Contactez-nous

Python pour développeurs : le guide complet et avancé

Maîtrisez Python de A à Z avec notre guide de référence complet pour les développeurs. Des fondamentaux aux techniques avancées, en passant par la data science et l'IA. Code, exemples, et bonnes pratiques pour une expertise durable.

Table des matières

  1. Introduction et fondamentaux
    1. Pourquoi Python ?
      1. La popularité et l'omniprésence de Python
      2. Les domaines d'application de Python (Web, Data Science, IA...)
      3. La philosophie de Python : lisibilité et simplicité
      4. Communauté et ressources : apprendre et se faire aider
    2. Installation et configuration de l'environnement
      1. Télécharger et installer Python (différentes distributions)
      2. Choisir un éditeur de code ou un IDE (VS Code, PyCharm, Jupyter...)
      3. Configuration de l'environnement virtuel (venv, conda)
      4. Utilisation du gestionnaire de paquets pip
      5. Premiers pas avec l'interpréteur Python
    3. Variables, types de données et opérateurs
      1. Les variables : nommer et stocker des données
      2. Types de données de base : nombres (int, float), chaînes (str), booléens (bool)
      3. Opérateurs arithmétiques, de comparaison et logiques
      4. Conversion de types (casting)
      5. Les commentaires : documenter son code
    4. Structures de contrôle : conditions et boucles
      1. Instructions conditionnelles : if, elif, else
      2. Boucles : for et while
      3. Instructions break et continue : contrôler le flux des boucles
      4. Compréhensions de listes (list comprehensions) : création concise de listes
    5. Structures de données : listes, tuples, dictionnaires et ensembles
      1. Listes : séquences ordonnées et modifiables
      2. Tuples : séquences ordonnées et immuables
      3. Dictionnaires : paires clé-valeur
      4. Ensembles (sets) : collections non ordonnées d'éléments uniques
      5. Manipulation et méthodes courantes de chaque structure
  2. Fonctions, modules et packages
    1. Définir et appeler des fonctions
      1. Pourquoi utiliser des fonctions : réutilisabilité et organisation
      2. Syntaxe de définition d'une fonction (def, paramètres, return)
      3. Arguments positionnels et arguments nommés (keyword arguments)
      4. Valeurs par défaut des arguments
      5. Documentation des fonctions (docstrings)
    2. Portée des variables (scope) et espace de noms
      1. Variables locales et variables globales
      2. Les mots-clés global et nonlocal
      3. Comprendre la règle LEGB (Local, Enclosing, Global, Built-in)
    3. Fonctions avancées
      1. Fonctions lambda : fonctions anonymes
      2. Fonctions récursives
      3. Fonctions d'ordre supérieur (map, filter, reduce)
      4. Décorateurs : modifier le comportement des fonctions
    4. Itérateurs et générateurs
      1. Comprendre le protocole d'itération
      2. Créer des itérateurs personnalisés
      3. Utiliser le mot-clé yield pour créer des générateurs
      4. Expressions génératrices
      5. Avantages des générateurs en termes de performance et de mémoire
    5. Modules et packages : organiser son code
      1. Importer des modules (import, from ... import ...)
      2. Créer ses propres modules
      3. Créer et organiser des packages
      4. Le fichier __init__.py
      5. Modules de la bibliothèque standard (math, os, sys, datetime...)
  3. Programmation orientée objet (POO)
    1. Concepts fondamentaux de la POO
      1. Objets et classes : le modèle de la POO
      2. Attributs et méthodes
      3. Encapsulation : protéger les données
      4. Abstraction : masquer la complexité
    2. Définir des classes et créer des objets
      1. Syntaxe de définition d'une classe (class)
      2. Le constructeur __init__
      3. Méthodes spéciales (dunder methods : __str__, __repr__, ...)
      4. Variables de classe vs. variables d'instance
    3. Dataclasses : simplifier la création de classes de données
      1. Le décorateur @dataclass
      2. Génération automatique de méthodes (__init__, __repr__, etc.)
      3. Comparaison avec les classes traditionnelles
    4. Héritage et polymorphisme
      1. Héritage : créer des classes filles à partir de classes mères
      2. Surcharge de méthodes (method overriding)
      3. Polymorphisme : utiliser des objets de différentes classes de manière interchangeable
      4. Héritage multiple et ordre de résolution des méthodes (MRO)
      5. Classes abstraites et interfaces (abc module)
    5. Propriétés et méthodes de classe/statiques
      1. Propriétés (@property) : contrôler l'accès aux attributs
      2. Méthodes de classe (@classmethod) : méthodes liées à la classe
      3. Méthodes statiques (@staticmethod) : fonctions utilitaires
  4. Gestion des exceptions et des erreurs
    1. Types d'erreurs courantes en Python
      1. Erreurs de syntaxe (SyntaxError)
      2. Exceptions (TypeError, ValueError, IndexError, KeyError...)
      3. Erreurs logiques : les plus difficiles à débusquer
    2. Gérer les exceptions avec try...except...else...finally
      1. Le bloc try : exécuter du code potentiellement problématique
      2. Le bloc except : capturer et traiter les exceptions
      3. Capturer plusieurs types d'exceptions
      4. Le bloc else : exécuter du code si aucune exception n'est levée
