La courbe d'apprentissage de Python : de Python débutant à pro

Introduction:

Python est l'un des langages de programmation les plus polyvalents et les plus utilisés au monde, connu pour sa simplicité, sa lisibilité et sa polyvalence. Dans cet article, nous allons explorer une série d'exemples de scénarios dans lesquels le code est développé par des programmeurs à trois niveaux d'expertise distincts : le débutant, l'intermédiaire et l'expert.

L'intermédiaire et les experts utilisent normalement les éléments suivants :

• Compréhensions de liste : une manière concise de créer des listes avec une seule ligne de code.

squares = [x**2 for x in range(1, 6)]
print(squares)  
# Output: [1, 4, 9, 16, 25]

squares_dict = {x: x**2 for x in range(1, 6)}
print(squares_dict)  
# Output: {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
doubles = list(map(lambda x: x * 2, nums))
print(doubles)  # Output: [2, 4, 6, 8, 10]

def greet_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Hello!")
        func()
        print("Welcome!")
    return wrapper

@greet_decorator
def greet_name():
    print("John")

greet_name()
# Output:
# Hello!
# John
# Welcome!

with open("file.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)

from typing import List

def sum_elements(elements: List[int]) -> int:
    return sum(elements)

result = sum_elements([1, 2, 3, 4, 5])
print(result)  # Output: 15

def fibonacci_gen(n: int):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

for num in fibonacci_gen(5):
    print(num, end=" ")
# Output: 0 1 1 2 3

import re

text = "The email addresses are [email protected] and [email protected]"
pattern = r"\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b"
emails = re.findall(pattern, text)
print(emails)  # Output: ['[email protected]', '[email protected]']

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError as e:
    print(f"An error occurred: {e}")
# Output: An error occurred: division by zero

# Importing the 'math' module and using its 'sqrt' function
import math

sqrt_result = math.sqrt(25)
print(sqrt_result)  # Output: 5.0

import threading

def print_square(num):
    print(f"Square: {num * num}")

def print_cube(num):
    print(f"Cube: {num * num * num}")

thread1 = threading.Thread(target=print_square, args=(4,))
thread2 = threading.Thread(target=print_cube, args=(4,))

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

# Output:
# Square: 16
# Cube: 64

# Built-in functions
numbers = [2, 4, 1, 6, 3, 8, 5, 7]
max_num = max(numbers)  # Find the maximum number in the list
min_num = min(numbers)  # Find the minimum number in the list
sorted_nums = sorted(numbers)  # Sort the list in ascending order
reversed_nums = list(reversed(numbers))  # Reverse the list

print("Maximum number:", max_num)
print("Minimum number:", min_num)
print("Sorted numbers:", sorted_nums)
print("Reversed numbers:", reversed_nums)

# Standard library modules
from collections import Counter
from itertools import combinations

# Counter (from collections module)
word = "mississippi"
counter = Counter(word)  # Count the occurrences of each character
print("Character count:", counter)

# Combinations (from itertools module)
combos = list(combinations(numbers, 2))  # Find all combinations of size 2
print("Combinations of size 2:", combos)

• PEP 8 et style de codage : respect du guide de style officiel de Python (PEP 8) et d'autres bonnes pratiques pour la lisibilité et la cohérence du code.

# PEP 8 compliant code snippet

def calculate_area(radius):
    """Calculate the area of a circle given its radius.

    Args:
        radius (float): The radius of the circle.

    Returns:
        float: The area of the circle.
    """
    pi = 3.14159
    return pi * radius**2


def main():
    # Collect user input for the radius
    radius = float(input("Enter the radius of the circle: "))

    # Calculate the area using the defined function
    area = calculate_area(radius)

    # Display the result with appropriate formatting
    print(f"The area of the circle with radius {radius} is {area:.2f}")


if __name__ == "__main__":
    main()

import unittest

def add_numbers(a, b):
    return a + b

class TestAddition(unittest.TestCase):
    def test_addition(self):
        self.assertEqual(add_numbers(2, 3), 5)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main(argv=['first-arg-is-ignored'], exit=False)
# Output: .
# ----------------------------------------------------------------------
# Ran 1 test in 0.002s
#
# OK

Débutant:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
even_sum = 0

for num in numbers:
    if num % 2 == 0:
        even_sum += num

print("The sum of even numbers is:", even_sum)

• Vérifie si un nombre est pair en utilisant l'opérateur de module
• Ajoute le nombre pair à la variable somme

def is_even(num):
    return num % 2 == 0

def even_sum(numbers):
    result = 0
    for num in numbers:
        if is_even(num):
            result += num
    return result

