# 5. Structures de données

Ce chapitre reprend plus en détail quelques points déjà décrits précédemment et introduit également de nouvelles notions.

## 5.1. Compléments sur les listes

The list data type has some more methods. Here are all of the methods of list objects:

list.append(value, /)

  Add an item to the end of the list. Similar to `a[len(a):] = [x]`.

list.extend(iterable, /)

  Extend the list by appending all the items from the iterable. Similar to `a[len(a):] = iterable`.

list.insert(index, value, /)

  Insère un élément à la position indiquée. Le premier argument est la position de l'élément avant lequel l'insertion doit s'effectuer, donc `a.insert(0, x)` insère l'élément en tête de la liste et `a.insert(len(a), x)` est équivalent à `a.append(x)`.

list.remove(value, /)

  Remove the first item from the list whose value is equal to value. It raises a `ValueError` if there is no such item.

list.pop(index=-1, /)

  Remove the item at the given position in the list, and return it. If no index is specified, `a.pop()` removes and returns the last item in the list. It raises an `IndexError` if the list is empty or the index is outside the list range.

list.clear()

  Remove all items from the list. Similar to `del a[:]`.

list.index(value[, start[, stop]])

  Return zero-based index of the first occurrence of value in the list. Raises a `ValueError` if there is no such item.

  Les arguments optionnels start et end sont interprétés de la même manière que dans la notation des tranches et sont utilisés pour limiter la recherche à une sous-séquence particulière. L'indice renvoyé est calculé relativement au début de la séquence complète et non relativement à start.

list.count(value, /)

  Return the number of times value appears in the list.

list.sort(*, key=None, reverse=False)

  Ordonne les éléments dans la liste (les arguments peuvent personnaliser l'ordonnancement, voir `sorted()` pour leur explication).

list.reverse()

  Inverse l'ordre des éléments dans la liste.

list.copy()

  Return a shallow copy of the list. Similar to `a[:]`.

L'exemple suivant utilise la plupart des méthodes des listes :

    >>> fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana']
    >>> fruits.count('apple')
    2
    >>> fruits.count('tangerine')
    0
    >>> fruits.index('banana')
    3
    >>> fruits.index('banana', 4)  # Find next banana starting at position 4
    6
    >>> fruits.reverse()
    >>> fruits
    ['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange']
    >>> fruits.append('grape')
    >>> fruits
    ['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange', 'grape']
    >>> fruits.sort()
    >>> fruits
    ['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'grape', 'kiwi', 'orange', 'pear']
    >>> fruits.pop()
    'pear'

Vous avez probablement remarqué que les méthodes qui ne font que modifier la liste, comme `insert`, `remove` ou `sort`, n'affichent pas de valeur de retour (elles renvoient `None`) [1]. C'est un principe respecté par toutes les structures de données mutables en Python.

Another thing you might notice is that not all data can be sorted or compared. For instance, `[None, 'hello', 10]` doesn't sort because integers can't be compared to strings and `None` can't be compared to other types. Also, there are some types that don't have a defined ordering relation. For example, `3+4j < 5+7j` isn't a valid comparison.

### 5.1.1. Utilisation des listes comme des piles

The list methods make it very easy to use a list as a stack, where the last element added is the first element retrieved ("last-in, first-out"). To add an item to the top of the stack, use `append()`. To retrieve an item from the top of the stack, use `pop()` without an explicit index. For example:

    >>> stack = [3, 4, 5]
    >>> stack.append(6)
    >>> stack.append(7)
    >>> stack
    [3, 4, 5, 6, 7]
    >>> stack.pop()
    7
    >>> stack
    [3, 4, 5, 6]
    >>> stack.pop()
    6
    >>> stack.pop()
    5
    >>> stack
    [3, 4]

### 5.1.2. Utilisation des listes comme des files

Il est également possible d'utiliser une liste comme une file, où le premier élément ajouté est le premier récupéré (« premier entré, premier sorti » ou FIFO pour first-in, first-out) ; toutefois, les listes ne sont pas très efficaces pour réaliser ce type de traitement. Alors que les ajouts et suppressions en fin de liste sont rapides, les insertions ou les retraits en début de liste sont lents (car tous les autres éléments doivent être décalés d'une position).

