Algorithme glouton python – Exemple rendu de monnaie

Un algorithme glouton python sélectionne goulûment le meilleur choix à chaque étape. Il espère que ces choix mènent à la solution globale optimale du problème. Ainsi, un algorithme glouton ne donne pas toujours la meilleure solution. Cependant dans de nombreux problèmes c’est le cas.

Algorithme glouton : Introduction

Le problème du rendu de monnaie est formulé de la façon suivante. Comment rendre une somme donnée avec un minimum de pièces et billets  ?

Voici un exemple en python de la résolution du problème :

Si on considère le système monétaire Euro sans les centimes on a l’ensemble

EURO = (1, 2, 5, 10, 20, 50, 100, 200, 500)

Algorithme glouton rendu de monnaie python

Maintenant, pour rendre la monnaie sur une valeur x de en utilisant ces pièces et billets, alors nous vérifierons le premier élément du tableau. Et si il est supérieur à x, nous passons à l’élément suivant. Sinon le gardons. Maintenant, après avoir pris une pièce ou un billet de valeur issu du tableau de pieceEtBillet [i], la valeur totale x que nous devons faire deviendra x – pieceEtBillet [i].

Voici l’algorithme glouton python associé :

def renduMonnaieGlouton(x):
  pieceEtBillets = [500,200,100,50,20,10,5,2,1]
  i = 0

  while(x>0):
    if(pieceEtBillets[i] > x):
      i = i+1
    else:
      print(str(pieceEtBillets[i]))
      x -= pieceEtBillets[i];

renduMonnaieGlouton(33)#Exemple sur 33 euros

La sortie pour 33 euro est alors :

20
10
2
1

Autre exemple avec 55 euro d’algorithme glouton python :

def renduMonnaieGlouton(x):
  pieceEtBillets = [500,200,100,50,20,10,5,2,1]
  i = 0

  while(x>0):
    if(pieceEtBillets[i] > x):
      i = i+1
    else:
      print(str(pieceEtBillets[i]))
      x -= pieceEtBillets[i];

renduMonnaieGlouton(55)#Exemple sur 55 euros

La sortie est alors :

50
5

Conclusion

Le problème du rendu de monnaie est NP-difficile relativement au nombre de pièce et billet du système monétaire considéré (euro dans cet exemple). Pour aller plus loin on pourra démontrer que pour certains systèmes de monnaie dits canoniques, l’utilisation d’un algorithme glouton est optimal. Un système monétaire est dit canonique si pour toute somme s l’algorithme glouton conduit à une décomposition minimale.

La difficulté NP est la propriété déterminante d’une classe de problèmes informellement “au moins aussi difficiles que les problèmes les plus difficiles de NP”.

Un exemple simple de problème NP-hard est le problème de somme de sous-ensembles. Si P est différent de NP alors il est peu probable de trouver un algorithme en temps polynomial qui résout de façon exact ce problème.

Liens externes

http://math.univ-lyon1.fr/irem/IMG/pdf/monnaie.pdf

http://www.dil.univ-mrs.fr/~gcolas/algo-licence/slides/gloutons.pdf

Liens internes

https://128mots.com/index.php/category/python/

https://128mots.com/index.php/category/non-classe/

Problème du sac à dos – Algorithme en Python (knapsack problem)

Le problème du sac à dos en algorithmique (et son implémentation python) est intéressant et fait parti du programme de Sciences numériques et informatique de première.

Ce problème illustre les algorithmes gloutons qui énumèrent toutes les possibilités de résolution d’un problème pour trouver la meilleure solution.

Le problème du sac à dos algorithme python est un problème d’optimisation, c’est à dire une fonction que l’on doit maximiser ou minimiser et des contraintes qu’il faut satisfaire.

Le problème du sac à dos – algorithme Python

Pour un sac à dos de capacité maximale de P et N articles chacun avec son propre poids et une valeur définie, jetez les articles à l’intérieur du sac à dos de telle sorte que le contenu final ait la valeur maximale.