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
result = even_sum(numbers)
print("The sum of even numbers is:", result)

• Crée une fonction even_sumpour calculer la somme de nombres pairs
• Le code est plus modulaire et plus facile à maintenir

def even_sum(numbers):
    return sum(filter(lambda num: num % 2 == 0, numbers))

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
result = even_sum(numbers)
print("The sum of even numbers is:", result)

• Utilise une fonction lambda pour un filtrage concis et efficace des nombres pairs
• Le code est plus compact, tirant parti des capacités de programmation fonctionnelle de Python

Débutant:

text = "hello world"
char_count = {}

for char in text:
    if char in char_count:
        char_count[char] += 1
    else:
        char_count[char] = 1

print("Character counts:", char_count)

#Character counts: {'h': 1, 'e': 1, 'l': 3, 'o': 2, ' ': 1, 'w': 1, 'r': 1, 'd': 1}

• Vérifie si un caractère est déjà dans le dictionnaire et met à jour le nombre en conséquence.

def count_characters(text):
    char_count = {}
    for char in text:
        char_count[char] = char_count.get(char, 0) + 1
    return char_count

text = "hello world"
result = count_characters(text)
print("Character counts:", result)

• Utilise la dict.get()méthode pour simplifier le code.

from collections import Counter

def count_characters(text):
    return Counter(text)

text = "hello world"
result = count_characters(text)
print("Character counts:", result)

• Tire parti de la fonction intégrée Counterpour compter efficacement les occurrences de caractères.

Débutant:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
total = 0

for num in numbers:
    total += num

average = total / len(numbers)
print("The average is:", average)

• Divise la somme par la longueur de la liste pour calculer la moyenne

def calculate_average(numbers):
    return sum(numbers) / len(numbers)

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
average = calculate_average(numbers)
print("The average is:", average)

• Utilise la fonction intégrée sumpour simplifier le code

from statistics import mean

def calculate_average(numbers):
    return mean(numbers)

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
average = calculate_average(numbers)
print("The average is:", average)

• Tire parti de la fonction intégrée meanpour calculer la moyenne

Débutant:

text = "hello"
reversed_text = ""

for char in text:
    reversed_text = char + reversed_text

print("Reversed text:", reversed_text)
#text = "Hello"
#Reversed text: olleH

• Concatène les caractères dans l'ordre inverse pour créer la chaîne inversée

def reverse_string(text):
    return "".join(reversed(text))

text = "hello"
reversed_text = reverse_string(text)
print("Reversed text:", reversed_text)

• Utilise la reversedfonction et joinla méthode pour inverser la chaîne

def reverse_string(text):
    return text[::-1]

text = "hello"
reversed_text = reverse_string(text)
print("Reversed text:", reversed_text)

5. Trouver le plus grand nombre dans une liste :

Débutant:

numbers = [1, 3, 7, 2, 5]
max_number = numbers[0]

for num in numbers:
    if num > max_number:
        max_number = num

print("The largest number is:", max_number)

#The largest number is: 7

• Compare chaque nombre au maximum actuel et met à jour le maximum en conséquence

def find_max(numbers):
    return max(numbers)

numbers = [1, 3, 7, 2, 5]
max_number = find_max(numbers)
print("The largest number is:", max_number)

• Utilise la fonction intégrée maxpour trouver le nombre maximum

from functools import reduce

def find_max(numbers):
    return reduce(lambda x, y: x if x > y else y, numbers)

numbers = [1, 3, 7, 2, 5]
max_number = find_max(numbers)
print("The largest number is:", max_number)

• Exploite la reducefonction avec une fonction lambda pour trouver le nombre maximum

Débutant:

original_list = [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5]
unique_list = []

for item in original_list:
    if item not in unique_list:
        unique_list.append(item)

print("Unique list:", unique_list)

• Vérifie si un élément n'est pas dans la liste unique et l'ajoute s'il n'est pas présent

def remove_duplicates(items):
    return list(set(items))

original_list = [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5]
unique_list = remove_duplicates(original_list)
print("Unique list:", unique_list)

• Utilise la structure de données intégrée setpour supprimer les doublons et la reconvertir en liste

def remove_duplicates(items):
    return list(dict.fromkeys(items))

original_list = [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5]
unique_list = remove_duplicates(original_list)
print("Unique list:", unique_list)

7. Mettre au carré tous les nombres d'une liste :

Débutant:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = []

for num in numbers:
    squared_numbers.append(num ** 2)

print("Squared numbers:", squared_numbers)
#Squared numbers: [1, 4, 9, 16, 25]

