Corrigé du TP Spotify Wrapped

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Partie 2 : Fonctions de base

Exercice 1 : Extraction de données avec map

Question 1.1 :

get_titre = lambda ecoute: ecoute["titre"]

titres = list(map(get_titre, ecoutes))
print(titres[:3])  # ['Blinding Lights', 'Bohemian Rhapsody', 'Bad Guy']

Question 1.2 :

get_duree_minutes = lambda ecoute: round(ecoute["duree"] / 60, 2)

durees = list(map(get_duree_minutes, ecoutes))
print(durees[:3])  # [3.38, 5.9, 3.23]

Question 1.3 :

formater_ecoute = lambda e: f"{e['titre']} - {e['artiste']} ({round(e['duree']/60, 2)}min)"

formatees = list(map(formater_ecoute, ecoutes))
print(formatees[0])  # "Blinding Lights - The Weeknd (3.38min)"

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Exercice 2 : Filtrage avec filter

Question 2.1 :

est_pop = lambda ecoute: ecoute["genre"] == "pop"

ecoutes_pop = list(filter(est_pop, ecoutes))
print(f"Nombre de morceaux pop : {len(ecoutes_pop)}")  # 12

Question 2.2 :

est_long = lambda ecoute: ecoute["duree"] > 300

ecoutes_longues = list(filter(est_long, ecoutes))
print(f"Morceaux longs : {len(ecoutes_longues)}")  # 5

Question 2.3 :

def filtre_genre(genre):
    """
    Retourne une fonction lambda qui filtre par genre.
    C'est une fonction d'ordre supérieur !
    """
    return lambda ecoute: ecoute["genre"] == genre

ecoutes_rock = list(filter(filtre_genre("rock"), ecoutes))
ecoutes_rap = list(filter(filtre_genre("rap"), ecoutes))
print(f"Rock: {len(ecoutes_rock)}, Rap: {len(ecoutes_rap)}")  # Rock: 4, Rap: 2

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Exercice 3 : Agrégation avec reduce

import functools

Question 3.1 :

temps_total = functools.reduce(
    lambda acc, ecoute: acc + ecoute["duree"],
    ecoutes,
    0
)
print(f"Temps total : {temps_total} secondes")  # 5301 secondes

Question 3.2 :

heures = temps_total // 3600
minutes = (temps_total % 3600) // 60
print(f"Temps d'écoute : {heures}h {minutes}min")  # 1h 28min

Question 3.3 :

plus_long = functools.reduce(
    lambda acc, ecoute: ecoute if ecoute["duree"] > acc["duree"] else acc,
    ecoutes
)
print(f"Plus long : {plus_long['titre']} ({plus_long['duree']}s)")
# Plus long : Stairway to Heaven (482s)

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Partie 3 : Statistiques avancées

Exercice 4 : Comptage par catégorie

Question 4.1 : (fournie dans l'énoncé)

def compter_par_genre(ecoutes):
    return functools.reduce(
        lambda acc, e: {**acc, e["genre"]: acc.get(e["genre"], 0) + 1},
        ecoutes,
        {}
    )

stats_genres = compter_par_genre(ecoutes)
print(stats_genres)  # {'pop': 12, 'rock': 4, 'rap': 2, 'metal': 2}

Question 4.2 :

def compter_par_artiste(ecoutes):
    """Retourne un dictionnaire {artiste: nombre_ecoutes}."""
    return functools.reduce(
        lambda acc, e: {**acc, e["artiste"]: acc.get(e["artiste"], 0) + 1},
        ecoutes,
        {}
    )

stats_artistes = compter_par_artiste(ecoutes)
print(stats_artistes)
# {'The Weeknd': 3, 'Queen': 1, 'Billie Eilish': 1, 'Led Zeppelin': 1, ...}

Question 4.3 :

def artiste_prefere(stats_artistes):
    """Retourne le nom de l'artiste avec le plus d'écoutes."""
    return functools.reduce(
        lambda acc, item: item if item[1] > acc[1] else acc,
        stats_artistes.items()
    )[0]

top_artiste = artiste_prefere(stats_artistes)
print(f"Artiste préféré : {top_artiste}")  # The Weeknd

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Exercice 5 : Chaînage fonctionnel (Pipeline)

Question 5.1 : (fournie dans l'énoncé)

temps_pop = functools.reduce(
    lambda acc, e: acc + e["duree"],
    filter(lambda e: e["genre"] == "pop", ecoutes),
    0
)
print(f"Temps pop : {temps_pop // 60} minutes")  # 42 minutes

Question 5.2 : (fournie dans l'énoncé)

titres_rock_longs = list(map(
    lambda e: e["titre"],
    sorted(
        filter(
            lambda e: e["duree"] > 240,
            filter(
                lambda e: e["genre"] == "rock",
                ecoutes
            )
        ),
        key=lambda e: e["duree"],
        reverse=True
    )
))
print(titres_rock_longs)
# ['Stairway to Heaven', 'Bohemian Rhapsody', 'Smells Like Teen Spirit']

