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# \$1range
<a name="range"></a>

L'opérateur d'`$range`agrégation dans Amazon DocumentDB est utilisé pour créer un tableau de nombres consécutifs dans une plage spécifiée. Cet opérateur est particulièrement utile pour générer des séquences de chiffres, telles que des marqueurs de miles pour les postes de ravitaillement lors d'une course, comme le montrent les exemples ci-dessous.

**Paramètres**
+ `start`: valeur de départ de la plage.
+ `end`: valeur finale de la plage.
+ `step`: (facultatif) La valeur d'étape à utiliser lors de la génération de la plage. Si elle n'est pas fournie, la valeur d'étape par défaut est 1.

## Exemple (MongoDB Shell)
<a name="range-examples"></a>

Dans cet exemple, nous allons utiliser l'`$range`opérateur pour générer les bornes kilométriques pour les stations d'eau lors d'une course cycliste.

**Création d'exemples de documents**

```
db.races.insertMany([
  { _id: 0, race: "STP", distance: 206 },
  { _id: 1, race: "RSVP", distance: 160 },
  { _id: 2, race: "Chilly Hilly", distance: 33 },
  { _id: 3, race: "Flying Wheels", distance: 100 }
]);
```

**Exemple de requête**

```
db.races.aggregate([
  {
    $project: {
      race: 1,
      "waterStations": { $range: [20, "$distance", 20] }
    }
  }
]);
```

**Sortie**

```
[
  {
    _id: 0,
    race: 'STP',
    waterStations: [
       20,  40,  60,  80,
      100, 120, 140, 160,
      180, 200
    ]
  },
  {
    _id: 1,
    race: 'RSVP',
    waterStations: [
       20,  40,  60, 80,
      100, 120, 140
    ]
  },
  { _id: 2, race: 'Chilly Hilly', waterStations: [ 20 ] },
  { _id: 3, race: 'Flying Wheels', waterStations: [ 20, 40, 60, 80 ] }
]
```

## Exemples de code
<a name="range-code"></a>

Pour afficher un exemple de code relatif à l'utilisation de la `$range` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :

------
#### [ Node.js ]

```
const { MongoClient } = require('mongodb');

async function example() {
  const client = await MongoClient.connect('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');

  try {
    await client.connect();
    const db = client.db('test');
    const collection = db.collection('races');

    const pipeline = [
      {
        $project: {
          race: 1,
          waterStations: { $range: [20, "$distance", 20] } 
        }
      }
    ];

    const results = await collection.aggregate(pipeline).toArray();

    console.dir(results, { depth: null });

  } finally {
    await client.close();
  }
}

example().catch(console.error);
```

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#### [ Python ]

```
from pymongo import MongoClient

def example():

  client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')

  try:
      db = client.test
      collection = db.races

      pipeline = [
          {
              "$project": {
                  "race": 1,
                  "waterStations": { "$range": [20, "$distance", 20] }
              }
          }
      ]

      results = collection.aggregate(pipeline)

      for doc in results:
          print(doc)

  except Exception as e:
      print(f"An error occurred: {e}")

  finally:
      client.close()

example()
```

------