• Ajoute le carré de chaque nombre à la liste des nombres au carré

def square_numbers(numbers):
    return [num ** 2 for num in numbers]

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = square_numbers(numbers)
print("Squared numbers:", squared_numbers)

• Utilise la compréhension de liste pour créer la liste des nombres au carré

def square_numbers(numbers):
    return list(map(lambda x: pow(x, 2), numbers))

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = square_numbers(numbers)
print("Squared numbers:", squared_numbers)

      
                

                    
                    
                
            

Débutant:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
positions = 2

rotated_list = numbers[-positions:] + numbers[:-positions]
print("Rotated list:", rotated_list)
#Rotated list: [4, 5, 1, 2, 3]

Intermédiaire:

def rotate_list(numbers, positions):
    return numbers[-positions:] + numbers[:-positions]

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
positions = 2
rotated_list = rotate_list(numbers, positions)
print("Rotated list:", rotated_list)

• Utilise la syntaxe de découpage de Python pour faire pivoter la liste du nombre de positions spécifié

from collections import deque

def rotate_list(numbers, positions):
    rotated_numbers = deque(numbers)
    rotated_numbers.rotate(positions)
    return list(rotated_numbers)

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
positions = 2
rotated_list = rotate_list(numbers, positions)
print("Rotated list:", rotated_list)

• Tire parti de la dequeclasse et de sa rotateméthode pour faire pivoter la liste efficacement du nombre de positions spécifié

Débutant:

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [4, 5, 6, 7, 8]
common_elements = []

for num in list1:
    if num in list2:
        common_elements.append(num)

print("Common elements:", common_elements)
#Common elements: [4, 5]

• Vérifie si un élément est présent dans la deuxième liste et l'ajoute à la liste des éléments communs s'il est trouvé

def find_common_elements(list1, list2):
    return [num for num in list1 if num in list2]

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [4, 5, 6, 7, 8]
common_elements = find_common_elements(list1, list2)
print("Common elements:", common_elements)

• Utilise la compréhension de liste pour créer une liste d'éléments communs

def find_common_elements(list1, list2):
    return list(set(list1) & set(list2))

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [4, 5, 6, 7, 8]
common_elements = find_common_elements(list1, list2)
print("Common elements:", common_elements)

• Reconvertit le résultat en liste

Débutant:

matrix = [[1, 2, 3],
          [4, 5, 6],
          [7, 8, 9]]

transposed_matrix = []

for i in range(len(matrix[0])):
    transposed_row = []
    for row in matrix:
        transposed_row.append(row[i])
    transposed_matrix.append(transposed_row)

print("Transposed matrix:", transposed_matrix)

• Ajoute les éléments de chaque ligne dans la matrice d'origine pour créer la matrice transposée

def transpose_matrix(matrix):
    return [[row[i] for row in matrix] for i in range(len(matrix[0]))]

matrix = [[1, 2, 3],
          [4, 5, 6],
          [7, 8, 9]]
transposed_matrix = transpose_matrix(matrix)
print("Transposed matrix:", transposed_matrix)

• Utilise la compréhension de liste imbriquée pour créer la matrice transposée

def transpose_matrix(matrix):
    return list(zip(*matrix))

matrix = [[1, 2, 3],
          [4, 5, 6],
          [7, 8, 9]]
transposed_matrix = transpose_matrix(matrix)
print("Transposed matrix:", transposed_matrix)

11. Vérifier si une chaîne est un palindrome :

Débutant:

string = "madam"
is_palindrome = True

for i in range(len(string) // 2):
    if string[i] != string[-(i + 1)]:
        is_palindrome = False
        break

print(f"Is '{string}' a palindrome?:", is_palindrome)
#Is 'madam' a palindrome?: True

• Compare chaque caractère avec son caractère correspondant à partir de la fin de la chaîne et définit is_palindromesur False s'ils ne correspondent pas

def is_palindrome(string):
    return string == string[::-1]

string = "madam"
result = is_palindrome(string)
print(f"Is '{string}' a palindrome?:", result)

• Utilise la syntaxe de découpage de Python pour inverser la chaîne et la compare avec la chaîne d'origine

Débutant:

num = 60
prime_factors = []

for i in range(2, num + 1):
    while num % i == 0:
        prime_factors.append(i)
        num = num // i

print("Prime factors:", prime_factors)
#Prime factors: [2, 2, 3, 5]

• Utilise une boucle while pour diviser à plusieurs reprises le nombre par un facteur alors qu'il est divisible
• Ajoute les facteurs premiers à la liste

def prime_factors(num):
    factors = []
    for i in range(2, num + 1):
        while num % i == 0:
            factors.append(i)
            num = num // i
    return factors

num = 60
result = prime_factors(num)
print("Prime factors:", result)

