Introduction à IterTools en Python

Itertools, l'ami des générateurs
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Les objectifs de cette vidéo sont :

  • Comprendre le fonctionnement et l'utilisation de la bibliothèque IterTools.
  • Apprendre à utiliser des fonctions comme IsLice et next pour manipuler des itérables et des générateurs.
  • Acquérir des compétences pratiques pour gérer des générateurs infinis et autres itérables complexes.

Apprenez à utiliser la bibliothèque IterTools pour manipuler des itérables et des générateurs en Python de manière efficace.

Dans cette leçon, nous explorons en détail la bibliothèque IterTools incluse dans la librairie standard de Python. IterTools permet de manipuler divers itérables, y compris des générateurs qui peuvent être infinis et ne peuvent pas être relus. Vous découvrirez comment la fonction IsLice émule le slicing sur tout itérable, y compris les générateurs infinis. Nous abordons également l'utilisation de la fonction next pour obtenir le prochain élément d'un itérable. À travers des exemples pratiques, vous apprendrez à manipuler des itérables et à gérer des générateurs efficacement.

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Questions réponses
Quelle est la fonction principale d'IterTools?
La fonction principale d'IterTools est de fournir des outils pour manipuler efficacement des itérables et des générateurs en Python.
Pourquoi le slicing ne fonctionne-t-il pas sur les générateurs?
Le slicing ne fonctionne pas sur les générateurs parce qu'ils n'ont ni taille fixe ni position, et génèrent des valeurs au fur et à mesure.
Comment la fonction next est-elle utile pour travailler avec IterTools?
La fonction next permet d'obtenir le prochain élément d'un itérable ou d'un générateur, ce qui est particulièrement utile pour manipuler les résultats des fonctions d'IterTools.

Programme détaillé

3 commentaires
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xavier.leleu
Il y a 1 semaine
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. 🙏
michelkreutner
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.vogel
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")