Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- nsi:premiere:dictionnaires [2021/04/25 18:52] – goupillwiki
+++ nsi:premiere:dictionnaires [2022/02/01 17:45] (Version actuelle) – supprimée goupillwiki
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-{{page>langages:python:dictionnaires}}
-===== Exercices =====
-==== Exercice 1 ====
-On définit le dictionnaire suivant
-//Les retours à la ligne servent à la lisibilité, ils ne sont pas obligatoires.//
-<Code:python>
-d = {
-    "France":"fr",
-    "Royaume-Uni":"uk",
-    "États-Unis":"us"
-}
-</Code>
-Que renvoient les commandes suivantes :
-<Code:python>
-len(d)
-type(d)
-d["France"]
-d["france"]
-d["fr"]
-"Italy" in d
-"France" in d
-"fr" in d
-d["Espagne"]
-d.keys()
-d.values()
-d.items()
-</Code>
-==== Exercice 2 : Bibliothèques csv et panda ====
-Vous disposez d'un fichier {{ :nsi:premiere:worldcities.csv |worldcities.csv}}
-contenant les données sur un ensemble de villes.
-**csv** signifie //comma separated values//, c'est un fichier où les données sont séparées par des virgules ou des points-virgules.
-Le fichier est un simple fichier texte qui ressemble à cela :
-<code csv>
-city;city_ascii;lat;lng;country;iso2;iso3;admin_name;capital;population;id
-Tokyo;Tokyo;35.6850;139.7514;Japan;JP;JPN;Tōkyō;primary;35676000;1392685764
-New York;New York;40.6943;-73.9249;United States;US;USA;New York;;19354922.0;1840034016
-Mexico City;Mexico City;19.4424;-99.1310;Mexico;MX;MEX;Ciudad de México;primary;19028000;1484247881
-...
-</code>
-Si on l'ouvrait avec un éditeur spécialisé comme un tableur, on aurait ce type de mise en forme :
-<csv delim=;>
-city;city_ascii;lat;lng;country;iso2;iso3;admin_name;capital;population;id
-Tokyo;Tokyo;35.6850;139.7514;Japan;JP;JPN;Tōkyō;primary;35676000;1392685764
-New York;New York;40.6943;-73.9249;United States;US;USA;New York;;19354922.0;1840034016
-Mexico City;Mexico City;19.4424;-99.1310;Mexico;MX;MEX;Ciudad de México;primary;19028000;1484247881
-</csv>
-La première ligne est une entête qui sert à préciser le contenu des colonnes.
-Nous allons voir ici comment les bibliothèques ''%%csv%%'' et ''%%panda%%'' nous permettent d'accélérer le travail.
-  * Téléchargez le fichier {{ :nsi:premiere:worldcities.csv |worldcities.csv}}
-  * Téléchargez le fichier ''%%city1.py%%'' ci-dessous
-<file python city1.py>
-# import de la bibliothèque
-import csv
-# Ouverture du fichier en mode lecture, avec l'encodage utf8.
-file = open('worldcities.csv', 'r', encoding='utf8')
-# création d'un objet de la bibliothèque csv chargé de lire
-# le contenu de fichier.
-# On précise le type de séparateur utilisé.
-reader = csv.reader(file, delimiter=';')
-# reader est une sorte de tête de lecture.
-# Nous allons faire avancer la tête de lecture pour récupérer
-# les données du fichier et les stocker dans un tableau.
-villes = []
-for row in reader:
-    villes.append(row)
-# on peut refermer le fichier.
-file.close()
-# pour illustrer, demandons l'affichage des 5 premières lignes
-for i in range(5):
-    print(villes[i])
-</file>
-  * Exécutez et visualisez le résultat. **Que constate-t-on ?**
-      * ''%%villes%%'' est un tableau contenant des lignes. Chaque ligne est également un tableau.
-      * La première ligne du tableau est la ligne d'entête. Elle est peu exploitable.
-      * Si on veut accéder au nom de pays de Tokyo, il faut déjà savoir que Tokyo est à la ligne 1 puis que le nom de pays est à la colonne 4 et demander ''%%villes[1][4]%%''. Ce n'est pas tellement pratique.
