Chapitre 5.1 - Manipulation de fichiers⚓︎

1. Lire un fichier⚓︎

Le Projet Gutenberg est une bibliothèque en ligne regroupant les versions numériques d'ouvrages libres de droits. On y a récupéré le fichier des Fables de la Fontaine au format txt.

1.1 La fonction `open`⚓︎

Ouvrir un fichier avec Python est simple. On utilise la fonction open présente dans la bibliothèque native.

Cette fonction prend plusieurs paramètres. Retenons les trois suivants (déroulez pour avoir des détails):

file : le nom du fichier

Le nom du fichier (avec son extension donc, au format str).

Attention, par « nom » on désigne l'adresse du fichier. Cette adresse peut-être :

absolue, depuis la racine du disque, C:/home/nico/Documents/donnees_en_table/fables.txt par exemple ;
ou relative, depuis le fichier Python qui ouvre le fichier, fables.txt par exemple si les deux fichiers sont dans le même dossier.

On conseille très fortement d'utiliser des adresses relatives.

mode : le mode d'ouverture

Le mode d'ouverture du fichier (au format str).

On peut retenir les modes suivants :

Caractère	Signification
`'r'`	ouvre en lecture, en mode texte
`'w'`	ouvre en écriture, en effaçant le contenu du fichier
`'a'`	ouvre en écriture, en ajoutant les données à la fin du fichier
`'b'`	mode binaire

On notera que le mode 'w' efface directement le contenu du fichier, il n'y a pas de message d'avertissement !

encoding : l'encodage utilisé

Le type d'encodage (au format str).

L'encodage d'un fichier correspond à la façon dont le programme qui l'ouvre doit interpréter les données qu'il contient.

Un fichier est stocké en machine sous forme d'une succession de bits. Dans la table ASCII initiale, 7 bits représentent un caractère. Dans la table ASCII étendue, il faut 8 bits pour représenter un caractère. L'encodage 'utf-8' est plus subtil : les caractères « courants » (l'alphabet latin par exemple) sont codés sur 8 bits, les caractères moins « courants » sur 16 voire 24 bits.

Changer l'encodage lors de l'ouverture d'un fichier ne modifie pas les données contenues dans le fichier mais la façon de les lire.

Par exemple les bits 010100110110100101101101011100000110110001100101001000000111010001100101011110000111010001100101 lus :

avec l'encodage 'utf-8' donnent 'Simple texte',
avec l'encodage 'utf-16 LE' donnent '楓灭敬琠硥整' !

L'encodage le plus classique pour nous sera 'utf-8'.

La fonction open peut être utilisée de deux façons :

utilisation classique, on ouvre et on ferme le fichier :

Python

fichier = open(file="fichier.txt", mode="r", encoding="utf-8")
# Traitement du fichier
fichier.close()

Techniquement, on devrait même utiliser un try ... except au cas où le fichier est inaccessible :

Python

try:
    fichier = open(file="fichier.txt", mode="r", encoding="utf-8")
    # Traitement du fichier
    fichier.close()
except IOError:  # Le fichier est inaccessible
    print("Le fichier est inaccessible")

utilisation avec with, il est inutile de fermer le fichier et de gérer les erreurs, c'est automatique :

Python

with open(file="fichier.txt", mode="r", encoding="utf-8") as fichier:
    # Traitement du fichier

On utilisera la seconde méthode.

1.2 Lire le fichier, des lignes, une ligne !⚓︎

Une fois le fichier ouvert, on peut réaliser différentes actions. Si l'objet renvoyé par open s'appelle fichier, on peut :

fichier.read() : lit la totalité du fichier. Renvoie une unique chaîne de caractères.
fichier.readlines() : lit la totalité du fichier ligne par ligne. Renvoie la liste contenant les différentes lignes.
fichier.readline() : lit la prochaine ligne du fichier ligne par ligne. Renvoie une chaîne de caractères.

Écrire ?

Si le fichier est ouvert en mode écriture, on peut écrire en faisant fichier.write("texte à écrire").

Attention toutefois à ne pas écraser le contenu du fichier !