• Utilise des boucles imbriquées pour identifier les facteurs premiers et les ajouter à la liste

def prime_factors(num):
    factors = []
    i = 2
    while i * i <= num:
        if num % i:
            i += 1
        else:
            num //= i
            factors.append(i)
    if num > 1:
        factors.append(num)
    return factors

num = 60
result = prime_factors(num)
print("Prime factors:", result)

• Utilise une seule boucle while pour diviser à plusieurs reprises le nombre par le plus petit diviseur
• Ajoute des facteurs premiers à la liste et vérifie si le nombre restant est supérieur à 1 pour tenir compte du dernier facteur premier

Débutant:

nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
flat_list = []

for sublist in nested_list:
    for item in sublist:
        flat_list.append(item)

print("Flat list:", flat_list)
#Flat list: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

• Ajoute chaque élément à la nouvelle liste plate

def flatten_list(nested_list):
    return [item for sublist in nested_list for item in sublist]

nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
flat_list = flatten_list(nested_list)
print("Flat list:", flat_list)

• Utilise la compréhension de liste imbriquée pour créer la liste plate

from itertools import chain

def flatten_list(nested_list):
    return list(chain.from_iterable(nested_list))

nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
flat_list = flatten_list(nested_list)
print("Flat list:", flat_list)

• Définit une fonction flatten_listqui utilise la chain.from_iterablefonction pour aplatir la liste imbriquée

Débutant:

sentence = "apple banana apple kiwi banana apple"
word_count = {}

for word in sentence.split():
    if word in word_count:
        word_count[word] += 1
    else:
        word_count[word] = 1

print("Word count:", word_count)

• Utilise une boucle for de base pour parcourir les mots et compter leurs occurrences dans un dictionnaire

from collections import Counter

def count_words(sentence):
    return Counter(sentence.split())

sentence = "apple banana apple kiwi banana apple"
word_count = count_words(sentence)
print("Word count:", word_count)

• Définit une fonction count_wordsqui utilise la Counterclasse pour compter la fréquence des mots dans une phrase

from collections import defaultdict

def count_words(sentence):
    word_count = defaultdict(int)
    for word in sentence.split():
        word_count[word] += 1
    return word_count

sentence = "apple banana apple kiwi banana apple"
word_count = count_words(sentence)
print("Word count:", word_count)

• Définit une fonction count_wordsqui utilise un defaultdict avec des valeurs entières pour compter la fréquence des mots
• Utilise la splitméthode pour marquer la phrase et une boucle for pour incrémenter le nombre de mots

Débutant:

def merge_dicts(d1, d2):
    merged_dict = d1.copy()
    merged_dict.update(d2)
    return merged_dict

dict1 = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
dict2 = {'d': 4, 'e': 5}
result = merge_dicts(dict1, dict2)
print("Merged dictionary:", result)

#Merged dictionary: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}

• Utilise la copyméthode pour créer une copie du premier dictionnaire et la updateméthode pour mettre à jour le dictionnaire avec les paires clé-valeur du deuxième dictionnaire

def merge_dicts(d1, d2):
    return {**d1, **d2}

dict1 = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
dict2 = {'d': 4, 'e': 5}
result = merge_dicts(dict1, dict2)
print("Merged dictionary:", result)

• Utilise la décompression du dictionnaire ( **d1, **d2) pour fusionner les dictionnaires

from collections import ChainMap

def merge_dicts(d1, d2):
    return dict(ChainMap(d1, d2))

dict1 = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
dict2 = {'d': 4, 'e': 5}
result = merge_dicts(dict1, dict2)
print("Merged dictionary:", result)

• Définit une fonction merge_dictspour fusionner deux dictionnaires
• Utilise la ChainMapclasse pour créer une vue combinée des deux dictionnaires et convertit le résultat en dictionnaire

Débutant:

def list_difference(lst1, lst2):
    difference = []
    for item in lst1:
        if item not in lst2:
            difference.append(item)
    return difference

lst1 = [1, 2, 3, 4, 5]
lst2 = [4, 5, 6, 7, 8]
result = list_difference(lst1, lst2)
print("List difference:", result)

#List difference: [1, 2, 3]

• Utilise une boucle for de base pour parcourir les éléments de la première liste et vérifie si chaque élément n'est pas présent dans la deuxième liste
• Ajoute les éléments uniques à la liste des différences

def list_difference(lst1, lst2):
    return list(set(lst1) - set(lst2))

lst1 = [1, 2, 3, 4, 5]
lst2 = [4, 5, 6, 7, 8]
result = list_difference(lst1, lst2)
print("List difference:", result)

