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Structures de Données Avancées en Python

Introduction aux structures de données avancées
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Maîtriser Python
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À la fin de cette vidéo, vous serez capable de :
1. Comprendre les structures de données avancées en Python.
2. Utiliser ces structures pour des tâches spécifiques.
3. Améliorer l'efficacité de votre code en choisissant les bonnes structures de données.

Dans cette leçon, explorez des structures de données évoluées en Python qui vous permettront de réaliser des tâches complexes plus efficacement.

Dans cette introduction avancée au langage Python, nous allons au-delà des structures de données de base telles que les chaînes de caractère, les dictionnaires, les listes et les entiers. Nous vous présenterons des structures plus évoluées qui offrent des fonctionnalités puissantes indispensables pour des tâches spécifiques. Ces structures de données avancées, bien que moins souvent nécessaires, sont cruciales lorsqu'on en a besoin et vous éviteront de devoir les réimplémenter manuellement. Nous examinerons leur utilité, leur mise en œuvre et leurs applications pratiques dans divers contextes de programmation.

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Questions réponses
Quelles sont les principales structures de données de base en Python?
Les principales structures de données de base en Python incluent les listes, les dictionnaires, les chaînes de caractères et les entiers.
Pourquoi est-il important de connaître les structures de données avancées?
Connaître les structures de données avancées vous permet de réaliser des tâches plus complexes de manière efficace et évite la réimplémentation manuelle de structures existantes.
Quand devrait-on utiliser une structure de données avancée?
On devrait utiliser une structure de données avancée lorsque les structures de base ne suffisent pas pour effectuer certaines tâches spécifiques, permettant ainsi d'optimiser les performances et la maintenance du code.

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")