Python possède une manière de mettre les choses dans l’ordre qui est à la fois simple et puissante.
Tout est ordonnable
Pour comprendre comment marche le tri en Python, il faut comprendre que presque tout en Python est ordonnable car comparable :
>>> 1 > 0 # les nombres sont comparables True >>> 1 < 0 False >>> "a" < "b" # les lettres, par ordre alphabetique True >>> True > False # les booléan (!) True >>> (1, 2) > (2, 1) # les iterables comparés, élément par élément dans l'ordre False >>> (1, 2) > [2, 1] # mais ils doivent être du même type True >>> {1:1} < {1:1, 0:0} # les dictionnaires, par nombre d'éléments True >>> "a" > 2 # si on mélange des types ça peut vide devenir bizarre True >>> 1j > 1 # j'ai dis PRESQUE tout est ordonnable Traceback (most recent call last): File "<ipython-input-11-ed3c013d3df8>", line 1, in <module> 1j > 1 TypeError: no ordering relation is defined for complex numbers |
C’est ce qu’on appelle l’ordre naturel des éléments. Quand il n’y a pas d’ordre naturel évident (et que ce n’est pas une opération explicitement interdite comme avec les complexes), Python va comparer l’id (imaginez l’adresse en mémoire):
>>> class PersonnageDeLost(object): ... pass ... >>> mort1 = PersonnageDeLost() >>> mort2 = PersonnageDeLost() >>> mort1 < mort2 True >>> id(mort1) # son id est plus petit, donc il est inférieur 39611408 >>> id(mort2) 41720976 |
Mais on peut définir un ordre naturel pour un élément personnalisé en implémentant les méthodes suivantes:
object.__lt__(self, other)object.__le__(self, other)object.__eq__(self, other)object.__ne__(self, other)object.__gt__(self, other)object.__ge__(self, other)
N’implémentez plus __cmp__, elle est dépréciée.
Par exemple:
class PersonnageDeCityHunter(object): def __init__(self, nom, erectopouvoir): self.nom = nom self.erectopouvoir = erectopouvoir def __lt__(self, other): # on doit retourner un booléan qui confirme ou infirme # l'opération "lt" ("lower than", c'est à dire "plus petit que") return self.erectopouvoir < other.erectopouvoir def __gt__(self, other): # on doit retourner un booléan qui confirme ou infirme # l'opération "gt" ("greater than", c'est à dire "plus grand que") return self.erectopouvoir > other.erectopouvoir # on peut faire la même chose pour les autres méthodes qui # concernent les opérateurs <=, >=, == et != >>> PersonnageDeCityHunter('Ryo Saeba', 99999) > PersonnageDeCityHunter('Mamouth', 1) True >>> PersonnageDeCityHunter('Ryo Saeba', 99999) < PersonnageDeCityHunter('Mamouth', 1) False |
Ordonner une liste
Une liste est ce qu’on ordonne le plus souvent. Elle possède pour cela une méthode sort() qui est la méthode de tri la plus rapide qui existe avec la lib standard.
sort() trie une liste sur place (elle modifie donc la liste), et retourne None.
>>> l = [1, 7, 3, 8] >>> res = l.sort() >>> print res # n'assignez jamais le résultat de sort(), ça ne sert à rien ! None >>> l [1, 3, 7, 8] |
Les éléments sont triés dans leur ordre naturel automatiquement, du plus petit au plus grand:
>>> l = ['b', 'a', 'c'] >>> l.sort() >>> l ['a', 'b', 'c'] >>> l = [(2, 1), (1, 2), (7, 8), (2, 2), (2, 0), (2, 3)] >>> l.sort() >>> l # ordonne sur le premier élément, puis le second si il y a égalité [(1, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (7, 8)] >>> persos = [PersonnageDeCityHunter('Ryo Saeba', 99999), PersonnageDeCityHunter('Mamouth', 1), PersonnageDeCityHunter('Kaori', 0)] >>> persos.sort() >>> for perso in persos: ... print perso.nom ... Kaori Mamouth Ryo Saeba |
On peut demander à inverser l’odre de tri en passant l’argument reverse:
>>> l = [1, 7, 3, 8] >>> l.sort(reverse=True) >>> l [8, 7, 3, 1] |
Il n’y a pas que les listes dans la vie
Tout itérable est ordonnable, et la fonction sorted() permet justement d’ordonner n’importe quel itérable de taille finie.
