Les fonctions, des objets comme les autres
Structures de données avancées
L'itération en pratique
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Persistence
Détails de la leçon
Description de la leçon
Dans cette leçon, nous allons explorer deux fonctions essentielles de la bibliothèque itertools en Python : groupby et tee. La fonction groupby permet de grouper des éléments selon une condition spécifique, tandis que tee duplique un itérable pour permettre des lectures parallèles.
Nous commencerons par examiner la fonction groupby. Cette fonction est souvent mal comprise car elle nécessite que l'ensemble de données soit trié au préalable. De plus, groupby retourne un générateur contenant lui-même des générateurs, rendant l'évaluation des résultats moins intuitive. Par exemple, nous pouvons grouper un ensemble de lettres triées par ordre alphabétique.
Ensuite, nous illustrerons un exemple plus concret : parcourir un système de fichiers en catégorisant les fichiers selon leur taille (inférieure à 10 Ko, entre 10 Ko et 100 Ko, et supérieure à 100 Ko). Cela démontre l'utilité de groupby pour des cas d'utilisation réels plus complexes.
Ensuite, nous traiterons tee, une fonction permettant de dupliquer un itérable pour des lectures en parallèle. Bien que tee soit souvent mal compris, il offre des avantages significatifs pour traiter des générateurs en parallèle, minimisant l'utilisation de la mémoire en fonction du parcours des éléments.
Objectifs de cette leçon
A la fin de cette vidéo, vous serez capable de comprendre et d'appliquer les fonctions groupby et tee de itertools pour améliorer vos manipulations de données en Python.
Prérequis pour cette leçon
Pour suivre cette vidéo, vous devez avoir des connaissances de base en Python, notamment sur les itérateurs, les générateurs et les fonctions lambda.
Métiers concernés
Cette vidéo est particulièrement utile pour les scientifiques des données, les développeurs logiciels et les analystes de données qui manipulent et analysent de grandes quantités de données.
Alternatives et ressources
En alternative à groupby et tee, vous pouvez explorer d'autres bibliothèques Python comme pandas pour le groupement de données complexes ou copy pour la duplication d'objets.
Questions & Réponses
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