Vous décidez ensuite de placer les données récupérées dans un fichier CSV ou Excel. L'idéal est de gratter le nom de tous les articles et leurs prix et de les placer tous les deux dans des colonnes séparées. Cependant, en utilisant une compréhension de liste, case, garantit que vous disposez des données récupérées dans des variables dédiées. Les compréhensions de liste - Exercices de code Python. Vous pouvez ensuite convertir ces variables en DataFrame Python ultérieurement. Regardez l'exemple ci-dessous: Produits = [ for i dans nd_all 'name tags'] Price = [ for i in nd_all 'price tags'] Une fois que vous avez obtenu les variables en boucle, vous pouvez les placer dans des colonnes séparées dans un DataFrame en utilisant les Pandas de Python. Comment créer et utiliser une compréhension de liste en Python Le pour la boucle est un itérateur essentiel dans une compréhension de liste. Généralement, une compréhension de liste en Python prend ce format: ComprehensionVariable = [expression pour les éléments de la liste] impression Variable de compréhension affiche le résultat du code ci-dessus sous forme de liste.
Le module re fournit avec la méthode findall() qui retourne une liste de toutes les correspondances. Un exemple de code est donné ci-dessous: import re temp_string = "Hi my age is 32 years and 250. 5 days12" print([float(s) for s in ndall(r'-? \d+\.? Liste par compréhension python de. \d*', temp_string)]) Production: Hi my age is 32 years and 250. 5 days12 [32. 0, 250. 5, 12. 0] La solution RegEx fonctionne pour les nombres négatifs et positifs et surmonte le problème rencontré dans l'approche de compréhension de la liste. Article connexe - Python String Supprimer les virgules de la chaîne en Python Comment vérifier qu'une chaîne est vide de manière pythonique Convertir une chaîne en nom de variable en Python Comment supprimer les espaces dans une chaîne de caractères en Python
Pendant son temps libre, il joue avec le codage et passe à l'échiquier quand il s'ennuie, mais il aime aussi rompre avec la routine de temps en temps. Sa passion pour montrer aux gens lela technologie moderne le motive à écrire plus. Plus de Idowu Omisola Abonnez-vous à notre newsletter Rejoignez notre newsletter pour des conseils techniques, des critiques, des ebooks gratuits et des offres exclusives!
[f(x) for x in ma_liste] peut se lire «la liste des f(x) quand x parcourt la liste ma_liste». Liste par compréhension python 2. On obtient le même résultat en mettant directement une expression en x à la place de f(x). [2*x for x in ma_liste] peut se lire «la liste des doubles de x quand >>> [ 2 * x for x in range ( 0, 10)] [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] Filtrage et application d'une fonction ¶ Les deux derniers paragraphes peuvent se combiner. [f(x) for x in ma_liste if test(x)] peut se lire «la liste des f(x) quand x parcourt la liste ma_liste, tels que test(x) est vrai».
>>> def sq ( n):... print ( 'sq(%d)'% d) # on affiche quelque chose à chaque exécution... return n ** 2... >>> l = [ sq ( i) for i in range ( 10)] sq(0) sq(1) sq(2) sq(3) sq(4) sq(5) sq(6) sq(7) sq(8) sq(9) Comme on le constate, avec une simple liste en compréhension, la fonction sq() est appelée à l'assignation de la liste, car les valeurs sont calculées à ce moment. Ce n'est pas le cas des expressions génératrices. >>> g = ( sq ( i) for i in range ( 10)) Rien n'est affiché. Comment utiliser la compréhension de liste en Python. Notre fonction sq() n'est donc pas appelée. Elle le sera à chaque fois qu'on cherchera à accéder à un élément du générateur. >>> for i in g:... print ( i)... 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81 Les lignes « sq(×) » sont le signe que notre fonction sq() est exécutée à ce moment. Et donc, en cas de données lourdes, on ne charge pas tout en mémoire instantanément. La seule chose qui distingue une expression génératrice d'une liste en compréhension, syntaxiquement parlant, est simplement l'usage de parenthèses autour de l'expression au lieu de crochets.
Le résultat final est également dans un tableau. L'extrait de code suivant montre comment nous pouvons utiliser cette méthode: import numpy as np l1 = [1, 5, 1, 8, 9, 15, 6, 2, 1] pos = ((l1) == 1)[0] Production: [0 2 8] Le more_itertools est un module tiers et pratique. Il possède de nombreuses fonctions qui peuvent créer un code efficace et compact lorsqu'on travaille avec des itérables. La fonction locate() de ce module renvoie les indices des éléments qui sont True pour la condition. Elle renvoie un objet itertools. Liste par compréhension python sur. L'extrait de code suivant explique comment nous pouvons utiliser cette méthode: from more_itertools import locate pos = list(locate(l1, lambda x: x == 1)) Nous utilisons la fonction list() pour nous assurer que le résultat final est sous la forme d'une liste. Article connexe - Python List Convertir un dictionnaire en liste en Python Supprimer toutes les occurrences d'un élément d'une liste en Python Supprimer les doublons de la liste en Python Comment obtenir la moyenne d'une liste en Python
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