Exercices Fonctions & Modules Pipeline de nettoyage de texte
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Pipeline de nettoyage de texte

Voici un exercice qui combine tout ce qu'on a vu dans un cas qu'on rencontre vraiment en entreprise : nettoyer des données textuelles.

Quand tu recois des données utilisateur (formulaires, fichiers CSV, APIs), le texte est souvent sale : espaces en trop, majuscules aleatoires, caracteres speciaux. En programmation fonctionnelle, on crée un pipeline de petites fonctions de nettoyage qu'on compose ensemble.

L'idee : chaque fonction fait UNE chose. On les enchaine pour obtenir le résultat final.

enlever_espaces = lambda t: t.strip()
en_minuscules = lambda t: t.lower()
nettoyer = pipeline([enlever_espaces, en_minuscules])
nettoyer(' BONJOUR ') # renvoie 'bonjour'

Écris les fonctions suivantes :
1. supprimer_espaces_extremites(texte) : enleve les espaces au debut et a la fin
2. en_minuscules(texte) : met tout en minuscules
3. remplacer_multiples_espaces(texte) : remplace les sequences de plusieurs espaces par un seul espace
4. pipeline(fonctions) : compose une liste de fonctions de gauche a droite (comme l'exercice précédent)
5. Crée une variable nettoyer qui est le pipeline des trois fonctions dans l'ordre : supprimer_espaces_extremites, en_minuscules, remplacer_multiples_espaces.

Exemple :
nettoyer(' BONJOUR LE MONDE ') renvoie 'bonjour le monde'

Tests (4/5)

Nettoyage complet
assert nettoyer('  BONJOUR   LE    MONDE  ') == 'bonjour le monde'
Deja propre
assert nettoyer('bonjour') == 'bonjour'
Espaces seulement
assert nettoyer('   ') == ''
Majuscules et espaces
assert nettoyer('  Python   Est   GENIAL  ') == 'python est genial'

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Indices (3 disponibles)

solution.py