Pour implémenter une file, utilisez plutôt la classe `collections.deque` qui a été conçue spécialement pour réaliser rapidement les opérations d'ajout et de retrait aux deux extrémités. Par exemple :

    >>> from collections import deque
    >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
    >>> queue.append("Terry")           # Terry arrives
    >>> queue.append("Graham")          # Graham arrives
    >>> queue.popleft()                 # The first to arrive now leaves
    'Eric'
    >>> queue.popleft()                 # The second to arrive now leaves
    'John'
    >>> queue                           # Remaining queue in order of arrival
    deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])

### 5.1.3. Listes en compréhension

Les listes en compréhension fournissent un moyen de construire des listes de manière très concise. Une application classique consiste à construire une liste dont les éléments sont les résultats d'une opération appliquée à chaque élément d'une autre séquence ; une autre consiste à créer une sous-séquence des éléments respectant une condition donnée.

Par exemple, supposons que l'on veuille créer une liste de carrés, comme :

    >>> squares = []
    >>> for x in range(10):
    ...     squares.append(x**2)
    ...
    >>> squares
    [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

Notez que cela crée (ou remplace) une variable nommée `x` qui existe toujours après l'exécution de la boucle. On peut calculer une liste de carrés sans effet de bord avec :

    squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))

ou, de manière équivalente :

    squares = [x**2 for x in range(10)]

ce qui est plus court et lisible.

Une liste en compréhension consiste à placer entre crochets une expression suivie par une clause `for` puis par zéro ou plus clauses `for` ou `if`. Le résultat est une nouvelle liste résultat de l'évaluation de l'expression dans le contexte des clauses `for` et `if` qui la suivent. Par exemple, cette compréhension de liste combine les éléments de deux listes s'ils ne sont pas égaux :

    >>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]
    [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

et c'est équivalent à :

    >>> combs = []
    >>> for x in [1,2,3]:
    ...     for y in [3,1,4]:
    ...         if x != y:
    ...             combs.append((x, y))
    ...
    >>> combs
    [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

Notez que l'ordre des instructions `for` et `if` est le même dans ces différents extraits de code.

Si l'expression est un n-uplet (c'est-à-dire `(x, y)` dans cet exemple), elle doit être mise entre parenthèses

    >>> vec = [-4, -2, 0, 2, 4]
    >>> # create a new list with the values doubled
    >>> [x*2 for x in vec]
    [-8, -4, 0, 4, 8]
    >>> # filter the list to exclude negative numbers
    >>> [x for x in vec if x >= 0]
    [0, 2, 4]
    >>> # apply a function to all the elements
    >>> [abs(x) for x in vec]
    [4, 2, 0, 2, 4]
    >>> # call a method on each element
    >>> freshfruit = ['  banana', '  loganberry ', 'passion fruit  ']
    >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]
    ['banana', 'loganberry', 'passion fruit']
    >>> # create a list of 2-tuples like (number, square)
    >>> [(x, x**2) for x in range(6)]
    [(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25)]
    >>> # the tuple must be parenthesized, otherwise an error is raised
    >>> [x, x**2 for x in range(6)]
      File "<stdin>", line 1
        [x, x**2 for x in range(6)]
         ^^^^^^^
    SyntaxError: did you forget parentheses around the comprehension target?
    >>> # flatten a list using a listcomp with two 'for'
    >>> vec = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
    >>> [num for elem in vec for num in elem]
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Les listes en compréhension peuvent contenir des expressions complexes et des fonctions imbriquées :

    >>> from math import pi
    >>> [str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)]
    ['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']

### 5.1.4. Listes en compréhensions imbriquées

La première expression dans une liste en compréhension peut être n'importe quelle expression, y compris une autre liste en compréhension.

Voyez l'exemple suivant d'une matrice de 3 par 4, implémentée sous la forme de 3 listes de 4 éléments :

    >>> matrix = [
    ...     [1, 2, 3, 4],
    ...     [5, 6, 7, 8],
    ...     [9, 10, 11, 12],
    ... ]

Cette compréhension de liste transpose les lignes et les colonnes :

    >>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
    [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

Comme nous l'avons vu dans la section précédente, la liste en compréhension à l'intérieur est évaluée dans le contexte de l'instruction `for` qui la suit, donc cet exemple est équivalent à :

    >>> transposed = []
    >>> for i in range(4):
    ...     transposed.append([row[i] for row in matrix])
    ...
    >>> transposed
    [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

lequel est lui-même équivalent à :

    >>> transposed = []
    >>> for i in range(4):
    ...     # the following 3 lines implement the nested listcomp
    ...     transposed_row = []
    ...     for row in matrix:
    ...         transposed_row.append(row[i])
    ...     transposed.append(transposed_row)
    ...
    >>> transposed
    [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

Dans des cas concrets, il est toujours préférable d'utiliser des fonctions natives plutôt que des instructions de contrôle de flux complexes. La fonction `zip()` fait dans ce cas un excellent travail :

    >>> list(zip(*matrix))
    [(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]

Voir Séparation des listes d'arguments pour plus de détails sur l'astérisque de cette ligne.

