En vous aidant de de l'exemple 3 précédent, proposer fonction csv_en_list_de_list(nom) où nom est une chaine de caractères qui renvoie une liste de la liste obtenue avec la fonction reader.

1. par extension.

2. par compréhension.

Tester dans chacun des cas la fonction csv_en_list_de_list avec ce fichier csv à télécharger et à installer dans le répertoire courant de travail de l'IDE utilisé.

csv_en_list_de_list("test") doit renvoyer la liste suivante :

[['nom', 'prenom', 'age'], ['Dupont', 'Jean-Claude', '32'], ['Duteil', 'Paul', '41'],\
 ['Claudon', 'Goery', '37'], ['Tonton', 'Pierre', '54'], ['Penard', 'Bob', '18'],\ 
 ['Herpoix', 'Stephane', '55'], ['Salicorne', 'Bruno', '15'], ['Poiteau', 'Maxe', '33'],\
 ['Clanget', 'Gilles', '54'], ['Luillier', 'Martin', '34'], ['Clanget', 'Justine', '14']\
 ['Gillier', 'Paul', '16']]

Cet exercice est important pour la suite vu son utilité.

En vous aidant de de l'exemple 4 précédent, proposer une fonction impor(nom) qui reçoit un paramètre nom de type chaîne de caractères qui est le nom du fichier csv sans l'extension et qui retourne une liste de dictionnaires qui contient les informations du fichier csv.

Tester la fonction impor avec le fichier précédent.

impor("test") doit renvoyer la liste de dictionnaires suivante :

[{'nom': 'Dupont', 'prenom': 'Jean-Claude', 'age': '32'}, {'nom': 'Duteil', 'prenom': 'Paul', 'age': '41'}, \
 {'nom': 'Claudon', 'prenom': 'Goery', 'age': '37'}, {'nom': 'Tonton', 'prenom': 'Pierre', 'age': '54'}, \
 {'nom': 'Penard', 'prenom': 'Bob', 'age': '18'}, {'nom': 'Herpoix', 'prenom': 'Stephane', 'age': '55'},\
 {'nom': 'Salicorne', 'prenom': 'Bruno', 'age': '15'}, {'nom': 'Poiteau', 'prenom': 'Maxe', 'age': '33'}, \
 {'nom': 'Clanget', 'prenom': 'Gilles', 'age': '54'}, {'nom': 'Luillier', 'prenom': 'Martin', 'age': '34'}, \
 {'nom': 'Clanget', 'prenom': 'Justine', 'age': '14'},  {'nom': 'Gillier', 'prenom': 'Paul', 'age': '16'}]

Tester le code de l'exemple 6 précédent en faisant en sorte que le contenu de la variable table_exemple corresponde aux différents enregistrements du fichier table_exemple.csv, fichier qui sera créé par défaut dans le répertoire courant de travail de l'IDE utilisé.

Dans cet exercice, vous utiliserez ce fichier csv, celui de l'exemple 6 et de l'exercice 3, que vous avez normalement déjà installé dans le répertoire courant de l'IDE utilisé.

1. En s'aidant du script de l'exemple précédent, écrire une fonction un_critere(nom_du_fichier_csv, nom_du_champ, valeur_a_chercher) qui extrait les enregistrements dont le champ nom_du_champ est valeur_a_chercher.

   Exemples de test :

   >>>un_critere('table_exemple', 'nom', 'Clanget')
   [{'nom': 'Clanget', 'prenom': 'Gilles', 'age': '54'}, {'nom': 'Clanget', 'prenom': 'Justine', 'age': '14'}]
   >>>un_critere("table_exemple", "age", "54")
   [{'nom': 'Tonton', 'prenom': 'Pierre', 'age': '54'}, {'nom': 'Clanget', 'prenom': 'Gilles', 'age': '54'}]

2. Écrire une fonction deux_criteres_ou(nom_du_fichier_csv, nom_du_champ1, valeur_a_chercher1, nom_du_champ2, valeur_a_chercher2) qui extrait les enregistrements dont le champ nom_du_champ1 est valeur_a_chercher1 ou dont le champ nom_du_champ2 est valeur_a_chercher2.

