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Pendant son temps libre, il joue avec le codage et passe à l'échiquier quand il s'ennuie, mais il aime aussi rompre avec la routine de temps en temps. Sa passion pour montrer aux gens lela technologie moderne le motive à écrire plus. Plus de Idowu Omisola Abonnez-vous à notre newsletter Rejoignez notre newsletter pour des conseils techniques, des critiques, des ebooks gratuits et des offres exclusives!
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Sets en compréhension Enfin, et parce que je préfère évoquer toutes les possibilités de cette syntaxe, sachez qu'il est possible de générer un set (c'est à dire une liste dédoublonnée) à partir d'une liste en compréhension. Il suffit pour cela d'utiliser les accolades au lieu de crochets autour de l'expression. >>> s = [ n% 5 for n in range ( 10)] # liste en compréhension >>> s [0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4] >>> s = { n% 5 for n in range ( 10)} # set en compréhension, sans doublon {0, 1, 2, 3, 4} Un exemple? La raison profonde pour laquelle j'ai voulu écrire cet article est le besoin récent que j'ai eu de convertir une chaîne binaire en texte, par conversion des octets en nombres décimaux, puis correspondance dans la table ascii. Comment extraire des nombres d'une chaîne de caractèresen Python | Delft Stack. Malgré l'existence de nombreux convertisseurs en ligne ( j'en ai moi-même écrit), je me suis dit qu'écrire un convertisseur en une ligne serait amusant, le tout sous les yeux d'une amie. Et donc, voici: >>> s = '01010000011010010110111001101011011010010110010100100000010100000110100101100101001000000110100101110011001000000111010001101000011001010010000001100010011001010111001101110100' >>> print ( ''.
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Les compréhensions de liste sont souvent utilisées en Python pour écrire des instructions d'une seule ligne qui créent une nouvelle liste ou un nouveau dictionnaire en parcourant un objet itérable. Cet article expliquera comment utiliser les compréhensions de liste en Python, en commençant par une explication de base du fonctionnement des boucles for en Python. Boucle For en Python Une instruction de boucle for en Python itère séquentiellement sur les membres de tout objet, liste, chaîne, etc. Par rapport à d'autres langages de programmation, sa syntaxe est beaucoup plus claire et ne nécessite pas de définir manuellement les étapes d'itération et de démarrer l'itération. Bien qu'il existe des moyens de rendre son comportement identique à celui des autres langages de programmation (cela ne sera pas couvert dans cet article). Liste par compréhension python 3. Vous pouvez également exercer un certain contrôle sur les boucles for en utilisant des instructions telles que continue, break, pass, etc. Vous trouverez ci-dessous un exemple simple de boucle for en Python: pour X dans gamme ( dix): imprimer ( X) La boucle for ci-dessus imprimera dix nombres commençant à 0 et se terminant à 9.
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Vous décidez ensuite de placer les données récupérées dans un fichier CSV ou Excel. L'idéal est de gratter le nom de tous les articles et leurs prix et de les placer tous les deux dans des colonnes séparées. Cependant, en utilisant une compréhension de liste, case, garantit que vous disposez des données récupérées dans des variables dédiées. Vous pouvez ensuite convertir ces variables en DataFrame Python ultérieurement. Débuter avec Python au lycée. Regardez l'exemple ci-dessous: Produits = [ for i dans nd_all 'name tags'] Price = [ for i in nd_all 'price tags'] Une fois que vous avez obtenu les variables en boucle, vous pouvez les placer dans des colonnes séparées dans un DataFrame en utilisant les Pandas de Python. Comment créer et utiliser une compréhension de liste en Python Le pour la boucle est un itérateur essentiel dans une compréhension de liste. Généralement, une compréhension de liste en Python prend ce format: ComprehensionVariable = [expression pour les éléments de la liste] impression Variable de compréhension affiche le résultat du code ci-dessus sous forme de liste.
>>> def sq ( n):... print ( 'sq(%d)'% d) # on affiche quelque chose à chaque exécution... return n ** 2... >>> l = [ sq ( i) for i in range ( 10)] sq(0) sq(1) sq(2) sq(3) sq(4) sq(5) sq(6) sq(7) sq(8) sq(9) Comme on le constate, avec une simple liste en compréhension, la fonction sq() est appelée à l'assignation de la liste, car les valeurs sont calculées à ce moment. Ce n'est pas le cas des expressions génératrices. >>> g = ( sq ( i) for i in range ( 10)) Rien n'est affiché. Notre fonction sq() n'est donc pas appelée. Elle le sera à chaque fois qu'on cherchera à accéder à un élément du générateur. >>> for i in g:... Liste par compréhension python program. print ( i)... 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81 Les lignes « sq(×) » sont le signe que notre fonction sq() est exécutée à ce moment. Et donc, en cas de données lourdes, on ne charge pas tout en mémoire instantanément. La seule chose qui distingue une expression génératrice d'une liste en compréhension, syntaxiquement parlant, est simplement l'usage de parenthèses autour de l'expression au lieu de crochets.
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Tout est sous contrôle: des poignées de baignoire pratiques Le rebord de la baignoire est glissant et pas vraiment idéal pour se tenir. Il vaut mieux installer quelques poignées dans votre salle de bains. Vous pouvez les agripper fermement pour vous redresser ou pour monter lentement dans la baignoire. Vous pouvez vraiment vous appuyer dessus de tout votre poids. Ces poignées sont ultra résistantes. Elles sont généralement agréées par l'organisme TÜV et la plupart des modèles peuvent supporter un poids d'au moins 100 kg. Poignée de maintien pour baignoire balneo. Pour certaines poignées, vous n'avez même pas besoin de sortir la perceuse. Fixez les simplement à l'aide de la colle fournie. La colle assure une capacité de charge réelle de 120 kg. Vieillir l'esprit tranquille avec les aides à l'accès au bain Des poignées supplémentaires sur le rebord de la baignoire vous aideront à monter dedans. Il n'est souvent pas nécessaire d'utiliser une perceuse ou de la colle pour installer ces poignées. Elles s'encastrent directement sur le rebord de la baignoire.
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