Contenu du cours

Introduction à Python

1. Premier Contact avec Python

Les Tout Premiers Pas en Python Comment Utiliser les Commentaires pour la Lisibilité Effectuer des Calculs Simples en Python Gérer des Mathématiques Plus Complexes en Python Rassembler les Fondamentaux de Python

2. Variables et Types en Python

Comment Stocker des Nombres en Python Règles de Nommage Python pour les Variables Comment Travailler avec les Variables en Python Types de Données en Python Défi : Conversion des Kilometers en Miles Stocker du Texte avec des Chaînes en Python Indexation des Chaînes en Python Indexation Négative et Longueur de Chaîne en Python Découpage de Chaînes en Python Défi : Récupérer des Lettres à Partir d'une Chaîne Concaténation de Chaînes en Python

3. Instructions Conditionnelles en Python

Type de Données Booléen en Python Défi : Travailler Avec Les Opérateurs de Comparaison Comment Combiner des Conditions en Python Défi : Travailler Avec des Opérateurs Logiques Opérateurs d'Appartenance et Comparaisons de Type en Python Comment Utiliser les Expressions if/else en Python Défi : Gérer une Épicerie Défi : Créer une Logique Impaire et Paire Expressions if/elif/else Défi : Gestion de l'Épicerie Étendue Défi : Afficher Positif, Négatif ou Zero

4. Autres Types de Données en Python

Listes Python Méthodes Courantes de Liste en Python Défi : Mise à Jour de la Liste Listes Imbriquées en Python Défi : Récupérer des Informations à Partir d'une Liste Imbriquée Tuples Python Méthodes Courantes des Tuples en Python Défi : Mise à Jour du Tuple Tuples Imbriqués en Python Défi : Récupération d'Informations à Partir d'un Tuple Imbriqué Dictionnaires Python Défi : Compléter le Dictionnaire Méthodes Courantes de Dictionnaire en Python Défi : Mise à Jour du Dictionnaire

5. Boucles en Python

Explorer la Boucle While en Python Défi : Travailler Avec la Boucle While Explorer la Boucle For en Python Défi : Travailler Avec la Boucle For Fonction Range en Python Défi : Utiliser la Fonction Range Comment Itérer sur les Index en Python Explorer les Boucles Imbriquées en Python

6. Fonctions en Python

Fonctions Intégrées en Python Défi : Conversion des Hauteurs Comment Créer des Fonctions en Python Défi : Écrire la Première Fonction Utilisation des Instructions if/else dans les Fonctions Python Défi : Identifier les Valeurs Positives Fonctions Sans Retour en Python Défi : Créer une Fonction de Logging Modifier les Fonctions in Python Défi : Mise à Jour de la Logique de la Function Fonctions Lambda en Python Défi : Créer une Fonction Lambda

Fonctions Intégrées en Python

Que faire si on vous demandait de trouver le plus grand nombre dans une liste ? Avec les connaissances que vous avez acquises, vous pourriez écrire une boucle pour vérifier si l'élément actuel est plus grand/plus petit que le précédent plus grand et le mettre à jour ; sinon, vous continueriez. Mais pour les longues listes, cette méthode peut être assez chronophage. Heureusement, il existe des fonctions intégrées qui peuvent rendre cette tâche plus efficace. En voici quelques-unes :

min(x, y, ...) - Renvoie la valeur la plus petite parmi x, y, ... ;
max(x, y, ...) - Renvoie la valeur la plus grande parmi x, y, ... ;
abs(x) - Donne la valeur absolue de x ;
round(x, n) - Arrondit le nombre x à n décimales ;
pow(x, n) - Élève x à la puissance de n.

Par exemple, supposons que nous voulions calculer la densité de population pour un ensemble de pays dans la liste countries. Pour ce faire, nous diviserions la population par la superficie. Voici comment cela se fait :


              1234567891011
            
# Initial data
countries = [["USA", 9629091, 331002651], ["Canada", 9984670, 37742154],
            ["Germany", 357114, 83783942], ["Brazil", 8515767, 212559417],
            ["India", 3166391, 1380004385]]

# Iterating over external list
for i in range(len(countries)):
    if type(countries[i]) is list:
        # Computing population density for a country
        pop_dens = countries[i][2]/countries[i][1]
        print(countries[i][0], pop_dens, 'people per km²')

Dans l'exemple ci-dessus, notre liste avait 5 sous-listes imbriquées. Nous avons parcouru la liste principale et vérifié si chaque élément était une liste. Si c'était le cas, nous avons divisé le troisième élément (population) par le deuxième élément (superficie).

Cependant, les résultats n'étaient pas très lisibles car ils avaient plus de 10 décimales. Pour les rendre plus lisibles, nous pouvons utiliser la fonction round() pour les réduire à seulement 2 décimales. Rappelez-vous, cette fonction prend deux arguments : le premier est le nombre que vous souhaitez arrondir, et le second spécifie combien de décimales vous souhaitez conserver.


              1234567891011
            
# Initial data
countries = [["USA", 9629091, 331002651], ["Canada", 9984670, 37742154],
            ["Germany", 357114, 83783942], ["Brazil", 8515767, 212559417],
            ["India", 3166391, 1380004385]]

# Iterating over external list
for i in range(len(countries)):
    if type(countries[i]) is list:
        # Computing population density for a country
        pop_dens = round(countries[i][2]/countries[i][1], 2)
        print(countries[i][0], pop_dens, 'people per km²')

Comme vous pouvez le voir, le résultat révisé est beaucoup plus clair et facile à comprendre.

Tout était clair ?

Merci pour vos commentaires !

Section 6. Chapitre 1