Le Plus Gros Problème Des Dictionnaires En Python
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- Опубликовано: 7 сен 2024
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À force de lire mes commentaires sur chacune de tes vidéos, tu vas sûrement me trouver répétitif, mais je sais pas comment tu fais pour choisir le sujet de la vidéo à chaque fois dans le mille d'une lacune ou d'un concept à côté duquel je suis passé jusque là. C'est incroyable ce que j'apprends avec toi, j'ai vraiment l'impression d'être en train de faire passer mes connaissances en python au next level, merci pour ce que tu fais
Franchement ça fait super plaisir de lire ce genre de commentaires ! C'est avec plaisir ! J'ai vraiment envie de créer un maximum de contenus pour expliquer les concepts les plus avancés de Python et de l'informatique en général donc j'espère que les prochaines vidéos pourront aussi t'aider ;)
7:46 si tu définis total =false, les clefs sont toutes optionnelles, sauf celles ou tu indique required. Selon les cas cela peut être plus pratique que de rajouter des noterequired a presque tous les clefs
J'y avais pas du tout pensé mais c'est évident quand tu le dis, merci beaucoup !
Toujours des sujets très très pertinent
Merci beaucoup !!
Pourquoi ne pas tout simplement créer une classe et accéder à ses attributs de manière traditionnelle ?? Je ne comprend pas ce qu’apporte ce concept appart risquer des Runtime exceptions en cas de type incompatibles.
Les classes en python sont plus lourdes que des dict, donc si tu veux simplement représenter des valeurs, sans avoir besoin d'ajouter des méthodes spécifique pour cette classe, ou avoir besoin des méthodes type __add__, __sub__ etc.. Tu préfères utiliser des typedDict.
Aussi, comme c'est des dictionnaire ca peut etre plus facile à intégrer avec du code existant qui utilise déjà des dictionnaires, plutot que de tout changer pour ca fonctionne avec des classes
C'est exactement ça, ici le gros avantage des TypedDict est de pouvoir créer des structures de données simples qui sont basées sur les dictionnaires un peu comme les objets en TypeScript
Concernant l'utilité de Required, peut être qu'il faut le mettre en perspective avec le total=False, comme ça même si les autres clefs sont optionnelles celle marquée Required est quant à elle obligatoire
Oui c'est ça, je ne vois pas pourquoi je n'y avait pas pensé
Je me suis lancer il y a 2 jour c’est super intéressant tout c’est nouvelle notion merci ! 👍🏼
Parfait ça, merci beaucoup ! Bon courage !
Super clair, je connaissais pas du tout les TypedDicts ! Est-ce qu'il y a un tuto de prévu sur les tests unitaires ? S'il y a bien une chose que j'arrive pas à saisir c'est ça :/
Encore une fois, merci pour ces vidéos super claires :)
Hello,
Quel est l’avantage des dataclasses par rapport aux TypedDicts présentés dans cette vidéo ?
Ce ne sont pas des dictionnaires mais des classes, donc tu peux leur rajouter des méthodes, elles ont un __repr__ spécifique, ...
@@thuiop1 Je me demande donc quel est l'avantage des TypeDicts vs les dataclasses... Personnellement j'utilises des dataclasses et je ne vois pas d'inconvénient pour l'exemple montré.
Très bonne vidéo comme à chaque fois, est-ce que tu compte aller sur les designs patterns au bout d'un moment ? (je pense que tu as pas mal de sujet avant d'arriver a du software engineering mais je prie pour que ça arrive plus tôt ^^)
D'ici quelques semaines, je vais commencer à sortir des vidéos sur tous les design patterns les plus importants :)
C’est cool . C’est valable à partir de quelle version de python ?
3.8 pour la base, certaines des features ne sont arrivées que plus tard par contre (Required et NotRequired en 3.11 par exemple).
j'adore. Bon courage
Merci beaucoup !
Top ! C'est une extension qui vérifie les types ? Si oui laquelle ? Merci
Tu peux utiliser Mypy
Normalement c'est de base dans ton IDE, mais sinon c'est soit la librairie mypy ou pyright qui permet cela