
Cours Python complet
Maîtrisez Python de A à Z — de la syntaxe de base et des structures de données aux API REST, aux bases de données et aux tests automatisés. Cette formation complète couvre tout ce dont un développeur en activité a besoin pour créer, tester et livrer des applications Python réelles. Que vous débutiez ou que vous combliez des lacunes critiques, vous terminerez avec des compétences pour lesquelles les employeurs recrutent réellement.
Ce que votre équipe va maîtriser:
Vous commencerez par les fondamentaux de Python et passerez rapidement aux structures de contrôle, aux fonctions et à la programmation orientée objet. Ensuite, vous aborderez les entrées/sorties de fichiers, les bases de données SQL et les API HTTP à l'aide d'outils comme SQLAlchemy et FastAPI. La formation couvre également les tests automatisés avec pytest, les outils de qualité de code et le profilage des performances. Des modules complémentaires introduisent la concurrence, l'analyse de données avec NumPy et Pandas, le web scraping, les flux de travail Git et les bonnes pratiques de sécurité. À la fin, vous disposerez d'un ensemble de compétences Python complet et professionnel, prêt à être appliqué à des projets concrets.
Comment votre équipe apprend de façon pratique Cours Python complet
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Contenu du cours
8 Chapitres • 40 LeçonsDurée entre 4 et 360 heures (vous décidez)
Chapitre 1MasquerCacher les détailsVoir les détailsFondamentaux de Python et configuration de l'environnement
Fondamentaux de Python et configuration de l'environnement
Leçon 1 • Entrée, sortie et formatage de chaînes
Enseigne print(), input() et les techniques modernes de formatage de chaînes. Permet la création de scripts interactifs et une sortie de programme lisible.
Leçon 2 • Variables et types de données intégrés
Explique le typage dynamique, l'affectation des variables et les types de base. La maîtrise de ce sujet 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. Des habitudes syntaxiques correctes évitent les erreurs tout au long du cours.
Leçon 4 • Opérateurs et expressions
Couvre les opérateurs arithmétiques, de comparaison, logiques et binaires. Les apprenants combinent des opérateurs pour former des expressions computationnelles significatives.
Leçon 5 • Installation de Python et des outils de développement
Couvre l'installation de Python, la sélection de version et la configuration de l'EDI. Établit la base technique dont dépend chaque chapitre suivant.
Chapitre 2MasquerCacher les détailsVoir les détailsFlux de contrôle et logique de programme
Flux de contrôle et logique de programme
Leçon 1 • Gestion des exceptions de base
Couvre les blocs try, except, else et finally pour la gestion des erreurs. Une gestion robuste des erreurs empêche les crashs dans tous les projets suivants.
Leçon 2 • Compréhensions et générateurs
Présente les compréhensions de listes, de dictionnaires et d'ensembles, ainsi que les expressions génératrices. Produit des modèles d'itération concis et économes en mémoire.
Leçon 3 • Instructions conditionnelles
Couvre les blocs if, elif et else avec 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 apprenants contrôlent précisément la terminaison des boucles dans des scénarios complexes.
Leçon 5 • Boucles for et itération
Explique les boucles for sur les séquences et range(). L'itération est le fondement du traitement des données couvert dans les chapitres suivants.
Chapitre 3MasquerCacher les détailsVoir les détailsFonctions et réutilisabilité du code
Fonctions et réutilisabilité du code
Leçon 1 • Définition et appel de fonctions
Couvre la syntaxe def, les valeurs de retour et les conventions d'appel. Les fonctions sont l'unité principale de réutilisation dans chaque projet Python.
Leçon 2 • Techniques avancées de paramètres
Enseigne les valeurs par défaut, *args, **kwargs et les paramètres mot-clé uniquement. Permet la création d'API flexibles utilisées dans les bibliothèques et frameworks.
Leçon 3 • Portée, fermetures et espaces de noms
Explique les règles de portée LEGB, global/nonlocal et les mécanismes 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 5 • Décorateurs et fonctions d'ordre supérieur
Enseigne l'écriture et l'application de décorateurs avec functools.wraps. Les décorateurs alimentent la journalisation, la mise en cache et l'authentification dans les frameworks.
Chapitre 4MasquerCacher les détailsVoir les détailsStructures de données en profondeur
Structures de données en profondeur
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 Big-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 comme séquences
Explore les méthodes de chaîne, le découpage et l'encodage. La maîtrise des chaînes est requise pour l'analyse de fichiers et le travail avec les API couverts plus tard.