Exemple d’énoncé :

  • Capacité maximum du sac à dos : 11 unités
  • Nombre d’objet : 5
  • Valeurs des objets : {10,50,20,30,60}
  • Poids des objets : {1,5,3,2,4}

Quelles est la valeur maximum qu’il est possible de mettre dans le sac à dos en considérant la contrainte de capacité maximum du sac qui est de 11 ?

Algorithme glouton python

Une solution efficace consiste à utiliser un algorithme glouton. L’idée est de calculer le rapport valeur / poids pour chaque objet et de trier l’objet sur la base de ce rapport calculé .

On prends l’objet avec le ratio le plus élevé et on ajoute jusqu’à ce qu’on ne puisse plus en ajouter.

En version fractionnaire il est possible d’ajouter des fractions d’article au sac à dos.

Implémentation du problème du sac à dos Python – version non fractionnaire

Voici une implémentation du problème du sac à dos python en version non fractionnaire, c’est à dire qu’on ne peut pas ajouter de fraction d’un objet dans le sac. Seul des objets entiers peuvent être ajoutés.

class ObjetSac: 
    def __init__(self, poids, valeur, indice): 
        self.indice = indice         
        self.poids = poids 
        self.valeur = valeur
        self.rapport = valeur // poids 
  #Fonction pour la comparaison entre deux ObjetSac
  #On compare le rapport calculé pour les trier
    def __lt__(self, other): 
        return self.rapport < other.rapport 
  

def getValeurMax(poids, valeurs, capacite): 
        tableauTrie = [] 
        for i in range(len(poids)): 
            tableauTrie.append(ObjetSac(poids[i], valeurs[i], i)) 
  
        #Trier les éléments du sac par leur rapport
        tableauTrie.sort(reverse = True) 
  
        compteurValeur = 0
        for objet in tableauTrie: 
            poidsCourant = int(objet.poids) 
            valeurCourante = int(objet.valeur) 
            if capacite - poidsCourant >= 0: 
                #on ajoute l'objet dans le sac
                #On soustrait la capacité
                capacite -= poidsCourant 
                compteurValeur += valeurCourante
                #On ajoute la valeur dans le sac 
        return compteurValeur 


poids = [1,5,3,2,4] 
valeurs = [10,50,20,30,60] 
capacite = 11
valeurMax = getValeurMax(poids, valeurs, capacite) 
print("Valeur maxi dans le sac à dos =", valeurMax) 

Le résultat obtenu est le suivant :

py sacados.py 
Valeur maxi dans le sac à dos = 120

Implémentation du problème du sac à dos python – version fractionnaire

En version fractionnaire de l’agorithme du sac à dos python on peut ajouter des fractions d’objet au sac à dos.

class ObjetSac: 
    def __init__(self, poids, valeur, indice): 
        self.indice = indice         
        self.poids = poids 
        self.valeur = valeur
        self.rapport = valeur // poids 
  #Fonction pour la comparaison entre deux ObjetSac
  #On compare le rapport calculé pour les trier
    def __lt__(self, other): 
        return self.rapport < other.rapport 
  

def getValeurMax(poids, valeurs, capacite): 
        tableauTrie = [] 
        for i in range(len(poids)): 
            tableauTrie.append(ObjetSac(poids[i], valeurs[i], i)) 
  
        #Trier les éléments du sac par leur rapport
        tableauTrie.sort(reverse = True) 
  
        compteurValeur = 0
        for objet in tableauTrie: 
            poidsCourant = int(objet.poids) 
            valeurCourante = int(objet.valeur) 
            if capacite - poidsCourant >= 0: 
                #on ajoute l'objet dans le sac
                #On soustrait la capacité
                capacite -= poidsCourant 
                compteurValeur += valeurCourante
                #On ajoute la valeur dans le sac 
            else: 
                fraction = capacite / poidsCourant 
                compteurValeur += valeurCourante * fraction 
                capacite = int(capacite - (poidsCourant * fraction)) 
                break
        return compteurValeur 


poids = [1,5,3,2,4] 
valeurs = [10,50,20,30,60] 
capacite = 11
valeurMax = getValeurMax(poids, valeurs, capacite) 
print("Valeur maxi dans le sac à dos =", valeurMax) 

