Compréhension De Liste Python Web — Maison À Louer À Montluçon
Je vais "exploser" mon code pour expliquer les différentes étapes. Voici la ligne qui permet de générer aléatoirement les 12 premiers chiffres: >>> ean13 = '{:03}{}'(randint(40, 49), ''([((x+4)*'0'+str(randint(1, int((x+4)*'9'))))[-(x+4):] for x in range(2)])) Les 3 premiers chiffres de mon code, ceux correspondant au pays de provenance du produit, ou à une classe normalisée de produits, est un nombre aléatoire allant de 040 à 049 (à l'aide la fonction randint et format) >>> '{:03}{}'(randint(40, 49), '') '041' Voici la fameuse compréhension de liste qui va permettre de générer deux nombres. Le premier composé de 4 chiffres et le second composé de 5 chiffres. Les listes en compréhension dans Python. >>> [((x+4)*'0'+str(randint(1, int((x+4)*'9'))))[-(x+4):] for x in range(2)] ['2983', '23696'] Si nous faisions la même chose mais sans utiliser la compréhension de liste, ça donnerait ceci: >>> L = [] >>> for x in range(2): (((x+4)*'0'+str(randint(1, int((x+4)*'9'))))[-(x+4):]) >>> L ['5237', '92948'] J'utilise donc ma boucle for pour gérérer la première fois (x=0) un nombre de 4 chiffres et la fois suivante (x=1) un nombre de 5 chiffres.
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J'utilise également le slicing ( [-(x+4):]) pour conserver uniquement les x derniers chiffres de mes deux nombres aléatoires auquels j'ai ajoutés des '0' à gauche pour être certain d'avoir le bon nombre de chiffres. Programmer en Python: Listes en compréhension. J'aurais également pû utiliser la fonction format comme ceci: >>> ('{0:0{1}}'(randint(1, int((x+4)*'9')), x+4)) Il ne reste plus qu'à calculer la clé qui sera donc le treizième et dernier chiffre de notre code. Voici donc la ligne de code qui permet de le faire: >>> ean13 += str(10 - (sum([int(y) * 3 if x% 2 == 0 else int(y) for x, y in enumerate(list(ean13), start=1)])% 10))[-1] Cette ligne de code utilise également la compréhension de liste. J'utilise donc une boucle for et la fonction enumerate qui permet d'indexer chaque chiffres de mon code. Je vais donc pouvoir faire la somme de tous mes chiffres et en ayant multiplié par 3 les rangs pairs (comme indiqué dans la formule de calcul de la clé).
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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. If ... dans la compréhension de liste Python | Delft Stack. 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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Cette seule liste imbriquée est définie sous la forme d'une banale boucle for. Dernières réflexions J'ose imaginer que ce tutoriel aura contribuer à mieux comprendre ce que sont ces listes en compréhension et comment les mettre en œuvre, en lieu et place des boucles for pour composer un code plus concis et nettement plus performant pour créer des listes. Autre détail que vous devez garder en tête est la lisibilité de votre code. En rédigeant des listes en compréhension pour des boucles imbriquées va le rendre bien moins compréhensible. Pour contourner ce problème, vous pouvez couper franchement dans cette liste en autant de lignes pour améliorer sa lecture. Compréhension de liste python examples. Aussi, n'hésitez pas à jeter un œil sur ce qu'il y a à vendre et à étudier sur Envato Market, et n'ayez crainte à poser vos questions et renvoyez vos commentaires en passant par le feed ci-dessous.
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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? Compréhension de liste python 3. 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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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:
[
Exemple de code: my_list = ['Ali', 'Mark', None, 'Sara', None, 'Rahul'] new_list = [() if x is not None else '' for x in my_list] Production: ['ALI', 'MARK', '', 'SARA', '', 'RAHUL'] Article connexe - Python List Convertir un dictionnaire en liste en Python Supprimer toutes les occurrences d'un élément d'une liste en Python Supprimer les doublons de la liste en Python Comment obtenir la moyenne d'une liste en Python
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