # Génère une erreur de typage
 
points = int(points) # points est maintenant du type int (entier), sa valeur est arrondie à l'unité inférieure (ici 3)
print("Tu as " + points + " points !") # Génère une erreur de typage
 
points = str(points) # points est maintenant du type str (chaîne de caractères)
print("Tu as " + points + " points !") # Plus d'erreur de typage, affiche 'Tu as 3 points !'

De même, chaque variable devra être déclarée avant d'être utilisée.

Python propose aussi un mécanisme de typage fort grâce à l'API trait ou au patron de conception decorators.

Compilation[modifier | modifier le code]

Il est possible d'effectuer une analyse statique des modules Python avec des outils comme Pylint 24 ou PyChecker. Sans nécessiter une exécution, ces outils repèrent des fautes ou des constructions déconseillées. Par exemple, une classe qui hérite d'une classe abstraite et qui ne redéfinit pas les méthodes abstraites, ou bien des variables utilisées avant d'être déclarées, ou encore des attributs d'instance déclarés en dehors de la méthode __init__.

Il est aussi possible de générer un code intermédiaire (bytecode) Python.

Des outils comme PyInstaller25 ou d'autres plus spécifiques comme cx_Freeze sous Unix,Windows et Mac OS X, py2app26 sous Mac OS X et py2exe sous Windows permettent de « compiler » un programme Python sous forme d'un exécutable comprenant le programme et un interpréteur Python.

Le programme ne tourne pas plus rapidement (il n'est pas compilé sous forme de code machine) mais cela simplifie largement sa distribution, notamment sur des machines où l'interpréteur Python n'est pas installé.

Modèle objet[modifier | modifier le code]

En Python, tout est objet, dans le sens qu'une variable peut contenir une référence vers tous les éléments manipulés par le langage : nombres, méthodes, modules, etc.27. Néanmoins, avant la version 2.2, les classes et les instances de classes étaient un type d'objet particulier, ce qui signifiait qu'il était par exemple impossible de dériver sa propre sous-classe de l'objetlist.

Méthodes[modifier | modifier le code]

Le modèle objet de Python est inspiré de celui de Modula-328. Parmi ces emprunts se trouve l'obligation de déclarer l'instance de l'objet courant, conventionnellement nommée self, comme premier argument des méthodes, et à chaque fois que l'on souhaite accéder à une donnée de cette instance dans le corps de cette méthode. Cette pratique n'est pas naturelle pour des programmeurs venant par exemple de C++ ou Java, la profusion des self étant souvent critiquée comme étant une pollution visuelle qui gène la lecture du code. Les promoteurs du self explicite estiment au contraire qu'il évite le recours à des conventions de nommage pour les données membres et qu'il simplifie des tâches comme l'appel à une méthode de la superclasse ou la résolution d'homonymie entre données membres29.

Python reconnaît trois types de méthodes :

• les méthodes d'instances, qui sont celles définies par défaut. Elles reçoivent comme premier argument une instance de la classe où elles ont été définies.
• les méthodes de classes, qui reçoivent comme premier argument la classe où elles ont été définies. Elles peuvent être appelées depuis une instance ou directement depuis la classe. Elles permettent de définir des constructeurs alternatifs comme la méthodefromkeys() de l'objet dict.
• les méthodes statiques, qui ne reçoivent pas de premier argument implicite. Elles sont similaires aux méthodes statiques que l'on trouve en Java ou C++.

Visibilité[modifier | modifier le code]

Le langage a un support très limité de l'encapsulation. Il n'y a pas, comme en java par exemple, de contrôle de l'accessibilité par des mots clefs comme protected ou private.

La philosophie de Python est de différencier conceptuellement l'encapsulation du masquage d'information. Le masquage d'information vise à prévenir les utilisations frauduleuses, c'est une préoccupation de sécurité informatique. Le module bastion de la bibliothèque standard, qui n'est plus maintenu dans les dernières versions du langage, permettait ainsi de contrôler l'accès aux attributs d'un objet dans le cadre d'un environnement d'exécution restreint.

L'encapsulation est une problématique de développement logiciel. Le slogan des développeurs Python est we're all consenting adults here30 (nous sommes entre adultes consentants). Ils estiment en effet qu'il suffit d'indiquer, par des conventions d'écriture, les parties publiques des interfaces et que c'est aux utilisateurs des objets de se conformer à ces conventions ou de prendre leurs responsabilités. L'usage est de préfixer par un underscore les membres privés. Le langage permet par ailleurs d'utiliser un double underscore pour éviter les collisions de noms, en préfixant automatiquement le nom de la donnée par celui de la classe où elle est définie.