   Exemple de test :

   >>>deux_criteres_ou("table_exemple", "nom", "Clanget", "prenom", "Paul")
   [{'nom': 'Duteil', 'prenom': 'Paul', 'age': '41'}, 
    {'nom': 'Clanget', 'prenom': 'Gilles', 'age': '54'}, 
    {'nom': 'Clanget', 'prenom': 'Justine', 'age': '14'},
    {'nom': 'Gillier', 'prenom': 'Paul', 'age': '16'}]

3. Écrire une fonction deux_criteres_et_non(nom_du_fichier_csv, nom_du_champ1, valeur_a_chercher1, nom_du_champ2, valeur_a_chercher2) qui extrait les enregistrements dont le champ nom_du_champ1 est valeur_a_chercher1 et qui ne contient pas dans le second champ nom_du_champ2 la valeur valeur_a_chercher2.

   Exemple de test :

   >>>deux_criteres_et_non("table_exemple", "nom", "Clanget", "prenom", "Justine")
   [{'nom': 'Clanget', 'prenom': 'Gilles', 'age': '54'}]

4. Écrire une fonction deux_criteres_ou_non(nom_du_fichier_csv, nom_du_champ1, valeur_a_chercher1, nom_du_champ2, valeur_a_chercher2) qui extrait les enregistrements dont le champ nom_du_champ1 est valeur_a_chercher1 ou qui ne contient pas dans le second champ nom_du_champ2 la valeur valeur_a_chercher2.

   Exemple de test :

   >>>deux_criteres_ou_non("table_exemple", "nom", "Clanget", "age", "54")
   [{'nom': 'Dupont', 'prenom': 'Jean-Claude', 'age': '32'}, 
    {'nom': 'Duteil', 'prenom': 'Paul', 'age': '41'}, 
    {'nom': 'Claudon', 'prenom': 'Goery', 'age': '37'}, 
    {'nom': 'Penard', 'prenom': 'Bob', 'age': '18'}, 
    {'nom': 'Herpoix', 'prenom': 'Stephane', 'age': '55'}, 
    {'nom': 'Salicorne', 'prenom': 'Bruno', 'age': '15'}, 
    {'nom': 'Poiteau', 'prenom': 'Maxe', 'age': '33'}, 
    {'nom': 'Clanget', 'prenom': 'Gilles', 'age': '54'}, 
    {'nom': 'Luillier', 'prenom': 'Martin', 'age': '34'}, 
    {'nom': 'Clanget', 'prenom': 'Justine', 'age': '14'}, 
    {'nom': 'Gillier', 'prenom': 'Paul', 'age': '16'}]

5. Écrire une fonction un_critere_depasse(nom_du_fichier_csv, nom_du_champ, valeur_a_depasser) qui extrait les enregistrements dont le champ nom_du_champ a une valeur qui dépasse la valeur valeur_a_depasser.

   Exemple de test :

   >>>un_critere_depasse('table_exemple', 'age', '41')
   [{'nom': 'Tonton', 'prenom': 'Pierre', 'age': '54'}, 
    {'nom': 'Herpoix', 'prenom': 'Stephane', 'age': '55'}, 
    {'nom': 'Clanget', 'prenom': 'Gilles', 'age': '54'}]

Écrire une fonction projection qui reçoit en paramètres le nom d'un fichier csv (sans son extension ".csv" ) et une liste d'attributs, fonction qui retourne une liste de dictionnaires dont les clés sont uniquement ces attributs.

Exemple de test :

>>>projection("table_exemple", ["age", "nom"])
[{'nom': 'Dupont', 'age': '32'}, 
 {'nom': 'Duteil', 'age': '41'}, 
 {'nom': 'Claudon', 'age': '37'}, 
 {'nom': 'Tonton', 'age': '54'}, 
 {'nom': 'Penard', 'age': '18'}, 
 {'nom': 'Herpoix', 'age': '55'}, 
 {'nom': 'Salicorne', 'age': '15'}, 
 {'nom': 'Poiteau', 'age': '33'}, 
 {'nom': 'Clanget', 'age': '54'}, 
 {'nom': 'Luillier', 'age': '34'}, 
 {'nom': 'Clanget', 'age': '14'}, 
 {'nom': 'Gillier', 'age': '16'}]            

Rechercher sur la la documentation officielle de Python le type de valeurs que peut prendre l'attribut key.

Dans cet exercice, vous réutiliserez le fichier table_exemple.csv déjà téléchargé et utilisé lors de l'exercice 5.

1. Importer le contenu du fichier table_exemple.csv, trier la table obtenue par âge croissant, puis enregistrer dans un fichier table_age_croi.csv.

   Utiliser les fonction déjà créée impor et vers_csv afin de faciliter l'importation et l'exportation vers un csv.

2. Importer le contenu du fichier table_exemple.csv, trier la table obtenue par âge décroissant, puis enregistrer dans un fichier table_age_decroi.csv.