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Maîtrisez les Générateurs en Python pour une Gestion Optimale de la Mémoire

Les générateurs
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Les principaux objectifs de cette vidéo sont de comprendre le fonctionnement des générateurs en Python, d'apprendre à les implémenter pour économiser de la mémoire et d'identifier les situations où leur utilisation est la plus bénéfique.

Découvrez l'importance des générateurs en Python pour optimiser la consommation de mémoire de vos programmes.

Cette leçon explore en profondeur l'utilisation des générateurs en Python pour améliorer la gestion de la mémoire dans vos applications. Contrairement aux listes traditionnelles qui chargent tous les éléments en mémoire, les générateurs produisent les éléments à la demande, réduisant ainsi significativement l'empreinte mémoire de votre programme. Apprenez comment les générateurs diffèrent des fonctions ordinaires et comment les utiliser pour traiter des collections de données massives de manière efficace. La vidéo couvre également des exemples pratiques de création de générateurs à l'aide d'expressions génératrices et de la syntaxe yield, ainsi que des cas d'utilisation courants comme la lecture de fichiers et l'itération sur des plages de nombres avec range. À la fin de cette leçon, vous comprendrez comment intégrer des générateurs dans vos projets pour optimiser les performances et la réactivité de vos applications Python.

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Questions réponses
Pourquoi utiliser des générateurs en Python ?
Les générateurs permettent de gérer efficacement la mémoire en produisant les éléments à la demande, plutôt que de les charger tous en même temps.
Comment active-t-on un générateur en Python ?
Un générateur s'active en utilisant la fonction next() ou en l'itérant avec une boucle for.
Quelle est la différence entre une liste en compréhension et un générateur ?
Une liste en compréhension charge tous les éléments en mémoire, tandis qu'un générateur produit les éléments un par un à la demande, réduisant ainsi l'empreinte mémoire.

Programme détaillé

4 commentaires
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phil
Il y a 3 ans
tres claire... merci !
badii_00
Il y a 4 ans
Très facile à comprendre pour quelqu'un qui n'a pas de formation en programmation.
g.vanleynseele
Il y a 4 ans
Je suis au dernier exercice du module 3, le code proposé ne fonctionne que si le dossier parcouru ne contient que des fichiers .txt, alors que dans la correction il semble pouvoir parcourir des fichiers .py également.
Autrement jusque-là tout était très clair, merci beaucoup :-)
actif22
Il y a 4 ans
Hello,
Pratiquant le Python régulièrement, je trouve que ce cours et l'intervenant font parties des meilleurs sur le Web pour l'apprentissage de ce language.

La partie sur les able est simplement limpide et tellement utile.

Certains sujets sont passés en revue rapidement tel que le debugeur mais on le comprend très bien, déjà avec plus de 6h de formation, cela aurait été dense et finalement cela ne concerne pas vraiment les débutants.

Je conseille d'aller voir les autres formations de l'enseignant qui sont du même acabit.

Regarder les design pattern, c'est du Python mais cette formation ne ressort pas avec le moteur de recherche....

Bon apprentissage.