Chapitre 5.2 - Les Requêtes⚓︎

1. Requêtes simples⚓︎

1.1 🦝 Les prénoms donnés en France⚓︎

On s'intéresse au fichier nat2021.csv regroupant des informations sur les prénoms donnés en France de 1900 à 2021. Ce fichier provient du site de l'INSEE.

Fichier volumineux

Le fichier initial comporte 648 616 lignes !

À vrai dire, il est si long que le moteur permettant de faire fonctionner ce site mettrait beaucoup trop de temps à le lire en entier...

On a donc limité le fichier original aux seules années postérieures à l'an 2000 (inclus).

Même allégé, on déconseille vivement d'afficher la totalité du tableau avec Python...

Les premières lignes de ce fichier sont :

📑 Données CSV

sexe;prenom;annee;nombre
G;PRENOMS_RARES;2000;12583
G;PRENOMS_RARES;2001;13285

Remarques

PRENOMS_RARES correspond à des prénoms donnés moins de 20 fois entre 1900 et 1945 ou entre 1946 et 2021. Tous ces prénoms sont regroupés pour chaque année. On doit donc comprendre qu'en 2000, 12 583 garçons ont reçu un « prénom rare ».

On remarquera de plus que tous les prénoms sont saisis en majuscule (avec potentiellement des accents comme dans LÉONIE).

Repérer les bonnes informations

Observez l'extrait proposé et répondez aux questions suivantes :

Quel est le séparateur utilisé ?
Combien y-a-t-il de descripteurs ?
Quels sont les types des descripteurs ? (entier, nombre décimal, chaîne de caractères...)

Solution

Le séparateur est le point virgule
Il y a quatre descripteurs
sexe et prenom sont des chaînes de caractères, annee et nombre des entiers.

A. Import(s)

On laisse ici le choix d'importer ce fichier sous forme d'une liste de listes ou d'une liste de dictionnaires. Vous pouvez aussi vous entraîner en réalisant les deux types d'imports !

Quel que soit le choix fait, la liste regroupant l'ensemble des entrées sera nommée prenoms et les données seront typées.

On rappelle que la structure du fichier est la suivante :

Descripteur	`sexe`	`prenom`	`annee`	`nombre`
Indice	`0`	`1`	`2`	`3`
Type Python	`str`	`str`	`int`	`int`

Import dans une liste de listes

Compléter le script ci-dessous afin d'importer les données dans une liste de listes.

Les données seront typées.

Il y a beaucoup de données : le script met un peu de temps à s'exécuter

Évaluations restantes : 10/10

.128013 adq3b7(wi=t51mPn:/o,S42h.p9_-gvk8)se0cr6fyu[l];050d0L0m0c0k0U0K0b0N0U0c0K0K0l010m0k0B010406050K0S0p0p0c0O0R040w0u0U0S0;0u0r050t0{0}0 110_0B04051h1a1k0t1h0_0d0k0G0)0+0-0/0+0r0F0S0c0F0L0E0B0R0m0z180b0z0k0F0z0U1M0z0m0@050!0g0U0L1t0,0.011L1N1P1N0m1V1X1T0m0O1i1H0)140K0B0c0r0/0y011Z1v010Q0$0L0r0c0p0L1T1^1`1 1#221X25270@0a0b0q0O0u0B0u0K0k170r0b0Y1?0O0O0L0N2s1a2a0r1i0t1H2F1/1;1:1U0d2c1w0k0r242p1T1q1s0*1!2P2R0r0u2V1T0B2y1i2D2F2,0`1_2t2X202#0O0~0U1T0c1K2y0Q0/030D0D0N2$0L1P2!0u0E0o3a0@0o1a0c2-2:0^2/2b2=1#2@2_2{2}0L2 01313335372S3a0E1}040y3f3h1`3j2D2O013o0c2`1i2|0z2~3032340Y3y2#3A0f0@0f3F2C3i0_3J3m0/3M3O053Q3S3u3U3x2Q3z3b0x0@0x3%1b3)3k2;1u3n0u2^3N3q3R3s3T3w3W3_3Y3b0n0@0n3 2,3*2:3K3.493=3v3V364f393b0P0@0P4l413+443-463p3P3r3t4t3^383A0h0@0h4C3H4n3l4F3L4H484J4a4L3@4e4O3b0I0@0I4T2E4V432Y4Y473/3;4b3?4d4v4*0E0C0@0C4/2F2)0L2F2V2I0d1;2N3,014u2U1r1i562+3i3(3H054u5l2b0k0d0/322D3A0o3q5t5v4}3X4x3c0b2g0L5C4u5E5y1T0t3g424p0@562#0p0K5n2E0b5R5e0u0@0l5Y045!4E4?0?040T0V5*0_405o3J5B015w2:3A3C3:0b5{4(4~3`3B1~5I5K4N66605P5r4=200H0@0j2r0z5*5,4o5e0r0g0@2n245*5#4X5/0i6w5-2?0@2e0L6B6p4X5%045)5^2E6x4?0K3C020e0S0u0m0W250m0y0M0y0o0A0N0K0G6T6V6X6H4W5.0@0v6n6P6D040p356:6g1#6K6M2.6C1#6R0@6-6W0W0O786/6N6f3K5/6@7e6o6;6`243V2Q0F6~3K717r5e76047c0W160Q0E0I7y7u6y0@0J6^740/6i040,7J6I4?0r6E0k0N1L0L0O7F6=040s5?7r630D5x3b3!4J7)5L4w3Z68265J5|5D7;7,5O3g0b7 7k6 3-7T7V0k7X7Z206K0A883n0@2y0c0d3y8c0/6z7I7e5@734o7)7+0E3|7.5u7_7:4 3|5H7@6a4)668u3F80813K7M0Q467P7l8d041)2R8O82010u0j0@2Q8U5S042285877e6_1#5/7$8n7(8w5}1`3A4i8v8D654g0E4i8B278{5M4h7}5+8I808,838R1M2R0D2)2n2y8#5$5(9i4X7S9b0F8T8+7K8W0@8b9r7Q6`0K1/0=8j018l7%9w5s8=7*5~4y5A9I8y664z907^64930E4z2F7~977 993L0@0G3N0L0S0O5X7j9#7t9.9s9n8S0L9e2m569C8a9C9n1^1P0m9C6z9C7w7y0W7E9G8V5/8m4m8;5C8s4Q8`8x6b8}4Q9R927{0Eai8H9Z8J6q9%9)9+9-8p8P8k0@0T9C0p0k0@3Eaa7g0@5=9;9x709kaPaC3L6s042Qa2aL5ea4a!9max1Xaza3aEaGaI3Da,040Vad41aL8r9K7C9Map4 4,aoak8E8}4,9X969Z9#9n9(a*9,a;aFa%4?aH3#a;aO2,av6JaSbmb9aWaYa;6Abg6`bb9*bdbw8-a-bB0/bi043$bE9DaNa@4Uaf7_8s51aj9Taq51b1bT4 bRatb89=5T2y5VaA5m9s9}bJ9n0c0B0B240dbu9~a)bzb*5_aQaD04bM4:6w0t5q1l2*1a591a0m5bca2L2G0c1W57c85i5@0Y0!0$0K04.

Import dans une liste de dictionnaires

Compléter le script ci-dessous afin d'importer les données dans une liste de dictionnaires.

Les données seront typées.

Il y a beaucoup de données : le script met un peu de temps à s'exécuter

Évaluations restantes : 10/10

.128013 adq3b7D(wi=t51RmPn:/o,S42h.p_-gvk8)se0cr6fyu[l];050d0M0n0c0l0V0L0b0O0V0c0L0L0m010n0l0D010406050L0T0r0r0c0P0S040y0w0V0T0=0w0t050v0|0~10120`0D04051i1b1l0v1i0`0d0l0H0*0,0.0:0,0t0G0T0c0G0M0F0D0S0n0B190b0B0l0G0B0V1N0B0n0^050#0g0V0M1u0-0/011M1O1Q1O0n1W1Y1U0n0P1j1I0*150L0D0c0t0:0A011!1w010R0%0M0t0c0r0M1U1_1{201$231Y26280^0a0b0s0P0w0D0w0L0l180t0b0Z1@0P0P0M0O2t1b2b0t1j0v1I2G1:1=1;1V0d2d1x0l0t252q1U1r1t0+1#2Q2S0t0w2W1U0D2z1j2E2G2-0{1`2u2Y212$0P0 0V1U0c1L2z0R0:030E0E0O2%0M1Q2#0w0F0A0F0p0^0p1b0c2.2;0_2:2c2?1$2^2`2|2~0M3001323436382T3b3b0^0A3h3j1{3l2E2P013q0c2{1j2}0B2 3133350Z3A2$3C0f0^0f3G2D3k0`3K3o0:3N3P053R3T3w3V3z2R3B3c0z0^0z3(1c3*3m2=1v3p0w2_3O3s3S3u3U3y3X3`3Z3c0o0^0o402-3+2;3L3/4a3?3x3W374g3a3c0Q0^0Q4m423,453.473r3Q3t3v4u3_393C0h0^0h4D3I4o3n4G3M4I494K4b4M3^4f4P3c0J0^0J4U2F1m2+1b2W2J0d1=2O3-014v2V1s1j2*0M2,3k3)3I054v552c0l0d0:332E3C3e4K5d5f4e4w4+3d1 2h0M5m4v3Y4y5q2G3i433L0I0t0^0l0r2p0P0n574;4F2Z010k0^0b5L5b445O0t5E040O0L0H5T0`41583K5l015g2;3C1~5k5e5-5n5w5:5r275t5@5v4x5`5z5U4q0^532$0r0L5T5S5N210w0^0m6a5B4}0@040U0W5%5T5B5,5.1{3!3s6r5^603c3#0b5s5u4O3{0F3#626i4Y0I0^0k2s0B6h6c3p0g0^2o256p6R0:6k0j6X4p4}5Y2f0M6$4X5O6e046g5)5M6%4Y0L5;020e0T0w0n0X260n0A0N0A0p0C5!0H6{6}6 6,5V216k0x6Q6@5W0^0r367d3L6/6;2/6Y016_0^7a6~0X0P7x7c6=636j0^7h7D6b7j2@0^253W2R0G7o4}7q7R6^6`6|7y170R0F0J7B0X7U5O6k0K7i6-216L040-7-7e3p0^230O1M0M0P7)7f0^0u6o7D6q5?6s0t3C3}5=6D4*6F3}6B5|8c5o8e1U0v3i0b8o7J7.7^041Y2B0M0T7~7I6J6.6f7?645Z5#7 1$6/0C8H3.0^0i0l2B0q0M0c0Z8y7s7K1$6!8L3M7_8P7|8V567t7g8D6(0^4f0r2s7}8!7T847t7v047%0X7%8!7+838W5c860E5h4i6v955 5p4j8g288i5_98628p8q7@0:7:0R478-4Y5Y251:0M6+8z7t0w5Q042R9r7k8t2A0n8w8)5*8X6Z81928*4p6w970F4A8b5~6E4h9U5{9f9X8d9Z9V3G9k9k8A7L049u2z9x939m016k0U8!8{7%1{2S0M8 8_9M9_0^6n9ya48^2-9l4q6T9C0t5Ka38r9N046#ai9^9tag9=900^9{an3L9}7X6 9 9wa29@3L6k0W7,7D5(aD9S5/3c4R9W4)8j9Z4R9e5}aQ9h0FaO9+9,8o9.8s9;9was6l9|7W7b700w0r0g2zaC9Qaja504a7aba%0:aa3kac6(ae2RahaD7Fal8!ap9v9?a_9^9`a-7waya:a=a@bka+aG9P9L945m9T4-aP6x5p4-aU9g6y7#8l8na#b39s652z6769av7S0^8KbObJ7;0D0D250da+amb8bTa)bebsbg0^aH4n6p0v5a4=544@511b0n4`b^2M2H0c1Xb=0v4^5(0Z0#0%0L04.

