Tuples, listes, ensembles et dictionnaires Python. Partie 3 Cours Python de débutant à avancé en 11 articles de blog

Publié: 2021-12-15

Cet article aidera à développer la compréhension des tuples, des listes, des ensembles et des dictionnaires Python. Nous verrons quelques exemples de leurs implémentations et leurs cas d'utilisation pour certaines tâches. La partie codage se fera en VS Code. Si vous n'avez pas installé VS Code ou si vous souhaitez recommencer à zéro, veuillez visiter nos blogs précédents.

Tuples, listes, ensembles et dictionnaires Python – table des matières :

  1. Introduction à Python
  2. Listes en Python
  3. Opérations de base avec des listes
  4. Tuples Python
  5. Différence entre les tuples Python et les listes

Introduction aux tuples, listes, ensembles et dictionnaires Python

Dans le blog précédent, nous avons vu comment utiliser les variables et les types de données en python. Nous avons également étudié certaines fonctions utiles liées aux types de données et aux variables.

Python est un langage de script puissant. Il a de nombreuses structures de données intégrées disponibles pour utilisation. Ces structures sont si puissantes dans la gestion des données, mais elles sont simples à mettre en œuvre.

Ces structures de base sont de quatre types : liste, tuple, dictionnaire et ensemble.

Listes en Python

Les listes sont intégrées en python. Ceux-ci sont modifiables, de sorte que des éléments peuvent y être ajoutés ou supprimés sans modifier leur contenu d'origine, et les éléments sont accessibles via l'index.

Ils sont si généraux qu'ils peuvent être utilisés pour stocker n'importe quel type d'objet, des chaînes aux nombres, même les objets également. De plus, il n'est pas obligatoire d'avoir tous les éléments du même type, une liste peut avoir des éléments de types différents.

Pour utiliser la liste, vous devez initialiser une variable par [].

Par exemple:

# An empty list
empty_list = []
# List with same type of elements
same_type_list = [‘1’, ‘3’, ‘7’, ‘10’]
# List with different types of elements
diff_type_list = [‘John’, ‘Dev’, 1.90, True]

Nous savons maintenant comment initialiser la variable avec list. Voyons quelques opérations de base.

Opérations de base avec des listes

Vous avez toujours voulu parcourir les éléments d'une liste sans les parcourir un par un ? Python fournit plusieurs fonctions utiles. Ils vous permettent de les manipuler sans itérer sur la liste ni parcourir chaque élément.

Voici les cinq opérations de liste les plus utilisées de Python :

1. len(list) – Il renvoie la longueur de la liste. Cela aide également à l'itération lorsque l'on veut parcourir la liste.

Par exemple:

# Printing the length of the list
some_list = ['k', 'u',  'm', 'a', 'r']
print(len(some_list))
# Traversal of list
for i in range(len(some_list)):
    print(some_list[i])


# Output

5
k
u
m
a
r

2. max(list) - Il renvoie l'élément de la liste donnée avec la valeur la plus élevée, s'il n'y a pas d'égalité, il renvoie une erreur.

Par exemple: 

# Printing the maximum of the number stored in list
num_list = [1, 2, 3, 4, 5, 12, 78, 900, 100]
print(max(num_list))
	


# Output

900

3. min(list) - il renvoie l'élément de la liste donnée avec la valeur la plus basse, s'il n'y a pas d'égalité, il renvoie une erreur

Par exemple: 

# Printing the minimum of the number stored in list
num_list = [1,2,3,4,5,12,78,900,100]
print(min(num_list))



# Output

1

4. sort(list) - Cette fonction trie toutes ces données et les place dans l'ordre croissant/décroissant par défaut, mais si le paramètre clé est passé, elle trie la liste en fonction de l'évaluation de la fonction sur les éléments.

Le paramètre Reverse contrôle si la liste triée (ordre croissant) doit être donnée telle qu'elle est triée ou si elle est inversée, c'est-à-dire dans l'ordre décroissant.