Les deux scripts ci-dessous sont donc équivalents :

Python

with open(file="fichier.txt", mode="r", encoding="utf-8") as fichier:
    contenu = fichier.readlines()

Python

contenu = []
with open(file="fichier.txt", mode="r", encoding="utf-8") as fichier:
    for ligne in fichier:
        contenu.append(ligne)

La seconde permet toutefois de traiter précisément chaque ligne lue. On l'utilisera préférentiellement.

1.3 Des cigales et des fourmis⚓︎

Nous sommes donc équipés pour ouvrir et lire nos fichiers.

Lire les fables de la Fontaine

Le fichier contenant les fables de la Fontaine est nommé fables.txt, il est situé dans le même dossier que le fichier Python manipulé par l'éditeur. Il est encodé en utf-8.

Compléter le script afin d'ouvrir ce fichier et charger ses différentes lignes dans une liste.

Évaluations restantes : 5/5

ENCRYPTION_TOKEN

Solution

🐍 Proposition de correction
fables = []
with open(file="fables.txt", mode="r", encoding="utf-8") as fichier:
    for ligne in fichier:
        fables.append(ligne)

ENCRYPTION_TOKEN

On obtient la liste suivante :

Python

fables = [
    'FABLES DE LA FONTAINE\n',
    '\n',
    'I\n',
    '\n',
    'LA CIGALE ET LA FOURMI.\n',
    '\n',
    '\n',
    'La cigale, ayant chanté\n',
    "Tout l'été,\n",
    ...
]

Le '\n' que l'on observe à plusieurs reprises est le caractère de retour à la ligne. On peut le supprimer en faisant ligne.strip(). En effet, la méthode strip supprime les caractères « blancs » au début ou à la fin d'une chaîne de caractères.

La lecture du fichier devient alors :

Python

fables = []
with open(file="fables.txt", mode="r", encoding="utf-8") as fichier:
    for ligne in fichier:
        ligne_propre = ligne.strip()  # suppression des \n
        fables.append(ligne_propre)

On obtient :

Python

fables = [
    'FABLES DE LA FONTAINE',
    '',
    'I',
    '',
    'LA CIGALE ET LA FOURMI.',
    '',
    '',
    'La cigale, ayant chanté',
    "Tout l'été,",
    ...
]

Relire les fables de la Fontaine

On a supprimé les caractères de retour à la ligne mais il reste désormais des lignes vides dans la liste fables.

Compléter le script afin d'ouvrir ce fichier, charger ses différentes lignes non vides dans une liste.

Évaluations restantes : 5/5

ENCRYPTION_TOKEN

Solution

🐍 Proposition de correction
fables = []
with open(file="fables.txt", mode="r", encoding="utf-8") as fichier:
    for ligne in fichier:
        ligne_propre = ligne.strip()
        if ligne_propre != "":
            fables.append(ligne)

ENCRYPTION_TOKEN

1.4 Comptons les moutons⚓︎

Nous avons donc récupéré l'ensembles des fables dans une liste contenant toutes les lignes. Nous pouvons désormais faire des requêtes sur cette liste.

Combien de vers contiennent le mot "mouton" ? Pour le savoir on fait :

Python

moutons = [vers for vers in fables if "mouton" in vers.lower()]  # tous les vers contenant "mouton"
print(len(moutons))  # le nombre de vers

Astuce

On passe le vers en minuscule avec vers.lower() afin de trouver en une seule passe les chaînes "mouton", "Mouton", "MOUTON", etc

Requêtes dans les fables

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

Toutes les recherches de chaînes de caractères seront insensibles à la casse (utiliser vers.lower() comme ci-dessus).

Évaluations restantes : 10/10

ENCRYPTION_TOKEN

Solution

🐍 Proposition de correction
# liste_1 contient les vers dans lequel apparaît la chaîne "mouton"
liste_1 = [vers for vers in fables if "cigale" in vers.lower()]

# liste_2 contient les vers dans lequel apparaît la chaîne "cigale"
liste_2 = [vers for vers in fables if "cigale" in vers.lower()]

# liste_3 contient les vers dans lequel apparaîssent les chaînes "cigale" et "fourmi"
liste_3 = [vers for vers in fables if "cigale" in vers.lower() and "fourmi" in vers.lower()]

# liste_4 contient les vers de plus de 5 caractères de long (inclus)
liste_4 = [vers for vers in fables if len(vers) >= 4]

# liste_5 contient les vers dans lesquels on utilise les guillemets (")
liste_5 = [vers for vers in fables if '"' in vers]

# liste_6 contient les noms des fables
# (ils font plus de 3 caractères de long et sont en majuscule)
liste_6 = [vers for vers in fables if len(vers) >= 3 and vers.upper() == vers]

ENCRYPTION_TOKEN

Les fichiers CSV (pour Comma Separated Values) sont des fichiers-texte (ils ne contiennent aucune mise en forme) utilisés pour stocker des données, séparées par des virgules (ou des points-virgules, ou des espaces...). Il n'y a pas de norme officielle du CSV.

