Cours Python complet

Leçon 1 • Entrée, sortie et formatage de chaînes

Enseigne print(), input() et les techniques modernes de formatage de chaînes. Permet des scripts interactifs et une sortie de programme lisible.

Leçon 2 • Variables et types de données intégrés

Explique le typage dynamique, l'affectation de variables et les types de base. La maîtrise de ce concept sous-tend toutes les tâches de manipulation de données à venir.

Leçon 3 • Syntaxe de base et structure du code

Présente les règles d'indentation, les commentaires et la structure des instructions. De bonnes habitudes de syntaxe évitent les erreurs tout au long du cours.

Leçon 4 • Opérateurs et expressions

Couvre les opérateurs arithmétiques, de comparaison, logiques et binaires. Les étudiants combinent des opérateurs pour former des expressions computationnelles significatives.

Leçon 1 • Notions de base sur la gestion des exceptions

Couvre les blocs try, except, else et finally pour la gestion des erreurs. Une gestion robuste des erreurs évite les plantages dans tous les projets ultérieurs.

Leçon 2 • Compréhensions et générateurs

Présente les compréhensions de listes, de dictionnaires et d'ensembles, ainsi que les expressions génératrices. Produit des motifs d'itération concis et économes en mémoire.

Leçon 3 • Instructions conditionnelles

Couvre les blocs if, elif et else avec des conditions imbriquées. Construit la logique décisionnelle essentielle pour tous les programmes du monde réel.

Leçon 4 • Boucles while et contrôle de boucle

Enseigne les boucles while, break, continue et les clauses else. Les étudiants contrôlent précisément la terminaison des boucles dans des scénarios complexes.

Leçon 1 • Définir et appeler des fonctions

Couvre la syntaxe def, les valeurs de retour et les conventions d'appel. Les fonctions sont l'unité principale de réutilisation dans tout projet Python.

Leçon 2 • Techniques avancées de paramètres

Enseigne les valeurs par défaut, *args, **kwargs et les paramètres réservés aux mots-clés. Permet des API flexibles utilisées dans les bibliothèques et les frameworks.

Leçon 3 • Portée, fermetures et espaces de noms

Explique les règles de portée LEGB, global/nonlocal et le mécanisme de fermeture. Empêche les bogues subtils causés par le partage involontaire de variables.

Leçon 4 • Fonctions lambda et outils fonctionnels

Couvre les expressions lambda et les fonctions intégrées map(), filter() et functools. Permet des transformations de données concises de style fonctionnel.

Leçon 1 • Listes et tuples

Couvre la mutation des listes, le découpage, le tri et les tuples immuables. Ces séquences sous-tendent les pipelines de données construits dans les chapitres suivants.

Leçon 2 • Module collections

Présente Counter, defaultdict, deque et OrderedDict. Des conteneurs spécialisés résolvent des problèmes courants avec moins de code.

Leçon 3 • Complexité algorithmique et sélection

Explique la notation Grand-O pour les opérations intégrées et guide la sélection de structure. Un choix correct évite les goulots d'étranglement de performance à grande échelle.

Leçon 4 • Chaînes en tant que séquences

Explore les méthodes de chaînes, le découpage et l'encodage. La maîtrise des chaînes est requise pour l'analyse de fichiers et le travail avec les API abordés plus tard.

Leçon 1 • Méthodes et propriétés

Enseigne les méthodes d'instance, de classe et statiques ainsi que @property. Un accès contrôlé aux attributs applique l'intégrité des données dans l'ensemble du code.

Leçon 2 • Classes, objets et attributs

Couvre la définition de classe, __init__, attributs d'instance vs. de classe. Les objets encapsulent l'état et le comportement pour une conception modulaire.

Leçon 3 • Héritage et polymorphisme

Explique l'héritage simple et multiple, super() et la redéfinition de méthode. Le polymorphisme permet une conception de composants flexible et interchangeable.

Leçon 4 • Classes de données et modèles POO modernes

Présente @dataclass, slots et les instances gelées pour réduire le code boilerplate. Les modèles modernes produisent des définitions de classe plus sûres et plus lisibles.

Leçon 1 • Environnements virtuels et gestion des dépendances

Explique venv, pip et les fichiers d'exigences pour des environnements isolés. L'isolation évite les conflits de version dans les workflows multiprojets.

Leçon 2 • Essentiels de la bibliothèque standard

Passe en revue les modules os, sys, pathlib, datetime, json et re. Ces fonctions intégrées résolvent des tâches courantes sans dépendances tierces.

Leçon 3 • Créer et distribuer des paquets

Enseigne __init__.py, les sous-paquets et la configuration pyproject.toml. Un empaquetage approprié permet la réutilisation entre projets et équipes.

Leçon 4 • Modules et système d'importation

Couvre import, from-import, l'aliasing et les chemins de recherche de modules. Comprendre les importations évite les dépendances circulaires et les conflits d'espace de noms.

Leçon 1 • API HTTP avec requests et httpx

Couvre GET, POST, les en-têtes, l'authentification et la gestion des erreurs. L'intégration d'API est une compétence de base pour le travail moderne sur le backend et les données.

Leçon 2 • Lecture et écriture de fichiers

Couvre open(), les gestionnaires de contexte, les modes texte vs. binaire et CSV. Les entrées-sorties fichiers sont le point d'entrée pour tous les pipelines d'ingestion de données.

Leçon 3 • Travailler avec des chemins et le système de fichiers

Enseigne les opérations pathlib, le parcours de répertoires et les métadonnées de fichiers. Une gestion robuste des chemins évite les problèmes de compatibilité multiplateforme.

Leçon 4 • Construire des API REST avec FastAPI

Enseigne la définition de routes, les modèles de requête, la validation et les réponses. Les étudiants exposent leurs propres services de données via un framework prêt pour la production.

Leçon 1 • Tests unitaires avec pytest

Couvre les fonctions de test, les assertions, les fixtures et parametrize. Les tests automatisés détectent les régressions avant que le code n'atteigne la production.

Leçon 2 • Profilage et optimisation de la performance

Présente cProfile, timeit et memory_profiler pour la détection de goulots d'étranglement. L'optimisation basée sur les données évite les réglages prématurés et inappropriés.

Leçon 3 • Qualité du code et analyse statique

Couvre les indications de type, mypy, flake8 et black pour des bases de code maintenables. Des normes appliquées réduisent les bogues et facilitent les révisions de code en équipe.

Leçon 4 • Techniques et outils de débogage

Couvre pdb, les débogueurs IDE, les points d'arrêt et le débogage basé sur la journalisation. Le débogage systématique réduit le temps consacré au diagnostic des problèmes de production.