La syntaxe est list.sort(reverse=True|False, key= some function)

Par exemple: 

num_list = [1,2,3,4,5,12,78,900,100]
print(num_list)
num_list.sort()
print(num_list)
num_list.sort(reverse = True)
print(num_list)


Output:

[1, 2, 3, 4, 5, 12, 78, 900, 100]
[1, 2, 3, 4, 5, 12, 78, 100, 900] 
[900, 100, 78, 12, 5, 4, 3, 2, 1]

5. map(function, sequence) – Cette fonction applique ici une fonction sur chaque élément de la liste. La syntaxe est donnée par map(fun, iter). Ici, 'fun' est la fonction censée être appliquée à chaque élément de 'iter'.

Par exemple: 

def square(n):
    return n * n

numbers = [1, 2, 3, 4]
result = map(square, numbers)
print(list(result))


output:
[1, 4, 9, 16]

Il y a tellement d'autres fonctions pour les listes. Voyons maintenant ce que sont les tuples.

Tuples Python

Python_tuples

Ils peuvent être créés en déclarant simplement un tuple entre parenthèses, (), ou en convertissant n'importe quelle séquence en un tuple à l'aide du constructeur intégré tuple(). 

# Creating an empty tuple
empty_tuple = ()

seq_set = {1,2,3}
seq_list = [2,3,4,5]
print(type(seq))
print(type(seq_list))
# Converting set into tuple
seq_set_tuple = tuple(seq_set)


Output:
<class 'set'> <class 'list'>
# Creating an empty tuple
empty_tuple = ()

seq_set = {1, 2, 3}
seq_list = [2, 3, 4, 5]
print(type(seq_set))
print(type(seq_list))
# Converting set into tuple
seq_set_tuple = tuple(seq_set)
print(type(seq_set_tuple))

output:

<class 'set'> <class 'list'> <class 'tuple'>

Les tuples sont comme des listes à la différence que les tuples sont immuables. Alors pourquoi utilisons-nous les tuples.

Différence entre les tuples Python et les listes

Les tuples sont immuables tandis que les listes sont modifiables. Cela signifie que les tuples ne peuvent pas être modifiés après leur création, tandis que les listes peuvent être modifiées pour ajouter ou supprimer des éléments.

Comme la liste, un tuple est également une séquence d'éléments de données, qui ne sont pas nécessairement du même type.

Par exemple: 

# Tuple with same type of elements
same_type_list = ('1', '3', '7', '10')
print(same_type_list)


Output:

('1', '3', '7', '10')

# List with different types of elements
diff_type_list = ('John', 'Dev', 1.90, True)
print(diff_type_list)


# Output

('John', 'Dev', 1.9, True)

Prochain article de blog aperçu

Nous en apprendrons davantage sur les ensembles et les dictionnaires dans les prochains blogs.

Vous aimerez peut-être aussi notre cours JavaScript de débutant à avancé.

Python tuples, lists, sets and dictionaries. Part 3 Python Course from Beginner to Advanced in 11 blog posts robert whitney avatar 1background

Auteur : Robert Whitney

Expert JavaScript et instructeur qui coache les départements informatiques. Son objectif principal est d'augmenter la productivité de l'équipe en enseignant aux autres comment coopérer efficacement lors du codage.

Afficher tous les articles

Cours Python de débutant à avancé en 11 articles de blog :

  1. Cours d'introduction à Python. Partie 1 Cours Python de débutant à avancé en 11 articles de blog
  2. Variables et types de données en Python. Partie 2 Cours Python de débutant à avancé en 11 articles de blog
  3. Tuples, listes, ensembles et dictionnaires Python. Partie 3 Cours Python de débutant à avancé en 11 articles de blog
  4. Ensembles et dictionnaires Python. Partie 4 Cours Python de débutant à avancé en 11 articles de blog
  5. Instructions conditionnelles en Python. Partie 5 Cours Python de débutant à avancé en 11 articles de blog
  6. Boucles en Python. Partie 6 Cours Python de débutant à avancé en 11 articles de blog
  7. Fonctions Python. Partie 7 Cours Python de débutant à avancé en 11 articles de blog
  8. Fonctions avancées en Python. Partie 8 Cours Python de débutant à avancé en 11 articles de blog
  9. Classes et objets Python. Partie 9 Cours Python de débutant à avancé en 11 articles de blog
  10. Fichiers en Python. Partie 10 Cours Python de débutant à avancé en 11 articles de blog
  11. Applications Python en pratique. Partie 11 Cours Python de débutant à avancé en 11 articles de blog