Correction of Python 3 compatibility in documentation

diff --git a/doc/en/advanced.rst b/doc/en/advanced.rst
index bddb4d95d9f6a8e549b4e204f1c328508f1472a5..d44b0ce0ab2a730a64aa2bde5a6a4eaf7be2f4e2 100644 (file)
--- a/doc/en/advanced.rst
+++ b/doc/en/advanced.rst
@@ -157,27 +157,27 @@ load the types catalog to avoid weird difficulties::
     try:
         p = xmlLoader.load("<ADAO YACS xml scheme>")
     except IOError,ex:
-        print "IO exception:",ex
+        print("IO exception:",ex)
 
     logger = p.getLogger("parser")
     if not logger.isEmpty():
-        print "The imported file has errors :"
-        print logger.getStr()
+        print("The imported file has errors :")
+        print(logger.getStr())
 
     if not p.isValid():
-        print "The schema is not valid and can not be executed"
-        print p.getErrorReport()
+        print("The schema is not valid and can not be executed")
+        print(p.getErrorReport())
 
     info=pilot.LinkInfo(pilot.LinkInfo.ALL_DONT_STOP)
     p.checkConsistency(info)
     if info.areWarningsOrErrors():
-        print "The schema is not consistent and can not be executed"
-        print info.getGlobalRepr()
+        print("The schema is not consistent and can not be executed")
+        print(info.getGlobalRepr())
 
     e = pilot.ExecutorSwig()
     e.RunW(p)
     if p.getEffectiveState() != pilot.DONE:
-        print p.getErrorReport()
+        print(p.getErrorReport())
 
 This method allows for example to edit the YACS XML scheme in TUI, or to gather
 results for further use.

diff --git a/doc/en/examples.rst b/doc/en/examples.rst
index 6464440223ec0b64ab1273e404a32fb7a923cd79..3a711be09cd1ba56a76c47a5a36d71ccf213e8a2 100644 (file)
--- a/doc/en/examples.rst
+++ b/doc/en/examples.rst
@@ -188,9 +188,9 @@ in the script node is::
 
     Xa = Study.getResults().get("Analysis")[-1]
 
-    print
-    print "Analysis =",Xa
-    print
+    print()
+    print("Analysis =",Xa)
+    print()
 
 The (initial or augmented) YACS scheme can be saved (overwriting the generated
 scheme if the "*Save*" command or button are used, or with a new name through
@@ -572,13 +572,13 @@ Python script file, named ``Script_UserPostAnalysis.py``, illustrates the fact::
     #
     # Verifying the results by printing
     # ---------------------------------
-    print
-    print "xt = %s"%xt
-    print "xa = %s"%numpy.array(xa)
-    print
+    print()
+    print("xt = %s"%xt)
+    print("xa = %s"%numpy.array(xa))
+    print()
     for i in range( len(x_series) ):
-        print "Step %2i : J = %.5e  and  X = %s"%(i, J[i], x_series[i])
-    print
+        print("Step %2i : J = %.5e  and  X = %s"%(i, J[i], x_series[i]))
+    print()
 
 At the end, we get a description of the whole case setup through a set of files
 listed here:

diff --git a/doc/en/ref_observers_requirements.rst b/doc/en/ref_observers_requirements.rst
index 6820a36ae6a517b09938389fb6e14dae6dba7816..57e531e4d60a15b7392482925a9b6090b09b16f4 100644 (file)
--- a/doc/en/ref_observers_requirements.rst
+++ b/doc/en/ref_observers_requirements.rst
@@ -66,7 +66,7 @@ As an example, here is a very simple script (similar to the model
 "*ValuePrinter*"), that can be used to print the value of the monitored
 variable::
 
-    print "    --->",info," Value =",var[-1]
+    print("    --->",info," Value =",var[-1])
 
 Stored as a Python file or as an explicit string, these script lines can be
 associated to each variable found in the keyword "*SELECTION*" of the

diff --git a/doc/en/ref_output_variables.rst b/doc/en/ref_output_variables.rst
index 60a42ef0b6bb550218525c908a57d4977b869230..5e6761c80631443d1525f5df3f7b98016b43129a 100644 (file)
--- a/doc/en/ref_output_variables.rst
+++ b/doc/en/ref_output_variables.rst
@@ -91,7 +91,7 @@ analysis or the optimal state, noted as :math:`\mathbf{x}^a` in the section
 
     import numpy
     xa=numpy.ravel(ADD.get('Analysis')[-1])
-    print 'Analysis:',xa"
+    print('Analysis:',xa)
 
