CATALOGUE Code & Data Formation Python Maîtriser Python - Techniques avancées Utilisation Avancée des Générateurs en Python

Utilisation Avancée des Générateurs en Python

Générateurs : Générateurs plus complexes
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Maîtriser Python - Techniques avancées
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Exploration des Générateurs pour la Gestion de Fichiers .ini

Objectifs

Les objectifs de cette vidéo sont de :

  • Comprendre l'avantage des générateurs pour masquer la complexité de fonctions.
  • Apprendre à utiliser Pathlib pour gérer les répertoires et fichiers.
  • Savoir comment parser et traiter efficacement les fichiers .ini.
  • Améliorer la gestion de la mémoire en utilisant des itérables.

Résumé

Découvrez comment les générateurs en Python peuvent masquer la complexité de la gestion des fichiers .ini, offrant une solution simple et efficace pour créer des API.

Description

Dans cette leçon, nous explorons l'utilisation avancée des générateurs en Python, en nous concentrant particulièrement sur la gestion des fichiers .ini. Nous débutons par une révision des concepts de base des générateurs, puis nous progressons vers des applications plus complexes telles que le parsing et la récupération de données clés/valeurs dans des fichiers de configuration. Grâce à Pathlib, nous montrons comment scanner efficacement un répertoire et traiter chaque fichier .ini avec un générateur.

Les générateurs permettent de masquer la complexité interne de la fonction, simplifiant ainsi l'API pour l'utilisateur final. En traitant les lignes des fichiers, en excluant les commentaires et les sections inutiles, et en utilisant des techniques de gestion de mémoire efficaces, nous démontrons comment obtenir un flux continu de données. Enfin, nous abordons des techniques de débogage pour gérer les anomalies rencontrées lors du parsing des fichiers.

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Questions fréquentes

Pourquoi utiliser les générateurs pour traiter les fichiers .ini ?
Les générateurs permettent de masquer la complexité, de traiter les données de manière continue sans charger tout en mémoire, et d'intégrer facilement avec d'autres outils Python.
Comment Pathlib simplifie-t-il la gestion des fichiers en Python ?
Pathlib fournit une interface orientée objet pour les systèmes de fichiers, permettant de scanner les répertoires et de manipuler les fichiers de manière intuitive et efficace.
Quel est l'intérêt de limiter le nombre de splits à un dans le parsing des lignes de fichier ?
Limiter le nombre de splits à un garantit que seul le premier égal est utilisé pour séparer la clé et la valeur, évitant ainsi les erreurs lorsque des valeurs contiennent plusieurs signes égaux.

Programme détaillé

3 commentaires
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LELEU X.
Il y a 6 mois
Bonjour,
Les thèmes variés agrémentés d'exemples simples et clairs enrichissent toutes les notions exposées de façon particulièrement pédagogique. 👍
L'approche didactique m'a permis de beaucoup mieux comprendre tout un tas de concepts plus ou moins bien assimilés auparavant avec une vue d'ensemble nettement plus limpide aujourd'hui. 🤓
Merci pour cette belle prestation. 🙏
Profile picture for user michelkreutner
Michel K.
Il y a 1 an
Les explications sont claires et concises. Ce cours sur l'utilisation avancée de Python est tres intéressant. Il vous apportera des connaissances que vous pourrez ensuite approfondir.
Je suis vraiment tres satisfait par cette première formation suivie sur Python.
Yvan V.
Il y a 3 ans
Hello, sur la video autour de asyncio, vous utilisez python 2.7.12. J'utilise python 3.10, aussi je souhaite faire partager mon code (qui fonctionne) selon ma vision et compréhension sur le sujet d'étude que vous avez proposé. Yvan Vogel.

#CODE en python 3.10.0 64 bits (VScode 1.62.3)
import datetime
import asyncio
import aiohttp
import requests


# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
def req_bloquante(num):
print(f"Get {num}")
uid = requests.get("https://httpbin.org/uuid").json()["uuid"]
print(f"Res {num}: {uid}")


def faire_toutes_les_requetes():
for x in range(51):
req_bloquante(x)


print("=====> ### Bloquant : ")
start = datetime.datetime.now()
faire_toutes_les_requetes()
exec_time = (datetime.datetime.now() - start).seconds
print(f"Downloading all take {exec_time} seconds\n")

# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------


async def requeteSansBloquer(semaphore, num, session):
print(f"Get {num}")
# await semaphore.acquire() # putting this await semaphore commande the Res is ordering but process very slow ~60 sec
async with session.get("https://httpbin.org/uuid") as response:
uid = (await response.json())["uuid"]
# await asyncio.sleep(delay=3) #delay = number of seconds
# semaphore.release()
print(f"Res {num}: {uid}")
# return uid # ?


async def main():
semaphore = asyncio.Semaphore(value=1)
tasks = []
async with aiohttp.ClientSession(
loop=loop, connector=aiohttp.TCPConnector(ssl=False)
) as session:
for x in range(51):
tasks.append(requeteSansBloquer(semaphore, x, session))
await asyncio.gather(*tasks)
print("This is after the loop...")


if __name__ == "__main__":
print("=====> ### Non Bloquant : ")
start = datetime.datetime.now()
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
exec_time = (datetime.datetime.now() - start).microseconds
print(f"Downloading all take {exec_time} micro seconds\n")