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Compréhensions de liste

Les compréhensions de liste (list comprehensions) sont une façon concise et élégante d'écrire des boucles qui construisent des listes. C'est une syntaxe très utilisée en Python.

1. Approche sémantique

Une compréhension de liste se lit presque comme une phrase en français :

data = [9, 35, 42, 5]

res = [entier + 1 for entier in data if entier < 9]

Lecture : "La liste des entier + 1 pour chaque entier dans data si entier < 9"

Ici, res contiendra [6] car seul 5 est inférieur à 9, et 5 + 1 = 6.

Syntaxe générale

[expression for element in liste if condition]
  • expression : ce qu'on veut mettre dans la nouvelle liste (peut utiliser element)
  • for element in liste : parcourt chaque élément de la liste
  • if condition : filtre optionnel, ne garde que les éléments qui vérifient la condition

Exemples simples

# Tous les nombres de 0 à 9
nombres = [x for x in range(10)]
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# Les carrés de 0 à 9
carres = [x**2 for x in range(10)]
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

# Les nombres pairs entre 0 et 9
pairs = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
# [0, 2, 4, 6, 8]

# Les carrés des nombres impairs
carres_impairs = [x**2 for x in range(10) if x % 2 == 1]
# [1, 9, 25, 49, 81]

2. Approche équivalente

Une compréhension de liste est strictement équivalente à une boucle for avec un accumulateur.

Exemple : avec condition

Avec compréhension de liste :

data = [9, 35, 42, 5]
res = [entier + 1 for entier in data if entier < 9]

Avec boucle for classique :

data = [9, 35, 42, 5]
res = []  # accumulateur vide
for entier in data:
    if entier < 9:
        res.append(entier + 1)

Les deux versions produisent exactement le même résultat : [6].

Exemple : sans condition

Avec compréhension de liste :

carres = [x**2 for x in range(5)]

Avec boucle for classique :

carres = []
for x in range(5):
    carres.append(x**2)

Résultat : [0, 1, 4, 9, 16]

Quand utiliser quelle syntaxe ?

  • Compréhension : pour des transformations simples et lisibles
  • Boucle for : quand la logique est complexe ou nécessite plusieurs lignes

La compréhension est plus concise, mais ne sacrifiez jamais la lisibilité !

3. Exercices

Listes de types primitifs

Exercice 1 : Les multiples de 3

Écrire une compréhension de liste qui produit tous les multiples de 3 entre 0 et 30 inclus.

Résultat attendu : [0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30]

Solution 
multiples_de_3 = [x for x in range(31) if x % 3 == 0]

Ou en utilisant directement range :

multiples_de_3 = [x for x in range(0, 31, 3)]

Exercice 2 : Filtrer les négatifs

Soit la liste valeurs = [-5, 12, -3, 8, -1, 0, 7].

Écrire une compréhension qui ne garde que les valeurs strictement positives.

Résultat attendu : [12, 8, 7]

Solution 
valeurs = [-5, 12, -3, 8, -1, 0, 7]
positifs = [v for v in valeurs if v > 0]

Exercice 3 : Conversion de températures

Soit la liste de températures en Celsius : celsius = [0, 10, 20, 30, 100].

Écrire une compréhension qui convertit ces températures en Fahrenheit avec la formule : F = C × 9/5 + 32.

Résultat attendu : [32.0, 50.0, 68.0, 86.0, 212.0]

Solution 
celsius = [0, 10, 20, 30, 100]
fahrenheit = [c * 9/5 + 32 for c in celsius]

Exercice 4 : Longueurs des mots

Soit la liste de mots : mots = ["python", "nsi", "algorithmique", "code"].

Écrire une compréhension qui crée une liste avec la longueur de chaque mot.

Résultat attendu : [6, 3, 14, 4]

Solution 
mots = ["python", "nsi", "algorithmique", "code"]
longueurs = [len(mot) for mot in mots]

Exercice 5 : Mots longs

Avec la même liste de mots, écrire une compréhension qui ne garde que les mots de 5 lettres ou plus.