B. Requêtes

Dans ce qui suit, les imports ont été effectués et la liste prenoms est chargée en mémoire. On peut désormais l'interroger afin d'en extraire des résultats.

On propose ci-dessous deux versions du même exercice selon le type de listes choisis : liste de listes ou de dictionnaires.

Requêtes dans une liste de listes

La première entrée de la liste est :

Python Console Session

>>> prenoms[0]
['G', 'PRENOMS_RARES', 2000, 12583]

On peut sélectionner les entrées correspondant au prénom ADELINE en faisant :

Python

adeline = [entree for entree in prenoms if entree[1] == "ADELINE"]

Vous remarquerez que les prénoms sont saisis en majuscule dans le fichier csv.

On peut de la même façon sélectionner les entrées correspondant au prénom "ANTOINE en 2007 :

Python

antoine_2007 = [entree for entree in prenoms if entree[1] == "ANTOINE" and entree[2] == 2007]

Compléter le script ci-dessous afin d'effectuer les requêtes demandées. prenoms a déjà été chargé et correctement typé sous forme d'une liste de listes.

Il y a beaucoup de données : le script met un peu de temps à s'exécuter

Évaluations restantes : 10/10

.128013 Cadéq3b7D(wi=t5A1mPLn/oNS42hIp9_-gvkO8)se0Ecr6Ffyàu[l];050e0Q0p0d0n0$0P0b0T0$0d0P0P0o010p0n0F010406050P0!0t0t0d0U0Y040A0y0$0!0|0y0w050x13151719110F04051p1i1s0x1p110e0n0K0;0?0^0`0?0w0J0!0d0J0Q0I0F0Y0p0D1g0b0D0n0J0D0$1U0D0p0 050,0i0$0Q1B0@0_011T1V1X1V0p1%1)1#0p0U1q1P0;1c0P0F0d0w0`0C011+1D010X0.0Q0w0d0t0Q1#2022271-2a1)2d2f0 0a0b0u0U0y0F0y0P0n1f0w0b0*1~0U0U0Q0T2A1i2i0w1q0x1P2N1`1|1{1$0e2k1E0n0w2c2x1#1y1A0=1,2X2Z0w0y2%1#0F2G1q2L2N2@12212B2)282-0U160$1#0d1S2G0X0`030H0H0T2.0Q1X2,0y0I0V0I0s0 0b0s1i0d2^2{102`2j2}1-2 3133350Q3701393b3d3f2!3i0I25040b0C3p3r223t2L2W013y0d321q340D36383a3c0*3I2-3K0h3m0h3Q2K3s113U3w0`3X3Z053#3%3E3)3H2Y3J3j0B3m0B3=1j3@3u2|1C3x0y303Y3A3$3C3(3G3+443-3j0q3m0q4a2@3^2{3V3|4k403F3*3e4q3h3j0V3m0V4w4c3_4f3{4h3z3!3B3D4E433g3K0j3m0j4N3S4y3v4Q3W4S4j4U4l4W424p4Z3j0N3m0N4(2M4*4e2*4-4i3}3 4m414o4G4^0I0G3m0G4}3T4z3`524T3~4V4n4F3,4I3k0R0 0s0R5f4 4A4.545m575o4H3K0s3l045G5w4d5y534C564X4@453k3M0s3P0x3q3?4)5L5i4B4:4D4?595S0s3/5I3;5X3R4~5#4,5%5l4;5n4Y5,475I495;5Z5?4P515_554=585p5F4t5I4v624b5!652~5z5O695D5a0s4K5I4M6g4x5@666l5(5P5*6b3j0s4#5I4%6u4O5h5^6y5`5)6a5E6D4`5I4|6I6i6K6x5N6z6n5}4r3k5c5I5e6V646X6k6Z6N6A6P5a0C5s046^5K6j4g6:685|5R6%0C5H746|6.6~5k705C6$5q0C3M7f774+6Y7a5B5Q5+735.0C5:5Y6h6-7j6/7l5{7c727e5 0C617t6v6}4R6 7m6B6Q3L6d0C6f7G6J7w794/6;6#7B3K0C6r7#7i507x7W7b7n6C3L6F0C6H7S6W7U7J7y6O6o5S0C6S7~7(5M7`6=7|736)0C6+7?7v7)7V5A7z7-7N0h6_8i815$6M7,7M5a0h5H8r8l6L7K8f8p5S0h3M8A8u7k7+7L6?8z5.0h7s5=5g7^5j8F8x8H6%0h5 8U8D7*8e7{7d3.6d0h7R8M5x8m8w8!7Z3j0h6r8;8X8d6m717o5q0h6F8}8@7_8Q8.8{3.6S0h6U8a8N8c918Z848#8:6)0h898M1t2=1i2%2Q0e1|2V5i4F2$1z1q2;0Q2?3s631q4F9A2j0n0e0`3a2L5F3A9H9J8S5q3l0b2o0Q9P859R1#627I010T5H030b0d5R0b0Q0P0p0b0?9;0n9/1*2D0p0y1e9.9;9~2c1`0f9~3c2F9.2w0w0e229:0d0!0b2;0f2-0t0b020g0!0y0p0(0r5Ralanap9C117u9F2B9O019K2{7!9N9IaC9QaF9T2e9VaI9XaF2N5Y9#0w0 9+5+9C0b6w280y0 0oaYa!1-0~040#9Ca*3{0 a12G0Qa)9#0L0 0X4ha_78a;04a?0Qa^ayaZ9#0y0m0 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220el3f3k}f:htk_lq1-d*dVlmlShMlt3VdahCk~bClWj.6UlUljhLkTcojG7fiec2l@h/k!gTh!ibkW3j7rl^fRm2l{l_hZke8Oh@b30H0q0H0+0H5u0HbE0$1)j:f|j?evcJg39-g5gxi6eEi9jDkUk2ca7!h)gPiSl_h.j!m4h;m9h?f=0e1g0w0fj`2G0b0q0bc*0R9-9:iHmYeMgK0:130U0b0!2Z9*kP1*0l2Y0=0!cKcZc#m.m!kLc#adbviL4cl jSkw7Qm37.n8m6m4ikmMfjmcmemgmimk1)jsbPe}jllRh1l4lJ51l1dnnujhk|g,i g nyk{lah5lenE0`d*memYnnhzhBlOlhl.bJlkjpnKhGhIlYjBl:l5fBhA0(l(3Nl*lo0R0HnNlinUn$mzl=m03LiQmFkD7eiUfUk%73iXjQn5k3f%7;n97No9ncnajPnr28h@encvmim%9.h|j=f~j@mri3mueCa7g9j ktiNn`7~oa6@jZo1hXoCgpj(incGipirdDeMeO2YeRl;f#n67!k6n}o27e5codobkdog1-h@mPkPeJiEf m$c*m(9@0bm+m-m/c%m=m@iEn35!o6mC8:kyk7f*8ik$hXp9oJfbi?e.okn/n;nJk=a%npnVn=lgg{l#5inwi^pkpqi:lcd9nCl7pzl9h3gwnHh7psi.ntn!lrlTpMlVhGjzpPl/l!pDlubPn+k 5ilxfCfElz0(nBd1lNlfjin=nqn-0 nZk1blfvpkbO02jun*e}jyn:c*nWn?pV5?p3c:f%8roD8zgkoGp8k)o5kuoW8:gTp7gi8Apap8l}nff;cr1~0t2w0Pa0f{h}mpi0osezj{mvj}eFoUc8qkb}hSqnb|8Kqqqom8o*0`h@iokioOgxqx2xmSqLkVqN8Uqc8TmIqfqomLqW9$f=0cgukjis3cbu0n2c2,9:m}1`0-9:0em{kNm.0n1gq*mBq9h%8(q.8|ihq;qRneq@g(dCqy9.nnpZddponTpxlQp!4,punRprpWl$pBj1nGk;j7lwbVp)0IlIpJ51l6rEpymAp_rxpTbDloq4bKq63tq8d^8;rj3.o0gYpbo4r*qjo7rhjIoZpbjMrmc28}j%kfqv0d0H0*0i1emnqCoqmqg2otqHovi7qKozp^r|rgkw97r.8:oFr;p8e*qtkHoLeIq!eL0e0fs80,bueJ17j;1)gE1*fC0rrRp2r^p4b}oYh+qRo$mJ7.9is2e`s5s71erupnpOsliZnArLg^p.s/p{rIs=rKpkrMpwp/nTp;jnr$p:b-lls-4,frr%lsrGfxpYfzrOauaqsPrXhmr)fZ2N9E9l9z9n9w1i0p9qtt2T2O0d1(tq0x9oax0*0,0.0P04.

Requêtes dans une liste de dictionnaires

La première entrée de la liste est :

Python Console Session

>>> prenoms[0]
{'sexe': 'G', 'prenom': 'PRENOMS_RARES', 'annee': 2000, 'nombre': 12583}

On peut sélectionner les entrées correspondant au prénom ADELINE en faisant :

Python

adeline = [entree for entree in prenoms if entree["prenom"] == "ADELINE"]

Vous remarquerez que les prénoms sont saisis en majuscule dans le fichier csv.

On peut de la même façon sélectionner les entrées correspondant au prénom "ANTOINE en 2007 :

Python

antoine_2007 = [entree for entree in prenoms if entree["prenom"] == "ANTOINE" and entree["annee"] == 2007]

Compléter le script ci-dessous afin d'effectuer les requêtes demandées. prenoms a déjà été chargé et correctement typé sous forme d'une liste de dictionnaires.

