Compréhensions

Bases

Les compréhensions peuvent souvent être utilisées pour produire des déclarations plus concises pour les itérations sur des Enum et des Stream. Commençons par regarder une compréhension simple que nous allons ensuite expliquer pas à pas :

iex> list = [1, 2, 3, 4, 5]
iex> for x <- list, do: x*x
[1, 4, 9, 16, 25]

La première chose que nous remarquons est l’utilisation de for et d’un générateur. Qu’est-ce qu’un générateur ? Les générateurs sont les expressions comme x <- [1, 2, 3, 4] que l’on trouve dans les compréhensions de liste. Ils sont responsables de produire la prochaine valeur.

Heureusement pour nous, les compréhensions ne sont pas limitées aux listes ; en fait, elles fonctionnent avec n’importe quel énumérable :

# Keyword Lists
iex> for {_key, val} <- [one: 1, two: 2, three: 3], do: val
[1, 2, 3]

# Maps
iex> for {k, v} <- %{"a" => "A", "b" => "B"}, do: {k, v}
[{"a", "A"}, {"b", "B"}]

# Binaries
iex> for <<c <- "hello">>, do: <<c>>
["h", "e", "l", "l", "o"]

Comme beaucoup d’autres choses en Elixir, les générateurs reposent sur la correspondance de motif (pattern matching) pour comparer leur ensemble d’entrée à la variable du côté gauche. Si une correspondance n’est pas trouvée, la valeur est ignorée :

iex> for {:ok, val} <- [ok: "Hello", error: "Unknown", ok: "World"], do: val
["Hello", "World"]

Il est possible d’utiliser de multiples générateurs, de manière similaire à des boucles imbriquées :

iex> list = [1, 2, 3, 4]
iex> for n <- list, times <- 1..n do
...>   String.duplicate("*", times)
...> end
["*", "*", "**", "*", "**", "***", "*", "**", "***", "****"]

Afin de mieux illustrer l’exécution de la boucle qui a concrètement lieu, utilisons IO.puts pour afficher les deux valeurs générées :

iex> for n <- list, times <- 1..n, do: IO.puts "#{n} - #{times}"
1 - 1
2 - 1
2 - 2
3 - 1
3 - 2
3 - 3
4 - 1
4 - 2
4 - 3
4 - 4

Les compréhensions des listes sont un sucre syntaxique et ne devraient ainsi être utilisées que quand c’est approprié.

Filtres

Vous pouvez considérer les filtres comme des sortes de clauses de garde pour les compréhensions. Quand une valeur filtrée retourne false ou nil elle est exclue de la liste finale. Itérons sur un intervalle et soucions-nous uniquement des nombres pairs. Nous utiliserons la fonction is_even/1 du module Integer pour vérifier si la valeur est pair ou non.

import Integer
iex> for x <- 1..10, is_even(x), do: x
[2, 4, 6, 8, 10]

Comme pour les générateurs, nous pouvons utiliser plusieurs filtres. Elargissons notre intervalle et filtrons ensuite uniquement sur les valeurs qui sont à la fois pairs et multiples de 3.

import Integer
iex> for x <- 1..100,
...>   is_even(x),
...>   rem(x, 3) == 0, do: x
[6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 60, 66, 72, 78, 84, 90, 96]

Utilisation de :into

Comment faire si nous souhaitons produire autre chose qu’une liste ? Avec l’option :into nous pouvons faire exactement çà ! Comme règle de base, :into accepte n’importe quelle structure qui implémente le protocole Collectable.

En utilisant :into, créons un tableau associatif à partir d’une liste de mots-clés :

iex> for {k, v} <- [one: 1, two: 2, three: 3], into: %{}, do: {k, v}
%{one: 1, three: 3, two: 2}

Comme les données de type Binary sont également des Collectable, nous pouvons nous servir d’une compréhension de liste et de :into pour créer des chaînes de caractères de type String :

iex> for c <- [72, 101, 108, 108, 111], into: "", do: <<c>>
"Hello"

Et voilà ! Les compréhensions de liste sont une manière simple et consise d’itérer sur une collection.

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