Portée et état des variables

Le résultat est-il la seule chose qui change ?

Une fonction remplace la première valeur d'une suite non vide par 9. Elle renvoie une suite mise à jour. Mais la variable d'origine est-elle restée intacte ? Pour répondre, connaître le nom de la fonction ne suffit pas : il faut examiner le contrat et les règles du langage.

Un nom local n’est pas une protection contre tous les effets

Le paramètre values est un nom local à l'appel. En Python, il peut néanmoins désigner la même liste mutable que la variable de l'appelant. Modifier un élément de cette liste est alors visible à travers les deux noms. Réaffecter seulement le nom local à une autre liste serait une opération différente.

Définir portée, alias et modification en place

La portée d'un nom est la partie du programme où ce nom peut être utilisé. Un nom local à une fonction appartient à l'exécution de cette fonction. Deux appels peuvent donc employer le même nom values tout en recevant des données différentes. Cette règle sur les noms ne suffit pas à décrire le partage éventuel des données.

Un objet mutable est une donnée dont le contenu peut être modifié après sa création. Une liste Python en est un exemple. Une référence permet à un nom de désigner un objet. Deux noms qui désignent le même objet sont des alias. Après alias = original, modifier un élément de la liste Python est observable par les deux noms.

Une modification en place change l'objet existant, par exemple son premier élément. Une réaffectation associe un nom à une autre valeur. Ces actions sont différentes : remplacer localement le nom par une nouvelle liste ne modifie pas le contenu de l'ancienne liste. Le contrat doit donc dire ce qui change et pour qui.

Le vecteur numérique MATLAB de ce chapitre se comporte comme une valeur : la fonction retourne un vecteur modifié, tandis que les variables de l'appelant conservent leurs valeurs initiales. Cette observation porte sur les tableaux numériques montrés ici ; elle ne décrit pas tous les objets MATLAB. replace_first exige au moins un élément, car lire ou remplacer la première position d'une suite vide ne fait pas partie de son contrat.

Comparer les effets annoncés

Pseudo-code Python MATLAB

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7// example.pseudo
// replace_first
FUNCTION replace_first(values, replacement)
    values[0] <- replacement
    RETURN values
END FUNCTION
// The effect on the input depends on the data-passing contract.

Les fonctions prennent ici des suites non vides. Le pseudo-code indique le changement d'un élément et le résultat renvoyé ; les deux implémentations précisent comment ce changement est observé. Enregistrez la définition MATLAB dans replace_first.m, puis lancez cet exemple.

MATLAB

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7% use_replace_first.m
original = [1, 2];
alias = original;
updated = replace_first(original, 9);
disp(original); % [1 2]
disp(alias);    % [1 2]
disp(updated);  % [9 2]

Lire les valeurs après l’appel

Dans la version Python, original et alias désignent la même liste ; updated est aussi cette liste renvoyée. Dans la version MATLAB, les vecteurs numériques ordinaires ont une sémantique de valeur : la modification locale ne change pas les valeurs conservées chez l'appelant. Les optimisations de copie mémoire ne modifient pas ce contrat observable.

Choisir le comportement recherché

Pour préserver la liste originale en Python, l'appelant peut transmettre original.copy() à cette fonction. Il obtient alors une nouvelle liste dont les modifications ne touchent pas l'original. Cette copie est superficielle ; notre exemple ne contient que des nombres, pas des objets imbriqués. En MATLAB, réaffecter original = replace_first(original, 9) choisit explicitement de remplacer la valeur de la variable.

Distinguer modification et réaffectation

Décrire aussi les effets

Le contrat d'une fonction peut inclure ses entrées, son résultat et les modifications qu'elle produit. Un nom local et une valeur retournée ne suffisent pas à promettre l'absence d'effets sur une donnée partagée. Cette distinction aide à lire ensuite les états séparés des appels récursifs.