Il y a beaucoup de données : le script met un peu de temps à s'exécuter

Évaluations restantes : 10/10

.128013Cw=A1PnoNI_O8se0Ecr6Ffu]x adéq3b7D(it5mL/S42hp9-gvk)yà[l;050C0p0L0B0K0(0o0A0s0(0B0o0o0d010L0K0U010406050o0x0N0N0B0t0#040Q0i0(0x0}0i0h050P1416181a120U04051q1j1t0P1q120C0K0Y0=0@0_0{0@0h0X0x0B0X0p0W0U0#0L0T1h0A0T0K0X0T0(1V0T0L10050-0G0(0p1C0^0`011U1W1Y1W0L1(1*1$0L0t1r1Q0=1d0o0U0B0h0{0S011,1E010w0/0p0h0B0N0p1$2123281.2b1*2e2g100a0A0g0t0i0U0i0o0K1g0h0A0+1 0t0t0p0s2B1j2j0h1r0P1Q2O1{1}1|1%0C2l1F0K0h2d2y1$1z1B0?1-2Y2!0h0i2(1$0U2H1r2M2O2^13222C2*292.0t170(1$0B1T2H0w0{030l0l0s2/0p1Y2-0i0W0f0q3j100A0f1j0B2_2|112{2k2~1.303234360p38013a3c3e3g2#3j3l26040A0S3q3s233u2M2X013z0B331r350T37393b3d0+3J2.3L0W0F3n0F3R2L3t123V3x0{3Y3!053$3(3F3*3I2Z3K3k0W0R3n0R3@1k3_3v2}1D3y0i313Z3B3%3D3)3H3,463.480M3n0M4d2^3`2|3W3~4n423G3+3f4t3i480u3n0u4z4f3{4i3}4k3A3#3C3E4H453h3/0H3n0H4Q3T4B3w4T3X4V4m4X4o4Z444s4$480n3n0n4+2N4-4h2+4:4l3 414p434r4J4{3l0V3n0V503U4C3|554W404Y4q4I3-4L3l3k103k5i524D4;575p5a5r4K3/0f0f5w3p0P3r3^4,4g5A564F594!4`475u3N0f3Q5M3S515Q5l4E4?4G4_5c5X3j3;040f3?5$5O5(4S545+5o4@5q4#5:0f4a5?4c5_4e5P5|2 5B5T4^5b5s5H4w5?4y684A5)4/5~586f5F5d3j4N5?4P6m4R5k6p6d5,5U5.6h480f4(5?4*6z6a6B5}6D5 5-6g5G6I4}5?4 6N5{6P6c5S6E6s624u5u5f5?5h6!5j4.6Q6(6S6F6U6u0S0q106}5y6o6@5n6r615W6,0W0S5J047a716b4j6^755E6+5t793N0S5#5N696#6?6%745D5V5/780S5=7A7e6$7g7v607j777l0S657L7D7t7F4=6_6*7J3/0S6j7W7O537u7R7i7x6H3M6w0S6y7q6n7f4U7h7w6G6V3M6K0S6M7.6A7P7;7G6T6t5:0S6X857Z5R816`837z6.0S6:7}6O7 5m7$7?6{5:0F6~048p885*6R7%7@6u0F7b8z8t6C7=7H7(7^3:3N0F7p5%6=7!7Q5C8F8x8o5=0F5^8h7s8O808l8R8n780F658)8C738#827k3/0F6j8=8,7#8Q8/7U480F6w8~8^8P6e767y7l0F6K97918!8`8b8:8}6X0F6Z8X8N898.9d8|3l0F6.9q5i1u2?1j2(2R0C1}2W5l4I2%1A1r2=0p2@3t5`1r4I9J2k0K0C0{3b2M5H3B9Q9S8%7l5J0A2p0p9Y8c9!1$5_7:010s7b030A0B5W0A0p0o0L0A0@9}0K9{1+2E0L0i1f9`9}a72d1{0Da73d2G9`2x0h0C239|0B0x0A2=0D2.0N0A020E0x0i0L0)0e5Wauaway9L127r9O2C9X019T2|7V9W9RaL9ZaO9$2f9(aR9*aO2O5N9.0h109@5/9L0A72290i100da+a-1.0 040%9La?3}10aa2H0pa=9.0Z100w4kb27Ea}04a 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1.2 🦝 Populations des communes françaises (Métropole)⚓︎

On s'intéresse au fichier pop_hist.csv regroupant des informations sur la population des communes de France Métropolitaine à travers l'histoire.

Ce fichier a été adapté à partir de cette source. Les adaptations faites sont :

suppression des données de population pour certaines années,
suppression des communes pour lesquelles les données sont incomplètes (populations anciennes manquantes). Cette suppression explique que les communes listées soient toutes en métropole (hors Corse).

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On déconseille vivement d'afficher la totalité du tableau avec Python...

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📑 Données CSV

departement;nom;pop_2019;pop_2009;pop_1999;pop_1990;pop_1982;pop_1968;pop_1954;pop_1936;pop_1926;pop_1906;pop_1896;pop_1886;pop_1876
Ain;L'Abergement-Clémenciat;779;787;728;579;477;347;424;506;543;629;572;622;604

Les descripteurs sont explicités ci-dessous :

Descripteur	Indice	Type Python	Contenu
`departement`	`0`	`str`	département de la commune
`nom`	`1`	`str`	nom de la commune
`pop_2019`	`2`	`int`	population en 2019
`pop_2009`	`3`	`int`	population en 2009
`pop_1999`	`4`	`int`	population en 1999
`pop_1990`	`5`	`int`	population en 1990
`pop_1982`	`6`	`int`	population en 1982
`pop_1968`	`7`	`int`	population en 1968
`pop_1954`	`8`	`int`	population en 1954
`pop_1936`	`9`	`int`	population en 1936
`pop_1926`	`10`	`int`	population en 1926
`pop_1906`	`11`	`int`	population en 1906
`pop_1896`	`12`	`int`	population en 1896
`pop_1886`	`13`	`int`	population en 1886
`pop_1876`	`14`	`int`	population en 1876

On propose ci-dessous deux versions du même exercice selon le type de listes choisis : liste de listes ou de dictionnaires.

Requêtes dans une liste de listes

Compléter le script ci-dessous afin d'effectuer les requêtes demandées.

Il faudra tout d'abord importer et typer les données ici sous la forme d'une liste de listes.

La liste reprenant l'ensemble des informations sera communes.

Il y a beaucoup de données : le script met un peu de temps à s'exécuter

Évaluations restantes : 10/10

.128013 adéqM3b7z(wi=t51mP*n:/o,S42h.p9_-gvk8)se0cr6TfHùyàu[l];050d0P0p0c0n0$0O0b0R0$0c0O0O0o010p0n0F010406050O0!0s0s0c0S0Y040A0y0$0!0|0y0v050x13151719110F04051p1i1s0x1p110d0n0K0;0?0^0`0?0v0J0!0c0J0P0I0F0Y0p0D1g0b0D0n0J0D0$1U0D0p0 050,0i0$0P1B0@0_011T1V1X1V0p1%1)1#0p0S1q1P0;1c0O0F0c0v0`0C011+1D010V0.0P0v0c0s0P1#2022271-2a1)2d2f0 0a0b0t0S0y0F0y0O0n1f0v0b0*1~0S0S0P0R2A1i2i0v1q0x1P2N1`1|1{1$0d2k1E0n0v2c2x1#1y1A0=1,2X2Z0v0y2%1#0F2G1q2L2N2@12212B2)282-0S160$1#0c1S2G0V0`030H0H0R2.0P1X2,0y0I0r0C3i0 0b0r1i0c2^2{102`2j2}1-2 3133350P3701393b3d3f2!3i3k25040b0C3p3r223t2L2W013y0c321q340D36383a3c0*3I2-3K0I0h3m0h3Q2K3s113U3w0`3X3Z053#3%3E3)3H2Y3J3j0I0B3m0B3?1j3^3u2|1C3x0y303Y3A3$3C3(3G3+453-470q3m0q4c2@3_2{3V3}4m413F3*3e4s3h470T3m0T4y4e3`4h3|4j3z3!3B3D4G443g3.0j3m0j4P3S4A3v4S3W4U4l4W4n4Y434r4#470M3m0M4*2M4,4g2*4/4k3~404o424q4I4`3k0G3m0G4 3T4B3{544V3 4X4p4H3,4K3k0r0Q0 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Requêtes dans une liste de dictionnaires

Compléter le script ci-dessous afin d'effectuer les requêtes demandées.

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La liste reprenant l'ensemble des informations sera communes.

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Évaluations restantes : 10/10

