old_contents: import detectLang
  import graph
  
  # ====================================================================================================
  # La detection est rapide car toute les perplexites sont stockées dans les fichiers binaires pp_EN etc
  # Pour regénerer les fichiers :
  # Executer detectLang.create_all_pp_and_save_to_disc()
  # Les resultats des perplexités pour tous les fichiers seront serialisés dans les fichiers binaires.
  # ces fichiers sont necessaire à la fontions detectLang.detect_language()
  # Pour serialisé les dictionaires j'utilise la bibliotheque intégrer à python => pickle
  # ====================================================================================================
  
  test_file_number = 19
  
  # detect_language(Numéro du fichier dans le repertoire de test, N du modele nGram)
  # Print le code de la langue reconnue et la perplexité du modèle choisis.
  detectLang.detect_language(test_file_number,1)
  detectLang.detect_language(test_file_number,2)
  detectLang.detect_language(test_file_number,3)
  
  # ====================================================================================================
  # Nécessite matplotlib
  # Installé matplotlib avec => pip install matplotlib
  # ====================================================================================================
  
  # graphFile(Numéro du fichier dans le repertoire de test)
  graph.graphFile(test_file_number)
  
  
new_contents: import detectLang
  import graph
  
  # ====================================================================================================
  # La detection est rapide car toute les perplexites sont stockées dans les fichiers binaires pp_EN etc
  # Pour regénerer les fichiers :
  # Executer detectLang.create_all_pp_and_save_to_disc(), décommenter la ligne suivante
  # detectLang.create_all_pp_and_save_to_disc()
  # Les resultats des perplexités pour tous les fichiers seront serialisés dans les fichiers binaires.
  # ces fichiers sont necessaire à la fontions detectLang.detect_language()
  # Pour serialisé les dictionaires j'utilise la bibliotheque intégrer à python => pickle
  # ====================================================================================================
  
  test_file_number = 13
  
  # detect_language(Numéro du fichier dans le repertoire de test, N du modele nGram)
  # Print le code de la langue reconnue et la perplexité du modèle choisis.
  # detectLang.detect_language(test_file_number,1)
  # detectLang.detect_language(test_file_number,2)
  # detectLang.detect_language(test_file_number,3)
  
  # ====================================================================================================
  # Nécessite matplotlib
  # Installé matplotlib avec => pip install matplotlib
  # ====================================================================================================
  
  # Affiche sur un graphique les perplexité de tous les modeles sur un même fichier
  # graph.graphFile(test_file_number)
  
  # Pour donner le resultat sur tous les fichier test dans la console
  detectLang.show_all_result()
  
subject: Update doc and add one call