Utilisation des compréhensions de liste en Python

Il est possible de générer une nouvelle liste en utilisant des compréhensions de liste en python, ce qui s’avère plus simple que recourir à une boucle for.

De plus, les compréhensions de listes fournissent une manière concise de générer des listes. Elles suivent une syntaxe générale qui ressemble à : 

[<expression> pour <élément> dans <séquence> si <condition>]

Comment générer une liste à l’aide d’une boucle ?

En programmation, il est courant de devoir générer une liste à l’aide d’une boucle “for” pour calculer ses éléments. Voici un exemple concret en utilisant le langage Python dans l’environnement IDLE. Ce code crée une liste contenant les carrés des nombres de 1 à 5. Cette approche est utilisée pour automatiser la création de listes avec des éléments calculés, et effectuer diverses opérations. En Python, il est relativement simple de mettre en œuvre ce genre de processus, offrant ainsi une grande flexibilité dans la manipulation de données.

L’exemple suivant illustre la création d’une liste `listaquad` contenant les carrés des nombres de 1 à 10 en utilisant Python :

Commentaire :

• Nous commençons par créer une liste vide appelée `listaquad` en utilisant `listaquad = []`.

• Ensuite, nous utilisons une boucle `for` pour parcourir les nombres de 1 à 10 en utilisant `range(1, 11)`. La variable `i` prend les valeurs successives de 1 à 10.

• À chaque itération de la boucle, nous calculons le carré de la valeur actuelle de `i` avec `i ** 2`, puis nous ajoutons ce carré à la liste `listaquad` en utilisant `listaquad.append(i ** 2)`.

• Une fois la boucle terminée, nous affichons la liste `listaquad` qui contient les carrés des nombres de 1 à 10.

Le résultat affiché est `[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]`, ce qui représente les carrés des nombres de 1 à 10, comme calculé dans la boucle `for`. Ainsi, cette méthode montre comment les programmeurs utilisent couramment les boucles en Python pour automatiser la création de données calculées, que ce soit pour générer des listes ou des tableaux.

L’élément entre crochets dans la première instruction n’est pas une liste, mais une expression de compréhension de liste. Il s’agit d’un type d’expression qui génère dynamiquement une liste au moment de son évaluation. En effet, vous définissez une compréhension de liste entre crochets, en composant une expression suivie d’un ou plusieurs blocs “for”, et éventuellement de blocs “if”.

Utiliser une compréhension de liste en python pour créer la liste

Bien sûr, la syntaxe d’une compréhension de liste en Python est la suivante :

[<expression> pour <élément> dans <séquence> si <condition>]

Voici comment utiliser une compréhension de liste en Python pour créer la liste carrés_pairs contenant les carrés des nombres pairs de 1 à 10 :

Cela crée une liste carrés_pairs contenant les carrés des nombres pairs de 1 à 10 en utilisant la compréhension de liste.

– `[n**2 for n in nombres if n % 2 == 0]`: Cela signifie que pour chaque nombre `n` dans la séquence `nombres`, nous calculons le carré `n**2` et ajoutons cet élément à la liste si `n` est pair (vérifié par la condition `if n % 2 == 0`).

Le résultat affiché sera `[4, 16, 36, 64, 100]`, qui sont les carrés des nombres pairs de 1 à 10, tels que calculés par la compréhension de liste.

Lorsqu’on rencontre une compréhension de liste, Python crée automatiquement une liste contenant les valeurs calculées à partir de l’expression pendant l’exécution de la boucle “for”. Une compréhension de liste n’apporte pas de nouvelles fonctionnalités, mais elle simplifie le code en fournissant une syntaxe concise. En réalité, avec les compréhension de liste, on peut accomplir en une ligne ce qui demanderait normalement plusieurs instructions. Cette simplification est appelée “sucre syntaxique” par les programmeurs, car elle ajoute de la beauté et de l’utilité au code.

Utilisation des compréhensions de liste en Python: Quelques exemples supplémentaires

Ces exemples illustrent l’utilisation des compréhensions de liste en Python pour créer des listes de manière concise et efficace.

1. `[“aaa” + c for c in “wxyz”]` : Cette compréhension de liste crée une liste contenant la concaténation de la chaîne “aaa” avec chaque caractère de la chaîne “wxyz”. Le résultat est une liste de chaînes, chaque chaîne étant formée de “aaa” suivi d’un caractère de “wxyz”.

2. `[round(math.sqrt(x), 4) for x in range(1, 10)]` : Cette compréhension de liste calcule les racines carrées des nombres de 1 à 9 en utilisant la fonction `sqrt` du module `math`. Nous arrondissons les résultats à quatre décimales en utilisant la fonction round.

