Commentaires python suppression accents

TP1/Python/analyzer.py

 import math
 
-#  Classe utilisée pour faire des statistiques élémentaires
-#  sur une séquence d'opérations.
+#  Classe utilisee pour faire des statistiques elementaires
+#  sur une sequence d'operations.
 class Analyzer:
     # Constructeur de la classe analyse
-    # Complexité en temps/espace, pire et meilleur cas : O(1)  
+    # Complexite en temps/espace, pire et meilleur cas : O(1)  
     def __init__(self):
         self.cost = [];
         self.cumulative_cost = [];
         self.cumulative_square = 0.;
 
     # Ajoute un coût, une valeur à l'analyse.
-    # Complexité en temps/espace, pire cas : O(size)
-    # Complexité en temps/espace, meilleur cas : O(1)
-    # Complexité amortie : O(1)
+    # Complexite en temps/espace, pire cas : O(size)
+    # Complexite en temps/espace, meilleur cas : O(1)
+    # Complexite amortie : O(1)
     # @param x est la valeur que l'on souhaite ajouter à l'analyse.
     def append(self, x):
         self.cost.append(x)
@@ -21,43 +21,43 @@ class Analyzer:
         self.cumulative_cost.append( self.cumulative_cost[len(self.cumulative_cost)-1]+x if len(self.cumulative_cost)>0 else x)
         self.cumulative_square = self.cumulative_square+x*x
 
-    # Renvoie la somme des coûts enregistrés dans cette analyse.
-    # Complexité en temps/espace, meilleur cas : O(1)
-    # @returns la somme des coûts enregistrés dans cette analyse.
+    # Renvoie la somme des coûts enregistres dans cette analyse.
+    # Complexite en temps/espace, meilleur cas : O(1)
+    # @returns la somme des coûts enregistres dans cette analyse.
     def get_total_cost(self):
         return self.cumulative_cost[len(self.cumulative_cost)-1]
 
-    # Renvoie le coût amorti d'une opération.
-    # Complexité en temps/espace, meilleur cas : O(1)
-    # @param pos est l'indice de l'opération pour laquelle on veut connaître le coût amorti.
-    # @returns le coût amorti d'une opération.    
+    # Renvoie le coût amorti d'une operation.
+    # Complexite en temps/espace, meilleur cas : O(1)
+    # @param pos est l'indice de l'operation pour laquelle on veut connaître le coût amorti.
+    # @returns le coût amorti d'une operation.    
     def get_amortized_cost(self, pos):
         return self.cumulative_cost[pos]/pos if pos>0 else self.cumulative_cost[pos] 
 
-    # Renvoie la moyenne des coûts de toutes les opérations enregistrées dans l'analyse.
-    # Complexité en temps/espace, meilleur cas : O(1)
-    # @returns la moyenne des coûts de toutes les opérations enregistrées dans l'analyse.
+    # Renvoie la moyenne des coûts de toutes les operations enregistrees dans l'analyse.
+    # Complexite en temps/espace, meilleur cas : O(1)
+    # @returns la moyenne des coûts de toutes les operations enregistrees dans l'analyse.
     def get_average_cost(self):
         if len(self.cumulative_cost) == 0:
             raise Exception('List is empty')
         return self.cumulative_cost[len(self.cumulative_cost)-1]/len(self.cumulative_cost);
 
-    # Renvoie la variance des coûts de toutes les opérations enregistrées dans l'analyse.
-    # Complexité en temps/espace, meilleur cas : O(1)
-    # @returns la variance des coûts de toutes les opérations enregistrées dans l'analyse.
+    # Renvoie la variance des coûts de toutes les operations enregistrees dans l'analyse.
+    # Complexite en temps/espace, meilleur cas : O(1)
+    # @returns la variance des coûts de toutes les operations enregistrees dans l'analyse.
     def get_variance(self):
         mean = self.get_average_cost()
         mean_square = mean*mean
         return self.cumulative_square - mean_square
 
-    # Renvoie l'écart-type des coûts de toutes les opérations enregistrées dans l'analyse.
-    # Complexité en temps/espace, meilleur cas : O(1)
-    # @returns l'écart-type des coûts de toutes les opérations enregistrées dans l'analyse.
+    # Renvoie l'ecart-type des coûts de toutes les operations enregistrees dans l'analyse.
+    # Complexite en temps/espace, meilleur cas : O(1)
+    # @returns l'ecart-type des coûts de toutes les operations enregistrees dans l'analyse.
     def get_standard_deviation(self):
         return math.sqrt(self.get_variance())
 
     # Sauvegarde la liste des coûts et des coûts amortis dans un fichier.
-    # Complexité en temps, meilleur/pire cas : O(size)
+    # Complexite en temps, meilleur/pire cas : O(size)
     # @param path est le chemin du fichier dans lequel la sauvegarde est faite.
     def save_values(self, path):
         f = open(path, 'w')

TP1/Python/arraylist.py

 # Cette classe est un simple proxy vers le type "list" de python
-# Le langage ne permettant pas de manipuler l'espace mémoire d'une "list",
+# Le langage ne permettant pas de manipuler l'espace memoire d'une "list",
 # on se contente ici d'observer son comportement.
 class ArrayListProxy:
     # Constructeur de la classe ArraylistProxy
     def __init__(self):
         self.data = []
 
-    # Ajoute l'élément x au tableau
-    #   Complexité en temps/espace, pire cas : O(data.size)
-    #   Complexité en temps/espace, meilleur cas : O(1)
-    #   Complexité amortie : O(1)
+    # Ajoute l'element x au tableau
+    #   Complexite en temps/espace, pire cas : O(data.size)
+    #   Complexite en temps/espace, meilleur cas : O(1)
+    #   Complexite amortie : O(1)
     def append(self, x):
         self.data.append(x)
 
-    # Supprime le dernier élément du tableau
+    # Supprime le dernier element du tableau
     def pop_back(self):
         self.data.pop()
 
-    # Renvoie l'élément situé à la position 'pos' dans le tableau
+    # Renvoie l'element situe à la position 'pos' dans le tableau
     def get(self, pos):
         return self.data[pos]
 
-    # Renvoie le nombre d'éléments dans le tableau
+    # Renvoie le nombre d'elements dans le tableau
     def get_size(self):
         return len(data)