Question 5.3 : (fournie dans l'énoncé)

def pipeline(*fonctions):
    """Retourne une fonction qui applique les fonctions en séquence."""
    return lambda x: functools.reduce(
        lambda acc, f: f(acc),
        fonctions,
        x
    )

traitement = pipeline(
    lambda data: filter(lambda e: e["genre"] == "pop", data),
    lambda data: map(lambda e: e["titre"], data),
    list
)

print(traitement(ecoutes)[:3])  # ['Blinding Lights', 'Bad Guy', 'Shape of You']

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Partie 4 : Génération du Wrapped

Exercice 6 : Créer le résumé final

import functools

def compter_par_artiste(ecoutes):
    return functools.reduce(
        lambda acc, e: {**acc, e["artiste"]: acc.get(e["artiste"], 0) + 1},
        ecoutes,
        {}
    )

def compter_par_genre(ecoutes):
    return functools.reduce(
        lambda acc, e: {**acc, e["genre"]: acc.get(e["genre"], 0) + 1},
        ecoutes,
        {}
    )

def generer_wrapped(ecoutes):
    """
    Génère un résumé Wrapped complet de manière fonctionnelle.
    """
    # Temps total
    temps_total = functools.reduce(lambda acc, e: acc + e["duree"], ecoutes, 0)

    # Comptages
    stats_artistes = compter_par_artiste(ecoutes)
    stats_genres = compter_par_genre(ecoutes)

    # Top artiste (celui avec le plus d'écoutes)
    top_artiste = functools.reduce(
        lambda acc, item: item if item[1] > acc[1] else acc,
        stats_artistes.items()
    )[0]

    # Top genre
    top_genre = functools.reduce(
        lambda acc, item: item if item[1] > acc[1] else acc,
        stats_genres.items()
    )[0]

    # Morceau le plus écouté (celui qui apparaît le plus)
    stats_titres = functools.reduce(
        lambda acc, e: {**acc, e["titre"]: acc.get(e["titre"], 0) + 1},
        ecoutes,
        {}
    )
    top_titre = functools.reduce(
        lambda acc, item: item if item[1] > acc[1] else acc,
        stats_titres.items()
    )[0]

    # Morceau le plus long
    plus_long = functools.reduce(
        lambda acc, e: e if e["duree"] > acc["duree"] else acc,
        ecoutes
    )

    return {
        "nombre_ecoutes": len(ecoutes),
        "temps_total_minutes": round(temps_total / 60, 1),
        "artiste_prefere": top_artiste,
        "genre_prefere": top_genre,
        "titre_prefere": top_titre,
        "morceau_plus_long": plus_long["titre"],
        "stats_genres": stats_genres,
        "top_5_artistes": dict(sorted(
            stats_artistes.items(),
            key=lambda x: x[1],
            reverse=True
        )[:5])
    }


# Exécution
wrapped = generer_wrapped(ecoutes)

print("=" * 40)
print("       VOTRE WRAPPED 2026")
print("=" * 40)
print(f"Écoutes totales : {wrapped['nombre_ecoutes']}")
print(f"Temps d'écoute : {wrapped['temps_total_minutes']} minutes")
print(f"Artiste préféré : {wrapped['artiste_prefere']}")
print(f"Genre préféré : {wrapped['genre_prefere']}")
print(f"Titre préféré : {wrapped['titre_prefere']}")
print(f"Top 5 artistes : {list(wrapped['top_5_artistes'].keys())}")
print("=" * 40)

Sortie attendue :

========================================
       VOTRE WRAPPED 2026
========================================
Écoutes totales : 20
Temps d'écoute : 88.4 minutes
Artiste préféré : The Weeknd
Genre préféré : pop
Titre préféré : Blinding Lights
Top 5 artistes : ['The Weeknd', 'Michael Jackson', 'Metallica', 'Queen', 'Billie Eilish']
========================================

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Partie 5 : Bonus — Récursivité

Exercice 7 : Implémenter reduce sans boucle

def mon_reduce(fonction, liste, initial):
    """
    Implémentation récursive de reduce.