2. Les fichiers `csv` et `json`⚓︎

2.1 Découverte⚓︎

Le site data.gouv propose de nombreux jeux de données en libre accès.

Les fichiers correspondants sont souvent proposés aux formats

csv pour Comma Separated Values,
json pour JavaScript Object Notation.

Ces deux formats de fichiers permettent de présenter des données textuelles. Voici par exemple les mêmes informations présentées dans chacun des formats :

au format csv (le fichier s'appelle amis.csv):

📑 Données CSV

nom,âge,ville,passion
Jean,26,Paris,VTT
Marion,28,Lyon,badminton

au format json (le fichier s'appelle amis.json):

JSON

{ "amis": [
    {"nom": "Jean","âge": 26,"ville": "Paris","passion": "VTT"},
    {"nom": "Marion","âge": 28,"ville": "Lyon","passion": "badminton"},
          ]
}

Nous travaillerons désormais avec les fichiers csv. L'exemple précédent permet de remarquer plusieurs choses :

un fichier csv contient des données textuelles,
les données sont organisées en lignes,
la première ligne regroupe le nom des descripteurs (il y en a quatre ici : nom, âge, ville et passion),
les autres lignes contiennent des enregistrements (il y en a deux ici : Jean,26,Paris,VTT et Marion,28,Lyon,badminton),
au sein de chaque ligne, les valeurs sont délimitées par un séparateur (ici le caractère ","),
les données peuvent être de types différents. Ici le nom, la ville et la passion sont des chaînes de caractères, l'âge un entier.

Attention

La réalité n'est pas aussi simple :

il arrive que la première ligne ne contienne pas les entêtes. Ils peuvent être listés dans un fichier annexe ou... perdus !
on trouve parfois une seconde ligne contenant les types des données (entier, texte...).
le séparateur n'est pas toujours une virgule. Il est courant que l'on trouve des ";" dans les fichiers français car la virgule est utilisée comme séparateur décimal.

Premiers contacts

On considère les deux fichiers csv ci-dessous (on n'en donne que les trois première lignes) :

petanque.csv (Localisation des terrains de pétanque dans l'agglomération de Tours) :

📑 Données CSV

geo_point_2d;nb_equipement;commune;cp
(47.3392380011,0.7162219998);1;Chambray-lès-Tours;37170
(47.3300100011,0.6120900019);5;Ballan-Miré;37510

bac.csv (Résultats au baccalauréat par académie) :

📑 Données CSV

session,academie,sexe,diplome_specialite,nombre_d_inscrits,nombre_d_admis_totaux
INT,TEXT,TEXT,TEXT,INT,INT
2021,AIX-MARSEILLE,FILLES,BAC PRO AG 21302 GEST MILIEUX NATURELS FAUNE,16,13

Cochez la ou les bonnes réponses.

PropositionsSolution

Le séparateur du fichier petanque.csv est la virgule
Le fichier petanque.csv compte quatre descripteurs
Le séparateur du fichier bac.csv est la virgule
INT est un descripteur du fichier bac.csv

Le séparateur du fichier petanque.csv est le point-virgule
Le fichier petanque.csv compte bien quatre descripteurs
Le séparateur du fichier bac.csv est bien la virgule
INT est un type de données

Problème !

On propose ci-dessous un extrait d'un fichier csv. Identifiez les trois problèmes présents :

📑 Données CSV

nom,prenom,identifiant;mdp,derniere_connexion
Clark,Sarah,sclark,k012345,20230105,
Mapple,Marc,marc.mapple,20221231

Solution

Le séparateur n'est pas constant : il y a un point-virgule dans la première ligne
Il y a une virgule en trop en fin de deuxième ligne
Il manque un champs sur la troisième ligne

On pourrait aussi noter le gros problème qui consiste à stocker les mots de passe des utilisateurs en clair dans un fichier !