• Convertit les listes en ensembles et utilise l'opérateur de différence d'ensemble ( -) pour trouver les éléments uniques
• Reconvertit le résultat en liste

def list_difference(lst1, lst2):
    return [item for item in lst1 if item not in set(lst2)]

lst1 = [1, 2, 3, 4, 5]
lst2 = [4, 5, 6, 7, 8]
result = list_difference(lst1, lst2)
print("List difference:", result)

• Utilise la compréhension de liste avec une condition pour créer une liste d'éléments uniques
• Convertit la deuxième liste en un ensemble pour optimiser les tests d'adhésion

Débutant:

def create_dict(keys, values):
    result = {}
    for key, value in zip(keys, values):
        result[key] = value
    return result

keys = ['name', 'age', 'gender']
values = ['Alice', 25, 'Female']
result = create_dict(keys, values)
print("Dictionary:", result)

#Dictionary: {'name': 'Alice', 'age': 25, 'gender': 'Female'}

• Utilise une boucle for avec la zipfonction pour itérer simultanément sur les clés et les valeurs
• Construit le dictionnaire en attribuant chaque valeur à sa clé correspondante

def create_dict(keys, values):
    return dict(zip(keys, values))

keys = ['name', 'age', 'gender']
values = ['Alice', 25, 'Female']
result = create_dict(keys, values)
print("Dictionary:", result)

• Utilise la zipfonction pour associer les clés et les valeurs, puis utilise le dictconstructeur pour créer le dictionnaire

def create_dict(keys, values):
    return {key: value for key, value in zip(keys, values)}

keys = ['name', 'age', 'gender']
values = ['Alice', 25, 'Female']
result = create_dict(keys, values)
print("Dictionary:", result)

• Utilise la compréhension du dictionnaire avec la zipfonction pour créer le dictionnaire

Débutant:

def replace_word(sentence, old_word, new_word):
    return sentence.replace(old_word, new_word)

sentence = "I like apples. Apples are tasty."
old_word = "apples"
new_word = "oranges"
print(replace_word(sentence, old_word, new_word))

#I like oranges. Apples are tasty.

import re

def replace_word(sentence, old_word, new_word):
    return re.sub(r'\b' + old_word + r'\b', new_word, sentence, flags=re.IGNORECASE)

sentence = "I like apples. Apples are tasty."
old_word = "apples"
new_word = "oranges"
print(replace_word(sentence, old_word, new_word))

      
                

                    
                    
                
            

Débutant:

def mean(numbers):
    return sum(numbers) / len(numbers)

def standard_deviation(numbers):
    avg = mean(numbers)
    return (sum((x - avg) ** 2 for x in numbers) / len(numbers)) ** 0.5

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
print(standard_deviation(numbers))

#1.4142135623730951

import numpy as np

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
print(np.std(numbers))

      
                

                    
                    
                
            

Débutant:

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

data = [['apple'], ['banana'], ['orange'], ['apple'], ['banana']]
encoder = OneHotEncoder()
one_hot_encoded = encoder.fit_transform(data).toarray()
print(one_hot_encoded)

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'fruit': ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'banana']})
one_hot_encoded = pd.get_dummies(data, columns=['fruit'])
print(one_hot_encoded)

      
                

                    
                    
                
            

Débutant:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
even_numbers = []
odd_numbers = []

for num in numbers:
    if num % 2 == 0:
        even_numbers.append(num)
    else:
        odd_numbers.append(num)

grouped_numbers = {'even': even_numbers, 'odd': odd_numbers}
print("Grouped numbers:", grouped_numbers)
#Grouped numbers: {'even': [2, 4, 6, 8], 'odd': [1, 3, 5, 7, 9]}

• Ajoute des nombres pairs à la even_numbersliste et des nombres impairs à la odd_numbersliste
• Regrouper les nombres dans un dictionnaire

def group_by_parity(numbers):
    return {
        'even': [num for num in numbers if num % 2 == 0],
        'odd': [num for num in numbers if num % 2 != 0],
    }

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
grouped_numbers = group_by_parity(numbers)
print("Grouped numbers:", grouped_numbers)

• Utilise la compréhension du dictionnaire et la compréhension de la liste pour créer le dictionnaire groupé

from collections import defaultdict

def group_by_parity(numbers):
    grouped_numbers = defaultdict(list)
    for num in numbers:
        key = 'even' if num % 2 == 0 else 'odd'
        grouped_numbers[key].append(num)
    return grouped_numbers

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
grouped_numbers = group_by_parity(numbers)
print("Grouped numbers:", grouped_numbers)