.128013zw=1Pn:,o._;8se0cr6TfHu] adéq3b7D(it5Rm*/S42hp9-gvk)ùyà[lM050B0p0K0A0J0)0o0z0r0)0A0o0o0d010K0J0U010406050o0x0N0N0A0s0$040Q0j0)0x0~0j0g050P1517191b130U04051r1k1u0P1r130B0J0Y0?0^0`0|0^0g0X0x0A0X0p0W0U0$0K0T1i0z0T0J0X0T0)1W0T0K11050.0F0)0p1D0_0{011V1X1Z1X0K1)1+1%0K0s1s1R0?1e0o0U0A0g0|0S011-1F010v0:0p0g0A0N0p1%2224291/2c1+2f2h110a0z0f0s0j0U0j0o0J1h0g0z0,200s0s0p0r2C1k2k0g1s0P1R2P1|1~1}1(0B2m1G0J0g2e2z1%1A1C0@1.2Z2#0g0j2)1%0U2I1s2N2P2_14232D2+2a2/0s180)1%0A1U2I0v0|030l0l0r2:0p1Z2.0j0W0e0E3k110z0e1k0A2`2}122|2l2 1/313335370p39013b3d3f3h2$3k3m27040z0S3r3t243v2N2Y013A0A341s360T383a3c3e0,3K2/3M0W0E3o0E3S2M3u133W3y0|3Z3#053%3)3G3+3J2!3L3l0W0R3o0R3^1l3`3w2~1E3z0j323!3C3(3E3*3I3-473/490L3o0L4e2_3{2}3X3 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7(5E7V837L3;6}0E0q7~5T7@6_7_770E7a8C8w5,6Q827K6t0E3O8L8F6P7v8p8J5=0E7B8U8O7h8d8R8f8B650E7P8k7R8m7?8Z7^7l3:0E6h8=8X808o8/7,490E6v8~8^8n6q757y7m0E6J975j1v2@1k2)2S0B1~2X5m4J2(1B1s2?0p2^3u5`1s4J9q2l0J0B0|3c2N5J3C9x9z8#7m5L0z2q0p9F8A9H1%5_7t010Z0g110J0N2y0s0K9s6A2a0c3o9#9R0g9U040r0o0Y9s137e9v2D9E019A2}7-9D9y9{9G9~9J2g9La19N9~2P5P9+113e170x2#0o9s0z9$1/0j110dajal0|10040(0y9=9*4D9`9|248;9 9M8:8}289KaF8|3m7B3^9R0Z110c2B0Taq9+0F112x2eay8bat0Ia#8,3Y112o0pa)3Xan04ap9@ar010o3O020D0x0j0K0m2y0U0l1V0o0K0k9/0Ya|a~b0a/5mat0iaV7%3~110N3fbe4:a;a?2{9Ra`11bba 0m0sbwbda@9Rbgbi8b9-2e3,2!0Xbo55bqbM2abu04bA0m1g0v0W0nbTbP1/at0!bFa*aQ040_b(4Ea,0J0r1V0p0sb!as110haxbCaza0aB0g3:655paAa2494ba42haK95c29P3s0zcgakac041+2K0p0xb@9@cibj01bOcqa^9-b9b^ct110kcz9-0Hb:0K0M0p0A0,cpbscsa%cDb/b;0Jb?czbEcvcj4t0N2BcUb}8bcucN8bbRbT0mbZc%a*b$b|c*9_b 0l9B4waEa7aG3m4xc9a68S776h3Schcr8bb*0v4lb-5,112e1|0pa.cXcs0j9(042!de6a11cl0KcncM9rbDb`c?dyb~9Fc{3m6vc4c_a84NaIa5cb840WdH5(d8d8a^dbdddlbG110,0o0r0s0 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3kc8gqgnige}gfh{3Who6Hd6iie963d1ing/d69Qcsg?04gybm0s0F0J0T2lgFgH361ZgL20gO2fd?gHgWgUgWgN0rb?iWgZhmg2dEgj6ug6hx0e4Ohwiki=g;iFgxg}0=h0ah2E0x0z0*4liLiNeBg!isdDa1g4e3ixgr6t6IfWd3g/ebabcs9-iJj624h~fkeVfIh;hLf:hVh*04dchR3Pf2fvf4f~jv2ahZd/2_i2fBi f+jK1/b*0JehjTbkjHhOh=01hJeGa{eIb0eK19dveO0Ki8hAeSawjYhG0di0hXbtj*eYj4iKiM24j=ia04j^j9i9itieg%5v6Wg*i;e^iBkhiqfNkc5JfRjfio3k5gi@e{0ef!jn8biGgy0X0s24d#0l0Y0:gSh2gRiRgKdviUdvi)iY0=e!0=d#20afh)ici,jci.6|i:ikk(kufU3NgdiEkzi|0BgYiQ0zb20x0^2CgE2D6|kw2E0C230`1,5w0q0z0qla1U0AiL0.d?0=0I2!0@0x0ohl5Ridi-if78glkqg+79jjiy7zglk:d;110XkEelkGkIjSjOhYjulKdzaufajAj$j(j$i4eZg{k5lOk8i1efjCdXlNjoh-jJl)c(eAh,9.h%f*aij_jVjXl-lCj!h.jyh:lPlUj bxb20ll00VlYcOibl{a:bv0Xb0j|hSa^c!5yla0lla8vlSmbi+g#kn497pk)e{mwk,dPmwhzirkajbc07-hqghly7Yhvkjk*aNlB3XkAk_0-c#0olH0)kJiPgIiSkOgNkQgQkSg`0NkVi#l=kZk9hAiu7Mmxk-78imdNjg7`c3mR9jk=k@gIk`k|0J1Tham7kKe.0g0v0Cd(dw1,0%0z0LlbiNlegQlhlj1flmdBja9wmu3NiwmKm 7ziAm~kr7Zi`dZ04f?0~dvmXkHmZlJl#9Rc)nTmam1l jZlRnZj%jxggi3m3b0h_j+0mfql!j}cshQl:n#nWl.9Vj8n`l|jRl@mc5ml_n^jIhWmFe(nYn)eWn+b12xm60qkwm9o9n;minUbv0)mghFmk04nnmpn$h}k!mtlqkd78dHluhx7.lxnD7YdR3smEm@nz78jenCnHe7mOmyjmj?4:mT2?0jkCel2Anah3m$kNgMgYgPiXkJkUi}kXh(nSlok#mHmvkfoEk*kinGlvkfn2oYn4o:36n70Ak}36b6d(cmj:0zhd0Xj:0Ck~di3Qla0VgEgGm7nwo8c^oA7-kpoRlvktoUm{8inJl|o!o$0`n9n}n=c(lMn~d`n(nxl|n_pUpSoapXn*bvn.n-eYn:jBjDo5j#o2bpl/j_h$kYo_omn?h+p=l+o7oXjwpZpw3XlVm5m7ojf8k7jtbSmfn/p|l}l,obq0hKqhbQodq5pqq7pY0yol3vlpk$lr8um`dPqxmA8rqxmDkmpy8}ltpBhx8CoHkrqLhzgvi|dcgK0l5wndo+iTm)o/gRgWo=kWo0pvoNqGaMg)o e{8LqMg+q;qPg=p7kLk_2xk{pbpMpi0z0C0Kpmf)op0 1ZpmeL3pl80I0jj20Unu0!pn2I3p0n0G0tpsppkwq*5Sm^3;mJhsik8Uq=qKmQkyl|qSmX5zj_nVpOq8qjp!f|o6fyj)p$eYp(bxp*l^a,l(pRfupWp_n{h!qeq)rYdpl`r#rPp.qkm0rNq2p#bSn.qnoin.rXp/bNmeoqj_osrIs1jL110Op-l~r?b_q1p qlrTm4of0ern0tqpj@qsoMruoO8(qyqCm}fXqNn1oLqFqvoB8=sw8KnFszq?iDrEmSi|0phi1f2CgTo*kMqYo.kRkJ3e0xrhgW0Ie!g}k^jR0igEsR1gpMln5*quo|aMoDqJrzi?pEqzoKsh1/mT0j0#s/1es;o)q{1A0vng2I0gi%2uq}n8nak ohpr0Wti0Uq~k}hasmrortkbq,3;oQryq:oTp2qKoWjGsQt8sTqamhjFlO0(f`sea+qfp~k6r^t2h?odrVbBowe)eUs83zp}rRm2sjb0r}m8r mqq9rJ110WscqgrOqirSr{eYm5tvsot?t%k7s?tOp`l%jEjPhMtUh~p;t*jZr,u7sr9#0P9u9b9p9d9m1k0K9guv2V2Qld1+2P9e9?0,0.0:0o04.

2. Requêtes élaborées⚓︎

2.1 🐻 Meilleurs films selon IMDB⚓︎

À ce stade nous savons :

ouvrir un fichier csv à l'aide de Python,
lire son contenu dans une liste (de listes ou de dictionnaires),
typer les données,
effectuer des requêtes sur ces données à l'aide de listes en compréhension.

A. Présentation des données et import

Nous allons pousser notre étude un peu plus loin lors de l'étude du fichier films.csv¹. Ce fichier reprend les 517 films les mieux notés sur le site IMDB.

Les descripteurs proposés sont :

Descripteur	Indice	Type Python	Contenu
`Ranking`	`0`	`int`	rang du film dans le classement
`Name`	`1`	`str`	nom du film
`Year`	`2`	`int`	année de production
`Minutes`	`3`	`int`	durée (en minutes)
`Genres`	`4`	`str`	genres associés (voir remarque)
`Rating`	`5`	`float`	note moyenne(sur 10)
`Votes`	`6`	`int`	nombre de votes
`Gross`	`7`	`float`	revenus générés (en M$)

Les genres

Chaque film est associé à au moins un genre, certains à trois genres...

Dans le cas où plusieurs genres sont cités, ceux-ci sont séparés par des virgules.

Voici les premières lignes du fichier :

📑 Données CSV

Ranking;Name;Year;Minutes;Genres;Rating;Votes;Gross
1;Citizen Kane;1941;119;Drama, Mystery;8.3;442770;1.59
2;The Godfather;1972;175;Crime, Drama;9.2;1849989;134.97
3;The Wizard of Oz;1939;102;Adventure, Family, Fantasy;8.1;400883;2.08

On importe les données sous la forme d'une liste de dictionnaires. Le code est le suivant :

Python

import csv

films = []
with open("films.csv", "r", encoding="utf-8") as fichier:
    lecteur = csv.DictReader(fichier, delimiter=";")
    for entree in lecteur:
        entree["Ranking"] = int(entree["Ranking"])
        entree["Year"] = int(entree["Year"])
        entree["Minutes"] = int(entree["Minutes"])
        entree["Rating"] = float(entree["Rating"])
        entree["Votes"] = int(entree["Votes"])
        entree["Gross"] = float(entree["Gross"])
        films.append(entree)

Import réalisé !

Dans toute la suite du TP, la liste films telle qu'importée ci-dessus sera accessible dans chaque éditeur.

B. Votes par genre

Le fichier compte 25 films dont l'un des Genres est Family et 26 avec le genre Horror. On précise qu'aucun film ne possède ces deux genres.

Parmi ces deux genres, quel est celui qui a reçu le plus de votes au total (en additionnant les votes reçus par chaque film) ?

Comparaison de genres

Compléter le script ci-dessous afin de compter :

le nombre total de votes qu'ont reçus les films dont l'un des genres est Family (utiliser la variable total_family),
le nombre total de votes qu'ont reçus les films dont l'un des genres est Horror (utiliser la variable total_horror).