-**Utilisation de dictionnaires.**
-  * On recommence, téléchargez le fichier ''%%city2.py%%''
-<file python city2.py>
-# même début
-import csv
-file = open('worldcities.csv', 'r', encoding='utf8')
-# l'objet de lecture est différent
-# celui-ci produit des dictionnaires
-reader = csv.DictReader(file, delimiter=';')
-# chaque ligne lue produira un dict
-# mais l'ensemble des lignes formera un tableau
-villes = []
-for row in reader:
-    villes.append(dict(row))
-# fermeture du fichier
-file.close()
-# affichage des 5 premières lignes
-for i in range(5):
-    print(villes[i])
-</file>
-  * Exécutez et visualisez le résultat. **Que constate-t-on ?**
-      * ''%%villes%%'' est toujours un tableau mais un tableau constitué de dictionnaires.
-      * La première ligne du fichier, l'entête, n'est pas la première ligne de ''%%villes%%''.
-      * La ligne d'entête sert à former les clés des différents dictionnaires.
-Ainsi, si on veut atteindre le nom de de pays pour Tokyo, on écrira ''%%villes[1]['country']%%''
-L'utilisation de dictionnaires permet d'associer une étiquette à chaque colonne ce qui rend l'utilisation du fichier plus simple. On n'a pas besoin de s'ennuyer à chercher le numéro de colonne pour le pays, on indique directement `'country'`.
-**Encore mieux avec panda**
-Panda est une bibliothèque très puissante et beaucoup utilisée pour le traitement de données.
-> Notez que c'est une spécificité de Python : on dispose de bibliothèque très puissantes qui permettent de réduire grandement le travail du programmeur.
-  * Téléchargez le fichier ''%%city3.py%%''
-<file python city3.py>
-import pandas
-villes = pandas.read_csv("worldcities.csv", delimiter=";")
-</file>
-C'est tout ! ''%%villes%%'' n'est pas un tableau. C'est un objet défini par panda, plus compliqué et plein de fonctionnalités. Voici quelques exemples que vous pouvez **entrer en console** après exécution du script :
-<code python>
->>> villes.loc[10] # affichage de l'item au rang 10
->>> villes.log[10]['population'] # population de cette ville.
-</code>
-Notez que ''%%population%%''a été converti en ''%%float%%'' automatiquement par panda ce que ne faisait pas ''%%csv%%''.
-```python
->>> villes.nlargest(10, 'population')
->>> villes[villes.city == "Paris"]
->>> villes['population'].describe()
-```
-Ceci n'est qu'un aperçu, panda a beaucoup de fonctionnalités.
-==== Exercice 3 ====
-Un brin d'ADN est une succession de bases nucléiques symbolisées par A, T, G, C pour adénine, thymine, guanine, cytosine. Une fonction de l'ADN est de coder les protéines que la cellule sera chargée de synthétiser. Pour se faire, un brin d'ADN complémentaire est créé :
-A => U (uracile), T => A, G => C, C => G
-puis chaque triplet - **codon** - de bases code une **acide aminé**.
-Par exemple, UAU code pour Y : tyrosine
-On vous fournit un fichier {{ :nsi:premiere:codons.csv |codons.csv}} précisant toutes les associations codon => acide aminé. Voici les premièrs lignes du fichier.
-<csv delim=;>
-"codon";"Symbole";"Acide aminé"
-"UUU";"F";"Phenylalanine"
-"UUC";"F";"Phenylalanine"
-"UUA";"L";"Leucine"
-"UUG";"L";"Leucine"
-"CUU";"L";"Leucine"
-</csv>
-Complétez le fichier ''%%adn.py%%'' ci-dessous :
-<file python adn.py>
-import csv
-file = open('codons.csv', 'r', encoding='utf8')
-reader = csv.DictReader(file, delimiter=';')
-codons = []
-for row in reader:
-    codons.append(dict(row))
-file.close()
-def testBrin(brinADN:str) -> bool:
-   '''
-   Reçoit en entrée un brin d'ADN sous forme d'une chaîne.
-   Renvoie True si le brin est valide:
-       - nombre de lettres multiple de 3
-       - composé des lettres ATGC
-    '''
-brinComplementaire(brinADN:str) -> str:
-    '''
-    Reçoit en entrée un brin d'ADN sous forme d'une chaîne.
-    Renvoie la chaîne correspondant au brin complémentaire.
-    '''
-def toAcides(brinADN:str) -> str:
-    '''
-    Reçoit en entrée un brin d'ADN sous forme d'une chaîne.
-    Renvoie la chaîne correspondant à la suite d'acides aminés.
-    '''
-</file>