Pratique Python, IA Engineering et bien plus avec des exercices interactifs et des tests automatiques.
Quand tu nettoies des données (liste de clients, logs de serveur, résultats d'API), tu tombes souvent sur des doublons. Tu veux les supprimer, mais en …
La rotation de liste, c'est un pattern qu'on retrouve dans les files d'attente circulaires, les plannings tournants, ou tout système qui boucle sur un ensemble …
Découper une liste en morceaux, c'est un besoin très courant : paginer des résultats (10 par page), envoyer des données par lots à une API, …
La transposition de matrice est utilisée en data science (pandas), en traitement d'images, et dans toute manipulation de tableaux 2D. Transposer, c'est transformer les lignes …
Quand tu travailles avec plusieurs sources de données (configuration par défaut + configuration utilisateur, données de plusieurs API), tu dois souvent fusionner des dictionnaires. La …
Regrouper des employés par département, des commandes par client, des logs par niveau de sévérité : c'est une opération que tu feras constamment en tant …
Les réponses d'API et les fichiers de configuration JSON sont souvent imbriqués sur plusieurs niveaux. Accéder à config['database']['postgres']['port'] est fragile : si une clé manque …
Analyser du texte caractère par caractère, c'est la base du traitement de texte : compter des lettres, détecter des motifs, valider un format. En Python, …
Convertir des conventions de nommage est un besoin courant en programmation. En JavaScript et Java, les classes s'écrivent en CamelCase (MonUtilisateur). En Python, c'est snake_case …
La détection d'anagrammes est utilisée dans les jeux de mots, les moteurs de recherche (suggestion de termes similaires) et même en bioinformatique pour comparer des …
La vérification de palindromes combine plusieurs techniques de manipulation de chaînes : filtrage de caractères, normalisation de casse, et inversion. C'est un exercice qui revient …
Le Run-Length Encoding (RLE) est un vrai algorithme de compression utilisé dans les formats d'image (BMP, TIFF) et les fax. Le principe est simple : …
Quand des utilisateurs remplissent un formulaire d'inscription, les emails arrivent souvent avec des espaces en trop, des majuscules incohérentes, bref du bruit. Nettoyer ces données …
La génération de mots de passe aléatoires est un besoin réel dans tous les projets : tokens d'API, mots de passe temporaires, clés de session. …
Trouver les éléments communs entre deux collections, c'est un besoin constant : quels utilisateurs sont dans les deux groupes, quels produits sont dans les deux …
La différence symétrique est utile pour comparer deux versions de données : quels éléments ont été ajoutés ou supprimés entre deux listes. Pense à la …
Les tuples sont utilisés partout en Python pour représenter des données qui ne doivent pas changer : coordonnées GPS, dimensions d'une image, clés composites de …
Trier par fréquence d'apparition, c'est un classique de l'analyse de données : les mots les plus utilisés d'un texte, les produits les plus vendus, les …
Le produit cartésien, c'est ce que font les sites e-commerce pour générer toutes les combinaisons possibles d'un produit : 3 couleurs x 4 tailles = …
Les compréhensions de liste sont la marque de fabrique du code Python idiomatique. Tu les verras dans tous les projets open source. Au lieu d'une …
La matrice identité est un outil fondamental en algèbre linéaire, en data science et en 3D. Savoir la générer avec une compréhension imbriquée, c'est maîtriser …
Quand tu reçois des données sous forme de deux listes séparées (les noms d'un côté, les valeurs de l'autre), tu veux souvent les réunir dans …
Un tuple, c'est une collection ordonnée et immuable. Immuable veut dire qu'une fois créé, tu ne peux plus le modifier : pas d'ajout, pas de …
Quand tu as une liste de tuples, Python les trie par défaut selon le premier élément, puis le deuxième en cas d'égalité, etc. C'est ce …