Évaluations restantes : 5/5

.128013Cw=A1Pn:,o._O8se0cr6FfHVu]x Gadq3b7(it5R+m/S42hp-gvk)y[lU;050F0q0M0E0L0(0p0C0s0(0E0p0p0d010M0L0W010406050p0z0Q0Q0E0t0$040S0k0(0z0~0k0h0C020E0Q0W0*0C0O0q180t0G0z0q0p050R1517191b130W04051G1z1J0R1G130F0L0Z0?0^0`0|0^0h0Y0z0E0Y0q0X0W0$0M0V1i0C0V0L0Y0V0(1/0V0M11050.0I0(0q1S0_0{011.1:1=1:0M1{1}1_0M0t1H1*0?1e0p0W0E0h0|0U011 1U010w0:0q0h1m0q1_2h2j2o212r1}2u0Q2w040a0C0g0t0k0W0k0p0L1h1j0,2f0t0t0q0s2R1z2y0h1H0R1*2%2b2d2c1`0F2A1V0L0h2t2O1_1P1R0@202;2?0h0k2`1_0W2W1H2#2%37142i1j2|2p300t180(1_0E1-2W0w0|030m0m0s310q1=2 0k0X0f0u3y110f1z0E383b123a2z3d213f3h3j3l0q3n013p3r3t3v2@3y3A2m040U3E3G2j3I2#2:013N0E3i1H3k0V3m3o3q3s0,3X303Z0X0H110H3(2!3H133,3L0|3/3;053?3^3T3`3W2=3Y3z0X0T110T441A463J3c1T3M0k3g3:3P3@3R3_3V3|4j3~4l0N110N4q37473b3-4b4A4f3U3{3u4G3x4l0u110u4M4s484v4a4x3O3=3Q3S4U4i3w3 0J110J4%3*4O3K4*3.4,4z4.4B4:4h4F4?4l0o110o4{2$1K351z2`2*0F2d2/49014V2_1Q1H340q363H453*054V5v2z0L0F0|3q2#3 0f3P5D5F4E4W583A5J0C2E0q5M4V3}4Y5Q1_0R3F4t4Q110M0k0.0(0m0w1m0:0$5x2$0C5%5n0k110d5?045^4)2}010Q0L110r5~134r5y3,5L015G3b3 3#4d0C6d565O4k3!2n5T5V4=6o0X6i5#5B4u620h5)5+3:0m1+2V4x5~604P5`5|6J5_4 6466685~5%6l0m5H4l414.6W5W4X3 415S2v6s576u6!3(69396c5E6e6X6g4l4n6#6^6m5X3 4n6+2F6-6n4H3A6}44612p0!110w6I6a5@6P6A112t2b0q0q6O7c210k0c112=7r6L4 6B042C0Q1y7i6y3-10040i6T7G6V6 6`2j3 4J6~76714I6q6,6_6%5P0X7T3(0C7*6K4~627e040L0w7y7-2p0p3#021v5+0*0v5:0(0$7{0z7}7?6z2p7u7w0h865(047n2W7q7N7s0|7J0%6U8j017_11837}0D2t2W0p8s0M0*8n7z627J0A7L7G6=5w6@5M6Y3A4!7U7!6t780X4!745U8Q6.8S8O7)7+8$7k3e6C5,5.805=7G7,877t110P5}8/8(3M7m0h7o8h6?8C2p8l8B7@218q048y0*0y5+1x99948;8k110A7M905C7P8M0X4^8P706(4l4^8V7V9t3A9q8#7*8`0|7/4W7=8_8o97990x4x2L0t9e9I917t7v7:8b9R954a8|8~9f7I118m8i9S0|9K7|8z8u0h8w9Q9l9g018E8G4N9$6W9o5a9r5N7W3A5a9w8X775Y0Xa09B8$8:8d5*8+6G9O8c6M048@ak7A9!8g9$5n939*9Y8p7`9.9a9c8xazas4 8E9k5w0R5A5f5u5h5r1z0M5kaP2-2(0E1|aM0R5i1F7H5n2W0Q8,0!0q6F6!1r1t1v1x0C9{aI1N1I040n1j340k2r0M1~0L0s0L0C0F0z0C5/2Q0Ca:0C1}0=0,0z0B0C1#9;a;0p1i0M6k0h3s1n0E0~aW0=0K0F2j0=0s0-b0bd0L0pbE2T7D0=051s043k640h0L181zbN0#0l1K3I1G0Sb40(001,bn0z0V0/bEbs2i2W0tb50qbhbj8va;b/bu0Lbw0j0C1,0F0kba1g0:bG0qb=bgbi5z3t3-1W1Y1!1$1(1-1?251@2x9+017/7;6UaJ3t5 0-0C2i0=0z1jcd2T5ncg1Z1#1%0$cl241?1^a#4 cs9H37aeal0lcXao7.7m1=cTaI5A0l0C0b001xbp1}0?0_cz190C0q0B1s0Wc:0E0Z2Xbda;bk8w5^5A0e0Fc 8}0z2W1z5Ac^bpcE5u7 6481ddcwbY1O1Qcf2jchcJ1(1*1,2j300.bE231;cOcpaw2C2t2v110g1)1+9W395t6y3)5eaK8K6_6Y0J3Ba17#4kdY5R6ra77Wd%2n544Dd#4Hd,2%5$8o7Bag6E0Ed87ndb8 3HcV4 5{048^cU9D636504678H9}9n6{dY6i3k6$8R4Yeh7Y75d*9ten4/d/el3yend?cQ7l04d`5-5/dk8.e78oe4e6e1e86RebaH6b4P9~eg405K7Pd:emeUa69s58dY6*d.4ga2ereUey8IeQ9m8LeT7aejeWev0fdY73d)e#d$4md-4Te d;f1eye87/7g0tcZ8)8e8}ar9X9^899Vfc8{7C0:7EaE8D11a?4|eee=7Re{7%eV9xe$fze!e+fC4Jete*eXewfzey8%8ocSfl9,ay848zd7d90Md 9?eLeI9U7xfh8d8f7pfq929(f-96fT8tb`aCfU8Aav9^9`eP5edV6ffxdY8!e^fBf08Ue~fFg7f24CfJe`g35!3Fad7+e8d_6D5-d|fXd fR01e4anf)5n7Bf+e0e:f|f/f{3-9-f_9bb0f^85gEat9if~7HeSg29pfAeqfC9vg9fKfy9ve)4;8YeY9A6xfOcqfQgw4 gG7}dj5;f!3*e262fjf(eHcqgyfff,gMaFgD9@gFf=9/f@g^f cqf}8/g`2p0s5J04030C0K0f0#gP7Ofw0hfLabg5gVf0a5gYgfaagc55gaf5abg+gjhgfmeC8,eFgsgueKg_glaqh2h6gN049)hWg:h8aAgJhbezf.049jed7Ncv0,2%dQaN0Z3I1e3I1=040)1j0p2X1i2/dhdr1XcIcjcLdCcncPf87wc%5yh:5u0C0Eb71=b@b500cCd5cecGdsi7cKcMdD26dF9^9Fc$cuaK0Rh|69h`690,0.0:0p04.

C. Projection(s)

Comment faire pour n'obtenir que les noms des films cités dans le fichier ?

On peut procéder ainsi :

Python Console Session

>>> [entree["Name"] for entree in films]
['Citizen Kane', 'The Godfather', 'The Wizard of Oz', 'The Shawshank Redemption', 'Pulp Fiction', ...]

Afin de généraliser le procédé, on souhaite écrire une fonction projection qui :

prend en argument la liste de dictionnaires à manipuler ainsi que le nom d'un descripteur,
renvoie la liste ne contenant que les valeurs associées à ce descripteur.

La fonction projection

Compléter le code ci-dessous en saisissant la fonction projection telle que décrite.

Attention, les résultats doivent être dans le même ordre que dans la liste initiale.

Évaluations restantes : 5/5

.128013 adq3b(wi=t1RmPn:/o,S2hp9_-gvk)secrfyuj[l];050d0H0l0c0j0P0G0b0I0P0c0G0G0k010l0j0y010406050G0M0o0o0c0J0L040v0t0P0M0,0t0q050s0?0^0`0|0;0y04051c151f0s1c0;0d0j0D0!0$0(0*0$0q0C0M0c0C0H0B0y0L0l0x130b0x0j0C0x0P1H0x0l0/050V0g0P0H1o0%0)011G1I1K1I0l1Q1S1O0l0J1d1C0!0 0G0y0c0q0*0w011U1q010K0X0H0q0c0o0H1O1:1=1`1W1}1S20220/0a0b0p0J0t0y0t0G0j120q0b0T1.0J0J0H0I2n15250q1d0s1C2A1*1,1+1P0d271r0j0q1 2k1O1l1n0#1V2K2M0q0t2Q1O0y2t1d2y2A2%0=1;2o2S1{2W0J0_0P1O0c1F2t0K0*030A0A0I2X0H1K2V0t0B0m0z350/0m150c2(2+0:2*262-1W2/2;2?2^0H2`012|2~30322N35371^040w3b3d1=3f2y2J013k0c2=1d2@0x2_2{2}2 0T3u2W3w0B0f0/0f3B2x3e1g2#152Q2D0d1,2I3i0*3R231d3*1e3(2)163$3;2$2+0b0j0d0*2}2y3V0m3m41433s3S2L3v36380b2b0H4a3;3T344f472A3c3g2,1p1W0E0/0T0K3#3D4s3G0i0/0b4A2z4C3/3H0K0/2!0t0N2u2w3{4B3F4K0.040h4H3~3h4u0*0q4x132M0H0G4!4J4%014X0u4!4G4V4;4)040T0G0I0J0-0l0H0M0J4/4`2T4=0/0F0r4!0;4T4I3F4901442+3V3y052@5j3Q3t4d3U4f1^4h214j5k4b315u4n3x1O0s4r581{4E040b5O4G5g4#4t590G0d0/020e0M0t0l0R5Y5!5$5(5#0R0n1 0D0t0j1T0$0b1K0G532p4-0b0D3J540J0Z2q0I1T4~5052615+5*5Z5,6b0R5e573 5r0A454f3X3L40425B4l5E3V3X5y224k5t336v5H3c5P4_3 4K4w042t0l55145R6G4$594X0O6i6R2.0/1 1*0H0H6V5T1{6T6%3G4|67510y53556+4W0/0Q4^4:596J0K0t566P6{6X046Z2t6$715K1W0t5M2L6`794(4*0q4,4.5R721W4X6_5R5f3`3}3%0H2A3@2B3,152E7A0c1R7v3)1m3f0s0T0V0X0G04.

La fonction projection_multiple

On souhaite désormais récupérer les données associées à plusieurs descripteurs : la fonction projection_multiple prend en argument la liste des données et un tuple contenant les descripteurs à conserver.

Par exemple projection_multiple(films, ("Name", "Year", "Rating")) renverra la liste des tuples formés du nom, de l'année de production et de la note de de chaque film.

Python Console Session

>>> projection_multiple(films, ("Name", "Year", "Rating"))
[('Citizen Kane', 1941, 8.3), ('The Godfather', 1972, 9.2), ('The Wizard of Oz', 1939, 8.1), ...]

Aide

Nous avons vu comment créer des listes en compréhension. Il est aussi possible de créer des tuples en compréhension :

Python Console Session

>>> tuple(2 * k for k in range(3))
(0, 2, 4)
>>> [tuple(k * lettre for k in range(3)) for lettre in "ab"]
[('', 'a', 'aa'), ('', 'b', 'bb')]

Compléter le code ci-dessous en saisissant la fonction projection_multiple telle que décrite.