Le résultat obtenu est le suivant :

py sacados.py 
Valeur maxi dans le sac à dos = 140.0

Liens internes algorithme python :

https://128mots.com/index.php/category/python/

https://128mots.com/index.php/2021/01/21/algorithme-glouton-python/
https://128mots.com/index.php/2021/01/19/levenshtein-python/
https://128mots.com/index.php/2021/01/13/algorithme-tri-quantique/

Liens externes algorithme python :

http://math.univ-lyon1.fr/irem/IMG/pdf/monnaie.pdf

http://www.dil.univ-mrs.fr/~gcolas/algo-licence/slides/gloutons.pdf

Construire une application décentralisée full-stack pas à pas (Ethereum Blockchain Dapp) en plus de 128 mots – Partie 1

Cet article a pour objectif d’expliquer les concepts clés de la blockchain, des dapp (decentralized app), des smart contract et de la tokenisation.

Blockchain

Une blockchain est une base de donnée décentralisée, elle est partagée entre plusieurs nœuds qui possède une copie de cette base de donnée.

Block

Une demande d’ajout de donnée dans la base par un utilisateur est une transaction. Les transactions sont regroupées et ajoutées à un block dans la blockchain.

A noter que toutes les données de ce registre partagé qu’est la blockchain, sont sécurisées par hachage cryptographique et validées par un algorithme qui fait consensus entre les utilisateurs du réseau.

Concept de block dans une blockchain

Mineur

Les mineurs sont des utilisateurs du réseau qui mettent, grâce à un programme, les ressources de leur ordinateur pour valider les nouvelles transactions et les enregistrent sur le registre partagé (blockchain).

Exemple de ferme de mineur équipée pour calculer des transactions sur la blockchain (via la résolution de problème mathématique et cryptographique complexe), les mineurs reçoivent une “récompense” pour leur travail.

Blockchain Ethereum

Ethereum est une plate-forme open source qui utilise la technologie blockchain pour éxecuter des applications décentralisées (dapps).

Cette plateforme se base sur la création de Smart Contract, c’est un programme qui contient des données et des fonctions appelées par des applications.

Se basant sur la blockchain il n’y a pas de base de donnée centralisée mais un registre partagé et maintenu en peer to peer par les utilisateurs.

Cette technologie peut être utilisée pour échanger des devises ou pour créer des applications décentralisées qui appellent des smarts contracts et qui stockent leurs données dans des blocs de la blockchain.

Blockchain publique

Dans une blockchain publique il n’y a pas d’autorisation, tout le monde peut rejoindre le réseau de blockchain, ce qui signifie qu’il peut lire, écrire ou participer avec une blockchain publique.

Les Blockchain publiques sont décentralisées, personne n’a de contrôle sur le réseau et elles restent sécurisées car les données ne peuvent pas être modifiées une fois validées sur la chaîne de blocs.

Les plates-formes publiques de blockchain comme Bitcoin, Ethereum, Litecoin sont des plateformes de blockchain sans autorisation, elles s’efforcent d’augmenter et de protéger l’anonymat de l’utilisateur.

Blockchain privée

Dans une blockchain privée il y a des restrictions pour filtrer qui est autorisé à participer au réseau et à quelles transactions.

Les blockchains privées ont tendance à être associées à des outils de gestion des identités ou une architecture modulaire sur laquelle vous pouvez brancher votre propre solution de gestion des identités.

Il peut s’agir d’un fournisseur de services d’adhésion à une solution OAuth qui utilise par exemple Facebook, LinkedIn,…

Token Ethereum

Les tokens ou jetons Ethereum sont des actifs numériques qui sont construits à partir de la blockchain Ethereum. Ce sont des jetons qui attestent que vous possédez une valeur (économique par exemple). Ces jetons sont basés sur l’infrastructure existante d’Ethereum.

