Tranche de Python : Méthodes utiles pour le codage au quotidien

Si vous en avez assez de vous débattre avec des indices de tranche confus ou de vous demander pourquoi vos listes de tranches ne se comportent pas comme prévu, vous êtes au bon endroit. Dans ce guide, nous allons décomposer le découpage Python en morceaux digestes (jeu de mots). Nous aborderons tous les sujets, depuis les bases de la syntaxe de découpage jusqu'aux techniques avancées avec les tableaux multidimensionnels. De plus, je vous donnerai des exemples d'applications réelles que vous pourrez utiliser immédiatement.

Si vous êtes désireux d'acquérir de solides bases en Python, consultez également notre cours Python Fundamentals, conçu pour vous aider à maîtriser des compétences essentielles telles que le découpage en tranches, les structures de données, et bien plus encore.

Comprendre le découpage en tranches en Python

Prenons quelques instants pour parler de la signification du slicing en Python et de son utilité.

Qu'est-ce que le slicing en Python ?

Le découpage en tranches en Python est une méthode permettant d'extraire des portions spécifiques de séquences comme les chaînes de caractères, les listes, les tuples et les plages. Le découpage peut faire référence à l'utilisation de la fonction intégrée slice() ou à la notation entre crochets, encore plus courante, qui se présente comme suit : [start:end:step]. Cette fonctionnalité fait partie intégrante du langage Python,vous pouvez donceffectuer un découpage en tranches avec ou sans importer de paquets supplémentaires. Le découpage tel qu'il se produit dans des bibliothèques externes comme NumPy ou pandas présente quelques différences intéressantes, que j'aborderai en détail ci-dessous.

Pourquoi utiliser le découpage en tranches en Python ?

Le découpage en tranches Python est l'un des outils les plus efficaces et les plus intuitifs pour la manipulation des données. Que vous analysiez des ensembles de données, traitiez des chaînes de caractères ou manipuliez des tableaux, le découpage en tranches vous permet d'accéder à des sous-ensembles de données et de les traiter. 

Voici pourquoi tous les développeurs devraient le maîtriser :

1. Code propre et concis: Le découpage élimine le besoin de boucles répétitives ou de conditions complexes, ce qui permet d'obtenir un code plus court, plus propre et plus facile à déboguer.
2. Traitement efficace des données: Contrairement à l'indexation manuelle, le découpage est optimisé pour la performance. Les mécanismes internes de Python garantissent que les opérations de découpage sont rapides et peu gourmandes en mémoire.
3. Polyvalence des structures de données: Le découpage fonctionne de manière transparente dans tout l'écosystème de Python, des chaînes et des listes aux structures plus avancées comme les tableaux NumPy et les cadres de données pandas.
4. Applications dans le monde réel: Le découpage en tranches simplifie les tâches quotidiennes de codage. Vous avez besoin de ne traiter qu'une partie d'un ensemble de données ? Extraire des colonnes spécifiques d'un tableau ? Ou inverser une chaîne de caractères pour un projet d'analyse de texte ? Le découpage en tranches est votre solution.

Méthodes de base pour le découpage en tranches en Python

Comme je l'ai dit, le découpage en tranches est une fonctionnalité essentielle de Python, qui permet aux développeurs d'extraire des portions de séquences telles que des listes, des chaînes de caractères et des tuples. Python propose deux méthodes principales pour découper des séquences sans importer quoi que ce soit : la syntaxe de découpage : et la fonction slice(). Il est utile de comprendre les deux méthodes, car vous avez de fortes chances de les voir utilisées.

Utilisation du : Syntaxe de découpage en tranches de Python

La syntaxe de découpage sequence[start:stop:step] est le moyen le plus courant d'accéder à des parties d'une séquence. Chaque paramètre -start, stop, et step- contrôle la manière dont le découpage est effectué :

• start: Indice où la tranche commence (inclus). La valeur par défaut est 0 si elle est omise.

• stop: Index où la tranche se termine (exclusif). La valeur par défaut est la longueur de la séquence si elle est omise.

• step: Détermine l'intervalle entre les éléments. La valeur par défaut est 1 si elle est omise.