Évaluations restantes : 5/5

.128013 adq3b(wi=t1RmPn:/o,S2hp_-gvk)secrfyuj[l];050d0G0l0c0j0O0F0b0H0O0c0F0F0k010l0j0y010406050F0L0o0o0c0I0K040v0t0O0L0+0t0q050s0=0@0_0{0:0y04051b141e0s1b0:0d0j0C0Z0#0%0)0#0q0B0L0c0B0G0A0y0K0l0x120b0x0j0B0x0O1G0x0l0.050U0g0O0G1n0$0(011F1H1J1H0l1P1R1N0l0I1c1B0Z0~0F0y0c0q0)0w011T1p010J0W0G0q0c0o0G1N1/1;1_1V1|1R1 210.0a0b0p0I0t0y0t0F0j110q0b0S1-0I0I0G0H2m14240q1c0s1B2z1)1+1*1O0d261q0j0q1~2j1N1k1m0!1U2J2L0q0t2P1N0y2s1c2x2z2$0;1:2n2R1`2V0I0^0O1N0c1E2s0J0)030z0z0H2W0G1J2U0t0A0w0w0A0m0.0m140c2%2*0/2)252,1V2.2:2=2@0G2_012{2}2 312M34361@040w3b3d1;3f2x2I013k0c2;1c2?0x2^2`2|2~0S3u2V3w0A0f0.0f3B2w3e1f2!142P2C0d1+2H3i0)3R221c3*1d3(2(153$3;2#2*0b0j0d0)2|2x3V383L4042013Q3t2K3v35371^2a0G433s3S4e3U4g473!3F3/010D0.0S0J3#3D3g2+1o1V0i0.0b4A2y4C3G0q0J0.2Z0t0M2t2m0z0o0L0O0+0y1R4J3~3h4E0)0-040h4$4L4u0q4x122L0G0F4.4t4)014+0u4$4I4{2S3H4x4^0H0I0,0l0G0L0I4_3{4B521`4+0E0r4$0:5f4K3F414l454g3y052?5r4b4m304o335u4i204k5z3;3T5D3x1N0s3c4/4|4G040b5U4I5o4%4D530F0d0.020e0L0t0l0Q5(5*5,5.5+0Q0n1~0C0t0j1S1R0Y0C3J5b5d2o1S0H4^630F5759610F5;5:5)5=6d0Q5m4`3 5y442*3V3X486m5A5K6p5F214l5J5C6v2z3c5V513 4u4w042s0l5c135X6F4(534+0N6k6Q2-0g0.6L4!0G6U5Z5i0.4-5X5Q534;041~1)0G6#6+5h1V6S6$4M4x6{4u4+0P506,1`6I0J0t0I726^0)6.0d796G4|0t5S2K7e6V3j5568580y5a5c5e2(7a4}0.0E7k6%1V75777z6|6/0q6;6?2$6P7A0)7h0.7j6O737m040d4?6=7t3$7v706j6+0s3}3%0G2z3@2A3,142D7:0c1Q7+3)1l3f0s0S0U0W0F04.

D. Sommes et moyennes

Quel est le montant total rapporté par l'ensemble de ces films ? Et le montant moyen ? Pour le savoir il faut dans un premier temps additionner les revenus générés.

Écrivons une fonction pour cela.

La fonction somme

Compléter le code ci-dessous en saisissant la fonction somme qui :

prend en argument la liste de dictionnaires à manipuler ainsi que le nom d'un descripteur,
renvoie la somme de toutes les valeurs associées à ce descripteur.

Remarque

Vous observerez que l'on ne teste pas la stricte égalité des résultats car les valeurs manipulées sont des flottants et qu'il y a des erreurs d'arrondis.

Évaluations restantes : 5/5

.128013x adq3b(wi=t5R1+mPn:/o,S42hIp_-gvk)se0cr6fyuj[l];050e0L0m0d0k0V0K0c0N0V0d0K0K0l010m0k0D010406050K0S0r0r0d0O0R040y0w0V0S0=0w0t0c020d0r0D0X0c0o0L0 0O0f0S0L0K050v0|0~10120`0D04051x1q1A0v1x0`0e0k0H0*0,0.0:0,0t0G0S0d0G0L0F0D0R0m0B190c0B0k0G0B0V1$0B0m0^050#0h0V0L1J0-0/011#1%1)1%0m1/1;1-0m0O1y1X0*150K0D0d0t0:0A011?1L010Q0%0L0t1d0L1-282a2f1^2i1;2l0r2n040a0c0s0O0w0D0w0K0k181a0Z260O0O0L0N2I1q2p0t1y0v1X2U2224231.0e2r1M0k0t2k2F1-1G1I0+1@2(2*0t0w2.1-0D2N1y2S2U2~0{291a2:2g2@0O0 0V1-0d1!2N0Q0:030E0E0N2^0L1)2?0w0F0A0g0F0p0^0p1q0d2 320_312q341^36383a3c0L3e013g3i3k3m2+3p3r2d040A3w3y2a3A2S2%013F0d391y3b0B3d3f3h3j0Z3P2@3R0F0g0^0g3W2R3z0`3!3D0:3%3)053+3-3L3/3O2)3Q3q0F0z0^0z3|1r3~3B331K3E0w373(3H3,3J3.3N3;4b3?4d0n0^0n4i2~3 323#434s473M3:3l4y3o4d0P0^0P4E3z1B2|1q2.2X0e242$41014N2-1H1y2{0L2}4W4j3Y054N4;2q0k0e0:3h2S3@3t3*0c4|4~4w4O3n512e2v0L564N3=4Q3r523|404n0:0I0^0Z0Q3}4@5l2;010j0^0c5s2T4l4I0Q0^0K0w0~0L5A4`4m5v0@040i5K5C4)0t5p192*1o5R5u2g5O0x5K5z5!3E5p1o0N0O0?0m0L0S0O5Z4H4)5O0J0u5K0`4?5B3!55014 323@3T45544}64575g675b2m5e4a594d680v3x5S5m5w5y0c6t5^3C6q0K0e0^021m0w0m0X6B0S6D6F6C6E1i0t0H0w0k1=0,0c5G5I0c0Z0)0H3(5=0O0)2K0N1=6X5.5:6#6G6I6/6E6;0X5~6v1a63652a3@3_536{6d4P6~6g2w6i4x6k3r6 3W6t6u5*420^0m6D3(5(6p5v0w0^0l7l7f010r0k0^0M6^605L6a56504d4f706b49784c3r4f0c5c77587K4e1-6n047d5)5_6q5o040Q4p7r7Y5v5U042k220L5J7z7X6w7n5x042)7(7?355V0t5X1p7z7m5#0^5}7z5 30627H0E7D3r4B7G7P6e4A755d6c5f738j2U3x7W7W835+047i0#0V7{5M2g7o040q7q7;8u7g7,0t7.7:897)84040U6_4I5,0K6,0D5;5?8T5`0^0W7y8O4{8b8d0F4S8g8m6j7R4S7N6h8;7J4z3r8/7c7d8I017!2N0m5?0t8A8U8w7j8z875R0v4_4X4:4Z4-1q0m4$9l2!2V0d1:9i0v4!1w7A4)2N0r0E0Q0d0I0L0E0B6 1i1k1m1o0c86301D3A1x0C0V0c0L0b0k0K5;0c0D162G6#0)5G162I0)3(5;0O2l0=0H9M861E050S0V3A1)040d9@0N0c6S7$0t2P0k1Z4^3k042{0w0T2O2Q9fac9N1q9 5 9|3A2.3#1N1P1R1T1V1X1Z1`1(1*1,9x6q2t2k2m0^0s1W1Y97824/5L3X5B9g8a7C660A0z3s3H718n6kaY3t8^768`7Q4za(2e4t3K4M8=a.aZ8qaE5v7!5q8#6q7^5z827s0t5E046U2wa 5N0^5Qb38P8v0e5W7/818*8B1^5$985T8V8X8Z5@be7|bn0^5|8)4WaU6c7DaY683ba#a@4QbF8k8h8obL3Ia=7Ia-bK3p7T6o7sb190bvbm0:6y6A6K6J6H6=b*6M6O6Qa43bb86*9M6Z1;5?6%1=6)6W5-5/8Y6.b*6?6?bA5t4H71bE3^a!8ba$4caY3_a*8lbS8icia:4LcmbOcda`8tb47h9bbp6q8D8G2~7=b$7t7v047x9db#7BbDaWaY7F69bI8{bU7M7Oa,cn7SbQ4vcga^cQ7Ucvbf5n0^7$bucD917+b`6#cz7@0^7`8Hcwad2Caga819ba8Qbdbl99bh7 bjd3bx045%c|c+3$brc2btdb0:5{9O4kcLcbcO0F8fcRcfbJ3paY4BckbNa%dtcp4u4872dDduc)8s7edg7+8x7kdfbw0:8D8Fc^7}04c?8!cKd6dr6}aX8.cedCchd+dBcXcs8@a;c#dxd*8~dLdNdT920^9496dX8vdQ9c4F9e9g1D4Y9u4-0`ap0`9 a12Ob=0ca6d11aab0Zb70}1q4_c02AaL1Z86an1qef0Y1Has2aau1S1Uex1aaA1|1+2odgaG5caJeK5RaP4laR1yaTca8,aW0na_dvd-4ze(a)cWcr6ke-dFbRdI4ce=a`91a}3Jdl6r7Ve b55F5Hb9cL8$5Pf27~80e bodScF7+6+djc@f76qdnc861e#aVd)e(bGcMe:e_bVd:fwe,fyd@dHc$4QftbWa{2gbZ6ufl5vb(04c6c5b.2kb:6Rb?f5b^6Y6!b|evb fi6-5?fRb,b+6Ifo7Ad(0t3pe(7bbHdwcTf@cdfze^fBcjfDa?f|0Af^fIc*d~930!e2ff4I0h5FesfNd48Sgj8v7-2N8NbBdg5Ogld6bq04f)c3d#gvfm8%e3c,7#7%gegwgo7/gE010w7^c{c:c}d8fcgmdm8%0Jf:etac9h2U9v9{9}eg0ka0a2ekem2I5z4_aed0aieu0!g/19eng=ac1sg!eqal0veA0veCar4)at1QeIaxaM1!1*eNaD91eRaI04aKayaN30eW9P30e!8+frf?0A0Pe)f`e+4QhAe.8_fAhEaZc!fEd_hFfIe|5,5rgVf0b2gB7*b6b@fdbcfagxbi5YhTfegRdOdif*c/grd~fnd$h;6`e$d)hAfucSbT3ph|bMd;6ki1hLg4h hzbVe{bY6sfMhW2gfPf,6:fT6N6PfW6TfYc0f!b{6$f%fZbsc4f-ii6EgZbC6|hyhAf_fvg0hJcje/iIi0f~g3hIiN7bd|cE3#gb959;gM0tgger0rh!f9hT7+g@aha9hqh^3#5Od5i:gwgTdah*0^deh,d~fhc1h/i(0JgYh@4@ajeqg$9j0H3A9u0!0$0(04.

