Concepts et Applications Pratiques
Objectifs
Les objectifs de cette vidéo sont :
- Comprendre la notion de programmation orientée flux en Python.
- Apprendre à utiliser les générateurs et les itérateurs.
- Développer une application pratique en Python pour manipuler des fichiers et des données.
Résumé
Apprenez à transformer vos programmes Python en chaînes de traitements de flux de données, à l'aide des générateurs et de l'itération.
Description
La programmation orientée flux consiste à concevoir des programmes basés sur des chaînes de traitements de données, semblables à l'utilisation de pipes en bash. Python, bien que n'étant pas un langage purement fonctionnel, permet une approche similaire grâce à l'utilisation des générateurs et des itérateurs.
Dans cette leçon, nous explorerons comment ouvrir un fichier en Python en utilisant la fonction open, qui retourne un objet fichier itérable. Nous montrerons comment appliquer les filtres pour écarter les commentaires et les lignes vides, avant de manipuler les champs des lignes pour extraire uniquement les informations nécessaires.
L'objectif est de démontrer que même si GNU et bash sont optimisés pour la manipulation des fichiers, Python peut se montrer relativement concis et puissant pour des tâches similaires grâce à une approche systématique des flux de données.
Questions - réponses
Programme détaillé
Module 1 - Les fonctions, des objets comme les autres
Module 2 - Structures de données avancées
Module 3 - L'itération en pratique
Module 4 - Partager le travail
Module 5 - Persistence
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Je suis vraiment tres satisfait par cette première formation suivie sur Python.
#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")