>>> sorted([1, 7, 3, 8]) # une liste [1, 3, 7, 8] >>> sorted(set([1, 7, 3, 8])) # un set [1, 3, 7, 8] >>> sorted((1, 7, 3, 8)) # un tuple [1, 3, 7, 8] >>> sorted('Un clavier azerty en vaut deux') # une chaîne [' ', ' ', ' ', ' ', ' ', 'U', 'a', 'a', 'a', 'c', 'd', 'e', 'e', 'e', 'e', 'i', 'l', 'n', 'n', 'r', 'r', 't', 't, 'u', 'u', 'v', 'v', 'x', 'y', 'z'] >>> sorted(open('/etc/fstab'))[:3] # un fichier ['#\n', '#\n', '# / was on /dev/sda5 during installation\n'] >>> import random # plus ou moins n'importe quoi >>> sorted([random.randint(0, 100) for x in range(random.randint(0, 20)) if x * 2 not in (42, 69)]) [2, 4, 21, 35, 37, 41, 48, 48, 54, 58, 58, 59, 62, 76, 82, 94] |
sort() et sorted() acceptent toutes les deux les mêmes arguments. Ce que vous apprenez pour l’un vaut pour l’autre. La seul différence est que sort() retourne None et modifie sur place, tandis que sorted() retourne une nouvelle liste. sorted() est un peu moins performant.
>>> sorted((1, 7, 3, 8), reverse=True) [8, 7, 3, 1] |
Tri personnalisé avec key
Parfois on a besoin de trier sur quelque chose de plus complexe qu’une lettre ou un chiffre. Par exemple, vous avez des scores dans un dictionnaires. Un dictionnaire n’est pas ordonné. Si vous imprimez un classement, il faut en faire une liste de tuples :
>>> scores = {'Robert': 2, 'Roger': 1, 'Gertrude': 4, 'Cunegonde': 3} >>> scores.items() [('Gertrude', 4), ('Cunegonde', 3), ('Robert', 2), ('Roger', 1)] |
Et il faut maintenant ordonner ça sur le deuxième élément de chaque tuple : le score. Seulement si on appelle sorted(), il va trier sur l’ordre naturel, donc il va commencer par le premier élément, ça ne marchera pas :
>>> sorted(scores.items()) [('Cunegonde', 3), ('Gertrude', 4), ('Robert', 2), ('Roger', 1)] |
C’est là qu’intervient le paramètre key. key est très particulier, c’est un paramètre qui attend qu’on lui passe un callback, donc key attend qu’on lui passe une fonction.
Pas le résultat d’une fonction. La fonction elle même.
Cette fonction doit attendre en paramètre un élément, et en extraire la partie sur laquelle on veut trier.
Par exemple dans le cas des scores, on doit passer à key une fonction qui attend un tuple en paramètre, et retourne le score :
>>> def get_score(nom_et_score): ... return nom_et_score[1] # retourne le 2nd element du tuple ... >>> sorted(scores.items(), key=get_score) # on passe la fonction a key [('Roger', 1), ('Robert', 2), ('Cunegonde', 3), ('Gertrude', 4)] |
Et voilà, c’est trié dans le bon ordre car sorted() va utiliser get_score() pour récupérer la valeur de chaque élément un par un, sur laquelle on va trier la liste (selon l’ordre naturel de cette valeur).
On peut utiliser key pour faire des choses beaucoup plus complexes, comme comparer sur des valeurs qui n’existent pas, mais que l’on calcule :
>>> def carre(val): # on va ordonner par valeur de carré ... return val * val ... >>> sorted([-1, -2, 0, 3], key=carre) [0, -1, -2, 3] |
Ici, un carré est toujours positif, du coup on retrouve -1 et -2 devant 0, car leurs carrés 1 et 4 sont plus grands que le carré 0 de 0.
Ne vous embrouillez pas : la valeur retournée par carre() n’est pas MISE dans la liste, elle est juste utilisée pour choisir l’ordre d’un élément dans la liste.