Pour stocker, recevoir, envoyer les ether (cryptomonnaie sur la blockchain ethereum) ou les tokens (qui sont des jetons qui sont des actifs numérique), il vous faut a minima un compte. Le plus simple moyen de créer un compte est :

Il est possible de créer son propre token pour créer son application décentralisée qui utilise la blockchain publique ethereum.

Tokenisation des actifs financier

La tokenisation est une méthode qui convertit les droits d’un actif (financier, immobilier …) en jetons numériques (tokens).

Exemple pour un appartement de 400 000 Euros. Le tokeniser consiste à le transformer en 400 000 tokens (le nombre est arbitraire, l’Émission peut être de 4 millions ou 100 jetons).

Les tokens sont émis sur une sorte de plate-forme prenant en charge les contrats intelligents, par exemple sur Ethereum. Le but est que les tokens puissent être librement échangés.

Lorsque vous achetez un token, vous achetez en fait une part de la propriété de l’actif (de l’appartemment de 400 000 euros).

Achetez 200 000 jetons et vous possédez la moitié des actifs. La Blockchain est registre partagé qui est immuable, il garantit qu’une fois que vous achetez des tokens, personne ne peut supprimer votre propriété.

Application décentralisée

Les applications décentralisées sont des applications qui communiquent avec la blockchain. L’interface des applications décentralisées est similaire à n’importe quel site Web ou application mobile.

Le Smart Contract représente la logique centrale de l’application décentralisée.

Illustration of a DApp that uses a blockchain with smart contracts combined with the pillars of Swarm and Whisper.
Source: Ethereum Stack exchange

Smart Contract

Les Smart Contract contiennent toute la logique métier d’une DApp. Ils sont chargés de lire et d’écrire des données dans la blockchain, aussi ils exécutent la logique métier.

Les contacts intelligents sont écrits dans un langage de programmation appelé SOLIDITY https://solidity.readthedocs.io, proche de Javascript.

A lire sur le sujet :

ANGULAR en moins de 128 mots – Composants Angular – Partie 6

Construction d’application par bloc

Les composants sont comme des blocs de construction dans une application Angular.

Les composants sont définis à l’aide du décorateur @component. Un composant possède un sélecteur, un modèle, un style et d’autres propriétés, à l’aide desquels il spécifie les métadonnées requises pour traiter le composant.

Exemple d’architecture en bloc de composant Angular

AppComponent est le composant racine de notre application. C’est la base de l’arborescence des composants de l’application Angular.

https://angular.io/guide/architecture-modules

Pour générer un composant la commande est :

ng g component MyComponent

Exemple de composant :

import { Component } from "@angular/core";

@Component({
  selector: "articles",
  template: "<h2>Article</h2>"
})
export class ArticlesComponent {
}

A noter que si vous n’avez pas utilisé la commande de génération de composant, il faut alors manuellement ajouter le composant dans le fichier src/app/app.module.ts dans les imports

import { BrowserModule } from "@angular/platform-browser";
import { NgModule } from "@angular/core";
import { AppComponent } from "./app.component";
import { ArticlesComponent } from "./articles.component";

@NgModule({
  declarations: [AppComponent, ArticlesComponent],
  imports: [BrowserModule, ArticlesComponent],
  providers: [],
  bootstrap: [AppComponent]
})
export class AppModule {}

Algorithme KNN Python : k plus proches voisins

L’algorithme knn python d’apprentissage des k plus proches voisins (KNN) est utilisé pour effectuer de la classification de données.

Introduction

Pour prédire la classification d’une nouvelle donnée, l’algorithme se base sur les k enregistrements issus de l’ensemble de données d’apprentissage sont alors localisés les plus similaires à ce nouvel enregistrement.

La similitude entre les enregistrements peut être mesurée de différentes manières. Et généralement un bon point de départ est la distance euclidienne.