Autres formats...

Les fichiers csv et json ne sont pas les seuls formats permettant de conserver des données.

On peut aussi retenir le format xml pour eXtensible Markup Language qui utilise des balises au même titre que le html :

📑 Données XML

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<amis>
    <personne>
        <nom>Jean</nom>
        <âge>26</âge>
        <ville>Paris</ville>
        <passion>VTT</passion>
    </personne>
    <personne>
        <nom>Marion</nom>
        <âge>28</âge>
        <ville>Lyon</ville>
        <passion>badminton</passion>
    </personne>
</amis>

2.2 Création⚓︎

On l'a dit, les fichiers csv et json sont des fichiers « texte » classique. Il est donc possible de les créer, d'ouvrir ou de modifier avec un simple éditeur de texte.

2.2.1 Ouverture/modification d'un fichier CSV par des logiciels classiques

Télécharger le fichier exemple.csv
Ouvrir avec le Bloc-Notes ce fichier.
Rajouter une ligne avec une personne supplémentaire, sauvegarder le fichier.
Ouvrir le fichier avec LibreOffice.

2.2.2 Création avec python

« Créer » un fichier csv

On souhaite « créer » un fichier csv recensant les jours fériés en France durant l'année 2023.

Afin de rester dans l'interface proposée par ce site nous travaillerons dans un éditeur Python.

Pour de vrai !

Au lieu de travailler dans l'éditeur Python proposé ci-dessous, vous pouvez utiliser votre propre éditeur et réellement créer le fichier csv en l'enregistrant avec l'extension .csv. Vous pourrez ensuite le lire comme vu plus haut. Remarquez qu'un "copié/collé" de cet écran peut vous faire gagner du temps. Il faudra juste le transformer un peu ...

Ces jours sont présentés dans le tableau ci-dessous :

motif	jour	numero	mois
Jour de l'an	dimanche	1	janvier
Lundi de Pâques	lundi	10	avril
Fête du travail	lundi	1	mai
Victoire 1945	lundi	8	mai
Ascension	jeudi	18	mai
Fête Nationale	vendredi	14	juillet
Assomption	mardi	15	août
Toussaint	mercredi	1	novembre
Armistice 1918	samedi	11	novembre
Noël	lundi	25	décembre

Compléter la chaîne de caractère contenu ci-dessous en saisissant le contenu du fichier csv :

on saisira les descripteurs sur la première ligne,
on utilisera la virgule comme séparateur.

Vous pouvez saisir les descripteurs dans l'ordre que vous souhaitez, il faut par contre faire en sorte de saisir les valeurs dans le même ordre !

Évaluations restantes : 5/5

ENCRYPTION_TOKEN

Solution & Remarques

🐍 Proposition de correction
contenu = """
motif,jour,numero,mois
Jour de l'an,dimanche,1,janvier
Lundi de Pâques,lundi,10,avril
Fête du travail,lundi,1,mai
Victoire 1945,lundi,8,mai
Ascension,jeudi,18,mai
Fête Nationale,vendredi,14,juillet
Assomption,mardi,15,août
Toussaint,mercredi,1,novembre
Armistice 1918,samedi,11,novembre
Noël,lundi,25,décembre
"""

Remarques :

Comme indiqué dans l'énoncé, l'ordre des descripteurs n'a pas d'importance. Il faut simplement être cohérent :

Python

contenu = """
numero,mois,motif,jour
1,janvier,Jour de l'an,dimanche
10,avril,Lundi de Pâques,lundi
1,mai,Fête du travail,lundi
8,mai,Victoire 1945,lundi
18,mai,Ascension,jeudi
14,juillet,Fête Nationale,vendredi
15,août,Assomption,mardi
1,novembre,Toussaint,mercredi
11,novembre,Armistice 1918,samedi
25,décembre,Noël,lundi
"""

ENCRYPTION_TOKEN

3. Exploitation d'un fichier CSV en Python⚓︎

L'utilisation d'un tableur peut être délicate lorsque le fichier CSV comporte un très grand nombre de lignes. Python permet de lire et d'extraire des informations d'un fichier CSV même très volumineux, grâce à des modules dédiés, comme le bien-nommé csv (utilisé ici) ou bien pandas (qui sera vu plus tard).