On peut même faire des comparaisons très avancées, comme par exemple comparer sur plusieurs attributs d’un objet. Imaginez, je veux ordonner des objets voitures selon leur coût d’entretien d’abord, et ensuite par coût d’achat.
class Voiture(object): def __init__(self, cout_entretien, cout_achat): self.cout_entretien = cout_entretien self.cout_achat = cout_achat def __repr__(self): return "<Voiture E-{} / A-{}>".format(self.cout_entretien, self.cout_achat) >>> voitures = [Voiture(10000, 10000), Voiture(50000, 10000), Voiture(10000, 60000)] >>> voitures [<Voiture E-10000 / A-10000>, <Voiture E-50000 / A-10000>, <Voiture E-10000 / A-60000>] >>> def get_entretien_achat(voiture): ... return (voiture.cout_entretien, voiture.cout_achat) ... >>> sorted(voitures, key=get_entretien_achat) [<Voiture E-10000 / A-10000>, <Voiture E-10000 / A-60000>, <Voiture E-50000 / A-10000>] |
get_entretien_achat() retourne un tuple de deux valeurs. Python va donc ordonner sur ce tuple, dans l’odre naturel du tuple en prenant la première valeur comme point de comparaison (coût d’entretien), puis la seconde (coût d’achat) si les valeurs sont égales.
On peut donc comparer des objets arbitraires sur des critères arbitraires.
La plupart du temps, vous voudrez juste comparer sur un élément ou un attribut, donc dans ce cas le module operator (ou une lambda) est votre ami :
>>> from operator import attrgetter, itemgetter >>> sorted(voitures, key=attrgetter('cout_achat')) # ordonner par cout d'achat [<Voiture E-10000 / A-10000>, <Voiture E-50000 / A-10000>, <Voiture E-10000 / A-60000>] >>> sorted(scores.items(), key=itemgetter(1)) # ordonner par score [('Roger', 1), ('Robert', 2), ('Cunegonde', 3), ('Gertrude', 4)] >>> sorted(scores.items(), key=itemgetter(1), reverse=True) [('Gertrude', 4), ('Cunegonde', 3), ('Robert', 2), ('Roger', 1)] |
Pour finir, je vous invite à lire l’article sur le module heapq qui lui permet de faire des tris sur des flux de données sans taille définie.
‘Un clavier azerty en vaux deux’ : en fait, il en vaut deux.
Il serait bon de préciser qu’il n’y a pas besoin d’implémenter toutes les fonctions de comparaison. par exemple, si on donne object.__lt__(self, other), python sait comment faire object.__ge__(self, other). En gros il suffit de l’égalité et d’une comparaison pour avoir automatiquement toutes les autres.
On peut faire des trucs rigolos : dans checkio.org, il y a un exercice qui demande de créer un objet qui est à la fois plus grand, plus petit, égal et inégal à lui-même.
Objection Kontre, car si tu implémente que juste lt, les comparaisons égales renverons False et ça ne veut pas dire ge.
J’adore Python ! J’en jouis!
Impec. Envoie une vidéo, on l’a met en ligne.
Pire que ça, en vérifiant j’ai retrouvé que pour avoir les autres il faut utiliser functools.total_ordering. Avec ça, __eq__ et une inégalité suffit.
Je pensais que comme __ge__ est l’inverse de __lt__ ça suffisait, j’aurais dû tester avant.
Ça m’apprendra à faire le malin.
C’est génial ce truc total_ordering. Je connaissais pas, ça viande du diplodocus frigide à la tringle à rideau.
Perso, je ne comprends pas l’utilité des méthodes __le__ et __ge__. Pourquoi ne pas retourner le résultat des methodes (__lt__ or __eq__) et (__gt__ or __eq__).
Parce que ton implémentation de l’une peut être plus rapide que l’appel des deux autres.
Parce que tu ne veux pas forcément definir __eq__ (parfois êtres plus grand ou égal a du sens, mais pas juste égal).
Le lien vers l’article heapq est relatif
A l’ordure. Je vais lui canoniser sa tronche.
bonsoir , s’il vous plait comment écrire une fonction qui renvoie le maximum d’une liste sans qu’elle soit ordonnée .
merci
On a des devoirs à faire mon petit ?
dsl je vois pas le rapport avec ma question Mr sam !!
Pas de bol ! La bonne réponse était : “oui mais je n’y arrive pas. J’ai fais ça et ça, et ça me donne ça. Un indice” ?
C’est pas grave, vous pouvez rejouez la semaine prochaine en changeant de pseudo !
C’est pas à Sam qu’il faut demander ça, c’est à Max ! ;)
Python est vraiment génial !
Merci =)