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# 2. Vous avez une liste de fruits. 🍊 Et vous aimeriez créer une liste starts_with_b qui contient tous les fruits du fruits liste commençant par b. Vous pouvez utiliser le startswith() méthode pour écrire la condition. Le
L'une de mes fonctionnalités préférées en Python est la compréhension de collections. Elles peuvent sembler un peu obscurs au début, mais lorsque vous les décomposez, ells sont en fait très simple. Compréhension de liste La clé pour comprendre les compréhensions de liste est qu'elles ne sont que des boucles for sur une collection, exprimées dans une syntaxe plus concise et compacte. Prenons comme exemple la compréhension de liste suivante: >>> carres = [x * x for x in range(10)] Elle calcule une liste de tous les nombres carrés entiers de 0 à 9: >>> carres [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] Si nous voulions construire la même liste en utilisant une simple boucle for, nous écririons probablement quelque-chose comme ceci: >>> carres = [] >>> for x in range(10):... (x * x) C'est une boucle assez simple. Maintenant, si nous essayons de généraliser une partie de cette structure, nous pourrions nous retrouver avec un modèle similaire à celui-ci: valeurs = [ expression for element in collection] La compréhension de la liste ci-dessus est équivalente à la simple boucle for suivante: valeurs = [] for element in collection: (expression) Encore une fois, il s'agit d'un modèle assez simple que vous pouvez appliquer à la plupart des boucles for.
Par ailleurs, vous pouvez insérer une condition if optionnelle après chaque boucle for. Une liste en compréhension comprenant quelques boucles imbriquées for aura donc cette allure:
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À quoi ça sert: une list comprehension? Une List Comprehension en Python est un mécanisme introduit dans la version 2. 7 et présent dans toutes les versions suivantes. Son but est de générer rapidement une liste à partir d'un objet itérable. C'est utile lorsque l'on veut filtrer une liste ou effectuer une opération sur une liste. Et concrètement, ça donne quoi? Prenons un exemple simple. On veut obtenir une liste où les éléments sont les mêmes qu'une autre liste, mais incrémentés. On peut alors naturellement déclarer une liste puis la parcourir pour y traiter chaque élément: La méthode ci-dessus est simple et intuitive mais nous pouvons écrire ce bout de code de manière plus succincte en Python grâce aux List Comprehension: Grâce à cette même expression, il nous est aussi possible de filtrer les éléments insérés en plus d'effectuer un traitement sur ces mêmes éléments: D'accord! Mais comment ça marche? Pour comprendre comment fonctionnent les List Comprehensions il nous faut les décomposer.
Python 3. X Une liste en compréhension ( comprehension list) permet de créer une liste à partir d'une itération. liste = [ x for x in range ( 5)] print ( liste) # affiche [0, 1, 2, 3, 4] Un intérêt des listes en compréhension est aussi de permettre de construire une nouvelle liste à partir d'une liste existante: liste = [ 1, 2, 3, 4] nouvelle_liste = [ 2 * x for x in liste] print ( nouvelle_liste) # affiche [2, 4, 6, 8] liste = [ "hello", "the", "world"] nouvelle_liste = [ len ( x) for x in liste] # affiche [5, 3, 5] Il est également possible d'appliquer un filtre lors de la création d'une liste en compréhension afin de ne pas prendre un compte certains éléments de la liste ou de l'itération de départ. nouvelle_liste = [ x for x in liste if len ( x) < 4] # affiche ['the'] En combinant la liste en compréhension avec des méthodes telles que zip(), il est possible de construire une liste comme le résultat d'opérations sur plusieurs listes: liste1 = [ 1, 2, 3, 4] liste2 = [ 10, 20, 30, 40] nouvelle_liste = [ x * y for x, y in zip ( liste1, liste2)] # affiche [10, 40, 90, 160] Il est également possible de combiner deux itérations dans une liste en compréhension.
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