3. `[(i, i**2, i**3) for i in (1, 5, 10)]` : Cette compréhension de liste crée une liste de tuples. Chaque tuple contient trois éléments : le nombre lui-même, son carré et son cube. On arrondit les résultats à quatre décimales à l’aide de la fonction round.

Ces exemples illustrent la concision des compréhensions de liste pour des opérations efficaces, améliorant la lisibilité du code. Elles constituent un puissant outil pour générer des listes à partir d’itérations et de calculs, et préserver une syntaxe élégante.

Définir des variables et utilisons une compréhension de liste

Voici un exemple en Python où nous définissons des variables et utilisons une compréhension de liste pour effectuer des calculs. Après l’exécution de cette séquence, vous pouvez observer les résultats :

Commentaire :

1. Nous définissons deux variables, ‘c’ avec la valeur 10 et ‘je’ avec la valeur 5.

2. En utilisant une compréhension de liste, nous calculons `c * i * i` pour chaque ‘i’ dans la plage de 1 à 9. Cela génère une liste de résultats.

3. Nous affichons le résultat de cette compréhension de liste, qui est `[10, 40, 90, 160, 250, 360, 490, 640, 810]`. Chaque élément de la liste est le résultat du calcul avec un ‘i’ différent.

4. La variable ‘je’ reste inchangée, et nous la vérifions avec `print(je)`, ce qui affiche la valeur 5.

Dans cet exemple, on montre comment les variables Python sont employées dans des compréhensions de liste pour des calculs rapides et la création de listes de résultats.

La variable ‘i’ utilisée dans la compréhension ne modifie pas la variable ‘i’ préexistante. Cette caractéristique économise de la mémoire et renforce la sécurité, car si nous avions créé la liste avec une boucle ‘for’, ‘i’ aurait pu être modifié accidentellement.

Manipuler une chaîne de caractères et utilisons des compréhensions de liste

Dans cet exemple Python, nous manipulons une chaîne de caractères et utilisons des compréhensions de liste pour effectuer des opérations. Après avoir exécuté chaque ligne, observons les résultats :

Commentaire :

1. Nous définissons une chaîne de caractères ‘lettere’ contenant les lettres “abcdef”.

2. La première compréhension de liste `[2 * c for c in lettere]` multiplie chaque caractère par 2. Le résultat est `[‘aa’, ‘bb’, ‘cc’, ‘dd’, ‘ee’, ‘ff’]`, où chaque lettre est répétée deux fois.

3. La deuxième compréhension de liste `[lettere[i:] for i in range(len(lettere))]` génère des sous-chaînes de ‘lettere’, en commençant par chaque caractère de la chaîne originale. Le résultat est `[‘abcdef’, ‘bcdef’, ‘cdef’, ‘def’, ‘ef’, ‘f’]`.

4. La troisième compréhension de liste `[(i + 1, lettere[i]) for i in range(len(lettere))]` crée des tuples contenant l’indice augmenté de 1 et le caractère correspondant de ‘lettere’. Le résultat est `[(1, ‘a’), (2, ‘b’), (3, ‘c’), (4, ‘d’), (5, ‘e’), (6, ‘f’)]`.

Utiliser des compréhensions de liste pour créer des structures de données

Dans ces exemples Python, nous utilisons des compréhensions de liste pour créer des structures de données modifiées à partir d’une chaîne de caractères. Voici le code avec des commentaires :

Commentaire :

1. Dans le premier exemple, nous utilisons une compréhension de liste pour créer une liste de chaînes où chaque lettre de ‘lettere’ est concaténée avec un underscore. Le résultat est `[‘a_a’, ‘b_b’, ‘c_c’, ‘d_d’, ‘e_e’, ‘f_f’]`.

2. Dans le deuxième exemple, nous utilisons une compréhension de liste pour créer une liste de chaînes. Chaque lettre de ‘lettere’ est répétée un certain nombre de fois en fonction de son indice + 1. Le résultat est `[‘a’, ‘bb’, ‘ccc’, ‘dddd’, ‘eeeee’, ‘ffffff’]`.

3. Le troisième exemple génère une liste de tuples. Chaque tuple contient une sous-chaîne de ‘lettere’ à partir d’une certaine position et son indice + 1. Le résultat est `[(‘abcdef’, 1), (‘bcdef’, 2), (‘cdef’, 3), (‘def’, 4), (‘ef’, 5), (‘f’, 6)]`.

Conclusion

En Python, une autre méthode pour générer des listes est d’utiliser une boucle for. Cela implique de créer une liste vide au départ, puis d’utiliser une boucle for pour ajouter des éléments à la liste un par un en fonction de certaines conditions ou de l’itération sur une séquence. Bien que cela soit une approche viable, la compréhension de liste est généralement préférée car elle offre une syntaxe plus concise et plus lisible pour créer des listes en appliquant des expressions ou des filtres aux éléments de manière directe et élégante.