Résultat attendu : ["python", "algorithmique"]

Solution 
mots = ["python", "nsi", "algorithmique", "code"]
mots_longs = [mot for mot in mots if len(mot) >= 5]

Listes de dictionnaires

Les compréhensions de liste sont très utiles pour filtrer ou transformer des listes de dictionnaires.

Exemple : Base de données d'élèves

eleves = [
    {"nom": "Alice", "note": 15},
    {"nom": "Bob", "note": 8},
    {"nom": "Charlie", "note": 12},
    {"nom": "Diana", "note": 18}
]

# Extraire les noms des élèves qui ont eu plus de 10
admis = [e["nom"] for e in eleves if e["note"] > 10]
# ['Alice', 'Charlie', 'Diana']

# Augmenter toutes les notes de 2 points
eleves_bonus = [{"nom": e["nom"], "note": e["note"] + 2} for e in eleves]
# [{'nom': 'Alice', 'note': 17}, {'nom': 'Bob', 'note': 10}, ...]

Exercice 6 : Filtrer par âge

Soit la liste de personnes :

personnes = [
    {"nom": "Alice", "age": 17},
    {"nom": "Bob", "age": 22},
    {"nom": "Charlie", "age": 16},
    {"nom": "Diana", "age": 19}
]

Écrire une compréhension qui extrait les noms des personnes majeures (âge ≥ 18).

Résultat attendu : ["Bob", "Diana"]

Solution 
majeurs = [p["nom"] for p in personnes if p["age"] >= 18]

Exercice 7 : Prix après réduction

Soit une liste de produits :

produits = [
    {"nom": "Livre", "prix": 20},
    {"nom": "Stylo", "prix": 2},
    {"nom": "Cahier", "prix": 5}
]

Écrire une compréhension qui crée une nouvelle liste avec les mêmes produits, mais où tous les prix ont une réduction de 10%.

Résultat attendu : [{"nom": "Livre", "prix": 18.0}, {"nom": "Stylo", "prix": 1.8}, {"nom": "Cahier", "prix": 4.5}]

Solution 
produits_promo = [{"nom": p["nom"], "prix": p["prix"] * 0.9} for p in produits]

Exercice 8 : Filtrer et transformer

Avec la même liste de produits, écrire une compréhension qui extrait les noms des produits coûtant moins de 10 euros, mais en majuscules.

Note : la méthode .upper() transforme une chaîne en majuscules.

>>> "Livre".upper()
'LIVRE'

Résultat attendu : ["STYLO", "CAHIER"]

Solution 
noms_petit_prix = [p["nom"].upper() for p in produits if p["prix"] < 10]

Exercice 9 : Films récents

Soit une liste de films :

films = [
    {"titre": "Inception", "annee": 2010, "note": 8.8},
    {"titre": "Interstellar", "annee": 2014, "note": 8.6},
    {"titre": "Matrix", "annee": 1999, "note": 8.7},
    {"titre": "Dune", "annee": 2021, "note": 8.0}
]

Écrire une compréhension qui extrait les titres des films sortis après 2010 avec une note supérieure à 8.5.

Résultat attendu : ["Interstellar"]

Solution 
films_selectionnes = [f["titre"] for f in films if f["annee"] > 2010 and f["note"] > 8.5]

Exercice 10 : Créer des descriptifs

Avec la même liste de films, créer une liste de chaînes descriptives au format : "Titre (année)".

Résultat attendu : ["Inception (2010)", "Interstellar (2014)", "Matrix (1999)", "Dune (2021)"]

Solution 
descriptifs = [f["titre"] + " (" + str(f["annee"]) + ")" for f in films]

4. Résumé

  • Les compréhensions de liste sont une syntaxe concise pour créer des listes
  • Syntaxe : [expression for element in liste if condition]
  • Équivalent à une boucle for avec un accumulateur vide et des append()
  • Très pratique pour filtrer et transformer des listes
  • Particulièrement utile avec des listes de dictionnaires