3.1 Première méthode. Création d'une liste⚓︎

Le script suivant :

Python
import csv                          
f = open('exemple.csv', "r", encoding = 'utf-8') # le "r" signifie "read", le fichier est ouvert en lecture seule
donnees = csv.reader(f)  # donnees est un objet (spécifique au module csv) qui contient des lignes

for ligne in donnees:               
    print(ligne)

f.close()    # toujours fermer le fichier !

donne :

Python

['Prénom', 'Nom', 'Email', 'SMS']
['John', 'Smith', 'john@example.com', '33123456789']
['Harry', 'Pierce', 'harry@example.com', '33111222222']
['Howard', 'Paige', 'howard@example.com', '33777888898']

Problèmes

Les données ne sont pas structurées : la première ligne est la ligne des «descripteurs» (ou des «champs»), alors que les lignes suivantes sont les valeurs de ces descripteurs.
La variable donnees n'est pas exploitable en l'état. Ce n'est pas une structure connue.

3.2 Améliorations. Créaction d'un dictionanire⚓︎

Au lieu d'utiliser la fonction csv.reader(), utilisons csv.DictReader(). Comme son nom l'indique, elle renverra une variable contenant des dictionnaires.

Le script suivant :

Python
import csv
f = open('exemple.csv', "r", encoding = 'utf-8')
donnees = csv.DictReader(f)

for ligne in donnees:
    print(dict(ligne))

f.close()

donne

Python

{'Prénom': 'John', 'Nom': 'Smith', 'Email': 'john@example.com', 'SMS': '33123456789'}
{'Prénom': 'Harry', 'Nom': 'Pierce', 'Email': 'harry@example.com', 'SMS': '33111222222'}
{'Prénom': 'Howard', 'Nom': 'Paige', 'Email': 'howard@example.com', 'SMS': '33777888898'}

C'est mieux ! Les données sont maintenant des dictionnaires. Mais nous avons juste énuméré 3 dictionnaires. Comment ré-accéder au premier d'entre eux, celui de John Smith ? Essayons :

Python

>>> donnees[0]

    ---------------------------------------------------------------------------

    TypeError                                 Traceback (most recent call last)

    <ipython-input-3-9914ab00321e> in <module>
    ----> 1 donnees[0]


    TypeError: 'DictReader' object does not support indexing

3.3 Une liste de dictionnaires⚓︎

Nous allons donc créer une liste de dictionnaires.

Le script suivant :

Python
import csv
f = open('exemple.csv', "r", encoding = 'utf-8')
donnees = csv.DictReader(f)
amis = []
for ligne in donnees:
    amis.append(dict(ligne))

f.close()

permet de faire ceci :

Python

>>> amis

    [{'Prénom': 'John',
      'Nom': 'Smith',
      'Email': 'john@example.com',
      'SMS': '33123456789'},
     {'Prénom': 'Harry',
      'Nom': 'Pierce',
      'Email': 'harry@example.com',
      'SMS': '33111222222'},
     {'Prénom': 'Howard',
      'Nom': 'Paige',
      'Email': 'howard@example.com',
      'SMS': '33777888898'}]

>>> print(amis[0]['Email'])
    john@example.com

>>> print(amis[2]['Nom'])
  Paige

3.4 Import d'un fichier `csv` dans une liste de listes⚓︎

On considère le fichier temperatures_2020.csv. Ce fichier regroupe les températures minimales, maximales et moyennes dans différentes régions françaises pour certains jours de l'année 2020. Il est dans le dossier de travail et est encodé en utf-8.

Les premières lignes du fichier sont données ci-dessous :

📑 Données CSV

mois,jour,région,tmin,tmax,tmoy
août,13,Pays de la Loire,19.25,25.35,22.3
août,13,Occitanie,17.51,26.55,22.03

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 la virgule
Il y a six descripteurs
mois et région sont des chaînes de caractères, jour est un entier, les trois autres sont des flottants.

Un fichier csv est un fichier contenant des données textuelles : son importation avec Python peut se faire facilement avec open.

On propose dans un premier temps d'importer les données dans une liste de listes. Voici un code fonctionnel :

Important

Prenez le temps de lire les commentaires !

