Compréhension De Liste Python 1, Modèle Carte De Visite Médecin À Personnaliser

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Friday, 5 July 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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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.

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Et le code Python pour cela est illustré ci-dessous: author_list = [() for author in authors] print(author_list) ['Jane Austen', 'George Orwell', 'James Clear', 'Cal Newport'] Dans la sortie ci-dessus, observez comment les noms de tous les auteurs ont été formatés dans la casse du titre, ce que nous voulions. Utilisation de la compréhension de liste avec plusieurs listes Jusqu'à présent, vous avez appris à utiliser la compréhension de liste pour créer de nouvelles listes à partir d'une liste existante. Voyons maintenant comment créer une nouvelle liste à partir de plusieurs listes. Par exemple, considérez ce problème: vous avez deux listes l_arr et b_arr contenant les longueurs et largeurs de 4 rectangles. Et vous devez créer une nouvelle liste area qui comprend l'aire de ces 4 rectangles. Rappelles toi, area = length * breadth. l_arr = [4, 5, 1, 3] b_arr = [2, 1, 7, 9] Vous aurez besoin d'éléments des deux listes ( l_arr et b_arr) afin de calculer l'aire. Et vous pouvez le faire en utilisant Python zip() la fonction.

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Celui-ci peut être divisé en 4 parties comme suit: flatten_planets = [planète pour sous-liste dans les planètes pour la planète en sous-liste si len (planète) <6]

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On construit une fonction suite(n) qui retourne les de la suite ( u n): La condition if n>0 est importante car le premier terme est défini à la ligne suivante (il s'agit de u 0, qui vaut 2), donc la relation de récurrence ne commence à fonctionner qu'à partir de n = 1. Après exécution du programme, on obtient: On observe ci-dessus qu'il faut bien différencier la commande suite(n), avec des parenthèses, de la commande suite[n], avec des crochets. La commande suite(n) appelle une liste des n premiers termes de la suite, tandis que suite[n] appelle un seul terme, le terme de la suite qui a pour indice n. Il suffit de modifier les lignes 5 et 9 pour utiliser la fonction avec une autre suite. Par exemple, pour la suite ( u n) u 0 = 5 et pour tout entier naturel n, par u n +1 = u n – 2, le programme devient: Et on obtient comme résultat: 3. Suites définies par récurrence: obtenir le terme d'indice n précédent. On peut déterminer un terme d'indice n par une fonction donnée en langage Python. On reprend le problème vu précédemment.

transpose = [] for i in range(4): temp = [] for row in matrix: (row[i]) (temp) print(transpose) # [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]] La boucle périphérique parcoure la matrice quatre fois puisqu'il y a quatre colonnes à l'intérieur. La boucle interne arpente les éléments de l'état en cours de row, une ligne après l'autre et les ajoute temporairement à la liste déclarée temp. La liste temp est alors complétée comme une ligne pour la matrice transposée. Dans le cadre de listes en compréhension, la boucle du plus haut niveau parvient à la fin et celle qui plus basse revient vers le début. Voici donc le code sous forme d'une liste en compréhension: transpose = [[row[n] for row in matrix] for n in range(4)] Il s'agit d'une forme originale, prenant en compte la structure de ces listes, en substituant la classique boucle for que vous avez appris au début de cet article. Si vous la comparez avec la liste en compréhension imbriquée ci-dessus, vous noterez que ici est en fait une autre liste en compréhension: [row[n] for row in matrix].

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