 The ``numpy.ravel`` function is here to be sure that the ``xa`` variable will
 contain a real unidimensional vector, whatever the previous computing choices
@@ -104,7 +104,7 @@ consists in saving on file the value of the analysis or the optimal state
     import numpy
     xa=numpy.ravel(ADD.get('Analysis')[-1])
     f='/tmp/analysis.txt'
-    print 'Analysis saved in "%s"'%f
+    print('Analysis saved in "%s"'%f)
     numpy.savetxt(f,xa)"
 
 The chosen recording file is a text one named ``/tmp/analysis.txt``.
@@ -116,9 +116,9 @@ value of :math:`\mathbf{x}^a`. It is realized by the commands::
 
     import numpy
     xa=numpy.ravel(ADD.get('Analysis')[-1])
-    print 'Analysis:',xa
+    print('Analysis:',xa)
     f='/tmp/analysis.txt'
-    print 'Analysis saved in "%s"'%f
+    print('Analysis saved in "%s"'%f)
     numpy.savetxt(f,xa)
 
 To facilitate these examples extension for user needs, we recall that all the

diff --git a/doc/en/using.rst b/doc/en/using.rst
index 2d3dbb9187bc8049e956f7a4e94df975d59ea5db..1886147816f343b349c901bd9bb6c41a671e19db 100644 (file)
--- a/doc/en/using.rst
+++ b/doc/en/using.rst
@@ -210,8 +210,8 @@ data assimilation state evaluation, in a script provided through the
 "*UserPostAnalysis*" keyword, one can use::
 
     Xa = ADD.get("Analysis")[-1]
-    print "Optimal state:", Xa
-    print
+    print("Optimal state:", Xa)
+    print()
 
 This ``Xa`` variable is a vector of values, that represents the solution of the
 data assimilation or optimization evaluation problem, noted as

diff --git a/doc/fr/advanced.rst b/doc/fr/advanced.rst
index 9991fb27594fa090549726ca50fd7a312c74a019..e190969589087da6f0ce7eef7cad4b7cb68fa486 100644 (file)
--- a/doc/fr/advanced.rst
+++ b/doc/fr/advanced.rst
@@ -166,27 +166,27 @@ de types pour éviter d'obscures difficultés::
     try:
         p = xmlLoader.load("<Schéma xml YACS ADAO>")
     except IOError,ex:
-        print "IO exception:",ex
+        print("IO exception:",ex)
 
     logger = p.getLogger("parser")
     if not logger.isEmpty():
-        print "The imported file has errors :"
-        print logger.getStr()
+        print("The imported file has errors :")
+        print(logger.getStr())
 
     if not p.isValid():
-        print "Le schéma n'est pas valide et ne peut pas être exécuté"
-        print p.getErrorReport()
+        print("Le schéma n'est pas valide et ne peut pas être exécuté")
+        print(p.getErrorReport())
 
     info=pilot.LinkInfo(pilot.LinkInfo.ALL_DONT_STOP)
     p.checkConsistency(info)
     if info.areWarningsOrErrors():
-        print "Le schéma n'est pas cohérent et ne peut pas être exécuté"
-        print info.getGlobalRepr()
+        print("Le schéma n'est pas cohérent et ne peut pas être exécuté")
+        print(info.getGlobalRepr())
 
     e = pilot.ExecutorSwig()
     e.RunW(p)
     if p.getEffectiveState() != pilot.DONE:
-        print p.getErrorReport()
+        print(p.getErrorReport())
 
 Cette démarche permet par exemple d'éditer le schéma YACS XML en mode texte TUI,
 ou de rassembler les résultats pour un usage ultérieur.

diff --git a/doc/fr/examples.rst b/doc/fr/examples.rst
index 60cd621d41b0de533cfeedc6c26dc7e80c265bba..79dc705d9743598aa1bab5285bc68564892344c8 100644 (file)
--- a/doc/fr/examples.rst
+++ b/doc/fr/examples.rst
@@ -198,9 +198,9 @@ le noeud de script est::
 
     Xa = Study.getResults().get("Analysis")[-1]
 
-    print
-    print "Analysis =",Xa
-    print
+    print()
+    print("Analysis =",Xa)
+    print()
 