Prenons un exemple :

numbers = [10, 20, 30, 40, 50, 60]  

print(numbers[1:4])  
# Output: [20, 30, 40]  

print(numbers[:3])   
# Output: [10, 20, 30]  

print(numbers[::2])  
# Output: [10, 30, 50]  

Vous pouvez également appliquer cette méthode de découpage aux chaînes de caractères :

text = "Python Slicing"  

print(text[7:])   
# Output: "Slicing"  

print(text[::-1]) 
# Output: "gnicilS nohtyP" (reverses the string)  

Vous pouvez même extraire des éléments alternatifs d'une liste à l'aide du découpage :

data = [100, 200, 300, 400, 500]  

alternate = data[::2]  

print(alternate)  
# Output: [100, 300, 500]  

Dans le monde réel, le découpage est particulièrement utile lorsque l'on travaille avec de grands ensembles de données. Supposons que vous traitiez un fichier journal contenant des millions d'enregistrements et que vous deviez extraire les 1 000 dernières entrées pour les analyser :

logs = load_large_dataset()  
recent_logs = logs[-1000:]  

Cette approche évite de charger l'ensemble des données en mémoire, ce qui garantit l'efficacité de votre application.

Utilisation de la fonction Python slice()

La fonction slice() de Python offre une autre définition des paramètres de découpage en tranches sous la forme d'objets de découpage réutilisables. Ces objets encapsulent la logique de découpage et peuvent être appliqués à plusieurs séquences.

Syntaxe et utilisation

La fonction slice() suit le format suivant :

slice(start, stop, step)  

En voici un exemple :

# Create a slice object
slice_obj = slice(1, 4)

# Apply to a list
numbers = [10, 20, 30, 40, 50]
print(numbers[slice_obj])  # Output: [20, 30, 40]

# Apply to a string
text = "Python"
print(text[slice_obj])  # Output: "yth"  

Avantages de Python slice()

Personnellement, j'aime utiliser la fonction slice() parce qu'elle me permet de réutiliser le même objet de coupe dans différentes séquences, évitant ainsi une logique de coupe répétitive. Il facilite également la lecture et la maintenance du code.

Comme vous pouvez le voir dans l'exemple suivant, nous définissons un objet tranche une seule fois et nous le réutilisons dans plusieurs séquences. Il n'est donc pas nécessaire de spécifier à plusieurs reprises les mêmes valeurs start, end et step. Elle améliore également la réutilisation, car la modification des limites de la tranche en un seul endroit met automatiquement à jour toutes les utilisations de cette tranche.

# Define a reusable slice
my_slice = slice(2, 5)

# Apply to multiple sequences
data_list = [100, 200, 300, 400, 500]
data_string = "SlicingExample"

print(data_list[my_slice])  # Output: [300, 400, 500]
print(data_string[my_slice])  # Output: "ici"  

Comparaison des deux méthodes

Les deux méthodes de découpage ont leur place dans Python. La syntaxe est parfaite pour les opérations concises, tandis que slice() est inestimable pour une logique de découpage réutilisable et dynamique.

Le découpage ne se limite pas aux structures de données intégrées de Python : il s'étend à de puissantes bibliothèques telles que NumPy et pandas, indispensables à la manipulation des données. Bien que les principes de base restent cohérents, ces bibliothèques introduisent des capacités de découpage supplémentaires adaptées à leurs structures de données.

Découpage en tranches dans NumPy

Les tableaux NumPy portent le découpage à un niveau supérieur, offrant des outils puissants pour manipuler de grands ensembles de données multidimensionnelles. Une différence essentielle dans le découpage NumPy est la différence entre les vues et les copies : le découpage d'un tableau NumPy renvoie généralement une vue (une référence aux données d'origine), et non une nouvelle copie. Ce comportement garantit l'efficacité lors de l'utilisation de grands ensembles de données, mais nécessite une manipulation prudente afin d'éviter les modifications involontaires.

Découpage de tableaux 1D

import numpy as np  

# Create a 1D array
array = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

# Slice elements from index 1 to 3
print(array[1:4])  
# Output: [20 30 40]  

# Apply step
print(array[::2])  
# Output: [10 30 50]  

Découpage de tableaux multidimensionnels

Avec les tableaux multidimensionnels, le découpage s'applique à chaque axe indépendamment.

# Create a 2D array
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Slice the first two rows and first two columns
print(array_2d[:2, :2])  
# Output:
# [[1 2]
#  [4 5]]  

# Slice the last column
print(array_2d[:, -1])  
# Output: [3 6 9]  

Avantages du découpage NumPy

1. Efficacité de la mémoire : Les opérations sur les tranches évitent de copier les données, ce qui accélère les calculs.
2. Flexibilité : Le découpage multidimensionnel permet un contrôle précis des sous-ensembles de données.

Consultez notre cours Introduction à la science des données avec Python pour une plongée plus approfondie dans NumPy.

