Manipuler les données en Python : listes, dictionnaires, fichiers
Utiliser les fonctions, les listes, les tuples, les dictionnaires et les ensembles de Python, lire et écrire un fichier CSV, et s'appuyer sur la bibliothèque standard.
1Situer
Le formateur vous transmet les notes du groupe dans un fichier CSV exporté d'un tableur. Il veut la moyenne de chaque stagiaire, la liste des admis triée par ordre alphabétique, et un nouveau fichier avec les résultats. En Python, quelques lignes suffisent.
2Comprendre
Du fichier CSV au dictionnaire
Le fichier CSV commence par une ligne d'en-tête : les noms des colonnes.
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Python fournit des structures de données prêtes à l’emploi. Bien les choisir rend le code plus court et plus sûr.
Structure
Exemple
Modifiable
Usage typique
liste
[12, 15, 9]
oui
une suite ordonnée de valeurs
tuple
(33.5, -7.6)
non
une valeur composée fixe (coordonnées)
dictionnaire
{"Salma": 14}
oui
retrouver une valeur par sa clé
ensemble
{"Fès", "Rabat"}
oui
des valeurs sans doublon
Fonctions et lambdas
Une fonction se définit avec def et retourne une valeur avec return. Une lambda est une petite fonction anonyme, utile pour trier :
On ouvre un fichier avec open(nom, mode) : "r" pour lire, "w" pour écrire (le fichier est écrasé), "a" pour ajouter. Le module csv lit et écrit les fichiers exportés d’un tableur.
La bibliothèque standard
Inutile de tout réécrire : math (racine, arrondis), statistics (moyenne, médiane), random (tirages), csv, datetime… Un import suffit.
Exemple simple
Le répertoire du téléphone
On cherche un contact par son nom, pas par un numéro de case. Un dictionnaire Python fonctionne pareil : une clé (le nom) donne une valeur (le numéro).
Exécutez le programme, puis modifiez-le : ajoutez un stagiaire dans le texte CSV, ou changez le seuil d'admission. Le fichier est créé dans la mémoire du navigateur.