Il est désormais possible de calculer la moyenne des valeurs d'un descripteurs. Là encore, écrivons une fonction pour cela.

La fonction moyenne

Compléter le code ci-dessous en saisissant la fonction moyenne qui :

prend en argument la liste de dictionnaires à manipuler ainsi que le nom d'un descripteur,
renvoie la moyenne de toutes les valeurs associées à ce descripteur.

Remarque

Une version de la fonction somme précédente est fournie. Vous pouvez l'utiliser dans votre code.

Évaluations restantes : 5/5

.128013 adq3b7(wi=t1RmPn:/o,S2hp_-gvk)secrfyul;050d0H0m0c0k0N0G0b0I0N0c0G0G0l010m0k0z010406050G0M0p0p0c0J0L040w0u0N0M0)0u0r050t0:0=0@0_0.0z040519121c0t190.0d0k0D0X0Z0#0%0Z0r0C0M0c0C0H0B0z0L0m0y100b0y0k0C0y0N1E0y0m0,050S0g0N0H1l0!0$011D1F1H1F0m1N1P1L0m0J1a1z0X0|0G0z0c0r0%0x011R1n010K0U0H0r0c0p0H1L1-1/1@1T1`1P1}1 0,0a0b0q0J0u0z0u0G0k0 0r0b0Q1+0J0J0H0I2k12220r1a0t1z2x1%1)1(1M0d241o0k0r1|2h1L1i1k0Y1S2H2J0r0u2N1L0z2q1a2v2x2!0/1.2l2P1^2T0J0?0N1L0c1C2q0K0%030A0A0I2U0H1H2S0u0B0x0h0B0n0,0n120c2#2(0-2%232*1T2,2.2:2=0H2@012_2{2}2 2K32341=040x393b1/3d2v2G013i0c2/1a2;0y2?2^2`2|0Q3s2T3u0B0f0,0f3z2u3c1d2Y122N2A0d1)2F3g0%3P201a3(1b3$2$133!3/2Z2(0b0k0d0%2`2v3T363J3~40013O3r2I3t33351?280H413q3Q4c3S4e453Y3D3-010E0,0Q0K3Z3B3e2)1m1T0j0,0b4y2w4A3E0r0K0,0p0u0L1|2J4H3|3f4C0%0+040i4T4J4s0r4v102J0H0G4#4r4W014Y0v4T4G4/2Q3F4v4,0I0J0*0m0H0M0J4.3}4s4Y0F0s4T0.3_4z3D3 4j434e3w052;5g494k2~4m315j4g1~4i5o3/3R5s3v1L0t3a4$4:4E040b5J4G5d4I4_1^0G0d0,020e0M0u0m0O5T5V5X5Z5W0O0o1|0D0u0k1Q0Z0b4O4Q0r2J2m4,0b0D3H520J0W2n0I1Q0Q0G4~505}5$5#5U5%680O5b55235n422(3T3V466h5p5z6k5u1 4j5y5r6q2x3a5K4^564:4u042q0m53115M5I5F4`4(040G0u0=0H6f4B4`4Y4!6J6L2+4)5?0H4,6T3E4=4@6Z3h4|644 0z51536)570,0F6,5O1T0u0,0t6|6B6M0g0,276^4:6W786M6#4+4-6Y6}4X6`6e6Y0t3{3#0H2x3=2y3*122B7u0c1O7p3%1j3d0t0Q0S0U0G04.

La fonction moyenne est donc valide. Pourtant l'appel moyenne(films, "Gross") renvoie un résultat faux !

En effet, pour certains films le revenu total est inconnu. Néanmoins, afin de proposer un fichier csv valide, sans valeurs manquantes, la valeur -1.0 a été ajoutée dans ce cas. C'est le cas par exemple pour le 19ème film du classement (« Les 400 coups » de François Truffaut) :

Python Console Session

>>> projection_multiple(films, ("Name", "Gross"))[18]
('The 400 Blows', -1.0)

Pouvez-vous calculer la moyenne des revenus générés par les films pour lesquels les revenus sont connus ?

Revenu moyen des films

Calculer le revenu moyen des films proposés. Il ne faut pas tenir compte des films pour lesquels cette valeur est inconnue (-1.0 dans le fichier).

Votre variable contenant la bonne valeur doit s'appeler moyenne_valide afin de pouvoir passer les tests avec succès.

Les fonctions somme et moyenne sont déjà chargées.

Évaluations restantes : 5/5

.128013 Gadq3b(wi=t1mPn/o,S2hp9_-gvk)se0crfyu[l];050e0G0m0d0k0O0F0b0I0O0d0F0F0l010m0k0x010406050F0M0o0o0d0J0L040u0s0O0M0+0s0q050r0=0@0_0{0:0x04051b141e0r1b0:0e0k0C0Z0#0%0)0#0q0B0M0d0B0G0A0x0L0m0w120b0w0k0B0w0O1G0w0m0.050U0h0O0G1n0$0(011F1H1J1H0m1P1R1N0m0J1c1B0Z0~0F0x0d0q0)0v011T1p010K0W0G0q0d0o0G1N1/1;1_1V1|1R1 210.0a0b0p0J0s0x0s0F0k110q0b0S1-0J0J0G0I2m14240q1c0r1B2z1)1+1*1O0e261q0k0q1~2j1N1k1m0!1U2J2L0q0s2P1N0x2s1c2x2z2$0;1:2n2R1`2V0J0^0O1N0d1E2s0K0)030z0z0I2W0G1J2U0s0A0v0y0A0n0.0n140d2%2*0/2)252,1V2.2:2=2@0G2_012{2}2 312M34361@040v3b3d1;3f2x2I013k0d2;1c2?0w2^2`2|2~0S3u2V3w0A0g0.0g3B2w3e1f2!142P2C0e1+2H3i0)3R221c3*1d3(2(153$3;2#2*0b0k0e0)2|2x3V383L4042013Q3t2K3v35371^2a0G433s3S4e3U4g473!3F3/3H0.2s0C1~0M0F0z0C3J410G0F3#3D0b3g2+1o1V0s0.0l4I2y4K4t4N0)0-040N4S3~3h4W4v041~1)0G0G4#4U3 4u0D0.0K0s0J4/4L3G0q0.4+2s4.3{4J4|4u0s0j0.2K4{4V2S4)280o4H534T554(4?040k0K5b4;4(4~4*0q4,522(5c1`4Y4!5i4$4M5d0F3y020f0M0s0m0Q0c2g0%5J5L5N4#5k5d4Y0P5q4%5d4P04020B5U5D4:5#1`0o0k0.0H5V5z1V5Y4#0:5D4|414l454g3y052?5 4b4m304o33624i204k673;3T6b3x1N0r3c5|5y3 66442*3V3X486r686i6u6d214l6h6a6A2z3c5W2-0.0o0s0L1~2L4C4E0S5!5F1`5%4R5,6J3j6L6N6P5x3$5^4X0.0i5@5r5d5t4x4z4B4D1J0S5h6p5.5_0.0t6U3G5H0.5S5M5O5Q0F765+6}6V6 040E5{5V0r3}3%0G2z3@2A3,142D7s0d1Q7n3)1l3f0r0S0U0W0F04.

E. La meilleure année ?

Quelle année a vu se produire le plus de films présents dans ce classement ? Nous allons compter le nombre de films produits chaque année.

Une approche naïve consisterait à effectuer de nombreuses requêtes, une par année : « quels sont les films produits en 1900 ? », « quels sont les films produits en 1901 ? », etc.

Cette approche présente plusieurs inconvénients :

quelles sont les années à chercher ? On a fait l'hypothèse que les films ont été produits à partir de 1900 mais c'est vraisemblablement incorrect...
Python doit lire l'ensemble des données à chaque requête ! Donc 100 lectures des 517 films si l'on teste tout le XX-ème siècle...

Une approche plus efficace consiste à utiliser un dictionnaire dont les clés sont les années et les valeurs le nombre de films produits cette année-ci. On peut procéder ainsi :

initialement le dictionnaire est vide,
on parcourt l'ensemble des films. Pour chacun :
si son année de production n'est pas présente dans le dictionnaire, on l'ajoute (en tant que clé) avec la valeur 1 (c'est la première fois que l'on rencontre cette valeur)
si l'année est déjà dans le dictionnaire on incrémente simplement la valeur associée.

Films par années

Compléter le script ci-dessous permettant de compléter le dictionnaire annee_films associant à chaque année présente dans la liste des films le nombre de films produits cette année-ci.

