teaching:progappchim:notions_fondamentales

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     * [[https://levelup.gitconnected.com/introducing-high-performance-datatypes-in-python-with-the-collections-library-3d8c334827a5|Introducing high-performance datatypes in Python with the collections library]] George Seif, Medium, Oct 15, 2019     * [[https://levelup.gitconnected.com/introducing-high-performance-datatypes-in-python-with-the-collections-library-3d8c334827a5|Introducing high-performance datatypes in Python with the collections library]] George Seif, Medium, Oct 15, 2019
     * [[https://medium.com/better-programming/your-one-stop-guide-to-collections-in-python-4c0b36243561|Your One-Stop Guide to Collections in Python - Make your code awesome using high-order containers]] Felix Antony, Medium, 21/01/2021     * [[https://medium.com/better-programming/your-one-stop-guide-to-collections-in-python-4c0b36243561|Your One-Stop Guide to Collections in Python - Make your code awesome using high-order containers]] Felix Antony, Medium, 21/01/2021
 +    * [[https://towardsdatascience.com/write-ultra-concise-code-with-python-collections-ab79f03bb54|Write Ultra-Concise Code with Python collections | by Thomas Hikaru Clark | Oct, 2021 | Towards Data Science]] Thomas Hikaru Clark, Medium, 11/10/2021
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 Des types non intégrés par défaut dans Python peuvent facilement être implémentés, en utilisant les types répandus. C'est pas exemple le cas des [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Arbre_enracin%C3%A9|arbres]] (informatique, théorie des graphes) : Des types non intégrés par défaut dans Python peuvent facilement être implémentés, en utilisant les types répandus. C'est pas exemple le cas des [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Arbre_enracin%C3%A9|arbres]] (informatique, théorie des graphes) :
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