Des bases de données en Python avec sqlite3 Dans le joyeux monde de la programmation, il est souvent nécessaire de stocker des informations. À petite comme à grande échelle, les Bases De Données (BDD) s’imposent comme une forme efficace de stockage. Il est alors plutôt aisé d’interagir avec celles-ci en utilisant un Système de Gestion de Base de Données (SGBD), un logiciel spécialement conçu pour les gérer et les manipuler à l’aide d’un langage normalisé tel que le Structured Query Language (SQL). Parmi les SGBD, nous pouvons trouver SQLite qui utilise un sous-ensemble de SQL. Sa légèreté et le fait que les données se trouvent sur le terminal du client et non sur un serveur distant, en font un outil apprécié pour des applications personnelles ou encore dans l’embarqué. Toutefois, il est relativement lent. En Python, le module sqlite3 permet de travailler avec ce moteur, mais ne supporte pas le multi-thread. À travers ce tutoriel, nous allons donc apprendre à utiliser ce dernier tout en pratiquant. Vous êtes prêt ? À bientôt !
Notions de Python avancées Python est simple. C’est probablement ce que l’on vous a dit de nombreuses fois, et ce que vous avez constaté en apprenant et pratiquant ce langage. Mais derrière cette simplicité apparente existent un certain nombre de concepts plus complexes qui forment la puissance de ce langage. En Python, on s’intéresse plus au comportement des objets qu’à leur nature. Ainsi, l’interface des objets (c’est-à-dire l’ensemble de leurs attributs et méthodes) est quelque chose de très important, c’est entre autres ce qui les définit. En effet, une grande partie des outils du langage sont génériques — tels les appels de fonctions ou les boucles for — c’est-à-dire qu’ils peuvent s’appliquer à des types différents. Le pré-requis pour suivre ce tutoriel est de connaître Python, même à un niveau intermédiaire. Ce cours se divise en chapitres consacrés chacun à une spécificité du langage. Mise en bouche Ainsi font fonctions Plus loin, un peu plus loin La rentrée des classes Pour quelques exercices de plus
Callables - Notions de Python avancées Nous allons maintenant nous intéresser à un « nouveau » type d’objets : les callables. Je place des guillemets autour de nouveau car vous les fréquentez en réalité depuis que vous faites du Python, les fonctions étant des callables. Qu’est-ce qu’un callable me demanderez-vous ? C’est un objet que l’on peut appeler. Appeler un objet consiste à utiliser l’opérateur (), en lui précisant un certain nombre d’arguments, de façon à recevoir une valeur de retour. Fonctions, classes et lambdas L’ensemble des callables contient donc les fonctions, mais pas seulement. En Python, on peut vérifier qu’un objet est appelable à l’aide de la fonction callable. Paramètres de fonctions Paramètres et arguments Parlons un peu des paramètres de fonctions (et plus généralement de callables). Il faut les distinguer des arguments : les arguments sont les valeurs passées lors de l’appel. Paramètres Arguments Voici enfin différents cas d’appels posant problème : Opérateur splat, le retour Le double-splat L’appel du splat
Guide pour le tri — Documentation Python 3.10.2 Author Andrew Dalke and Raymond Hettinger Release Python lists have a built-in list.sort() method that modifies the list in-place. There is also a sorted() built-in function that builds a new sorted list from an iterable. In this document, we explore the various techniques for sorting data using Python. Sorting Basics A simple ascending sort is very easy: just call the sorted() function. >>> sorted([5, 2, 3, 1, 4])[1, 2, 3, 4, 5] You can also use the list.sort() method. >>> a = [5, 2, 3, 1, 4]>>> a.sort()>>> a[1, 2, 3, 4, 5] Another difference is that the list.sort() method is only defined for lists. Key Functions Both list.sort() and sorted() have a key parameter to specify a function (or other callable) to be called on each list element prior to making comparisons. For example, here’s a case-insensitive string comparison: >>> sorted("This is a test string from Andrew".split(), key=str.lower)['a', 'Andrew', 'from', 'is', 'string', 'test', 'This'] >>> student_tuples = [... Ascending and Descending