• Définit une fonction group_by_parityqui utilise un defaultdict pour regrouper les nombres par leur parité
• Itère sur les nombres et les ajoute à la clé appropriée ("pair" ou "impair") dans le dictionnaire groupé

Débutant:

numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 5]
element_count = {}

for num in numbers:
    if num in element_count:
        element_count[num] += 1
    else:
        element_count[num] = 1

most_common_element = max(element_count, key=element_count.get)
print("Most common element:", most_common_element)

#Most common element: 4

• Utilise la maxfonction avec l' keyargument pour trouver l'élément le plus commun

from collections import Counter

def most_common_element(lst):
    return Counter(lst).most_common(1)[0][0]

numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 5]
result = most_common_element(numbers)
print("Most common element:", result)

• Définit une fonction `most_common_element` qui utilise la classe `Counter` pour compter les occurrences d'éléments dans la liste

from statistics import mode

def most_common_element(lst):
    return mode(lst)

numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 5]
result = most_common_element(numbers)
print("Most common element:", result)

• Définit une fonction most_common_elementqui utilise la modefonction pour trouver l'élément le plus commun dans la liste
• La modefonction renvoie l'élément le plus courant de la liste

Débutant:

def dict_to_tuples(d):
    return [(key, value) for key, value in d.items()]

dictionary = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
result = dict_to_tuples(dictionary)
print("List of tuples:", result)

# List of tuples: [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]

• Utilise une compréhension de liste avec la itemsméthode du dictionnaire pour créer la liste des tuples

def dict_to_tuples(d):
    return list(d.items())

dictionary = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
result = dict_to_tuples(dictionary)
print("List of tuples:", result)

• Utilise la itemsméthode du dictionnaire pour obtenir les paires clé-valeur sous forme de tuples et convertit le résultat en une liste

from operator import itemgetter

def dict_to_tuples(d):
    return sorted(d.items(), key=itemgetter(0))

dictionary = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
result = dict_to_tuples(dictionary)
print("List of tuples:", result)

• Définit une fonction dict_to_tuplespour convertir un dictionnaire en une liste de tuples
• Utilise la itemsméthode du dictionnaire pour obtenir les paires clé-valeur sous forme de tuples et trie le résultat en fonction des clés

Débutant:

def find_max_min(numbers):
    max_value = max(numbers)
    min_value = min(numbers)
    return max_value, min_value

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
max_value, min_value = find_max_min(numbers)
print("Maximum value:", max_value)
print("Minimum value:", min_value)

# Maximum value: 5
# Minimum value: 1

• Utilise les fonctions intégrées maxet minpour trouver les valeurs maximales et minimales

def find_max_min(numbers):
    return max(numbers), min(numbers)

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
max_value, min_value = find_max_min(numbers)
print("Maximum value:", max_value)
print("Minimum value:", min_value)

• Utilise les fonctions intégrées maxet minpour trouver les valeurs maximales et minimales et les renvoie sous forme de tuple

from functools import reduce

def find_max_min(numbers):
    return reduce(lambda acc, x: (max(acc[0], x), min(acc[1], x)), numbers, (float('-inf'), float('inf')))

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
max_value, min_value = find_max_min(numbers)
print("Maximum value:", max_value)
print("Minimum value:", min_value)

• Définit une fonction find_max_minpour trouver les valeurs maximales et minimales dans une liste de nombres
• Utilise la reducefonction avec une fonction lambda pour calculer les valeurs maximales et minimales en comparant chaque élément avec les valeurs cumulées
• Initialise l'accumulateur avec l'infini négatif et positif pour gérer les cas extrêmes

Débutant:

def calculate_mean(numbers):
    return sum(numbers) / len(numbers)

def calculate_median(numbers):
    numbers.sort()
    n = len(numbers)
    if n % 2 == 0:
        return (numbers[n // 2 - 1] + numbers[n // 2]) / 2
    else:
        return numbers[n // 2]

def calculate_mode(numbers):
    counts = {}
    for num in numbers:
        if num in counts:
            counts[num] += 1
        else:
            counts[num] = 1
    return max(counts, key=counts.get)

numbers = [4, 6, 4, 7, 4, 5, 6, 4, 7, 8, 5, 4]
mean = calculate_mean(numbers)
median = calculate_median(numbers)
mode = calculate_mode(numbers)
print(f"Mean: {mean}, Median: {median}, Mode: {mode}")