L’algorithme knn python :

Pour une entrée x quelle est sa classe y si je me base sur les k voisins les plus proches de x ?

  1. Trouver les k entrée partie les données d’entrainement qui sont les plus “proches” de mon entrée x (ici on utilisera par exemple la distance euclidienne)
  2. Faire voter chacune de ces données d’entrainement pour sa classe y.
  3. Retourner la classe majoritaire

Ainsi, Le succès de l’algorithme va reposer sur la quantité de donnée d’entrainement et sur la qualité de la mesure de la distance entre 2 vecteurs x.

Implémentation python de l’algorithme knn des k plus proches voisins.

Finalement, Voici un exemple d’utilisation et d’implémentation Python sur la base de données qui concerne l’accord d’un crédit en fonction de l’age et du montant demandé. La classe correspond à la réponse OUI ou NON.

from math import sqrt
 
# Faire une predicition de la classification
def predire_classification(donnee_test, entrainement, nombre_voisins_vote):
	voisins = recherche_voisins(entrainement, donnee_test, nombre_voisins_vote)
	sortie = [vecteur[-1] for vecteur in voisins]
	prediction = max(set(sortie), key=sortie.count)
	return prediction


 #Distance euclidienne de 2 vecteurs
def distance_euclidienne(vecteur1, vecteur2):
	distance = 0.0
	for i in range(len(vecteur1)-1):
		distance += (vecteur1[i] - vecteur2[i])**2
	return sqrt(distance)
 

# Recherche les voisins
def recherche_voisins(entrainement, donnee_test, nbVoisins):
	distances = list()
	for ligneEntrainement in entrainement:
		dist = distance_euclidienne(donnee_test, ligneEntrainement)
		distances.append((ligneEntrainement, dist))
	distances.sort(key=lambda tup: tup[1])
	kVoisins = list()
	for i in range(nbVoisins):
		kVoisins.append(distances[i][0])
	return kVoisins
 
 
# Données d'entrainement
donneesApprentissage = [[25,40000,'NON'],
		   [30,60000,'OUI'],
		   [35,80000,'NON'],
		   [45,50000,'NON'],
		   [20,60000,'NON'],
		   [60,15000,'NON'],
		   [70,5000,'OUI'],
		   [80,1000,'NON'],
		   [33,80000,'OUI'],
		   [32,10000,'NON']]

prediction = predire_classification(donneesApprentissage[1], donneesApprentissage, 3)
print('On devrait trouver %s, la prediction est : %s.' % (donneesApprentissage[1][-1], prediction))

Liens externes :

https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_des_k_plus_proches_voisins

https://www.python.org/

Liens internes :

https://128mots.com/index.php/2021/01/13/algorithme-tri-quantique/
https://128mots.com/index.php/2020/10/09/pytorch-comment-charger-un-modele-pre-entraine/

https://128mots.com/index.php/category/python/

Implémentation Python de l’algorithme de Dijkstra

Cet article fait suite à l’article suivant sur l’algorithme de Dijkstra : https://128mots.com/index.php/2020/02/17/lalgorithme-de-dijkstra-dans-un-graphe-pondere-et-oriente-en-plus-de-128-mots/

Voici l’implémentation Python de l’algorithme

from collections import deque

def dijkstra(graph, vertex):
    queue = deque([vertex])
    distance = {vertex: 0}
    while queue:
        t = queue.popleft()
        print("On visite le sommet " + str(t))
        for voisin in graph[t]:
                queue.append(voisin)
                nouvelle_distance = distance[t] + graph[t][voisin]
                if(voisin not in distance or nouvelle_distance < distance[voisin]):
                    distance[voisin] = nouvelle_distance
                    print("Met à jour le sommet " + str(voisin) + " avec la distance : " + str(nouvelle_distance))
                    
    return distance



#Liste d'ajacence du graphe
graph = {'A':{'B':15,'C':4},'B':{'E':5},'C':{'E':11,'D':2},'D':{'E':3},'E':{}}
distance = dijkstra(graph,'A')
print("Distances" + str(distance))