    :param fonction: (callable) fonction à 2 arguments (acc, elem)
    :param liste: (list) liste à réduire
    :param initial: valeur initiale de l'accumulateur
    :return: résultat de la réduction
    """
    if len(liste) == 0:
        # Cas de base : liste vide, on retourne l'accumulateur
        return initial
    else:
        # Appel récursif : on applique la fonction au premier élément
        # puis on continue avec le reste de la liste
        nouvel_acc = fonction(initial, liste[0])
        return mon_reduce(fonction, liste[1:], nouvel_acc)


# Tests
total = mon_reduce(lambda acc, x: acc + x, [1, 2, 3, 4, 5], 0)
print(f"Somme : {total}")  # 15

produit = mon_reduce(lambda acc, x: acc * x, [1, 2, 3, 4, 5], 1)
print(f"Produit : {produit}")  # 120

concatenation = mon_reduce(lambda acc, x: acc + x, ["a", "b", "c"], "")
print(f"Concaténation : {concatenation}")  # "abc"

Explication de la récursivité :

Pour mon_reduce(lambda acc, x: acc + x, [1, 2, 3], 0) :

mon_reduce(f, [1, 2, 3], 0)
  → nouvel_acc = f(0, 1) = 1
  → mon_reduce(f, [2, 3], 1)
      → nouvel_acc = f(1, 2) = 3
      → mon_reduce(f, [3], 3)
          → nouvel_acc = f(3, 3) = 6
          → mon_reduce(f, [], 6)
              → return 6  (cas de base)
          → return 6
      → return 6
  → return 6

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Code complet fonctionnel

"""
Spotify Wrapped - Version fonctionnelle complète
"""

import functools

# Données
ecoutes = [
    {"titre": "Blinding Lights", "artiste": "The Weeknd", "duree": 203, "genre": "pop", "date": "2026-01-15"},
    {"titre": "Bohemian Rhapsody", "artiste": "Queen", "duree": 354, "genre": "rock", "date": "2026-01-15"},
    {"titre": "Bad Guy", "artiste": "Billie Eilish", "duree": 194, "genre": "pop", "date": "2026-01-16"},
    {"titre": "Stairway to Heaven", "artiste": "Led Zeppelin", "duree": 482, "genre": "rock", "date": "2026-01-16"},
    {"titre": "Shape of You", "artiste": "Ed Sheeran", "duree": 234, "genre": "pop", "date": "2026-01-17"},
    {"titre": "Smells Like Teen Spirit", "artiste": "Nirvana", "duree": 279, "genre": "rock", "date": "2026-01-17"},
    {"titre": "Levitating", "artiste": "Dua Lipa", "duree": 203, "genre": "pop", "date": "2026-01-18"},
    {"titre": "Back in Black", "artiste": "AC/DC", "duree": 255, "genre": "rock", "date": "2026-01-18"},
    {"titre": "Blinding Lights", "artiste": "The Weeknd", "duree": 203, "genre": "pop", "date": "2026-01-19"},
    {"titre": "drivers license", "artiste": "Olivia Rodrigo", "duree": 242, "genre": "pop", "date": "2026-01-19"},
    {"titre": "Lose Yourself", "artiste": "Eminem", "duree": 326, "genre": "rap", "date": "2026-01-20"},
    {"titre": "HUMBLE.", "artiste": "Kendrick Lamar", "duree": 177, "genre": "rap", "date": "2026-01-20"},
    {"titre": "Blinding Lights", "artiste": "The Weeknd", "duree": 203, "genre": "pop", "date": "2026-01-21"},
    {"titre": "Watermelon Sugar", "artiste": "Harry Styles", "duree": 174, "genre": "pop", "date": "2026-01-21"},
    {"titre": "Enter Sandman", "artiste": "Metallica", "duree": 332, "genre": "metal", "date": "2026-01-22"},
    {"titre": "Nothing Else Matters", "artiste": "Metallica", "duree": 388, "genre": "metal", "date": "2026-01-22"},
    {"titre": "Thriller", "artiste": "Michael Jackson", "duree": 358, "genre": "pop", "date": "2026-01-23"},
    {"titre": "Billie Jean", "artiste": "Michael Jackson", "duree": 294, "genre": "pop", "date": "2026-01-23"},
    {"titre": "Anti-Hero", "artiste": "Taylor Swift", "duree": 200, "genre": "pop", "date": "2026-01-24"},
    {"titre": "Flowers", "artiste": "Miley Cyrus", "duree": 200, "genre": "pop", "date": "2026-01-24"},
]

# Fonctions utilitaires
compter = lambda cle: lambda data: functools.reduce(
    lambda acc, e: {**acc, e[cle]: acc.get(e[cle], 0) + 1},
    data,
    {}
)

top = lambda stats: functools.reduce(
    lambda acc, item: item if item[1] > acc[1] else acc,
    stats.items()
)[0]

# Pipeline de génération du Wrapped
generer_wrapped = lambda data: {
    "nombre_ecoutes": len(data),
    "temps_total_minutes": round(functools.reduce(lambda a, e: a + e["duree"], data, 0) / 60, 1),
    "artiste_prefere": top(compter("artiste")(data)),
    "genre_prefere": top(compter("genre")(data)),
    "titre_prefere": top(compter("titre")(data)),
    "morceau_plus_long": functools.reduce(lambda a, e: e if e["duree"] > a["duree"] else a, data)["titre"],
}

# Exécution
wrapped = generer_wrapped(ecoutes)
print(wrapped)

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Auteurs : Florian Mathieu, Enzo Frémeaux, Thimothée Decooster

Licence CC BY NC

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