#Mean: 5.333333333333333, Median: 5.0, Mode: 4

• La calculate_meanfonction trouve la moyenne en divisant la somme des nombres par la longueur de la liste.
• La calculate_medianfonction trie la liste et trouve le ou les éléments du milieu pour calculer la médiane.
• La calculate_modefonction utilise un dictionnaire pour compter les occurrences de chaque nombre et trouve le nombre avec le nombre le plus élevé.

from statistics import mean, median, mode

def calculate_mean_median_mode(numbers):
    return mean(numbers), median(numbers), mode(numbers)

numbers = [4, 6, 4, 7, 4, 5, 6, 4, 7, 8, 5, 4]
mean, median, mode = calculate_mean_median_mode(numbers)
print(f"Mean: {mean}, Median: {median}, Mode: {mode}")

• La calculate_mean_median_modefonction renvoie la moyenne, la médiane et le mode sous forme de tuple.

from statistics import mean, median, mode
from typing import List, Tuple

def calculate_mean_median_mode(numbers: List[float]) -> Tuple[float, float, float]:
    return mean(numbers), median(numbers), mode(numbers)

def main():
    numbers = [4, 6, 4, 7, 4, 5, 6, 4, 7, 8, 5, 4]
    mean_val, median_val, mode_val = calculate_mean_median_mode(numbers)
    print(f"Mean: {mean_val}, Median: {median_val}, Mode: {mode_val}")

if __name__ == "__main__":
    main()

• La fonction utilise le statisticsmodule pour calculer la moyenne, la médiane et le mode.
• Le code est organisé en une mainfonction, qui est appelée lorsque le script est exécuté.

Débutant:

def merge_sorted_lists(list1, list2):
    result = []
    i = j = 0
    while i < len(list1) and j < len(list2):
        if list1[i] < list2[j]:
            result.append(list1[i])
            i += 1
        else:
            result.append(list2[j])
            j += 1
    result.extend(list1[i:])
    result.extend(list2[j:])
    return result

list1 = [1, 3, 5, 7]
list2 = [2, 4, 6, 8]
merged_list = merge_sorted_lists(list1, list2)
print(merged_list)

• La fonction utilise deux pointeurs (i et j) pour parcourir les deux listes d'entrée et compare les éléments pour créer la liste fusionnée.
• Les éléments restants de l'une ou l'autre des listes sont ajoutés au résultat.

from heapq import merge
from typing import List

def merge_sorted_lists(list1: List[int], list2: List[int]) -> List[int]:
    return list(merge(list1, list2))

def main():
    list1 = [1, 3, 5, 7]
    list2 = [2, 4, 6, 8]
    merged_list = merge_sorted_lists(list1, list2)
    print(merged_list)

if __name__ == "__main__":
    main()

• Des annotations de type sont incluses pour les paramètres d'entrée et le type de retour.
• Le code est organisé en une mainfonction, qui est appelée lorsque le script est exécuté.

Débutant:

def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    return n * factorial(n - 1)

number = 5
result = factorial(number)
print(f"The factorial of {number} is {result}.")
#The factorial of 5 is 120.

• La fonction inclut un cas de base pour quand nvaut zéro, renvoyant 1.
• Le cas récursif calcule la factorielle en multipliant npar la factorielle de n - 1.

from functools import lru_cache
from typing import Optional

@lru_cache(maxsize=None)
def factorial(n: int) -> Optional[int]:
    if n < 0:
        print("Error: Factorial is not defined for negative numbers.")
        return None
    if n == 0:
        return 1
    return n * factorial(n - 1)

def main():
    number = 5
    result = factorial(number)
    if result is not None:
        print(f"The factorial of {number} is {result}.")
    else:
        print("Could not calculate factorial.")

if __name__ == "__main__":
    main()

• Le @lru_cachedécorateur est utilisé pour mémoriser la fonction factorielle, en mettant en cache les résultats intermédiaires pour de meilleures performances.
• La fonction vérifie les valeurs d'entrée négatives et fournit un message d'erreur pour les entrées non valides.
• Le code utilise la mainfonction pour l'organisation du code et pour gérer les cas possibles où la factorielle ne peut pas être calculée.

