Les structures de données permettent de stocker des séries d’information et d’y accéder (plus ou moins) facilement et rapidement.
Une collection d’éléments ordonnés référencé par un indice
animaux_favoris = [ "girafe", "chenille", "lynx" ]
fibonnaci = [ 1, 1, 2, 3, 5, 8 ]
stuff = [ 3.14, 42, "bidule", ["a", "b", "c"] ]
animaux_favoris[1] -> "chenille"
animaux_favoris[-2:] -> ["chenille", "lynx"]
len(animaux_favoris) -> 3
"lynx" in animaux_favoris # -> True
"Mewtwo" not in animaux_favoris # -> True
animaux_favoris = [ "girafe", "chenille", "lynx" ]
for animal in animaux_favoris:
print(animal + " est un de mes animaux préférés !")
print("Voici la liste de mes animaux préférés:")
for i, animal in enumerate(animaux_favoris):
print(str(i+1) + " : " + animal)
animaux_favoris = [ "girafe", "chenille", "lynx" ]
animaux_favoris[1] = "papillon"
animaux_favoris.append("coyote")
animaux_favoris.insert(1, "sanglier")
animaux_favoris += ["lion", "moineau"]
animaux_favoris = [ "girafe", "chenille", "lynx" ]
# Création d'une liste vide
animaux_starting_with_c = []
# J'itère sur la liste de pokémons favoris
for animal in animaux_favoris:
# Si le nom de l'animal actuel commence par c
if animal.startswith("c"):
# Je l'ajoute à la liste
animaux_starting_with_B.append(animal)
À la fin, animaux_starting_with_c contient:
["girafe"]
"Hello World".split() -> ["Hello", "World"]
' | '.join(["a", "b", "c"]) -> "a | b | c"
Une collection non-ordonnée (apriori) de clefs a qui sont associées des valeurs
phone_numbers = { "Alice": "06 93 28 14 03",
"Bob": "06 84 19 37 47",
"Charlie": "04 92 84 92 03" }
phone_numbers["Charlie"] -> "04 92 84 92 03"
phone_numbers["Marius"] -> KeyError !
phone_numbers.get("Marius", None) -> None
phone_numbers["Charlie"] = "06 25 65 92 83"
phone_numbers["Deborah"] = "07 02 93 84 21"
"Marius" in phone_numbers # -> False
"Bob" not in phone_numbers # -> False
phone_numbers = { "Alice": "06 93 28 14 03",
"Bob": "06 84 19 37 47",
"Charlie": "04 92 84 92 03" }
for prenom in phone_numbers: # Ou plus explicitement: phone_numbers.keys()
print("Je connais le numéro de "+prenom)
for phone_number in phone_numbers.values():
print("Quelqu'un a comme numéro " + phone_number)
for prenom, phone_number in phone_numbers.items():
print("Le numéro de " + prenom + " est " + phone_number)
Liste de liste, liste de dict, dict de liste, dict de liste, …
contacts = { "Alice": { "phone": "06 93 28 14 03",
"email": "alice@megacorp.eu" },
"Bob": { "phone": "06 84 19 37 47",
"email": "bob.peterson@havard.edu.uk" },
"Charlie": { "phone": "04 92 84 92 03" } }
contacts = { "Alice": { "phone": "06 93 28 14 03",
"email": "alice@megacorp.eu" },
"Bob": { "phone": "06 84 19 37 47",
"email": "bob.peterson@harvard.edu.uk" },
"Charlie": { "phone": "04 92 84 92 03" } }
contacts["Bob"]["phone"] # -> "06 84 19 37 47"
contacts["Charlie"]["email"] = "charlie@orange.fr"
contacts["Deborah"] = {"email": "deb@hotmail.fr"}
Les sets sont des collections d’éléments unique et non-ordonnée
chat = set(["c", "h", "a", "t"]) # -> {'h', 'c', 'a', 't'}
chien = set(["c", "h", "i", "e", "n") # -> {'c', 'e', 'i', 'n', 'h'}
chat - chien # -> {'a', 't'}
chien - chat # -> {'i', 'n', 'e'}
chat & chien # -> {'h', 'c'}
chat | chien # -> {'c', 't', 'e', 'a', 'i', 'n', 'h'}
chat.add("z") # ajoute `z` à `chat`
Les tuples permettent de stocker des données de manière similaire à une liste, mais de manière non-mutable. Generalement itérer sur un tuple n’a pas vraiment de sens…
Les tuples permettent de grouper des informations ensembles. Typiquement : des coordonnées de point.