Découpage en pandas

pandas étend le découpage pour fonctionner de manière transparente avec les DataFrame et les Series, introduisant des moyens plus intuitifs d'accéder à des données structurées et de les manipuler. Bien qu'il s'appuie sur le découpage de base de Python, le découpage de pandas a des comportements uniques adaptés aux données tabulaires.

Découper des lignes et des colonnes dans un DataFrame

import pandas as pd  

# Create a sample DataFrame
student_data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 
                'Age': [25, 30, 35], 
                'Score': [85, 90, 95]}

students = pd.DataFrame(student_data

# Slice the first two rows
print(students[:2])  
# Output:
#      Name  Age  Score
# 0   Alice   25     85
# 1     Bob   30     90  

# Slice specific columns by name
print(students[['Name', 'Score']])  
# Output:
#       Name  Score
# 0    Alice     85
# 1      Bob     90
# 2  Charlie     95  

Utilisation de .loc[] et .iloc[]

pandas introduit .loc[] (basé sur les étiquettes) et .iloc[] (basé sur les index) pour un contrôle plus précis.

# Slice using .iloc (index-based)
print(df.iloc[1:, 1:])  
# Output:
#    Age  Score
# 1   30     90
# 2   35     95  

# Slice using .loc (label-based)
print(df.loc[:1, ['Name', 'Age']])  
# Output:
#    Name  Age
# 0  Alice   25
# 1    Bob   30  

Principales différences dans le découpage en tranches des pandas

• Gamme incluse: Contrairement au découpage de Python, .loc[] inclut l'index d'arrêt pour les lignes et les colonnes.

• Indexation mixtepandas permet d'effectuer des coupes avec des étiquettes et des positions, ce qui offre une plus grande flexibilité.

Pour les techniques avancées, explorez notre cours Manipuler les DataFrames avec pandas.

Python Slicing avec différents types de données

Voyons maintenant des exemples de tranches Python avec différents types de données pour voir comment fonctionne le découpage à travers différentes structures de données comme les chaînes, les listes, les tuples ou des types de données plus complexes.

Trancher des cordes

En Python, les chaînes de caractères sont des séquences de caractères, ce qui signifie que vous pouvez les découper comme des listes ou des tuples. Le découpage est donc utile pour extraire des sous-chaînes, inverser du texte ou formater des données. J'utilise ici :.

Basic string slicing# Extract a substring
text = "Python Slicing"
print(text[7:14])  # Output: Slicing  

# Reverse a string
print(text[::-1])  # Output: gnicilS nohtyP  

La fonction slice() vous permet de créer des objets de découpe réutilisables pour des opérations de découpe cohérentes.

# Create a slice object
slicer = slice(7, 14)

# Apply the slice object
print(text[slicer])  # Output: Slicing  

Cas pratiques

• Analyse des données: Extrayez des champs spécifiques d'un texte structuré tel que des lignes CSV ou des fichiers journaux.
• Manipulation de texte: Formatez les chaînes de caractères en supprimant les préfixes, les suffixes ou les caractères indésirables.

Découpage de listes et de tuples

Les listes et les tuples sont des structures de données Python fondamentales, et leur découpage peut simplifier votre travail.

Tranchage de liste de base

# Extract elements from a list
numbers = [10, 20, 30, 40, 50]

print(numbers[1:4])  
# Output: [20, 30, 40]  

# Skip elements using steps
print(numbers[::2])  
# Output: [10, 30, 50]  

Découpage des tuples

Les tuples sont immuables, mais le découpage en tranches permet toujours d'en extraire des parties.

# Slice a tuple
colors = ("red", "green", "blue", "yellow")

print(colors[:2])  
# Output: ('red', 'green')  

Filtrage et réorganisation

Le découpage est un moyen pratique de filtrer ou de réorganiser les éléments.

# Filter odd-indexed elements
data = [5, 10, 15, 20, 25]

filtered = data[1::2]  
# Output: [10, 20]  

Le découpage en tranches dans l'analyse des données

Dans l'analyse des données, le découpage joue un rôle dans l'extraction et la réorganisation de sous-ensembles de données en vue d'un examen plus approfondi. Les cas d'utilisation dans l'analyse des données comprennent la sélection de sous-ensembles, qui vous permet d'extraire les lignes ou les colonnes pertinentes pour une analyse ciblée, et la transformation des données, qui vous permet de réorganiser les ensembles de données pour une meilleure visualisation ou un meilleur rapport.

