Après cette leçon, tu seras capable de :

• Choisir des listes, tuples, ensembles et dictionnaires pour différentes tâches au sein d'un même programme.
• Supprimer les doublons tout en préservant leur ordre de première apparition.
• Combiner des enregistrements avec des recherches par dictionnaire et gérer les informations manquantes en toute sécurité.
• Construire un rapport de collection en plusieurs étapes à l'aide de la normalisation, du filtrage, du regroupement et d'une décision finale.

Choisir une structure de données est une décision de conception. Utilise une liste lorsque l'ordre et les valeurs répétées comptent ; un tuple pour un enregistrement fixe ; un ensemble pour l'unicité et l'appartenance ; et un dictionnaire pour une recherche par clé.

Un ensemble seul ne constitue pas un résultat ordonné. Lorsque tu souhaites obtenir la première occurrence de chaque élément dans son ordre d'origine, utilise un ensemble pour mémoriser ce qui a déjà été vu et une liste pour collecter les résultats. Cela combine les atouts des deux structures.

Tu peux également relier des collections entre elles : boucle sur une liste d'enregistrements, utilise un dictionnaire pour rechercher des détails par clé, et ajoute un résultat transformé à une nouvelle liste. Pour un rapport en plusieurs étapes, sépare le travail en normalisation, validation, comptage et présentation. Renvoie les données terminées lors de l'écriture d'une fonction réutilisable.

Aucune nouvelle syntaxe Python avancée n'est requise ici. Le défi consiste à choisir la bonne représentation et à combiner les techniques de cette unité et de Les bases de Python pour les programmeurs.

1. Choisir les collections selon leur rôle

steps = ["build", "test", "build"]
release = ("v3", "eu")
tags = {"api", "worker", "api"}
ports = {"api": 8080, "worker": 9000}
print(len(steps))
print(release[0])
print(len(tags))
print(ports["worker"])

Sortie :

3
v3
2
9000

Chaque collection répond à un besoin distinct : séquence, enregistrement fixe, unicité ou recherche.

2. Préserver l'ordre de première apparition lors de la déduplication

raw = ["api", "worker", "api", "cache"]
seen = set()
unique = []
for name in raw:
    if name not in seen:
        seen.add(name)
        unique.append(name)
print(unique)

Sortie :

['api', 'worker', 'cache']

La liste conserve l'ordre ; l'ensemble mémorise les noms qui ont déjà été ajoutés.

3. Joindre des enregistrements avec des recherches par dictionnaire

jobs = [{"name": "search"}, {"name": "backup"}]
owners = {"search": "Maya"}
labels = []
for job in jobs:
    labels.append(f"{job['name']}: {owners.get(job['name'], 'unassigned')}")
print(labels)

Sortie :

['search: Maya', 'backup: unassigned']

Le dictionnaire fournit une recherche facultative pour chaque enregistrement.

4. Produire un rapport à partir d'enregistrements

results = [("api", "passed"), ("worker", "failed"), ("cache", "passed")]
counts = {"passed": 0, "failed": 0}
for service, state in results:
    if state in counts:
        counts[state] += 1
print(f"Passed: {counts['passed']}")
print(f"Failed: {counts['failed']}")

Sortie :

Passed: 2
Failed: 1

Le dictionnaire à décompte fixe permet de conserver un rapport prévisible même lorsqu'une catégorie ne comporte aucun événement.

1. Un ensemble ne peut pas garantir l'ordre que tu souhaites présenter dans un rapport.
2. Compter des événements et compter des services uniques sont deux questions distinctes.
3. Utiliser if mapping.get(key) pour vérifier l'existence élimine les valeurs falsy valides.
4. Une fonction doit renvoyer son résultat final au lieu de l'afficher lorsque les appelants ont besoin de le réutiliser.