L'utilisation de la fonction property() permet de définir des propriétés qui ont pour but d'intercepter, à l'aide de méthodes, les accès à une donnée membre. Cela rend inutile la définition systématique d'accesseurs et le masquage des données comme il est courant de le faire en C++ par exemple.

Héritage[modifier | modifier le code]

Python supporte l'héritage multiple. Depuis la version 2.3, il utilise l'algorithme C3 (en), issu du langage Dylan31, pour résoudre l'ordre de résolution de méthode (MRO). Les versions précédentes utilisaient un algorithme de parcours en profondeur qui posait des problèmes dans le cas d'un héritage en diamant32.

Bibliothèque standard[modifier | modifier le code]

PythoPython possède une grande bibliothèque standard, fournissant des outils convenant à de nombreuses tâches diverses. Le nombre de modules de la bibliothèque standard peut être augmenté avec des modules spécifiques écrits en C ou en Python.

La bibliothèque standard est particulièrement bien conçue pour écrire des applications utilisant Internet, avec un grand nombre de formats et de protocoles standards gérés (tels que MIMEet HTTP). Des modules pour créer des interfaces graphiques et manipuler des expressions rationnelles sont également fournis. Python inclut également un framework de tests unitaires(unittest, anciennement PyUnit avant version 2.1) pour créer des suites de tests exhaustives.

Conventions de style[modifier | modifier le code]

Bien que chaque programmeur puisse adopter ses propres conventions pour l'écriture de code Python, Guido van Rossum a mis un guide à disposition, référencé comme « PEP 8 »33. Publié en 2001, il est toujours maintenu en 2013, pour l'adapter aux évolutions du langage. Google propose également un guide34.

Interfaces graphiques[modifier | modifier le code]

Python possède plusieurs modules disponibles pour la création de logiciels avec une interface graphique. Le plus répandu est Tkinter. Ce module convient à beaucoup d'applications et peut être considéré comme suffisant dans la plupart des cas. Néanmoins, d'autres modules ont été créés pour pouvoir lier Python à d'autres bibliothèques logicielles(« toolkit »), pour davantage de fonctionnalités, pour une meilleure intégration avec le système d'exploitation utilisé, ou simplement pour pouvoir utiliser Python avec sa bibliothèque préférée. En effet, certains programmeurs trouvent l'utilisation de Tkinter plus pénible que d'autres bibliothèques. Ces autres modules ne font pas partie de la bibliothèque standard et doivent donc être obtenus séparément.

Les principaux modules donnant accès aux bibliothèques d'interface graphique sont Tkinteret Pmw (Python megawidgets)35 pour Tk, wxPython pour wxWidgets, PyGTK pour GTK+,PyQt et PySide pour Qt, et enfin FxPy pour le FOX Toolkit. Il existe aussi une adaptation de la bibliothèque SDL : Pygame, un binding de la SFML : PySFML, ainsi qu'une bibliothèque écrite spécialement pour Python : Pyglet (en).

Il est aussi possible de créer des applications Silverlight en Python sur la plateformeIronPython.

La communauté Python[modifier | modifier le code]

Van Rossum est le principal auteur de Python, et son rôle de décideur central permanent de Python est reconnu avec humour par le titre de « Dictateur bienveillant à vie » (Benevolent Dictator for Life, BDFL).

Il est assisté d'une équipe de core developers qui ont un accès en écriture au dépôt de CPython et qui se coordonnent sur la liste de diffusion python-dev. Ils travaillent principalement sur le langage et la bibliothèque de base. Ils reçoivent ponctuellement les contributions d'autres développeurs Python via la plateforme de gestion de bug Roundup, qui a remplacé SourceForge.

Les utilisateurs ou développeurs de bibliothèques tierces utilisent diverses autres ressources. Le principal média généraliste autour de Python est le forum Usenet anglais comp.lang.python.

Les allusions aux Monty Python sont assez fréquentes. Les didacticiels consacrés à Python utilisent souvent les mots spam et eggs comme variable métasyntaxique. Il s'agit d'une référence au sketch Spam des Monty Python, où deux clients tentent de commander un repas à l'aide d'une carte qui contient du jambon en conserve de marque SPAM dans pratiquement tous les plats. Ce sketch a été aussi pris pour référence pour désigner un courriel non sollicité.

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