### 5.1.5. Unpacking in Lists and List Comprehensions

The section on Séparation des listes d'arguments describes the use of `*` to "unpack" the elements of an iterable object, providing each one separately as an argument to a function. Unpacking can also be used in other contexts, for example, when creating lists. When specifying elements of a list, prefixing an expression by a `*` will unpack the result of that expression, adding each of its elements to the list we're creating:

    >>> x = [1, 2, 3]
    >>> [0, *x, 4, 5, 6]
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]

This only works if the expression following the `*` evaluates to an iterable object; trying to unpack a non-iterable object will raise an exception:

    >>> x = 1
    >>> [0, *x, 2, 3, 4]
    Traceback (most recent call last):
      File "<python-input-1>", line 1, in <module>
        [0, *x, 2, 3, 4]
    TypeError: Value after * must be an iterable, not int

Unpacking can also be used in list comprehensions, as a way to build a new list representing the concatenation of an arbitrary number of iterables:

    >>> x = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [], [7], [8, 9]]
    >>> [*element for element in x]
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Note that the effect is that each element from `x` is unpacked. This works for arbitrary iterable objects, not just lists:

    >>> x = [[1, 2, 3], 'cat', {'spam': 'eggs'}]
    >>> [*element for element in x]
    [1, 2, 3, 'c', 'a', 't', 'spam']

But if the objects in `x` are not iterable, this expression would again raise an exception.

## 5.2. L'instruction `del`

There is a way to remove an item from a list given its index instead of its value: the `del` statement. This differs from the `pop()` method which returns a value. The `del` statement can also be used to remove slices from a list or clear the entire list (which we did earlier by assignment of an empty list to the slice). For example:

    >>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
    >>> del a[0]
    >>> a
    [1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
    >>> del a[2:4]
    >>> a
    [1, 66.25, 1234.5]
    >>> del a[:]
    >>> a
    []

`del` peut aussi être utilisée pour supprimer des variables :

    >>> del a

À partir de là, référencer le nom `a` est une erreur (au moins jusqu'à ce qu'une autre valeur lui soit affectée). Vous trouverez d'autres utilisations de la fonction `del` dans la suite de ce tutoriel.

## 5.3. n-uplets et séquences

Nous avons vu que les listes et les chaînes de caractères ont beaucoup de propriétés en commun, comme l'indiçage et les opérations sur des tranches. Ce sont deux exemples de séquences (voir Types séquentiels — list, tuple, range). Comme Python est un langage en constante évolution, d'autres types de séquences y seront peut-être ajoutés. Il existe également un autre type standard de séquence : le n-uplet (tuple en anglais).

Un n-uplet consiste en différentes valeurs séparées par des virgules, par exemple :

    >>> t = 12345, 54321, 'hello!'
    >>> t[0]
    12345
    >>> t
    (12345, 54321, 'hello!')
    >>> # Tuples may be nested:
    >>> u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
    >>> u
    ((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
    >>> # Tuples are immutable:
    >>> t[0] = 88888
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
    >>> # but they can contain mutable objects:
    >>> v = ([1, 2, 3], [3, 2, 1])
    >>> v
    ([1, 2, 3], [3, 2, 1])
    >>> # they support unpacking just like lists:
    >>> x = [1, 2, 3]
    >>> 0, *x, 4
    (0, 1, 2, 3, 4)

Comme vous pouvez le voir, les n-uplets sont toujours affichés entre parenthèses, de façon à ce que des n-uplets imbriqués soient interprétés correctement ; ils peuvent être saisis avec ou sans parenthèses, même si celles-ci sont souvent nécessaires (notamment lorsqu'un n-uplet fait partie d'une expression plus longue). Il n'est pas possible d'affecter de valeur à un élément d'un n-uplet ; par contre, il est en revanche possible de créer des n-uplets contenant des objets mutables, comme des listes.

