Élève en POO
On souhaite dans cet exercice créer une classe Eleve ayant quatre attributs :
-
un prénom
prenomde typestr; -
un nom
nomde typestr; -
une classe
classede typestr; -
des moyennes
moyennesde typedict. Ce dictionnaire associe à des intitulés de matières (str), les moyennes correspondantes (au formatintoufloat).
Cet exercice est en plusieurs parties et demande de compléter la classe Eleve en ajoutant différentes méthodes.
ajout_methodes_precedentes
A partir de la deuxième question, la fonction ajout_methodes_precedentes est appelée avant les tests afin de compléter votre travail en ajoutant les corrigés des questions précédentes à la classe Eleve.
Méthode __init__
Lors de la création d'un objet de type Eleve, on fournit les valeurs des attributs prenom, nom et classe (dans cet ordre).
L'attribut moyennes est initialement vide.
Compléter la méthode __init__ (aussi appelée « constructeur » en Python) de la classe Eleve.
Exemple
>>> albert = Eleve("Albert", "Einstein", "Te2")
>>> albert.prenom
'Albert'
>>> albert.nom
'Einstein'
>>> albert.classe
'Te2'
>>> albert.moyennes
{}
Tronquer ou non le feedback dans les terminaux (sortie standard & stacktrace / relancer le code pour appliquer)
Si activé, le texte copié dans le terminal est joint sur une seule ligne avant d'être copié dans le presse-papier
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###(Dés-)Active le code après la ligne
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(Alt+: ; Ctrl pour inverser les colonnes)
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(Esc)
(Esc)
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Méthode modifie_moyenne
La méthode modifie_moyenne prend deux paramètres, un intitulé de matière (str) et une moyenne (au format int ou float) et ajoute ce couple (clé: valeur) à l'attribut moyennes d'un objet Eleve.
Écrire la méthode modifie_moyenne.
Exemple
>>> carl = Eleve("Carl Friedrich", "Gauss", "Te3")
>>> carl.modifie_moyenne("arithmétique", 20)
>>> carl.modifie_moyenne("chimie", 12)
>>> carl.moyennes
{'arithmétique': 20, 'chimie': 12}
>>> carl.modifie_moyenne("chimie", 13)
>>> carl.moyennes
{'arithmétique': 20, 'chimie': 13}
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Méthode moyenne_de
La méthode moyenne_de prend en unique paramètre un intitulé de matière (str) et renvoie la moyenne de cet élève dans cette matière.
Si l'élève ne possède pas de moyenne dans cette matière, la fonction renverra None.
Écrire la méthode moyenne_de.
Exemple
>>> donald = Eleve("Donald", "Knuth", "Te7")
>>> donald.modifie_moyenne("informatique", 20)
>>> donald.modifie_moyenne("musique", 13)
>>> donald.moyenne_de("informatique")
20
>>> donald.moyenne_de("musique")
13
>>> donald.moyenne_de("lancer de javelot")
>>>
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(Ctrl+I)
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Entrer ou sortir du mode "deux colonnes"
(Alt+: ; Ctrl pour inverser les colonnes)
(Alt+: ; Ctrl pour inverser les colonnes)
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Méthode moyenne_simple
La méthode moyenne_simple calcule et renvoie la moyenne générale de l'élève. Celle-ci se calcule en effectuant la moyenne des moyennes.
Si l'élève n'a aucune moyenne, la fonction renverra None.
Écrire la méthode moyenne_simple.
Exemple
>>> jane = Eleve("Jane", "Goodall", "Te3")
>>> jane.modifie_moyenne("éthologie", 20)
>>> jane.modifie_moyenne("théorie des groupes", 14)
>>> jane.moyenne_simple()
17.0
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Méthode moyenne_ponderee
La méthode moyenne_ponderee prend comme unique paramètre un dictionnaire coeffs associant des intitulés de matières (str) à des coefficients (au format int ou float).
Cette fonction calcule la moyenne pondérée de l'élève en appliquant les coefficients fournis en paramètre.
Si l'élève n'a aucune moyenne, la fonction renverra None.
Si l'élève possède une moyenne dans une matière à laquelle n'est associée aucun coefficient dans le dictionnaire coeffs, la fonction générera une erreur de type ValueError.
Écrire la méthode moyenne_ponderee.
Générer une erreur
Il est possible de générer une erreur de type ValueError en utilisant la structure suivante :
if condition_causant_une_erreur:
raise ValueError("Texte d'explication")
Il existe de nombreux types d'erreurs différents selon le problème rencontré.
Exemple
>>> margaret = Eleve("Margaret", "Hamilton", "Te5")
>>> margaret.modifie_moyenne("études spatiales", 20)
>>> margaret.modifie_moyenne("maths", 14)
>>> coeffs = {"études spatiales": 1, "maths": 0.5}
>>> margaret.moyenne_ponderee(coeffs)
18.0
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