PASCAL YIM / apprendreClasses et objets en Python

OBJETS / 09 · EXERCICE

Exercice · simuler plusieurs années

simulate(n) coordonne la boucle, l’évolution du capital et l’affichage. La classe réunit maintenant son état et les opérations qui l’utilisent.

EXPLICATION DU CODE

L’initialisation et next_year sont fournies. La méthode simulate est à compléter en réutilisant self.next_year(), plutôt qu’en recopiant le calcul des intérêts.

Exemple expliqué

  1. 1
    def simulate(self, n):
        for year in range(1, n + 1):

    Le compteur va de 1 à n inclus. Il est local à cet appel ; range exclut sa borne de fin.

  2. 2
            self.next_year()
            print(f"Année {year} : capital = {self.capital:.2f}")

    À chaque tour, une année est appliquée avant l’affichage. self.next_year() agit sur la même instance ; self.capital contient alors le nouveau montant.

  3. 3
    calc = CompoundInterestCalculator(1000, 0.05)
    calc.simulate(5)

    La simulation affiche cinq lignes, de 1050.00 à 1276.28. Un nouvel appel poursuit l’état courant ; la numérotation repart à 1 pour cet appel.

Exemple de référence · La consultation conserve le crédit de l’exercice.
EXERCICE / PYTHON

Code à compléter

Compléter simulate(n) avec une boucle de 1 à n : appeler self.next_year(), puis afficher « Année {year} : capital = {self.capital:.2f} ». Créer calc (1000, 0.05) et simuler 5 années.

Saisie autonome · crédit complet après réussite

Le résultat apparaîtra ici.
Session Python

Les variables restent disponibles entre les pages. Un rechargement efface les variables ; le code et l’utilisation de l’aide restent enregistrés dans cet onglet.

Parcours · chapitres

Calculatrice · Instances et self · Attributs et méthodes · Intérêts composés.

01 / Rappels de Python

02 / Classes et objets en Python

03 / Pandas et DataFrames

04 / Régression linéaire et métriques

05 / Régressions multiple et polynomiale

06 / Évaluer les modèles

07 / KNN et normalisation

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