Si les n-uplets peuvent sembler similaires aux listes, ils sont souvent utilisés dans des cas différents et pour des raisons différentes. Les n-uplets sont immuables et contiennent souvent des séquences hétérogènes d'éléments auxquelles on accède par « dissociation » (unpacking en anglais, voir plus loin) ou par indice (ou même par attribut dans le cas des `namedtuples`). Les listes sont souvent mutables et contiennent des éléments généralement homogènes auxquels on accède en itérant sur la liste.

La construction de n-uplets ne contenant aucun ou un seul élément est un cas particulier : la syntaxe a quelques tournures spécifiques pour le gérer. Un n-uplet vide se construit avec une paire de parenthèses vides ; un n-uplet avec un seul élément se construit en faisant suivre la valeur par une virgule (placer cette valeur entre parenthèses ne suffit pas). Pas très joli, mais efficace. Par exemple :

    >>> empty = ()
    >>> singleton = 'hello',    # <-- note trailing comma
    >>> len(empty)
    0
    >>> len(singleton)
    1
    >>> singleton
    ('hello',)

L'instruction `t = 12345, 54321, 'hello!'` est un exemple d'agrégation de *n-uplet* (tuple packing en anglais) : les valeurs `12345`, `54321` et `hello!` sont agrégées ensemble dans un n-uplet. L'opération inverse est aussi possible :

    >>> x, y, z = t

Ceci est appelé, de façon plus ou moins appropriée, une dissociation de séquence (sequence unpacking en anglais) et fonctionne pour toute séquence placée à droite de l'expression. Cette dissociation requiert autant de variables dans la partie gauche qu'il y a d'éléments dans la séquence. Notez également que cette affectation multiple est juste une combinaison entre une agrégation de n-uplet et une dissociation de séquence.

## 5.4. Ensembles

Python also includes a data type for sets. A set is an unordered collection with no duplicate elements. Basic uses include membership testing and eliminating duplicate entries. Set objects also support mathematical operations like union, intersection, difference, and symmetric difference.

On crée des ensembles en appelant avec des accolades ou avec la fonction `set()`. Notez que `{}` ne crée pas un ensemble vide, mais un dictionnaire (une structure de données dont nous allons parler dans la séquence suivante) vide ; utilisez `set()` pour ce cas.

Because sets are unordered, iterating over them or printing them can produce the elements in a different order than you expect.

Voici une brève démonstration :

    >>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
    >>> print(basket)                      # show that duplicates have been removed
    {'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
    >>> 'orange' in basket                 # fast membership testing
    True
    >>> 'crabgrass' in basket
    False

    >>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words
    >>>
    >>> a = set('abracadabra')
    >>> b = set('alacazam')
    >>> a                                  # unique letters in a
    {'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
    >>> a - b                              # letters in a but not in b
    {'r', 'd', 'b'}
    >>> a | b                              # letters in a or b or both
    {'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
    >>> a & b                              # letters in both a and b
    {'a', 'c'}
    >>> a ^ b                              # letters in a or b but not both
    {'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}

Similarly to list comprehensions, set comprehensions are also supported, including comprehensions with unpacking:

    >>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
    >>> a
    {'r', 'd'}

    >>> fruits = [{'apple', 'avocado', 'apricot'}, {'banana', 'blueberry'}]
    >>> {*fruit for fruit in fruits}
    {'blueberry', 'banana', 'avocado', 'apple', 'apricot'}

## 5.5. Dictionnaires

Another useful data type built into Python is the dictionary (see Mapping types --- dict, frozendict). Dictionaries are sometimes found in other languages as "associative memories" or "associative arrays". Unlike sequences, which are indexed by a range of numbers, dictionaries are indexed by keys, which can be any immutable type; strings and numbers can always be keys. Tuples can be used as keys if they contain only strings, numbers, or tuples; if a tuple contains any mutable object either directly or indirectly, it cannot be used as a key. You can't use lists as keys, since lists can be modified in place using index assignments, slice assignments, or methods like `append()` and `extend()`.

Le plus simple est de voir un dictionnaire comme un ensemble de paires clé-valeur au sein duquel les clés doivent être uniques. Une paire d'accolades crée un dictionnaire vide : `{}`. Placer une liste de paires clé-valeur séparées par des virgules à l'intérieur des accolades ajoute les valeurs correspondantes au dictionnaire ; c'est également de cette façon que les dictionnaires sont affichés.

