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. Et cela semble simple, n'est-ce pas? En gros, vous aimeriez do quelque chose pour tous articles dans le liste (ou tout itérable) pour obtenir un Nouvelle liste. En utilisant cela, nous pouvons simplifier la syntaxe, comme le montre l'image ci-dessous. Python List Comprehension Syntax (Image de l'auteur) Maintenant que vous avez appris la syntaxe, il est temps de commencer à coder. Vous pouvez utiliser L'IDE Python en ligne de Geekflare à suivre avec ces exemples. Ou vous pouvez les exécuter sur votre machine locale. Python List Comprehension Examples Dans la section précédente, vous avez créé une nouvelle liste num_cubes À partir de nums. Commençons par réécrire cela en utilisant la compréhension de liste. Utilisation de la compréhension de liste avec des nombres Utilisons maintenant la syntaxe simplifiée comme suit: : Ici, il faut cuber chaque num. Remplace donc avec num**3. Compréhension de liste python program. : La variable de bouclage est num —les numéros individuels de la liste.
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La liste en compréhension vous permet d'écrire des boucles for plus concises. Très utiles dès lors que vous créez de nouvelles listes basées sur des pré-existantes ou des itérables. Par exemple, vous pouvez utiliser une liste en compréhension pour créer une liste de carrés issus d'une autre liste de nombres. Ainsi, cette nouvelle liste toute fraîche devient une déclinaison disponible de la liste originale. Gardez à l'esprit que vous ne pouvez pas rédiger chaque boucle for en liste de compréhension. Autre détail: le qualificatif "liste en compréhension" semble un peu confus car il supposerait que son traitement serait réservé seulement qu'aux listes. En réalité, le mot "liste" dans liste en compréhension sert juste à qualifier tout type de boucle qui parcoure tout itérable dans Python, et produit au final, une liste. Les listes en compréhension dans Python. Boucles et listes en compréhension
Une liste en compréhension des plus banales, sans sollicitation d'aucune condition, prend cette forme:
[
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Les compréhensions de listes sont l'une des fonctionnalités les plus étonnantes de Python. C'est une manière intelligente et concise de créer des listes en itérant sur un objet itérable. Les compréhensions de listes imbriquées ne sont rien d'autre qu'une compréhension de liste dans une autre compréhension de liste qui est assez similaire aux boucles for imbriquées.
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Celui-ci peut être divisé en 4 parties comme suit: flatten_planets = [planète pour sous-liste dans les planètes pour la planète en sous-liste si len (planète) <6]
À quoi ça sert: une list comprehension? Une List Comprehension en Python est un mécanisme introduit dans la version 2. 7 et présent dans toutes les versions suivantes. Son but est de générer rapidement une liste à partir d'un objet itérable. C'est utile lorsque l'on veut filtrer une liste ou effectuer une opération sur une liste. Et concrètement, ça donne quoi? Prenons un exemple simple. Programmer en Python: Listes en compréhension. On veut obtenir une liste où les éléments sont les mêmes qu'une autre liste, mais incrémentés. On peut alors naturellement déclarer une liste puis la parcourir pour y traiter chaque élément: La méthode ci-dessus est simple et intuitive mais nous pouvons écrire ce bout de code de manière plus succincte en Python grâce aux List Comprehension: Grâce à cette même expression, il nous est aussi possible de filtrer les éléments insérés en plus d'effectuer un traitement sur ces mêmes éléments: D'accord! Mais comment ça marche? Pour comprendre comment fonctionnent les List Comprehensions il nous faut les décomposer.
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