Implémentation Python du parcours en largeur dans les graphes (BFS)

Cet article fait suite à celui qui porte sur l’algorithme BFS ici : https://128mots.com/index.php/2020/02/11/parcours-en-largeur-dans-les-graphes-bfs/

L’implémentation Python de cet algorithme est la suivante :

from collections import deque

def bfs(graph, vertex):
    queue = deque([vertex])
    distance = {vertex: 0}
    pere = {vertex: None}
    while queue:
    	t = queue.popleft()
    	for voisin in graph[t]:
    		if voisin not in distance:
    			queue.append(voisin)
    			distance[voisin] = distance[t] + 1
    			pere[voisin] = t
    return distance, pere


#Liste d'ajacence du graphe
graph = {
	'A': ['B','C'],
	'B': ['A','C', 'D'],
	'C': ['D'],
	'D': ['C','A']
}

distance,pere = bfs(graph,'A')
print("Distances" + str(distance))
print("Pere = " + str(pere))

CAPES NSI – Préparer l’épreuve Python du CAPES informatique

CAPES NSI préparer l’épreuve de programmation Python. Cet article fait suite aux quatre premières parties qu’il est possible de consulter ici et vous permettre de préparer le CAPES informatique :

CAPES NSI Introduction

Je traite ici des bases du langage Python pour l’apprendre rapidement. En France ces bases sont enseignées en lycée aux classes de seconde SNT, première et terminale NSI. Elles font également partie du programme de connaissance pour le CAPES Informatique.

Regroupement de fonctions :

Un module est un fichier qui contient un ensemble de fonctions que vous souhaitez inclure dans votre application.

Exemple fichier monmodule.py :

def salutations(nom):
  print("Salut " + nom)

Utilisation du module dans un programme Python :

import monmodule

monmodule.salutations("Sébastien")

Renommer le module :

import monmodule as mod

mod.salutations("Daniel")

La fonction dir est une fonction intégrée pour répertorier tous les noms de fonction (ou noms de variable) dans un module.

import platform

res = dir(platform)
print(res) 

Il est possible de n’importer que des parties d’un module, en utilisant le mot-clé from.

from monmodule import salutations

salutations("Jean")

Packages :

Les packages permettent une structuration hiérarchique de l’espace de noms du module.

Les packages aident à éviter les collisions entre les noms de modules.

La création d’un package est assez simple, car elle utilise la structure en répertoire du système d’exploitation.

Si on considère un répertoire nommé pkg qui contient deux modules, module1.py et module2.py.

Le contenu des modules est:

def test():
    print('test module 1')

class Toto:
    pass
def test2():
    print('test module 2')

class Joe:
    pass

Avec cette structure, si le répertoire pkg est dans un emplacement où il peut être trouvé (càd un des répertoires contenus dans sys.path).

Il est possible de se référer aux deux modules (pkg.module1, pkg.module2) et de les importer :

import pkg.module1, pkg.module2

pkg.module1.test()
x = pkg.module2.Joe()

Valeurs aléatoires (random value) :

import random

print(random.random()) #Retourne un nombre décimal aléatoirement entre 0 et 1
print(random.randint(10,20)) #Retourne un entier dans l'écart défini
membre = ["Seb","Jean","Louise"]
print(random.choice(membre)) #Retourne un élément de la liste aléatoirement

CAPES NSI – Liens Externes :

https://www.python.org/

https://fr.wikibooks.org/wiki/Programmation_Python

CAPES NSI Python – Liens Internes :

https://128mots.com/index.php/2021/01/26/ordinateur-quantique-prix/

https://128mots.com/index.php/category/python/

Python les bases en plus de 128 mots [Partie 4]

Cet article fait suite aux trois premières parties qu’il est possible de consulter ici :

Je traite ici des bases du langage Python pour l’apprendre rapidement. En France ces bases sont enseignées en lycée aux classes de seconde SNT, première et terminale NSI. Elles font également partie du programme de connaissance pour le CAPES NSI.

