Le but est de limiter le nombre de mots clés à connaitre afin de comprendre le langage. Les créateurs ont choisi donc de mettre de côté des mots clés trop souvent mal utilisés, pas assez utilisés, ou qui possèdent des alternatives suffisantes.

La boucle while est rarement utilisée en Python, en tout cas beaucoup, beaucoup moins que sa petite soeur la boucle for. Avoir besoin d’un do...while est encore plus rare, et donc ne peut faire partie du club très fermé des mots clés réservés.

Si l’on souhaite obtenir l’effet du do..while en python, on fait donc généralement une boucle infinie suivie d’un break sur une condition. Exemple:

import random

choix = random.randint(0, 100)

while True:
    reponse = int(input('Devinez le nombre: '))
    if reponse < choix:
        print('Plus grand')
    elif reponse > choix:
        print('Plus petit')
    else:
        break
print('Bravo')

Le défaut de cette technique est qu’elle ne rend pas clair dès le début la condition de sortie de la boucle. Aujourd’hui en parcourant la mailling list python-idea, je suis tombé sur une idée pas conne:

import random

choix = random.randint(0, 100)

while "L'utilisateur n'a pas encore deviné le nombre":
    reponse = int(input('Devinez le nombre: '))
    if reponse < choix:
        print('Plus grand')
    elif reponse > choix:
        print('Plus petit')
    else:
        break
print('Bravo')

Ca marche car les chaînes non vides sont toujours vraies en Python, et ça documente le code :)

Du coup, on utilise pas beaucoup while, à part dans quelques cas particuliers.

Le cas d’école, c’est la lecture d’un fichier octet par octet.

Imaginez, vous créez un petit array de float écrits en 64 bits :

>>> import numpy as np
>>> a = np.sin(np.linspace(2.0, 3.0, num=100))
>>> a.dtype
dtype('float64')

Vous sauvegardez tout ça dans un fichier :

>>> a.tofile('/tmp/data')

Si vous voulez lire le fichier hors de numpy, il faut le charger float par float, donc le lire 64 bits par 64 bits soit par groupes de 8 octets.

La méthode canonique :

with open('/tmp/data', 'rb') as f:
    while True:
        nombre = f.read(8)
        if not nombre:
            break
        # faire un truc avec le nombre

Mais il existe une autre manière de faire cela, moins connue : utiliser iter().

with open('/tmp/data', 'rb') as f:
    for nombre in iter(lambda: f.read(8), b''):
        # faire un truc avec nombre

Cela marche car iter(), parmi ses nombreuses fonctionnalités, accepte un callable en paramètre (ici notre lambda), et va l’appeler jusqu’à ce que celui-ci retourne une valeur dite “sentinelle” (ici notre second paramètre).