Évaluations restantes : 5/5

.128013 ad{q3b7(wi=t5R1+mPn:}/o,S42hp_-gvkO)se0cr6fYyuj[l];050d0N0n0c0l0Y0M0b0P0Y0c0M0M0m010n0l0E010406050M0V0s0s0c0Q0U040A0y0Y0V0^0y0u0b020c0s0E0!0b0p0N120Q0f0V0N0M050x0 1113150}0E04051A1t1D0x1A0}0d0l0I0-0/0;0?0/0u0H0V0c0H0N0G0E0U0n0D1c0b0D0l0H0D0Y1)0D0n0{050(0h0Y0N1M0:0=011(1*1,1*0n1=1@1:0n0Q1B1!0-180M0E0c0u0?0C011_1O010S0*0N0u1g0N1:2b2d2i1{2l1@2o0s2q040a0b0t0Q0y0E0y0M0l1b1d0$290Q0Q0N0P2L1t2s0u1B0x1!2X2527261;0d2u1P0l0u2n2I1:1J1L0.1`2+2-0u0y2;1:0E2Q1B2V2X310~2c1d2?2j2`0Q120Y1:0c1%2Q0S0?030F0F0P2{0N1,2_0y0G0g0O0G0q0{0q1t0c32350|342t371{393b3d3f0N3h013j3l3n3p2.3s3u2g040C3z3B2d3D2V2*013I0c3c1B3e0D3g3i3k3m0$3S2`3U3s0{0g3Z2U3C0}3%3G0?3*3,053.3:3O3=3R2,3T3t0G0B0{0B3~1u403E361N3H0y3a3+3K3/3M3;3Q3@4d3_4f0o0{0o4k3141353(454u493P3?3o4A3r4f0R0{0R4G4m424p444r3J3-3L3N4O4c3q3`0i0{0i4X3#1E2 1t2;2!0d272)43014P2:1K1B2~0N303C3 4?4P572t0l0d0?3k2V3`3w4(5e5g4y4Q4-4f3w0b2y0N5n4P3^4S3u5k3~4Z2@3)0{2d2-0N0F2w0s1s4l3#0b4n3(0y0{0m592W5Q5D2j0`040e0w5W3D5O2W5R5m015h353`3W470b5.4b4z5q3V2h5u5w4,4e5}2X3A0}5+5c1d5_0F5i4f0g3K6a5x4R3`6e5t2p605{623{64683(0J0{0S4r5)5Y4J4 0u0{2n250N0N6y5R4 0y0k0{2,6I5Z3H6v0*5M5)6J4!015#0v5)66333%6a6c3u4h5l5f5/5o5y3`4h6l2z6n5p6p6,3Z0b6~6z3F6X6u040l0S6P6A6X6C046E2Q6H676W5E5#0X6V6Q0?0M3W021p0y0n0!0T0N137p0V7r0!7k787h0{0Z77715E6L0{2`0n7G4o7I6M740u7N4K5G0u5I5K6T5N6%7C5!0{6!676$586(6.5:2d3`4D6-6_6;4C5~6m6/6h5|0G7=6}6 827g387V7X5L7!7,7$1{7i7B7H857b0u6F7e7#8f8c0{7j7f7l017n0{7x7z7u7w7q7s8e7O7%040Z7F67708C1{5T045V8H841{0s0l3x6#8B5^7.6b5;4T6f8X7}6p4U6@5v7|614B3u4U6r838r733o0M8k8a8m0?6Z8U8q4J6)8Z3u4/7?8,6o8.0G4/8*7@6i4f9581826~8P44866G7Y0Y6U908|6Y8o8V6B6D8i7d9v6X8d9r8J7m7o8z7t7v0Q8v8A9D3(5#8F7T6K0{0r8N318I3(8R8T7*6V0x5b4@564_531t0n4|9-2%2Y0c1?9*0x4`1z6s4 2Q0s5K0c0J5J0D6e041l1n1p1r0b7)331G3D1A0K1d2H0V2P0)0n0b0c0V0;0l0b1a0*0l8_0Q0b0/0b6w0u2S0l1$055b2~0y0W2R2T9%3n04ab1E3D2;3(1Q1S1U1W1Y1!1$1}1+1-1/9|6X2w2n2p0{0t1Z1#7S7f55683!5,9(7-5n6c0q3v8#9d5qb15s5 976`4Bb62h4v4*5`ba4Sbc6r9k5F045H9n889R6X8L9V3C9X4 5#5%8 8l698Xb00G5?3e6g8-bibF7`6^b97^b12g4)4x8%bbbL6r7+4?a~6/bEa55@bI98bK6kb8bgbP3{bS4a6:9eb1b%0x3Abl736w0Qbr5E7abo8`5Pbl7J7Rc08gaJaLaE1c9A7D040jcf8gbq9Nbx0{0zc91{8t049L9I8y7y9MbB9O0{0Lac4m9N927:0gb16|bH8$bJ3scJbM8+b.b@4gbd4NcSb5cU8;6 b|6N768O8rc27W6Gcq0?c77Lc.01c76Oc)8b9lbnc,5Jclczcn04cD3#bY5,b!7/0ucO7 b3bOcT4D9cddcYdfbebTcNcIdbc!9ibw799mc~7Zcj8n048pd0dsc|5Idw8}7Ec=btc=9Z043y9#cFbD8Zb18:b(cMb*da8)b-b?cY8)dkb=bUbKdSb`aQc#8?6D0+c4d6c`9td2bA8{bCa dQ9adccX4eb19bdYd(da9bd$4+dVdn9gd+dq9jc*dt9o9qdAcgdzd`7UdCc-cm9BdGc_9s8L9UdJ8SdLd_4?aO0$2Xa_9+0I5*0$0(0*0M04.

Il reste à déterminer l'année durant laquelle le plus de films ont été produits.

La meilleure année

On a chargé en mémoire le dictionnaire annee_films associant à chaque année le nombre de films produits cette année-ci.

Déterminer l'année (nommée annee_maxi) durant laquelle le plus de films ont été produits.

Pas d'égalité !

Une année sort du lot, il n'y a pas d'ex-aequo.

Évaluations restantes : 5/5

.128013x adq3b7(wi=t5R1mPn:/oNS42h,.p_-gvkO)se0cr6fyu[l];050e0N0n0d0l0W0M0c0P0W0d0M0M0m010n0l0E010406050M0U0r0r0d0Q0T040y0w0W0U0?0w0t0c020d0r0E0Y0c0p0N100Q0f0U0N0M050v0}0 11130{0E04051y1r1B0v1y0{0e0l0I0+0-0/0;0-0t0H0U0d0H0N0G0E0T0n0B1a0c0B0l0H0B0W1%0B0n0_050$0h0W0N1K0.0:011$1(1*1(0n1:1=1.0n0Q1z1Y0+160M0E0d0t0;0A011@1M010S0(0N0t1e0N1.292b2g1_2j1=2m0r2o040a0c0s0Q0w0E0w0M0l191b0!270Q0Q0N0P2J1r2q0t1z0v1Y2V2325241/0e2s1N0l0t2l2G1.1H1J0,1^2)2+0t0w2/1.0E2O1z2T2V2 0|2a1b2;2h2^0Q100W1.0d1#2O0S0;030F0F0P2_0N1*2@0w0G0g0A0G0q0_0q1r0d30330`322r351_37393b3d0N3f013h3j3l3n2,3q3s2e040A3x3z2b3B2T2(013G0d3a1z3c0B3e3g3i3k0!3Q2^3S3q0_0g3X2S3A0{3#3E0;3(3*053,3.3M3:3P2*3R3r0G0z0_0z3|1s3~3C341L3F0w383)3I3-3K3/3O3=4b3@4d0o0_0o4i2 3 333$434s473N3;3m4y3p4d0R0_0R4E4k404n424p3H3+3J3L4M4a3o3^0i0_0i4V3Z1C2}1r2/2Y0e252%41014N2.1I1z2|0N2~3A3}4;4N552r0l0e0;3i2T3^3u4$5c5e4w4O4+4d3u0c2w0N5l4N3?4Q3s5i3|4X2=3%0_2b2+0N0F100b0l572U0c4l3$0w0_0m5M045O5B2h0J0P0_0x1a0N5U0{4j4;3#5k015f333^3U450c5.494x5o3T2f5s5u4*4c5}2V3y5P4}0t0_5J5L5+5N664Y015R045T6c5V6e5C0r0l0_0O5)5U5P5_0F5g4d0g3I6v5v4P3^6z5r2n605{623_643B6k6u5d5/6w5;4d4f5j6Q5`5n6K4f6G2x6I6Z4z3s6V5A4H4}0J0_0S4p5U5W6.6f68045F0N5(6k6^3D6f0w0k0_2*6@6m365E0t5G0F2u0r1q6O5X1_0^040u6s7i4H6v6x3s4B6W6(5w3^4B6$5t6R6C5|0G7u3X0c7I714m5C6:040l0S787j427b7d7f7h317S017l0V6t7Z6{6}6 7Y6_5C7l0X7R7-2h6h020H0n0Y7;725C6{6a7%7=7k0_7n6k5*7,5b6X6S2b3^4S7v7C616*0G4S7A7w6D4R1.0v3y7J8s7K4I690d5K7|7L7?5S8z8v6|7c6~7e0(7g817}2h7#8L8A3F7U6~8P3$7/7o881b7r6T3s4-8f6Y7x4d4-8l8g6J8i8%7H8t7I798R8F7d80708^0;6h6j2 8u678S7+4k6O0v594=544@511r0n4`9f2#2W0d1;9c0v4^1x5a8Q0;2O0r7e0d0J5H0B6z041j1l1n1p0c85311E3B1y0K1b2F0U2N0%0n0c0d0U0/0l0c2a0Q3k9Q0l0Q0c1=0*051k7O0n1k7h9.0c0e0U9@0l2Q0l1a2m9(1?851F0Z1I3$1O1Q1S1U1W1Y1!1{1)1+1-9r3$2u2l2n0_0s1X1Z0t6t539r3Y2U059a5-8a6x0g3t6A8a7D4caC5q5 8.6)4QaI2f4t4(8)8naO6M8~5D8`8H8|92aW908D6/5!045$2+8X56az5laB0G5?3c6B8haNa?5~6HaL8*aC2e4%4vaG4zb18p657(8w8y8}7Za%bd820;6o6qa.5,7qaA6TaC9B5@a_8/a{6FaKaS5obqaP4LbyaH6L3X87a/bna;bp4eaE8mbzbM8-bDb6bQaQb4a`3qaC6,8qai6/6;6?bg8M8_7*8U4}7l0Ca(6`0_2^0r0h2Ob=5C7476arb*9saX7*8I0W8K7pb+8 0_0Db.b?9/9;cd7.0_0j0L9I978Y5^bo8c0gaC7Ga^aFbXcs7Fa}6%a aTczb3485mb0cz6M8saW7N7Pb|7a04b^b`963Z93730_7^7`cP8_a!bIc97!84blawa:6Ra=8ebscwbubY8jcA7BbSa{8kbVcGb5c}b85V8?cW7~bb6ba#be8Cc18EcSb{868U8!craC8;cvbObE8,bxcHcD8,c 4)c@cy8;b#d5d6cQc4c%cVa$dcdabhc38GcU2UbH4;993l2Vat9d0I6N0!0$0(0M04.

F. Le meilleur genre ?

Quel genre de film est cité le plus de fois ? Facile, il suffit de compter les apparitions de chaque genre comme l'on vient de compter les années.

Mais les genres sont mal présentés : chaque film est associé à un, deux ou trois genres, si besoin séparés par des virgules, avec des espaces derrière les virgules...

Python Console Session

>>> films[3]["Genres"]
'Drama'
>>> films[4]["Genres"]
'Crime, Drama'
>>> films[5]["Genres"]
'Drama, Romance, War'

Pouvez-vous déterminer le genre le plus présent ?

Le meilleur genre

Déterminer le genre le plus représenté dans les films.

La variable contenant ce genre sera nommée meilleur_genre

Astuce

On rappelle que la méthode str.split découpe une chaîne de caractères à chaque apparition de l'argument et renvoie la liste des chaînes obtenues.

Par exemple "31/5/2007".split("/") renvoie ['31', '5', '2007'].

Évaluations restantes : 5/5

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