Exceptions :

Lorsqu’une erreur se produit, (une exceptions) elle peut être gérée à l’aide de l’instruction try:

try:
  print(r)
except NameError:
  print("variable r non définie")
except:
  print("Autre exception") 

Commentaires :

#Ceci est un commentaire
#sur
#plusieurs ligne
print("Bonjour Python")
"""
Ceci est un commentaire
sur
plusieurs ligne
"""
print("Bonjour Python")

Classes :

Les classes sont comme un constructeur d’objet, cela permet de modeler des concepts réels.

class Personne:
  def __init__(self, nom, age):
    self.nom = nom
    self.age = age

  def ma_fonction(self):
    print("Nom de la personne : " + self.name)

p1 = Personne("Sébastien", 36)
print(p1.nom)
print(p1.age) 
p1.ma_fonction()
p1.age = 40 #Modification des propriétés de l'objet
del p1.age #supprime la propriété de l'objet
del p1  #supprime l'objet

self est une référence à l’instance actuelle de la classe et est utilisé pour accéder aux variables qui appartiennent à la classe. Il peut être nommé autrement que self, mais ce doit être obligatoirement le premier paramètre de toute fonction de la classe.

Héritage :

L’héritage permet de définir une classe qui hérite de toutes les méthodes et propriétés d’une autre classe.

class Animal :
   def marcher():
       print('marche')

class Chien(Animal)
    pass

c1 = Chien()
c1.marcher()

Constructeur :

La fonction __init __ () est appelée automatiquement chaque fois qu’un nouvel objet est créé.

super () fera que la classe enfant héritera de toutes les méthodes et propriétés de son parent.

class Etudiant(Personne):
  def __init__(self, nom, prenom):
    super().__init__(nom, prenom) 

Python les bases en plus de 128 mots [Partie 3]

Cet article fait suite aux deux premières parties qu’il est possible de consulter ici :

Je traite ici des bases du langage Python pour l’apprendre rapidement. En France ces bases sont enseignées en lycée aux classes de seconde SNT, première et terminale NSI. Elles font également partie du programme de connaissance pour le CAPES NSI.

Tuples :

Un tuple est une collection ordonnée comme les listes et immuable (qui ne change pas).

exempleTuple = ("pomme", "poire", "fraise")
print(exempleTuple)
print(exempleTuple[1])
print(exempleTuple[-1]) #L'indexation négative signifie à partir de la fin, -1 se réfère au dernier élément, -2 se réfère à l'avant-dernier élément, etc.
print(exempleTuple[1:2]) #Vous pouvez spécifier une plage d'index en spécifiant par où commencer et où terminer la plage.
z = list(exempleTuple) #conversion tuple en liste
z[1] = "banane" 
x = tuple(z) #conversion liste en tuple

for x in exempleTuple: #Boucle sur un tuple
  print(x) 

if "poire" in exempleTuple: #test d'existence dans un tuple
  print("Oui") 

Unpacking :

coordonnees = (1,2,3)
x,y,z = coordonnees
print(x)

Dictionnaires :

Un dictionnaire est une collection non ordonnée, modifiable et indexée.

client = {
   "nom": "Elodie",
   "age": "45",
   "annee": 1980
 }

print(client["age"])
client["nouvelleCle"] = "nouvelleValeur" #ajoute une nouvelle clé et valeur
client.get("solde") #renvoi 'None' car la clé n'existe pas

Fonctions :

Les fonctions permettent d’organiser le code en morceau réutilisables. En Python, une fonction est définie à l’aide du mot clé def.

def exemple_fonction():
  print("TestFonction")

exemple_fonction()

Les données peuvent être passées aux fonctions en tant que paramètre. Vous pouvez ajouter autant de paramètres que vous le souhaitez, il suffit de les séparer par une virgule.

def exemple_fonction(prenom):
  print("Bonjour " + prenom)

exemple_fonction("John")
exemple_fonction("Pierre")