Suite à mon apprentissage de Python sur codecademy, je vous propose ici un résumé des principales commandes sur Python.
⇒ Attention néophytes s’abstenir! 🙂
— En cours de rédaction selon l’avancement de mon apprentissage! —
Qu’est-ce que les chaînes de caractères sur python ?
Concaténer 2 chaînes de caractères: variable = str(variable1) + str(variable2)
Chaîne de caractères: utiliser les guillemets ou les apostrophes. Ex: “Caractères” ou ‘caractères’. A noter que les caractères spéciaux ne sont pas gérés par Python (ç,…)
Convertir une variable en chaîne de caractères: str(variable)
Insérer une apostrophe dans une chaîne de caractères: utiliser le backslash \. Ex “C\’est un exemple”
Ajouter un commentaire dans le code: utiliser #. Ex: #Ce code sert à calculer telle fonction
Commentaire sur plusieurs lignes: utiliser “””. Ex: “””Ce commentaire est extrêmement long”””
Converser avec l’utilisateur
Afficher la valeur d’une variable: print
Afficher une phrase avec valeur dynamiques: utiliser %s et %. Exemple: print “Je m’appelle %s. J’habite %s.” % (string_1, string_2)
Demander une saisie à l’utilisateur: raw_input(“Question?”)
Quelles sont le fonctions intéressantes des commandes Python ?
Récupérer la longueur d’une variable: len(variable)
Passer tout en minuscules: variable.lower(). La notation avec le point ne fonctionne que sur des strings
Passer tout en majuscules: variable.upper(). La notation avec le point ne fonctionne que sur des strings
Récupérer la date et l’heure actuelle: utiliser datetime.now()
Afficher la xième lettre d’une variable: variable[n]. Attention le compteur commence à 0.
Afficher le type d’une variable: type(n). La valeurs possibles sont string, float (nombre décimal), int (entier), unicode (type spécial de strings), dict(dictionnaire), tuple.
Incrémenter des variables: +=. Ex: total += prix
Les chiffres & opérations
Modulo: retourne le modulo d’une division: %.
Elever un chiffre à la puissance: **. Exemple: 2**3
Condition égale: utiliser ==
Inférieur ou égal: <=
Différent de: !=
Les pourcentages: convertir le pourcentage en décimal. Ex: 10% écrire 0.1.
Décimale: en Python, c’est un point et non une virgule.
Afficher le minimum, le maximum, la valeur absolue: max(*n), min(*n), abs(n)
Les booléens & conditions
Conditions: Not est prioritaire à and qui est prioritaire à or
Structure Si / alors: if / elif / else. Ne pas oublier les ‘:’ à la fin de la condition, avant l’instruction à exécuter (à indenter)
La boucle for: for variable in liste: (+indentation)
Les listes
Définir une liste: nomliste = [element1, element_2]
Une paire de crochets vides [] est une liste vide
Ajouter un élément dans une liste: liste.insert(index,valeur)
Ajouter un élément à la fin d’une liste: liste.append(valeur)
Les dictionnaires
Contrairement aux listes, les dictionnaires ne sont pas ordonnés
Définir un dictionnaire: d = {‘key1’ : 1, ‘key2’ : 2, ‘key3’ : 3}
Une paire d’accolades vides {}
est un dictionnaire vide
Les tuples ou n-uplets
Définir un tuple: exemple = a, b
On ne peut pas modifier les valeurs d’un tuple
Les sets
Définit un ensemble de valeurs non ordonnées
Bon code! 🙂
Et pour vos enfants :
4 Comments
Hello Marjolaine,
Félicitations pour ton site, très bien présenté…
J’avais une petite question… Ou plutôt un petit service. Que j’adresse à l’ensemble de la communauté qui lira ce message…
Je débute en data science, je viens d’ailleurs de suivre une (très bonne) formation.
Néanmoins, pour la valider, il me faut réaliser un projet personnel qui va de la collecte de données à la construction d’un modèle prédictif.
Malgré la grande diversité des thèmes disponibles, je peine à trouver un sujet qui soit à ma portée (débutant) et dont des données publiques sont disponibles…
Par hasard, aurais-tu une idée ?
A bientôt
Bonjour Alain,
J’ai une idée de données avec lesquelles je pense que vous pourriez commencer, il s’agit d’un jeu de données pour prédire le prix de nouveaux médicaments vendus en France à partir des données de prix de plusieurs médicaments. Il a servi pour le concours Meilleur Data Scientist de France 2016, je l’ai trouvé dans cet article http://www.data1001.com/comment-devenir-data-scientist-sans-se-ruiner/, dans la dernière partie et on m’a envoyé le tutoriel qui va avec. J’espère que cela te sera utile. Bonne continuation et merci à Marjolaine pour ce super blog.
Bonjour Michel,
Merci pour votre message ! Pourquoi ne pas aller vers des données de conjoncture / confiance des ménages par ex, produites par l’INSEE ? Ou des données météo ? C’est vrai que le prédictif est surtout sympa dans le e-commerce et la relation client 🙂
Marjolaine
Bonjour,
Merci pour le travail accompli sur ton site.
Je cherche à acquérir des compétences de Data Scientist et ça m’aide bien.
Je travaille dans le domaine de la planification des transports (aide à la décision à travers analyse et modélisation des flux de transport type voitures, poids lourds, métro, tram, vélo, piéton) et je pense que peut s’appuyer sur les data pour aller plus loin.
(ps : pour afficher la xième lettre d’une chaine, la commande est plutôt variable[x], non?)