enum — Énumérations — Documentation Python 3.10.2 Source code: Lib/enum.py An enumeration: is a set of symbolic names (members) bound to unique valuescan be iterated over to return its canonical (i.e. non-alias) members in definition orderuses call syntax to return members by valueuses index syntax to return members by name Enumerations are created either by using class syntax, or by using function-call syntax: >>> from enum import Enum >>> # class syntax>>> class Color(Enum):... Even though we can use class syntax to create Enums, Enums are not normal Python classes. Note Nomenclature The class Color is an enumeration (or enum)The attributes Color.RED, Color.GREEN, etc., are enumeration members (or members) and are functionally constants.The enum members have names and values (the name of Color.RED is RED, the value of Color.BLUE is 3, etc.) Module Contents EnumType The type for Enum and its subclasses. Enum Base class for creating enumerated constants. IntEnum Base class for creating enumerated constants that are also subclasses of int. StrEnum
Maîtrisez l'utilisation des fonctions lambda en Python Le traitement des données en Big Data est crucial pour pouvoir en tirer profit. Les data scientist, les data analyst ainsi que tous ceux qui œuvrent dans ce domaine en fait leurs principales tâches. Les fonctions lambda en Python les apportent un grand coup de pouce dans l’accomplissement de celles-ci. Ces fonctions sont comme toutes autres fonctions normales de python, mais n’admet pas de nom lors de sa définition. Dans ce tutoriel exhaustif, nous allons aborder plus en détails les fonctions lambda pour que vous puissiez par la suite l’utiliser au sein de vos programmes. Qu’est-ce la fonction Lambda en Python ? La fonction lambda est une petite fonction contenant qu’une seule expression. Si vous voulez passer d’une petite fonction à une autre, vous pouvez également utiliser la fonction Lambda. Pour la première fois en 1930, Alonzo Church a introduit la fonction Lambda. On retrouve les fonctions lambda dans plusieurs langages de programmation. IIFE utilisant des fonctions lambda sleep()
datetime — Basic date and time types — Python 3.10.2 documentation Source code: Lib/datetime.py The datetime module supplies classes for manipulating dates and times. While date and time arithmetic is supported, the focus of the implementation is on efficient attribute extraction for output formatting and manipulation. See also Module calendar General calendar related functions. Module time Time access and conversions. Module zoneinfo Concrete time zones representing the IANA time zone database. Package dateutil Third-party library with expanded time zone and parsing support. Package DateType Third-party library that introduces distinct static types to e.g. allow static type checkers to differentiate between naive and aware datetimes. Aware and Naive Objects Date and time objects may be categorized as “aware” or “naive” depending on whether or not they include timezone information. A naive object does not contain enough information to unambiguously locate itself relative to other date/time objects. Constants The datetime module exports the following constants: Notes:
Python Dates Python enumerate(): Simplify Looping With Counters Watch Now This tutorial has a related video course created by the Real Python team. Watch it together with the written tutorial to deepen your understanding: Looping With Python enumerate() In Python, a for loop is usually written as a loop over an iterable object. In this tutorial, you’ll see how to: Use enumerate() to get a counter in a loopApply enumerate() to display item countsUse enumerate() with conditional statementsImplement your own equivalent function to enumerate()Unpack values returned by enumerate() Let’s get started! Iterating With for Loops in Python A for loop in Python uses collection-based iteration. >>> values = ["a", "b", "c"] >>> for value in values:... print(value)...abc In this example, values is a list with three strings, "a", "b", and "c". Next, you print value onto the screen. Now imagine that, in addition to the value itself, you want to print the index of the item in the list to the screen on every iteration. Using Python’s enumerate() >>> print(values[0])a