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Utiliser des dataclasses

Mettons à profit notre dataclass WeightEntry créée à l'exercice précédent. Nous allons créer une instance de WeightEntry pour chaque entrée dans weight_log, puis utiliser la propriété mass_to_flipper_length_ratio que nous avons ajoutée pour effectuer le calcul. Voici un rappel de notre dataclass WeightEntry.

@dataclass
class WeightEntry:
    # Définir les champs de la classe
    species: str
    flipper_length: int
    body_mass: int
    sex: str

    @property
    def mass_to_flipper_length_ratio(self):
        return self.body_mass / self.flipper_length

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Types de données en Python

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Instructions de l’exercice

  • Créez une liste vide appelée labeled_entries.
  • Parcourez les entrées de weight_log en utilisant le déballage de tuple pour extraire species, flipper_length, body_mass, sex.
    • Ajoutez à labeled_entries une nouvelle instance de la dataclass WeightEntry pour chaque entrée.
  • Affichez une liste des 5 premières valeurs de mass_to_flipper_length_ratio à l'aide d'une compréhension de liste.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create the empty list: labeled_entries
labeled_entries = []

# Iterate over the weight_log entries
for species, flipper_length, body_mass, ____ in weight_log:
    # Append a new WeightEntry instance to labeled_entries
    ____.____(____(species, flipper_length, body_mass, ____))
    
# Print a list of the first 5 mass_to_flipper_length_ratio values
print([____.____ for entry in labeled_entries[____]])
Modifier et exécuter le code