Cliquez sur les +

Python

temperatures = []
with open(file="temperatures_2020.csv", mode="r", encoding="utf-8") as fichier:
    fichier.readline()  # (1)
    for ligne in fichier:  # (2)
        ligne_propre = ligne.strip()  # (3)
        valeurs = ligne_propre.split(",")  # (4)
        temperatures.append(valeurs)

Les descripteurs ne sont pas utilisés : on lit la première ligne sans l'ajouter au résultat
Parcours et lecture de toutes les lignes restantes
on ôte le \n en fin de ligne
on découpe la ligne à chaque caractère "," en une liste de valeurs

On obtient le résultat suivant :

Python

temperatures = [
    ["août", "13", "Pays de la Loire", "19.25", "25.35", "22.3"],
    ["août", "13", "Occitanie", "17.51", "26.55", "22.03"],
    ["août", "14", "Pays de la Loire", "17.7", "25.7", "21.7"],
    ...
]

Les données ont bien été importées mais elles sont mal typées : les températures sont par exemple stockées sous forme des chaînes de caractères. Sous cette forme la somme "19.25" + "26.55" renvoie "19.2526.55" !

Il reste donc à typer les données. Par défaut celles-ci sont toutes au format str. Seuls les nombres entiers et les décimaux sont à typer.

On rappelle les indices ci-dessous :

Descripteur	`mois`	`jour`	`région`	`tmin`	`tmax`	`tmoy`
Indice	`0`	`1`	`2`	`3`	`4`	`5`
Type Python	`str`	`int`	`str`	`float`	`float`	`float`

Il est possible de typer toutes les valeurs à l'indice 1 en faisant :

Python

for entree in temperatures:
    entree[1] = int(entree[1])  # int convertit une chaîne de caractère en un entier

Import et typage complets

Compléter le script ci-dessous permettant d'importer et de typer convenablement les données du fichier temperatures_2020.csv.

On rappelle que float permet de convertir une chaîne de caractère en un flottant.

Évaluations restantes : 10/10

ENCRYPTION_TOKEN

Solution & Remarques

🐍 Proposition de correction
# Import
temperatures = []
with open(file="temperatures_2020.csv", mode="r", encoding="utf-8") as fichier:
    fichier.readline()
    for ligne in fichier:
        ligne_propre = ligne.strip()
        valeurs = ligne_propre.split(",")
        temperatures.append(valeurs)

# Typage
for entree in temperatures:
    entree[1] = int(entree[1])
    entree[3] = float(entree[3])
    entree[4] = float(entree[4])
    entree[5] = float(entree[5])

Remarques :

On peut aussi typer les données dès l'importation :

Python

temperatures = []
with open(file="temperatures_2020.csv", mode="r", encoding="utf-8") as fichier:
    fichier.readline()
    for ligne in fichier:
        ligne_propre = ligne.strip()
        valeurs = ligne_propre.split(",")
        # Typage
        valeurs[1] = int(valeurs[1])
        for indice in [3, 4, 5]:
            valeurs[indice] = float(valeurs[indice])
        # Ajout de la nouvelle ligne
        temperatures.append(valeurs)

ENCRYPTION_TOKEN

4. Une application : les joueurs de rugby du TOP14⚓︎

Le fichier top14.csv contient tous les joueurs du Top14 de rugby, saison 2019-2020, avec leur date de naissance, leur poste, et leurs mensurations.

Ce fichier a été généré par Rémi Deniaud, de l'académie de Bordeaux.

Exercice 1

Stocker dans une variable joueurs les renseignements de tous les joueurs présents dans ce fichier csv.

Correction

Python
import csv
f = open('data/top14.csv', 'r', encoding = 'utf-8')
donnees = csv.DictReader(f)
joueurs = []
for ligne in donnees:
    joueurs.append(dict(ligne))

f.close()

4.1 Première analyse⚓︎

Exercice 2

Combien de joueurs sont présents dans ce fichier ?

Correction

Python

>>> len(joueurs)
595

Exercice 3

Quel est le nom du joueur n°486 ?

Correction

Python

>>> joueurs[486]['Nom']
'Wenceslas LAURET'

4.2 Extraction de données particulières⚓︎

Exercice 4

En 2019, où jouait Baptiste SERIN ?

