gistfile1.txt

On peut aussi s'amuser avec les (peu connus) sets, qui sont built-in comme les dictionnaires::

    In [1]: set((1,2,3,3,3,3,4)) # les set n'ont pas de doublons
    Out[1]: set([1, 2, 3, 4])
    In [2]: 1 in set((1,2,3,4)) # operation O(1) comme les dicts
    Out[2]: True
    In [4]: set((1,2,3,4)).intersection((4,5,6)) # operations ensemblistes
    Out[4]: set([4])

Toutes les collections sont iterables, et donc on peut utiliser functions associées telle que zip() sur les listes, les tuples, les dicts, les sets, etc::

    In [5]: d = {'moi':3, 'lui':4}
    In [6]: s = set(('bleu', 'rouge'))
    In [7]: zip(d, s)
    Out[7]: [('lui', 'bleu'), ('moi', 'rouge')]

Et les itérables en Python ont un module rien que pour eux::

    In [8]: import itertools
    In [9]: itertools.chain(d, s)
    Out[9]: <itertools.chain at 0x1f6c690>
    In [10]: list(itertools.chain(d, s))
    Out[10]: ['lui', 'moi', 'bleu', 'rouge']
    In [19]: tuple(itertools.combinations((1,2,3,4), 3))
    Out[19]: ((1, 2, 3), (1, 2, 4), (1, 3, 4), (2, 3, 4))

Des itérables, on peut s'étendre sur les expressions génératrices::

    In [21]: [x*2 for x in xrange(5)]
    Out[21]: [0, 2, 4, 6, 8]
    In [22]: (x*2 for x in xrange(5))
    Out[22]: <generator object <genexpr> at 0x1f70280>
    In [23]: set((x*2 for x in xrange(5)))
    Out[23]: set([0, 8, 2, 4, 6])

Et après sur le mot clé yield, etc. Bref, le monde de la collection de données en Python et de son traitement est assez fun.