 Le schéma YACS (initial ou complété) peut être enregistré (en écrasant le schéma
 généré si la commande ou le bouton "*Enregistrer*" sont utilisés, ou sinon avec
@@ -605,13 +605,13 @@ données ou d'optimisation. L'exemple suivant de fichier script Python, nommé
     #
     # Verifying the results by printing
     # ---------------------------------
-    print
-    print "xt = %s"%xt
-    print "xa = %s"%numpy.array(xa)
-    print
+    print()
+    print("xt = %s"%xt)
+    print("xa = %s"%numpy.array(xa))
+    print()
     for i in range( len(x_series) ):
-        print "Etape %2i : J = %.5e  et  X = %s"%(i, J[i], x_series[i])
-    print
+        print("Etape %2i : J = %.5e  et  X = %s"%(i, J[i], x_series[i]))
+    print()
 
 Finalement, on obtient la description de l'ensemble des conditions
 d'expériences à travers la série de fichiers listée ici:

diff --git a/doc/fr/ref_observers_requirements.rst b/doc/fr/ref_observers_requirements.rst
index 5df100dde4f2b022a686efcb4bd1e254e7239aa4..ae8abae2ebfe6015a3928e070f45c8641ea3ff42 100644 (file)
--- a/doc/fr/ref_observers_requirements.rst
+++ b/doc/fr/ref_observers_requirements.rst
@@ -69,7 +69,7 @@ A titre d'exemple, voici un script très simple (similaire au modèle
 "*ValuePrinter*"), utilisable pour afficher la valeur d'une variable
 surveillée::
 
-    print "    --->",info," Value =",var[-1]
+    print("    --->",info," Value =",var[-1])
 
 Stockées comme un fichier Python ou une chaîne de caractères explicite, ces
 lignes de script peuvent être associées à chaque variable présente dans le

diff --git a/doc/fr/ref_output_variables.rst b/doc/fr/ref_output_variables.rst
index fe67eea8a740abfae5ef5b1c6f30ac2cf2ec96c7..71456a63aedf436b481a1620af6d4f22d13f0bae 100644 (file)
--- a/doc/fr/ref_output_variables.rst
+++ b/doc/fr/ref_output_variables.rst
@@ -95,7 +95,7 @@ partie :ref:`section_theory`. Cela se réalise par les commandes::
 
     import numpy
     xa=numpy.ravel(ADD.get('Analysis')[-1])
-    print 'Analysis:',xa"
+    print('Analysis:',xa)
 
 La fonction ``numpy.ravel`` assure simplement que la variable ``xa`` contienne
 un vrai vecteur unidimensionnel, quels que soient les choix informatiques
@@ -108,7 +108,7 @@ l'état optimal :math:`\mathbf{x}^a`. Cela se réalise par les commandes::
     import numpy
     xa=numpy.ravel(ADD.get('Analysis')[-1])
     f='/tmp/analysis.txt'
-    print 'Analysis saved in "%s"'%f
+    print('Analysis saved in "%s"'%f)
     numpy.savetxt(f,xa)"
 
 Le fichier d'enregistrement choisi est un fichier texte ``/tmp/analysis.txt``.
@@ -121,9 +121,9 @@ les commandes::
 
     import numpy
     xa=numpy.ravel(ADD.get('Analysis')[-1])
-    print 'Analysis:',xa
+    print('Analysis:',xa)
     f='/tmp/analysis.txt'
-    print 'Analysis saved in "%s"'%f
+    print('Analysis saved in "%s"'%f)
     numpy.savetxt(f,xa)
 
 Pour faciliter l'extension de ces exemples selon les besoins utilisateurs, on

diff --git a/doc/fr/using.rst b/doc/fr/using.rst
index 04e00340cfad1f8263b1d88f9ed7ed674eb9e5e0..7e5f5e3aba62928acb1a49b115914e5cb972f5cc 100644 (file)
--- a/doc/fr/using.rst
+++ b/doc/fr/using.rst
@@ -221,8 +221,8 @@ optimale de l'état par assimilation de données, dans un script fournit par
 l'intermédiaire du mot-clé "*UserPostAnalysis*", on peut utiliser::
 
     Xa = ADD.get("Analysis")[-1]
-    print "Optimal state:", Xa
-    print
+    print("Optimal state:", Xa)
+    print()
 
 Cette variable ``Xa`` est un vecteur de valeurs, qui représente la solution du
 problème d'évaluation par assimilation de données ou par optimisation, notée