ajout comparaison listes / tuples
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@@ -221,7 +221,7 @@ print(liste)
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t = [1,2,3,4,5]
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t = [1,2,3,4,5]
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t[1] = 8
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t[1] = 8
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print (t)
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print (t)
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[1,8,3,4,5,6]
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[1,8,3,4,5]
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- Il est préférable de ne stocker que des données de même type dans une liste.
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- Il est préférable de ne stocker que des données de même type dans une liste.
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@@ -277,6 +277,41 @@ return a, b
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En réalité, cette syntaxe signifie : return (a, b) : on a donc un tuple composé des variables a et b qui est renvoyé.
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En réalité, cette syntaxe signifie : return (a, b) : on a donc un tuple composé des variables a et b qui est renvoyé.
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- Attention : ce n'est pas parce que le tuple n'est pas mutable que ce qu'il contient ne l'est pas ! Exemple, un tuple peut contenir une liste :
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```python
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t = (1, 2, ['a', 'b'])
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print(t)
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(1, 2, ['a', 'b'])
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t[2].append('c')
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print(t)
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(1, 2, ['a', 'b', 'c'])
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- Le tuple lui-même reste le même (il contient toujours trois éléments et les deux premiers sont toujours 1 et 2), mais la liste à l'intérieur du tuple a été modifiée.
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- C'est pourquoi on dit que les tuples peuvent "contenir" des éléments mutables.
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## Liste vs Tuple
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Voici les différences notables finalement :
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- **Mutabilité** : La différence la plus marquante est que les listes sont mutables (c'est-à-dire qu'elles peuvent être modifiées après leur création) tandis que les tuples sont immuables (c'est-à-dire qu'ils ne peuvent pas être modifiés après leur création).
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- **Utilisation** : En général, les listes sont utilisées lorsque vous avez une collection d'éléments qui peut changer dans le temps (par exemple, une liste de tous vos contacts, de vos pokemon préférés). Les tuples sont utilisés lorsque vous avez une collection d'éléments qui ne changera pas (par exemple, votre date de naissance, ou un ensemble de coordonnées géographiques).
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- **Performance** : Les tuples peuvent être plus rapides à parcourir que les listes et occupent moins d'espace mémoire, car ils sont immuables. Cela peut avoir un impact significatif dans les programmes où la performance est critique.
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### À retenir:
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### À retenir:
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Reference in New Issue
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