Correction

La méthode la plus naturelle est de parcourir toute la liste jusqu'à trouver le bon joueur, puis d'afficher son équipe.

Python

>>> for joueur in joueurs :
        if joueur['Nom'] == 'Baptiste SERIN' :
            print(joueur['Equipe'])

Une méthode plus efficace est d'utiliser une liste par compréhension incluant un test.

Python

>>> clubSerin = [joueur['Equipe'] for joueur in joueurs if joueur['Nom'] == 'Baptiste SERIN']
>>> clubSerin

Exercice 5

Qui sont les joueurs de plus de 140 kg ?

Attention à bien convertir en entier la chaine de caractère renvoyée par la clé Poids, à l'aide de la fonction int().

Correction

Python

>>> lourds = [(joueur['Nom'], joueur['Poids']) for joueur in joueurs if int(joueur['Poids']) > 140]
>>> lourds

5. Exploitation graphique⚓︎

Nous allons utiliser le module Matplotlib pour illustrer les données de notre fichier csv.

Pour tracer un nuage de points (par l'instruction plt.plot), Matplotlib requiert :

une liste X contenant toutes les abscisses des points à tracer.
une liste Y contenant toutes les ordonnées des points à tracer.

5.1 Exemple⚓︎

Python
import matplotlib.pyplot as plt
X = [0, 1, 3, 6]
Y = [12, 10, 7, 15]
plt.plot(X, Y, 'ro') 
plt.show()

Dans l'instruction plt.plot(X, Y, 'ro') :

X sont les abscisses,
Y sont les ordonnées,
'ro' signifie :
- qu'on veut des points (c'est le 'o', plus de choix ici).
- qu'on veut qu'ils soient rouges (c'est le 'r' plus de choix ici).

png

5.2 Application⚓︎

Exercice 6

Afficher sur un graphique tous les joueurs de rugby du Top14, en mettant le poids en abscisse et la taille en ordonnée.

Correction

Python
X = [int(joueur['Poids']) for joueur in joueurs]
Y = [int(joueur['Taille']) for joueur in joueurs]
plt.plot(X, Y, 'ro') 
plt.show()

png

Exercice 7

Faire apparaître ensuite les joueurs évoluant au poste de Centre en bleu, et les 2ème lignes en vert.

Correction

Python
#tous les joueurs
X = [int(joueur['Poids']) for joueur in joueurs]
Y = [int(joueur['Taille']) for joueur in joueurs]
plt.plot(X, Y, 'ro') 

#on recolorie les Centres en bleu
X = [int(joueur['Poids']) for joueur in joueurs if joueur['Poste'] == 'Centre']
Y = [int(joueur['Taille']) for joueur in joueurs if joueur['Poste'] == 'Centre']
plt.plot(X, Y, 'bo')

#on recolorie les 2ème ligne en vert
X = [int(joueur['Poids']) for joueur in joueurs if joueur['Poste'] == '2ème ligne']
Y = [int(joueur['Taille']) for joueur in joueurs if joueur['Poste'] == '2ème ligne']
plt.plot(X, Y, 'go')


plt.show()

png

Chapitre 5.1 - Manipulation de fichiers⚓︎

1. Lire un fichier⚓︎

1.1 La fonction open⚓︎

1.2 Lire le fichier, des lignes, une ligne !⚓︎

1.3 Des cigales et des fourmis⚓︎

1.4 Comptons les moutons⚓︎

2. Les fichiers csv et json⚓︎

2.1 Découverte⚓︎

2.2 Création⚓︎

3. Exploitation d'un fichier CSV en Python⚓︎

3.1 Première méthode. Création d'une liste⚓︎

3.2 Améliorations. Créaction d'un dictionanire⚓︎

3.3 Une liste de dictionnaires⚓︎

3.4 Import d'un fichier csv dans une liste de listes⚓︎

4. Une application : les joueurs de rugby du TOP14⚓︎

4.1 Première analyse⚓︎

4.2 Extraction de données particulières⚓︎

5. Exploitation graphique⚓︎

5.1 Exemple⚓︎

5.2 Application⚓︎

1.1 La fonction `open`⚓︎

2. Les fichiers `csv` et `json`⚓︎

3.4 Import d'un fichier `csv` dans une liste de listes⚓︎