Pouvez-vous utiliser la compréhension de liste à chaque fois? Nous avons examiné différents exemples de compréhension de liste et où vous pouvez les utiliser. Cependant, comme toute autre méthode Python, le cas d'utilisation d'une compréhension de liste dépend du problème spécifique que vous souhaitez résoudre. Par conséquent, vous devezutilisez-le uniquement s'il est idéal pour le problème spécifique que vous souhaitez résoudre. L'un des objectifs de la compréhension de liste est de simplifier votre code et de le rendre plus lisible. Liste par compréhension python. Assurez-vous donc d'éviter la complexité lorsque vous le traitez. Par exemple, une longue compréhension de Python peut devenir complexe à lire. Cela va à l'encontre de son objectif. Comment utiliser les compréhensions de liste Python et quand ne pas les utiliser Voici tout ce que vous devez savoir sur l'utilisation de cette fonctionnalité étonnante de Python qui augmentera votre productivité et la lisibilité du code du jour au lendemain. À propos de l'auteur Idowu Omisola 55 articles publiés Idowu est passionné par tout ce qui concerne les technologies intelligentes et la productivité.
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Liste Par Compréhension Python
>>> 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:... 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. Comment utiliser la compréhension de liste en Python. 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.
éléments ()} imprimer ( données_formatées) L'exemple ci-dessus convertira les valeurs de chaîne en casse de titre et créera un nouveau dictionnaire appelé formatted_data, dont la sortie sera: {'city': 'New York', 'name': 'John Doe'}. Vous pouvez également modifier le dictionnaire / définir sur place en spécifiant la variable de dictionnaire existante sur le côté gauche. Les données = { 'ville': 'New York', 'Nom': 'john doe'} Les données = { k: v. éléments ()} imprimer ( Les données) Sans utiliser les compréhensions de dictionnaire, le code ressemblerait à ceci: Les données = { 'ville': 'New York', 'Nom': 'john doe'} données_formatées = {} pour à, v dans Les données. éléments (): données_formatées [ à] = v. Comment extraire des nombres d'une chaîne de caractèresen Python | Delft Stack. Titre () imprimer ( données_formatées) Comme il n'y a pas de paires clé-valeur dans les ensembles, une compréhension d'ensemble peut être définie de la même manière qu'une compréhension de liste. La seule différence est l'utilisation d'accolades. Exemple: plusieurs boucles For dans une compréhension de liste L'exemple de compréhension de liste mentionné ci-dessus est basique et utilise une seule instruction for.
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