From: Jean-Philippe ARGAUD Date: Mon, 26 Nov 2018 10:37:43 +0000 (+0100) Subject: Correction of Python 3 compatibility in documentation X-Git-Tag: V9_2_0~2 X-Git-Url: http://git.salome-platform.org/gitweb/?a=commitdiff_plain;h=ae15de6fc043973f4258325427593b721d1164e6;p=modules%2Fadao.git Correction of Python 3 compatibility in documentation --- diff --git a/doc/en/advanced.rst b/doc/en/advanced.rst index bddb4d9..d44b0ce 100644 --- 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("") 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 6464440..3a711be 100644 --- 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 6820a36..57e531e 100644 --- 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 60a42ef..5e6761c 100644 --- 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 2d3dbb9..1886147 100644 --- 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 9991fb2..e190969 100644 --- 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("") 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 60cd621..79dc705 100644 --- 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 5df100d..ae8abae 100644 --- 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 fe67eea..71456a6 100644 --- 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 04e0034..7e5f5e3 100644 --- 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