The main operations on a dictionary are storing a value with some key and extracting the value given the key. It is also possible to delete a key:value pair with `del`. If you store using a key that is already in use, the old value associated with that key is forgotten.

Extracting a value for a non-existent key by subscripting (`d[key]`) raises a `KeyError`. To avoid getting this error when trying to access a possibly non-existent key, use the `get()` method instead, which returns `None` (or a specified default value) if the key is not in the dictionary.

Exécuter `list(d)` sur un dictionnaire `d` renvoie une liste de toutes les clés utilisées dans le dictionnaire, dans l'ordre d'insertion (si vous voulez qu'elles soient ordonnées, utilisez `sorted(d)`). Pour tester si une clé est dans le dictionnaire, utilisez le mot-clé `in`.

Voici un petit exemple utilisant un dictionnaire :

    >>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
    >>> tel['guido'] = 4127
    >>> tel
    {'jack': 4098, 'sape': 4139, 'guido': 4127}
    >>> tel['jack']
    4098
    >>> tel['irv']
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    KeyError: 'irv'
    >>> print(tel.get('irv'))
    None
    >>> del tel['sape']
    >>> tel['irv'] = 4127
    >>> tel
    {'jack': 4098, 'guido': 4127, 'irv': 4127}
    >>> list(tel)
    ['jack', 'guido', 'irv']
    >>> sorted(tel)
    ['guido', 'irv', 'jack']
    >>> 'guido' in tel
    True
    >>> 'jack' not in tel
    False

Le constructeur `dict()` fabrique un dictionnaire directement à partir d'une liste de paires clé-valeur stockées sous la forme de n-uplets :

    >>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
    {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}

De plus, il est possible de créer des dictionnaires en compréhension depuis un jeu de clés et valeurs :

    >>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
    {2: 4, 4: 16, 6: 36}

And dictionary unpacking (via `**`) can be used to merge multiple dictionaries:

    >>> odds = {i: i**2 for i in (1, 3, 5)}
    >>> evens = {i: i**2 for i in (2, 4, 6)}
    >>> {**odds, **evens}
    {1: 1, 3: 9, 5: 25, 2: 4, 4: 16, 6: 36}

    >>> all_values = [odds, evens, {0: 0}]
    >>> {**i for i in all_values}
    {1: 1, 3: 9, 5: 25, 2: 4, 4: 16, 6: 36, 0: 0}

Lorsque les clés sont de simples chaînes de caractères, il est parfois plus facile de définir les paires en utilisant des paramètres nommés :

    >>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
    {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}

## 5.6. Techniques de boucles

When looping through dictionaries, the key and corresponding value can be retrieved at the same time using the `items()` method.

    >>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
    >>> for k, v in knights.items():
    ...     print(k, v)
    ...
    gallahad the pure
    robin the brave

Lorsque vous faites une boucle sur une séquence, la position et la valeur associée peuvent être récupérées en même temps en utilisant la fonction `enumerate()`.

    >>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
    ...     print(i, v)
    ...
    0 tic
    1 tac
    2 toe

Pour faire une boucle sur deux séquences ou plus en même temps, les éléments peuvent être associés en utilisant la fonction `zip()`

    >>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
    >>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
    >>> for q, a in zip(questions, answers):
    ...     print('What is your {0}?  It is {1}.'.format(q, a))
    ...
    What is your name?  It is lancelot.
    What is your quest?  It is the holy grail.
    What is your favorite color?  It is blue.

Pour faire une boucle en sens inverse sur une séquence, commencez par spécifier la séquence dans son ordre normal, puis appliquez la fonction `reversed()`

    >>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):
    ...     print(i)
    ...
    9
    7
    5
    3
    1

Pour faire une boucle sur une séquence de manière ordonnée, utilisez la fonction `sorted()` qui renvoie une nouvelle liste ordonnée sans altérer la source

    >>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
    >>> for i in sorted(basket):
    ...     print(i)
    ...
    apple
    apple
    banana
    orange
    orange
    pear

L'utilisation de la fonction `set()` sur une séquence élimine les doublons. Combiner les fonctions `sorted()` et `set()` sur une séquence est la façon « canonique » d'itérer sur les éléments uniques d'une séquence dans l'ordre.

    >>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
    >>> for f in sorted(set(basket)):
    ...     print(f)
    ...
    apple
    banana
    orange
    pear

Il est parfois tentant de modifier une liste pendant que l'on itère dessus. Il est souvent plus simple et plus sûr de créer une nouvelle liste à la place.

