Imprimer des listes en Python

Lakshay Kapoor 30 janvier 2023
  1. Utilisez la fonction map() pour imprimer des listes en Python
  2. Utilisez l’opérateur * pour imprimer des listes en Python
  3. Utiliser une boucle for pour imprimer des listes en Python
  4. Utilisez la méthode join() pour imprimer des listes en Python
Imprimer des listes en Python

En Python, quatre types de types de données intégrés sont utilisés pour stocker plusieurs éléments sous forme de collection. Ce sont des listes, des tuples, des ensembles et des dictionnaires. Ici, les listes sont très souvent utilisées par n’importe quel utilisateur. Comme les listes stockent déjà les données en séquence, il existe différentes manières de les imprimer pour les rendre plus présentables et faciles à lire.

Ce tutoriel montrera différentes manières d’imprimer une liste en Python.

Utilisez la fonction map() pour imprimer des listes en Python

La fonction map() est une fonctionnalité intégrée à Python. Cette commande, également appelée mapping, permet de manipuler tous les éléments d’une itération ou d’une séquence sans utiliser aucune sorte de boucle. Cette fonction convertit essentiellement un type d’itérable en un autre type. Voir l’exemple ci-dessous.

list = [5, 10, 15, 20, 25]
print(list)

print("After using the mapping technique: ")
print("\n".join(map(str, list)))

Production:

[5, 10, 15, 20, 25]
After using the mapping technique:   
5
10
15
20
25

Dans le programme ci-dessus, notez que la méthode join() a été implémentée. La fonction join() en Python est utilisée pour joindre des éléments de n’importe quel itérable à l’aide d’un séparateur de chaîne. Le séparateur de chaîne utilisé ci-dessus est \n,, qui est le caractère de nouvelle ligne utilisé pour indiquer la fin d’une ligne. C’est pourquoi chaque élément est dans une ligne différente dans la sortie.

Utilisez l’opérateur * pour imprimer des listes en Python

L’opérateur * est l’opérateur le plus couramment utilisé parmi les nombreux opérateurs présents dans Python. Sauf pour effectuer la multiplication, l’opérateur * est utilisé pour imprimer chaque élément d’une liste sur une ligne avec un espace entre chaque élément.

Avec l’opérateur *, le caractère caractère de nouvelle ligne \n peut également être utilisé à l’aide du paramètre sep = dans l’instruction d’impression elle-même. Le paramètre sep = fournit essentiellement un séparateur entre les chaînes. Consultez l’exemple de code ci-dessous.

list = [5, 10, 15, "Twenty", 25]
print(list)
print("After using the * operator: ")
print(*list)

Production:

[5, 10, 15, 'Twenty', 25]
After using the * operator:
5 10 15 Twenty 25

Le caractère de nouvelle ligne \n peut être utilisé à l’aide de sep = dans la dernière instruction d’impression après avoir placé une virgule après *list.

Utiliser une boucle for pour imprimer des listes en Python

La boucle for est couramment utilisée dans n’importe quel langage de programmation. Il est utilisé pour parcourir une séquence comme un tuple, un dictionnaire, une liste, un ensemble ou une chaîne et s’exécuter pour chaque élément présent dans la séquence.

Exemple:

list = [5, 10, 15, "Twenty", 25]
print("After using for loop:")
for l in list:
    print(l)

Production:

[5, 10, 15, 'Twenty', 25]
After using for loop:
5
10
15
Twenty
25

Ici, la boucle for s’exécute sur chaque élément présent dans la liste donnée.

Utilisez la méthode join() pour imprimer des listes en Python

La fonction join() en Python est utilisée pour joindre des éléments de n’importe quel itérable comme une liste, un tuple ou une chaîne à l’aide d’un séparateur de chaîne ; cette méthode renvoie une chaîne concaténée en sortie. Regardez l’exemple ci-dessous.

list = ["Five", "Ten", "Fifteen", "Twenty"]
print(" ".join(list))

Production:

Five Ten Fifteen Twenty

Remarque : Vous ne pouvez utiliser ce processus que lorsque des chaînes sont présentes dans la liste.

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Lakshay Kapoor is a final year B.Tech Computer Science student at Amity University Noida. He is familiar with programming languages and their real-world applications (Python/R/C++). Deeply interested in the area of Data Sciences and Machine Learning.

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