xyz = (2,3,5)
xyz[0] # -> 2
xyz[1] # -> 3
xyz[0] = 5 # -> Erreur!
Autre exemple dictionnaire.items() renvoie une liste de tuple (clef, valeur) :
[ (clef1, valeur1), (clef2, valeur2), ... ]
Les “list/dict comprehensions” sont des syntaxes particulière permettant de rapidement construire des listes (ou dictionnaires) à partir d’autres structures.
[ new_e for e in liste if condition(e) ]
Carré des entiers impairs d’une liste
[ e**2 for e in liste if e % 2 == 1 ]
Les “list/dict comprehensions” sont des syntaxes particulière permettant de rapidement construire des listes (ou dictionnaires) à partir d’autres structures.
{ new_k:new_v for k, v in d.items() if condition(k, v) }
{ nom: age-20 for nom, age in ages.items() if age >= 20 }
(Pas vraiment une structure de données, mais c’est lié aux boucles …)
mes_animaux = { "girafe": 300, "coyote": 50,
"chenille": 2, "cobra": 45
# [...]
}
def au_moins_un_metre(animaux):
output = []
for animal, taille in animaux.items():
if taille >= 100:
output.append(animal)
return output
for animal in au_moins_un_metre(mes_animaux):
...
mes_animaux = { "girafe": 300, "coyote": 50,
"chenille": 2, "cobra": 45
# [...]
}
def au_moins_un_metre(animaux):
for animal, taille in animaux.items():
if taille >= 100:
yield animal
for animal in au_moins_un_metre(mes_animaux):
...
Il n’est pas nécessaire de créer la liste intermédiaire output
def factorielle():
n = 1
acc = 1
while True:
acc *= n
n += 1
yield acc
7.1 : Écrire une fonction qui retourne le plus grand élément d’une liste (ou d’un set) de nombres, et une autre fonction qui retourne le plus petit. Par exemple, plus_grand([5, 9, 12, 6, -1, 4]) retournera 12.
assert plus_grand([5, 9, 12, 6, -1, 4]) == 12
assert plus_grand([-6, -19, -2]) == -2
assert plus_petit([5, 9, 12, 6, -1, 4]) == -1
assert plus_petit([-6, -19, -2]) == -19
7.2 : Écrire une fonction qui retourne le mot le plus long parmis une liste de mot donnée en argument.
assert plus_long(["Paris", "Amsterdam", "Londres"]) == "Amsterdam"
assert plus_long(["Choucroute", "Pizza", "Tarte flambée"]) == "Tarte flambée"
7.3 : Écrire une fonction qui calcule la somme d’une liste de nombres.
assert somme([3, 4, 5]) == 12
assert somme([0, 7, -3]) == 4
7.4 : Écrire une fonction qui prends en argument un chemin de fichier comme “/usr/bin/toto.py” et extrait le nom du fichier, c’est à dire “toto”. On pourra utiliser la méthode chaine.split(caractere) des chaînes de caractère.