    >>> import math
    >>> raw_data = [56.2, float('NaN'), 51.7, 55.3, 52.5, float('NaN'), 47.8]
    >>> filtered_data = []
    >>> for value in raw_data:
    ...     if not math.isnan(value):
    ...         filtered_data.append(value)
    ...
    >>> filtered_data
    [56.2, 51.7, 55.3, 52.5, 47.8]

## 5.7. Plus d'informations sur les conditions

Les conditions utilisées dans une instruction `while` ou `if` peuvent contenir n'importe quel opérateur, pas seulement des comparaisons.

Les opérateurs de comparaison `in` et `not in` testent si une valeur appartient (ou pas) à un conteneur. Les opérateurs `is` et `is not` testent si deux objets sont vraiment le même objet. Tous les opérateurs de comparaison ont la même priorité, qui est plus faible que celle des opérateurs numériques.

Les comparaisons peuvent être chaînées. Par exemple, `a < b == c` teste si `a` est inférieur à `b` et si, de plus, `b` égale `c`.

Les comparaisons peuvent être combinées en utilisant les opérateurs booléens `and` et `or`, le résultat d'une comparaison (ou de toute expression booléenne) pouvant être inversé avec `not`. Ces opérateurs ont une priorité inférieure à celle des opérateurs de comparaison ; entre eux, `not` a la priorité la plus élevée et `or` la plus faible, de telle sorte que `A and not B or C` est équivalent à `(A and (not B)) or C`. Comme d'habitude, les parenthèses permettent d'exprimer l'instruction désirée.

Les opérateurs booléens `and` et `or` sont appelés opérateurs en circuit court : leurs arguments sont évalués de la gauche vers la droite et l'évaluation s'arrête dès que le résultat est déterminé. Par exemple, si `A` et `C` sont vrais et `B` est faux, `A and B and C` n'évalue pas l'expression `C`. Lorsqu'elle est utilisée en tant que valeur et non en tant que booléen, la valeur de retour d'un opérateur en circuit court est celle du dernier argument évalué.

Il est possible d'affecter le résultat d'une comparaison ou d'une autre expression booléenne à une variable. Par exemple

    >>> string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance'
    >>> non_null = string1 or string2 or string3
    >>> non_null
    'Trondheim'

Notez qu'en Python, à la différence du C, une affectation à l'intérieur d'une expression doit être faite explicitement avec l'opérateur morse `:=`. Cela évite des erreurs fréquentes que l'on rencontre en C, lorsque l'on tape `=` alors que l'on voulait faire un test avec `==`.

## 5.8. Comparer des séquences avec d'autres types

Des séquences peuvent être comparées avec d'autres séquences du même type. La comparaison utilise un ordre lexicographique : les deux premiers éléments de chaque séquence sont comparés et, s'ils diffèrent, cela détermine le résultat de la comparaison ; s'ils sont égaux, les deux éléments suivants sont comparés à leur tour et ainsi de suite jusqu'à ce que l'une des séquences soit épuisée. Si deux éléments à comparer sont eux-mêmes des séquences du même type, alors la comparaison lexicographique est effectuée récursivement. Si tous les éléments des deux séquences sont égaux, les deux séquences sont alors considérées comme égales. Si une séquence est une sous-séquence de l'autre, la séquence la plus courte est celle dont la valeur est inférieure. La comparaison lexicographique des chaînes de caractères utilise le code Unicode des caractères. Voici quelques exemples de comparaisons entre séquences de même type :

    (1, 2, 3)              < (1, 2, 4)
    [1, 2, 3]              < [1, 2, 4]
    'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python'
    (1, 2, 3, 4)           < (1, 2, 4)
    (1, 2)                 < (1, 2, -1)
    (1, 2, 3)             == (1.0, 2.0, 3.0)
    (1, 2, ('aa', 'ab'))   < (1, 2, ('abc', 'a'), 4)

Comparer des objets de type différents avec `<` ou `>` est autorisé si les objets ont des méthodes de comparaison appropriées. Par exemple, les types numériques sont comparés via leur valeur numérique, donc `0` égale `0,0`, etc. Dans les autres cas, au lieu de donner un ordre imprévisible, l'interpréteur lève une exception `TypeError`.

Notes

[1]

D'autres langages renvoient l'objet modifié, ce qui permet de chaîner les méthodes comme ceci : `d->insert("a")->remove("b")->sort();`.