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Apprendre Compréhensions de Liste avec Conditions | Compréhensions de Listes et de Dictionnaires
Tutoriel sur les Boucles en Python
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Contenu du cours

Tutoriel sur les Boucles en Python

Tutoriel sur les Boucles en Python

1. La Boucle For
2. La Boucle While
3. Boucles Imbriquées
4. Compréhensions de Listes et de Dictionnaires

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Compréhensions de Liste avec Conditions

Les compréhensions de liste vous permettent de filtrer et de traiter les éléments efficacement. La syntaxe :

Cette syntaxe vous aide à créer une nouvelle liste en incluant uniquement les éléments qui répondent à une condition spécifiée.

1234567891011121314
travel_wishlist = [ ["Paris", "France", 2000], ["Tokyo", "Japan", 3000], ["New York", "USA", 2500], ["Kyoto", "Japan", 1500], ["Sydney", "Australia", 4000] ] japanese_cities = [] for city in travel_wishlist: if city[1] == "Japan": japanese_cities.append(city[0]) print(japanese_cities) # Output: ['Tokyo', 'Kyoto']
copy

Ce code utilise une boucle for et une condition if pour parcourir travel_wishlist et vérifier si le pays est "Japan". Si la condition est vraie, le nom de la ville est ajouté à japanese_cities.

12345678910
travel_wishlist = [ ["Paris", "France", 2000], ["Tokyo", "Japan", 3000], ["New York", "USA", 2500], ["Kyoto", "Japan", 1500], ["Sydney", "Australia", 4000] ] japanese_cities = [city[0] for city in travel_wishlist if city[1] == "Japan"] print(japanese_cities) # Output: ['Tokyo', 'Kyoto']
copy

Cet exemple atteint le même résultat que le précédent mais de manière plus concise. La compréhension de liste extrait les noms des villes où le pays est "Japan" en une seule ligne de code.

Tâche

Swipe to start coding

Vous gérez une travel_wishlist, où chaque destination inclut des détails tels que le nom de la ville et le coût estimé. Votre objectif est de créer une liste filtrée de villes en fonction des contraintes budgétaires.

  • Extraire les noms des villes de travel_wishlist.
  • Inclure uniquement les villes où le coût estimé est inférieur à 2500 $.
  • Utiliser une compréhension de liste pour y parvenir efficacement.
  • Stocker les noms des villes filtrées dans la liste affordable_cities.

Solution

Switch to desktopPassez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous
Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 4. Chapitre 2
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Compréhensions de Liste avec Conditions

Les compréhensions de liste vous permettent de filtrer et de traiter les éléments efficacement. La syntaxe :

Cette syntaxe vous aide à créer une nouvelle liste en incluant uniquement les éléments qui répondent à une condition spécifiée.

1234567891011121314
travel_wishlist = [ ["Paris", "France", 2000], ["Tokyo", "Japan", 3000], ["New York", "USA", 2500], ["Kyoto", "Japan", 1500], ["Sydney", "Australia", 4000] ] japanese_cities = [] for city in travel_wishlist: if city[1] == "Japan": japanese_cities.append(city[0]) print(japanese_cities) # Output: ['Tokyo', 'Kyoto']
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Ce code utilise une boucle for et une condition if pour parcourir travel_wishlist et vérifier si le pays est "Japan". Si la condition est vraie, le nom de la ville est ajouté à japanese_cities.

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travel_wishlist = [ ["Paris", "France", 2000], ["Tokyo", "Japan", 3000], ["New York", "USA", 2500], ["Kyoto", "Japan", 1500], ["Sydney", "Australia", 4000] ] japanese_cities = [city[0] for city in travel_wishlist if city[1] == "Japan"] print(japanese_cities) # Output: ['Tokyo', 'Kyoto']
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Cet exemple atteint le même résultat que le précédent mais de manière plus concise. La compréhension de liste extrait les noms des villes où le pays est "Japan" en une seule ligne de code.

Tâche

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Vous gérez une travel_wishlist, où chaque destination inclut des détails tels que le nom de la ville et le coût estimé. Votre objectif est de créer une liste filtrée de villes en fonction des contraintes budgétaires.

  • Extraire les noms des villes de travel_wishlist.
  • Inclure uniquement les villes où le coût estimé est inférieur à 2500 $.
  • Utiliser une compréhension de liste pour y parvenir efficacement.
  • Stocker les noms des villes filtrées dans la liste affordable_cities.

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