7.5.1 : Récuperer le dictionnaire d’exemple auprès du formateur (example_dict.py) et boucler sur ce dictionnaire pour afficher quelque chose comme:
Sebastian est né.e en 1979
Barclay est né.e en 2000
Vivien est né.e en 1955
...
example_dict=[{'name': 'Sebastian', 'email': 'Donec.felis.orci@consectetueripsumnunc.edu', 'country': '1979'}, {'name': 'Barclay', 'email': 'aliquet.metus.urna@neceleifend.co.uk', 'country': '2000'}, {'name': 'Vivien', 'email': 'pharetra@a.com', 'country': '1955'}, {'name': 'Britanney', 'email': 'eu.tellus.Phasellus@arcuvelquam.ca', 'country': '1961'}, {'name': 'Reese', 'email': 'tortor.dictum.eu@egestasSed.ca', 'country': '1951'}, {'name': 'Keegan', 'email': 'libero.nec@cursuset.co.uk', 'country': '1998'}, {'name': 'Ezekiel', 'email': 'tempus.mauris.erat@aclibero.org', 'country': '1951'}, {'name': 'Odessa', 'email': 'massa.Quisque.porttitor@felis.net', 'country': '1925'}, {'name': 'Elijah', 'email': 'luctus.vulputate.nisi@nunc.com', 'country': '1963'}, {'name': 'Hilel', 'email': 'lectus.pede.et@aliquetsem.ca', 'country': '1982'}, {'name': 'Callie', 'email': 'et.euismod.et@aliquetmagnaa.net', 'country': '1984'}, {'name': 'India', 'email': 'Duis.sit.amet@Phaselluslibero.com', 'country': '1938'}, {'name': 'Lane', 'email': 'amet@turpis.ca', 'country': '1922'}, {'name': 'Alexis', 'email': 'sagittis.placerat@nibhdolor.net', 'country': '1927'}, {'name': 'Micah', 'email': 'lorem.eget.mollis@SeddictumProin.com', 'country': '1914'}, {'name': 'Rigel', 'email': 'sollicitudin@eratinconsectetuer.org', 'country': '1941'}, {'name': 'Avram', 'email': 'tincidunt.vehicula@vulputate.org', 'country': '1919'}, {'name': 'Dieter', 'email': 'ornare.lectus.justo@Integeridmagna.org', 'country': '1937'}, {'name': 'Sarah', 'email': 'cubilia.Curae.Phasellus@non.net', 'country': '1946'}, {'name': 'Graham', 'email': 'elit.Curabitur.sed@maurisIntegersem.edu', 'country': '1931'}, {'name': 'Daquan', 'email': 'fermentum.convallis.ligula@porttitorinterdum.co.uk', 'country': '1934'}, {'name': 'Nell', 'email': 'purus@lectusconvallisest.org', 'country': '1997'}, {'name': 'Ocean', 'email': 'ut@Nuncquisarcu.net', 'country': '2006'}, {'name': 'Cruz', 'email': 'Aenean.euismod.mauris@idmollisnec.edu', 'country': '1950'}, {'name': 'Hyacinth', 'email': 'amet@Nunc.edu', 'country': '1929'}]
7.5.2 : Transformer le programme précédent pour n’afficher que les personnes ayant une adresse mail finissant par .edu.
7.6 : Ecrire une fonction compte_lettres qui prends en argument une (grande) chaîne de caractère et retourne un dictionnaire avec un compte des occurences des lettres. Par exemple compte_lettres("hello") retournera {"h":1, "l": 2, "o": 1, "e":1 }. Utiliser cette fonction sur Lorem Ipsum (“Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt […]")
7.7 : Écrire une fonction qui retourne seulement les entiers pairs d’une liste
7.8 : Écrire une fonction qui permet de trier une liste (ou un set) d’entiers
7.9 : En une seule ligne de code, générer la matrice suivante :
[ [ 0, 1, 2, 3, 4 ],
[ 0, 2, 4, 6, 8 ],
[ 0, 3, 6, 9, 12 ],
[ 0, 4, 8, 12, 16 ] ]
7.10 : Réécrire la fonction somme du 8.2, mais cette fois sans utiliser de variable intermédiaire (utiliser la récursivité)
7.11 : Ecrire un générateur carre() qui genere la suite 1, 4, 9, 16, … Utiliser ce générateur pour afficher les carrés jusqu’à ce qu’une valeur dépasse 200.
7.12 : Ecrire un générateur fibonnaci qui genere la suite de fibonnaci 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, … Utiliser ce générateur pour afficher les valeurs jusqu’à ce qu’elles dépassent 500.