      5. Le bloc finally : exécuter du code dans tous les cas
      6. Gestionnaires de contexte et l'instruction `with` (approfondissement)
    3. Lever des exceptions avec raise
      1. Signaler des erreurs spécifiques dans son propre code
      2. Créer ses propres types d'exceptions
    4. Bonnes pratiques de gestion des exceptions
      1. Etre spécifique dans la capture des exceptions
      2. Ne pas masquer les erreurs inutilement
      3. Utiliser des assertions (assert) pour valider les préconditions
  5. Manipulation de fichiers et entrées/sorties
    1. Ouvrir, lire et écrire des fichiers texte
      1. La fonction open() et les modes d'ouverture ('r', 'w', 'a', 'x', 'b', 't')
      2. Lire un fichier ligne par ligne ou en entier
      3. Ecrire dans un fichier
      4. Fermer un fichier (close()) ou utiliser with
      5. Gérer les erreurs d'ouverture/fermeture de fichier
    2. Manipulation de fichiers binaires
      1. Différences entre fichiers texte et binaires
      2. Lecture et écriture d'octets
      3. Utilisation des modules struct et pickle pour la sérialisation
    3. Interagir avec le système de fichiers (module os)
      1. Lister les fichiers et répertoires
      2. Créer, renommer et supprimer des fichiers et répertoires
      3. Obtenir des informations sur les fichiers (taille, date de modification...)
      4. Parcourir récursivement une arborescence (os.walk)
    4. Travailler avec des chemins de fichiers (module os.path)
      1. Construire des chemins de manière portable
      2. Vérifier l'existence d'un fichier ou d'un répertoire
      3. Obtenir le nom de base, le répertoire parent, etc.
    5. Entrées/sorties standard (stdin, stdout, stderr)
      1. Lire les données entrées par l'utilisateur (input())
      2. Afficher des données à l'écran (print())
      3. Redirection des entrées/sorties
  6. Concepts avancés et outils de l'écosystème
    1. Expressions régulières (module re)
      1. Introduction aux expressions régulières
      2. Syntaxe des expressions régulières (caractères spéciaux, quantificateurs...)
      3. Fonctions du module re (search, match, findall, sub...)
      4. Utilisations courantes : validation de données, extraction d'informations...
    2. Programmation concurrente et parallèle
      1. Introduction au multithreading (module threading)
      2. Le Global Interpreter Lock (GIL) et ses limitations
      3. Introduction au multiprocessing (module multiprocessing)
      4. Communication entre processus (Queues, Pipes)
      5. Programmation asynchrone avec asyncio
    3. Tests unitaires et débogage
      1. Pourquoi écrire des tests unitaires ?
      2. Le module unittest
      3. Ecrire des cas de test (assertions)
      4. Mocks et patchs (unittest.mock)
      5. Exécuter les tests
      6. Utilisation de pytest (framework de test plus avancé)
      7. Débogage avec pdb (Python Debugger)
      8. Utilisation des outils de débogage des IDE
    4. Gestion de la mémoire et performance
      1. Le ramasse-miettes (garbage collector) de Python
      2. Optimisation du code : profiling et bonnes pratiques
      3. Utilisation de __slots__ pour optimiser la mémoire
      4. Utilisation de Cython ou de Numba pour améliorer les performances
    5. Typage statique avec mypy
      1. Introduction aux annotations de type
      2. Utilisation de mypy pour vérifier les types
      3. Avantages et limites du typage statique en Python
    6. Packaging et distribution de code Python
      1. Structure d'un projet Python (setup.py, requirements.txt)
      2. Création de packages distribuables (wheels, source distributions)
      3. Publication sur PyPI (Python Package Index)
    7. Introduction à des bibliothèques populaires
      1. NumPy : calcul numérique
      2. Pandas : analyse de données
      3. Matplotlib et Seaborn : visualisation de données
      4. Scikit-learn : apprentissage automatique (machine learning)
      5. Requests : requêtes HTTP
      6. Flask et Django : développement web
  7. Bonnes pratiques et conventions de style
    1. Le PEP 8 : guide de style pour le code Python
      1. Indentation, espacement et longueur des lignes
      2. Conventions de nommage (variables, fonctions, classes...)
      3. Organisation du code et commentaires
    2. Ecrire du code Pythonique
      1. Utiliser les idiomes de Python (list comprehensions, itérateurs, générateurs...)
      2. Principes DRY (Don't Repeat Yourself) et KISS (Keep It Simple, Stupid)
    3. Utilisation de linters et de formateurs de code
      1. Flake8, Pylint : analyse statique du code
      2. Black, autopep8 : formatage automatique du code
  8. Projets pratiques (optionnel - pour mettre en pratique)
    1. Projet 1 : un script d'automatisation de tâches
      1. Définition des objectifs et des fonctionnalités
      2. Conception et développement du script
      3. Tests et amélioration du code
    2. Projet 2 : une application web simple avec Flask ou Django
      1. Choix du framework (Flask ou Django)
      2. Développement de l'application (modèles, vues, templates)
      3. Déploiement de l'application
    3. Projet 3 : analyse de données avec Pandas et visualisation avec Matplotlib/Seaborn
      1. Choix et importation des données
      2. Nettoyage et préparation des données
      3. Analyse exploratoire et visualisation
      4. Interprétation des résultats