Découpage avec NumPy

import numpy as np  

# Create a 2D array
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Extract the first two rows
print(data[:2, :])  
# Output:
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]  

Il y aurait encore beaucoup à dire sur le travail avec Numpy, mais vous pouvez explorer le découpage NumPy en profondeur avec notre cours Structures de données et algorithmes en Python.

Découper en tranches avec des pandas

Une option est pandas, qui fournit des capacités de découpage qui vous permettent d'accéder et de manipuler des lignes et des colonnes. Voici une démonstration rapide de la manière de découper les lignes et les colonnes d'un DataFrame :

import pandas as pd  

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'Score': [85, 90, 95]
})

# Slice rows and columns
print(df.loc[:1, ['Name', 'Score']])  
# Output:
#      Name  Score
# 0   Alice     85
# 1     Bob     90  

Techniques avancées de découpage en tranches en Python

Une fois que vous aurez compris les techniques plus avancées, vous pourrez manipuler les structures de données avec une précision et une efficacité impressionnantes. Les techniques suivantes vous aideront à écrire un code Python plus propre et plus rapide.

Modifier des listes par découpage

L'un des pouvoirs les moins connus du découpage est sa capacité à modifier directement les listes. Vous pouvez remplacer, insérer ou supprimer plusieurs éléments en une seule ligne de code.

Remplacer les éléments :

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
numbers[1:4] = [20, 30, 40]

print(numbers)
# Output: [1, 20, 30, 40, 5]

Insérer des éléments :

numbers = [1, 2, 5]
numbers[2:2] = [3, 4]  

print(numbers)
# Output: [1, 2, 3, 4, 5]

Supprimer des éléments :

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
numbers[1:4] = []

print(numbers)
# Output: [1, 5]

Efficacité de la mémoire

Comprendre si Python crée une copie ou une vue est essentiel pour la gestion de la mémoire lors du découpage des structures de données, en particulier avec les grands ensembles de données. Sachez qu'avec leslistes et les chaînes intégrées de , le découpage crée toujours une copie de la séquence originale, mais avec les tableaux NumPy, le découpage crée une vue, ce qui signifie que le tableau original et le découpage pointent tous deux vers les mêmes données en mémoire.

Dans le code suivant, notre opération de découpage crée une vue du tableau NumPy original plutôt qu'une copie. Cela signifie que arr et sliced font référence aux mêmes données sous-jacentes dans la mémoire. Par conséquent, la modification de sliced affecte directement arr.

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
sliced = arr[1:4]
sliced[0] = 99

print(arr)
# Output: [1, 99, 3, 4, 5]

Soyez toujours prudent lorsque vous modifiez des tranches dans des bibliothèques externes afin d'éviter des effets de bord involontaires.

Considérer les cas particuliers

Le découpage en tranches est puissant, mais il n'est pas infaillible. Voici les pièges les plus courants :

Tranchage hors limites

numbers = [1, 2, 3]

print(numbers[5:10])
# Output: []

Le fait de trancher en dehors des limites ne provoque pas d'erreur, mais renvoie simplement une liste vide.

Tranches vides

numbers = [1, 2, 3]

print(numbers[1:1])
# Output: []

Lorsque les indices de départ et d'arrêt sont identiques, le résultat est une tranche vide.

Un comportement en escalier déroutant

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

print(numbers[::-2])
# Output: [5, 3, 1]

L'étape -2 découpe la liste en sens inverse, en sautant un élément sur deux.

Indexation négative

L'indexation négative vous permet de découper des séquences en commençant par la fin de la séquence. fin plutôt que du début.

Accès aux derniers éléments

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

print(numbers[-1])  # Last element
# Output: 5

Inverser une liste

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

print(numbers[::-1])  # Reverse the list
# Output: [5, 4, 3, 2, 1]

L'indexation négative est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec des séquences de longueur inconnue ou lorsque vous traitez des données à rebours.

Tranchage multidimensionnel

Le découpage ne se limite pas aux structures unidimensionnelles. Dans des bibliothèques comme NumPy, vous pouvez découper des tableaux multidimensionnels avec précision.

import numpy as np

matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Extract a sub-matrix
sub_matrix = matrix[:2, 1:]

print(sub_matrix)
# Output:
# [[2, 3],
#  [5, 6]]

Conseils pour le découpage multidimensionnel :

1. Utilisez des virgules pour séparer les tranches de chaque dimension.

2. Évitez de mélanger les indices négatifs et le découpage par défaut : de manière à créer une ambiguïté.