Leçon 5 • Dictionnaires et ensembles
Enseigne les opérations sur les dictionnaires, les compréhensions et l'algèbre des ensembles. Les structures basées sur le hachage permettent des recherches en O(1) critiques pour la performance.
Chapitre 5MasquerCacher les détailsVoir les détailsProgrammation orientée objet en Python
Programmation orientée objet en Python
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 de la base de code.
Leçon 2 • Classes, objets et attributs
Couvre la définition de classe, __init__, les 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 • Dataclasses et modèles OOP modernes
Présente @dataclass, slots et instances frozen pour réduire le code passe-partout. Les modèles modernes produisent des définitions de classes plus sûres et plus lisibles.
Leçon 5 • Méthodes dunder et surcharge d'opérateurs
Couvre __str__, __repr__, __eq__, __lt__ et les dunders arithmétiques. Les objets personnalisés s'intègrent naturellement avec les opérations intégrées de Python.
Chapitre 6MasquerCacher les détailsVoir les détailsModules, packages et structure de projet
Modules, packages et structure de projet
Leçon 1 • Environnements virtuels et gestion des dépendances
Explique venv, pip et les fichiers requirements pour les environnements isolés. L'isolation empêche les conflits de versions dans les workflows multi-projets.
Leçon 2 • Bases de la bibliothèque standard
Examine les modules os, sys, pathlib, datetime, json et re. Ces éléments intégrés résolvent des tâches courantes sans dépendances tierces.
Leçon 3 • Création et distribution de packages
Enseigne __init__.py, les sous-packages et la configuration pyproject.toml. Un bon packaging permet la réutilisation entre projets et équipes.
Leçon 4 • Modules et système d'importation
Couvre import, from-import, l'alias et les chemins de recherche de modules. Comprendre les importations empêche les dépendances circulaires et les conflits d'espace de noms.
Leçon 5 • Gestion de la journalisation et de la configuration
Couvre le module logging, les niveaux de journal, les gestionnaires et les fichiers de configuration. Les applications de niveau production nécessitent une journalisation structurée plutôt que des instructions print.
Chapitre 7MasquerCacher les détailsVoir les détailsEntrées/sorties fichier, bases de données et API
Entrées/sorties fichier, bases de données et API
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 de backend et de données.
Leçon 2 • Lecture et écriture de fichiers
Couvre open(), les gestionnaires de contexte, les modes texte vs binaire et CSV. Les entrées/sorties fichier sont le point d'entrée pour tous les pipelines d'ingestion de données.
Leçon 3 • Travail avec les chemins et le système de fichiers
Enseigne les opérations pathlib, le parcours de répertoires et les métadonnées de fichiers. Une gestion robuste des chemins empêche les problèmes de compatibilité multiplateforme.
Leçon 4 • Construction d'API REST avec FastAPI
Enseigne la définition de routes, les modèles de requête, la validation et les réponses. Les apprenants exposent leurs propres services de données via un framework prêt pour la production.
Leçon 5 • Bases de données SQL avec sqlite3 et SQLAlchemy
Présente les opérations CRUD SQL via sqlite3 et l'ORM SQLAlchemy. Le stockage persistant est requis pour la plupart des applications de production.
Chapitre 8MasquerCacher les détailsVoir les détailsTests, débogage et performance
Tests, débogage et performance
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 des performances
Présente cProfile, timeit et memory_profiler pour la détection des goulots d'étranglement. L'optimisation pilotée par 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 d'EDI, les points d'arrêt et le débogage basé sur la journalisation. Le débogage systématique réduit le temps passé à diagnostiquer les problèmes de production.
Leçon 5 • Mocking et isolation des tests
Enseigne unittest.mock, MagicMock et patch pour isoler les dépendances. Le mocking permet de tester sans bases de données ou API externes en direct.
Votre certificat valide de réussite
Ce cours est pour vous :
Personne en reconversion professionnelle : souhaite entrer dans le secteur technologique sans diplôme en informatique.
Analyste utilisant intensivement Excel : prêt à remplacer le travail manuel par des scripts Python automatisés.
Codeur amateur : a regardé des tutoriels mais n'a jamais terminé de projet réel.
Développeur junior : connaît un autre langage et a besoin d'ajouter Python à son CV.
Diplômé en sciences ou en ingénierie : utilise Python occasionnellement mais manque de fondamentaux logiciels.
Freelance : souhaite proposer des services de web scraping ou d'automatisation à ses clients.
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FAQ
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