Compréhension De Liste Python Powered - Cabine Tracteur Case Ih

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Monday, 2 September 2024

Si vous ne faites pas attention, vous devrez peut-être bientôt faire face à des compréhensions monstrueuses de listes, de sets et de dictionnaires. N'oubliez pas que trop d'une bonne chose est généralement une mauvaise chose. Personnellement, je trace la ligne rouge à ne pas franchir après deux boucles for imbriquées pour la compréhension. Je trouve que dans la plupart des cas, il est préférable (comme dans "plus lisible" et "plus facile à maintenir") d'utiliser des boucles for classiques au-delà de ce point. Surtout qu'en termes de vitesse, la boucle for classique est toujours plus rapide que la compréhension de liste pour faire la même chose. Le mot de la fin Pour résumer ce que nous venons de voir: Les compréhensions sont une caractéristique clé de Python. Les comprendre et les appliquer rendra votre code beaucoup plus Pythonic; Les compréhensions ne sont que de la syntaxe sophistiquée pour un modèle de boucle for simple. Une fois que vous aurez compris le modèle, vous développerez une compréhension intuitive pour les compréhensions; Il y a plus que de simples compréhensions de listes.

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Liste De Compréhension Python

Voici un exemple, qui ne sert pas à grand chose, mais qui permet de montrer les différents calculs complexes qu'il est possible de faire avec la compréhension de liste. Dans cet exemple, j'ai une classe qui permet de générer, aléatoirement, des codes EAN13.

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Conditions dans la compréhension des listes Les listes complètes peuvent utiliser des instructions conditionnelles pour modifier les listes existantes (ou d'autres tuples). nous allons créer une liste qui utilise des opérateurs mathématiques, entiers et plage (). Exemple 4: Utiliser if avec compréhension de liste liste_even = [ je pour je dans la gamme(10) si je% 2 == 0] imprimer(even_list) [0, 2, 4, 6, 8] La liste, even_list, sera complété par des choses de l'ordre de 0 une 9 si la valeur de l'élément est divisible par 2. Exemple 5: oui imbriqué avec compréhension de liste liste_filtrée = [ x pour x dans la plage(50) si x% 2 == 0 si x% 5 == 0] imprimer(liste_filtrée) [0, 10, 20, 30, 40] Ici, listes de contrôle de compréhension: x est-il divisible par 2 ou non? x est-il divisible par 5 ou non? Si x satisfait les deux conditions, x est ajouté à filtered_list. Exemple 6: si … sinon avec compréhension de liste liste = ["même" si y%2==0 sinon "impair" pour y dans la plage(5)] imprimer(liste) ['même', 'impair', 'même', 'impair', 'même'] Ici, comprendre la liste vérifiera les cinq nombres de la 0 Al 4.

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D'abord, créons une liste vide. Ensuite, vous devez itérer à travers un ensemble de nombres et les multiplier par 5. Cette nouvelle séquence de nombres contiendra ainsi des multiples de 5. multiples = [] for n in range(1, 16): (n*5) print(multiples) # [5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75] La boucle for ci-dessus est construire simplement selon cette structure: for in : Si vous la comparez avec l'enveloppe de la liste en compréhension que vous avez observer auparavant, vous notez que est n, est range(1, 16), et que est n*5. Insérer ces valeurs dans la liste en compréhension produira le résultat suivant: multiples = [n*5 for n in range(1, 15)] multiples # [5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70] De la même façon, vous pouvez avoir une liste des cubes pour chaque nombre défini, comme ceci: cubes = [n**3 for n in range(1, 16)] print(cubes) #[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000, 1331, 1728, 2197, 2744, 3375] Les conditions dans les listes en compréhension Vous pouvez également insérer une condition if pour filtrer certaines valeurs de la liste résultante.

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.

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