Conseil de débogage : Imprimez toujours les tranches intermédiaires lorsque vous déboguez un découpage multidimensionnel afin de vous assurer que vous ciblez le bon sous-ensemble.

Erreurs courantes dans les tranches de Python

Le découpage en tranches de Python est puissant, mais il n'est pas à l'abri des erreurs. Certains pièges courants peuvent faire trébucher même les développeurs expérimentés. Il est essentiel de comprendre ces problèmes et leurs solutions pour obtenir un code propre et précis.

Faire une erreur d'un à l'autre

Une erreur de type "off-by-one" se produit lorsque les indices de début ou de fin de vos opérations de découpage incluent ou excluent des éléments non souhaités. Il s'agit de l'un des problèmes les plus courants en matière de découpage et il peut entraîner des résultats inexacts ou des bogues dans votre code.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# Intending to extract [2, 3, 4]
slice_result = numbers[1:3]

print(slice_result)
# Output: [2, 3]

Ici, l'indice d'arrêt exclut l'élément à l'indice 3, ce qui entraîne une omission involontaire. Comment éviter cette erreur :

• Comprendre la règle de l'indice d'arrêt : L'indice d'arrêt dans le découpage est exclusif, ce qui signifie qu'il n'est pas inclus dans le résultat. Ajoutez toujours 1 à l'indice d'arrêt si vous souhaitez inclure cet élément.
• Utilisez des longueurs explicites : Si votre tranche doit inclure une gamme spécifique d'indices, confirmez que le calcul du début à la fin correspond à votre intention.

Voici un exemple corrigé :

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
slice_result = numbers[1:4]

print(slice_result)
# Output: [2, 3, 4]

Incompréhension des valeurs de pas

Les valeurs de pas déterminent le nombre d'éléments à sauter entre les indices lors du découpage. Une mauvaise compréhension du fonctionnement des valeurs de pas peut conduire à des résultats inattendus, en particulier pour les pas négatifs.

Sauter trop ou trop peu d'éléments

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# Expecting every second element

step_result = numbers[::3]

print(step_result)
# Output: [1, 4]

Ici, un pas de 3 saute trop d'éléments, ce qui donne moins de valeurs que prévu. Le code suivant est un exemple de confusion des étapes négatives.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
step_result = numbers[::-2]

print(step_result)
# Output: [5, 3, 1]

Les étapes négatives inversent la liste en sautant des éléments, mais une mauvaise compréhension de leur comportement peut rendre difficile la prévision du résultat. Voici ce dont je tiens compte lorsque je réfléchis à la manière d'utiliser correctement les valeurs de pas :

• Planifiez vos intervalles : Assurez-vous que la valeur de l'étape correspond à l'intervalle dont vous avez besoin. Pour un élément sur deux, utilisez un step ou 2.

• Testez les étapes négatives en les isolant : Expérimentez avec de petits exemples pour confirmer que vous comprenez le comportement des tranches inversées.

• Combinez les valeurs de pas avec les indices de début et de fin : Utilisez les indices de début et de fin pour limiter la portée de la tranche lors de l'application des valeurs de pas.

Voici un exemple corrigé d'une meilleure utilisation des pas :

Every second element:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

print(numbers[::2])
# Output: [1, 3, 5]

Reverse with a step:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

print(numbers[4::-2])
# Output: [5, 3, 1]

Ne pas suivre les meilleures pratiques

Voici quelques bonnes idées pour ne pas commettre d'erreurs :

1. Visualisez vos tranches : Utilisez des commentaires ou des instructions d'impression pour vérifier votre logique de découpage.

2. Entraînez-vous avec des exemples : Commencez par de petites listes simples pour tester votre compréhension des paramètres de démarrage, d'arrêt et d'étape.

3. Utilisez les fonctions intégrées pour plus de clarté : En cas de doute, créez des tranches avec la fonction slice() pour une logique de découpage plus explicite.

Conclusion

Tout au long de ce guide, nous avons exploré des concepts tels que :

• Les bases de la syntaxe et des paramètres de découpage, notamment start, stopet step.

• Des techniques intéressantes telles que la modification de listes par découpage, en tenant compte des pratiques d'efficacité de la mémoire et de la manipulation de données multidimensionnelles.

• Les erreurs commises par les personnes, telles que les erreurs d'un à l'autre et les incompréhensions des valeurs d'étape, et la manière de les éviter.

La meilleure façon de consolider votre compréhension est la pratique. Expérimentez avec des ensembles de données du monde réel, testez les cas limites et mettez-vous au défi en allant au-delà des principes de base.

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