Débutant:

import pandas as pd

def load_csv(file_path):
    return pd.read_csv(file_path)

file_path = "data.csv"
df = load_csv(file_path)
print(df.head())

• Définit une fonction load_csvpour charger un fichier CSV dans un DataFrame en utilisant la read_csvméthode depandas
• Imprime les premières lignes du DataFrame en utilisant la headméthode

import pandas as pd

def load_csv(file_path, use_cols=None, parse_dates=None):
    return pd.read_csv(file_path, usecols=use_cols, parse_dates=parse_dates)

file_path = "data.csv"
selected_columns = ['column1', 'column3']
date_columns = ['date_column']
df = load_csv(file_path, use_cols=selected_columns, parse_dates=date_columns)
print(df.head())

• Définit une fonction load_csvavec des paramètres facultatifs use_colset parse_datespour sélectionner des colonnes et analyser des colonnes de date, respectivement
• Charge les colonnes spécifiées à partir du fichier CSV, en analysant les colonnes de date en tant qu'objets datetime
• Imprime les premières lignes du DataFrame

def max_product(arr):
    max_product = float('-inf')
    for i in range(len(arr)):
        for j in range(i + 1, len(arr)):
            product = arr[i] * arr[j]
            if product > max_product:
                max_product = product
    return max_product

arr = [1, 3, 5, 2, 6, 4]
max_product_result = max_product(arr)
print("Maximum product of two integers:", max_product_result)
#30

• La fonction utilise des boucles imbriquées pour considérer toutes les paires possibles d'entiers dans le tableau.
• Pour chaque paire, le produit est calculé et la valeur maximale du produit est mise à jour en conséquence.

from typing import List

def max_product(arr: List[int]) -> int:
    arr.sort(reverse=True)
    return arr[0] * arr[1]

def main():
    arr = [1, 3, 5, 2, 6, 4]
    max_product_result = max_product(arr)
    print("Maximum product of two integers:", max_product_result)

if __name__ == "__main__":
    main()

• La fonction trie le tableau par ordre décroissant et renvoie le produit des deux premiers éléments, qui sont les plus grands.
• Le code est organisé avec une mainfonction pour une meilleure structure et lisibilité.

from typing import List
from heapq import nlargest

def max_product(arr: List[int]) -> int:
    largest_nums = nlargest(2, arr)
    return largest_nums[0] * largest_nums[1]

def main():
    arr = [1, 3, 5, 2, 6, 4]
    max_product_result = max_product(arr)
    print("Maximum product of two integers:", max_product_result)

if __name__ == "__main__":
    main()

• La fonction renvoie le produit des deux plus grands nombres entiers.
• Le code est organisé en une mainfonction, qui est appelée lorsque le script est exécuté.

Débutant:

def binary_search(arr, target):
    low, high = 0, len(arr) - 1
    while low <= high:
        mid = (low + high) // 2
        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] < target:
            low = mid + 1
        else:
            high = mid - 1
    return -1

arr = [1, 2, 4, 5, 6, 7, 9, 10]
target = 7
index = binary_search(arr, target)
print(f"Index of {target}:", index)

• La fonction utilise une whileboucle pour affiner à plusieurs reprises la plage de recherche en fonction de la valeur de l'élément du milieu.
• Si la valeur cible est trouvée, la fonction renvoie l'index de l'élément du milieu ; sinon, il renvoie -1.

from typing import List
from bisect import bisect_left

def binary_search(arr: List[int], target: int) -> int:
    index = bisect_left(arr, target)
    return index if index != len(arr) and arr[index] == target else -1

def main():
    arr = [1, 2, 4, 5, 6, 7, 9, 10]
    target = 7
    index = binary_search(arr, target)
    print(f"Index of {target}:", index)

if __name__ == "__main__":
    main()

• La fonction vérifie si la valeur cible existe à l'index trouvé et renvoie l'index s'il correspond à la cible ; sinon, il renvoie -1.
• Le code est organisé en une mainfonction, qui est appelée lorsque le script est exécuté.

Les programmeurs débutants se concentrent sur la syntaxe de base et les concepts fondamentaux, les programmeurs intermédiaires introduisent des optimisations et du code modulaire, tandis que les programmeurs experts exploitent des techniques avancées, la gestion des erreurs, l'organisation du code et la robustesse globale. Pour en savoir plus, veuillez consulter les références.

Les références:

1. Documentation officielle de Python.org :
   Lien :https://docs.python.org/3/tutorial/index.html
2. Cours Python de Codecademy :
   Lien :https://www.codecademy.com/learn/learn-python-3
3. Python de Coursera pour tout le monde :
   Lien :https://www.coursera.org/specializations/python
4. Classe Python de Google :
   Lien :https://developers.google.com/edu/python
5. LeetCode :
   Lien :https://leetcode.com
6. Hacker Rank :
   Lien :https://www.hackerrank.com/domains/tutorials/10-days-of-python
7. Codewars :
   Lien :https://www.codewars.com
8. Débordement de pile :
   Lien :https://stackoverflow.com/questions/tagged/python
9. Communauté Python Reddit (r/Python) :
   Lien :https://www.reddit.com/r/Python/
10. Communauté Python Discord :
    Lien :https://pythondiscord.com

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