Formation programmation Python

Leçon 1 • Variables, types et affectations

Enseigne le typage dynamique, le nommage des variables et l'inspection basique des types. Les étudiants acquièrent la capacité de stocker et de référencer des données dans n'importe quel programme.

Leçon 2 • Opérations de base d'entrée et de sortie

Couvre le formatage de print() et input() pour l'interaction utilisateur. Permet aux étudiants de créer des scripts interactifs dès le premier chapitre.

Leçon 3 • Syntaxe de base et structure du code

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

Leçon 1 • Logique booléenne et opérateurs de comparaison

Enseigne les valeurs Vrai/Faux, les opérateurs de comparaison et les connecteurs logiques. Les expressions booléennes sont le fondement de tout flux de contrôle en Python.

Leçon 2 • Conversion de type et évaluation d'expression

Explique la coercion implicite, le casting explicite et les règles de précédence des opérateurs. Les étudiants apprennent à prédire et contrôler comment Python évalue les expressions complexes.

Leçon 3 • Manipulation de chaînes de caractères et méthodes

Couvre la création de chaînes, l'indexation, le découpage et les méthodes intégrées. Les chaînes de caractères sont le type de données le plus courant dans les programmes Python réels.

Leçon 1 • Compréhensions et itération fonctionnelle

Introduit les compréhensions de liste, dictionnaire et ensemble aux côtés de map() et filter(). Les motifs d'itération concis améliorent la lisibilité et les performances.

Leçon 2 • Instructions conditionnelles et branchement

Couvre les blocs if, elif et else avec des conditions imbriquées. La logique de branchement est le mécanisme principal de prise de décision dans tout programme.

Leçon 3 • Boucles while et contrôle de boucle

Couvre les boucles pilotées par condition et les clauses break, continue et else. Les étudiants gèrent les répétitions indéfinies et les sorties contrôlées de boucle.

Leçon 1 • Techniques avancées de paramètres

Enseigne les valeurs par défaut, les arguments par mot-clé, *args et **kwargs. Les signatures flexibles rendent les fonctions adaptables à divers contextes d'appel.

Leçon 2 • Définition et appel de fonctions

Couvre la syntaxe def, les valeurs de retour et les motifs d'invocation de fonction. Les fonctions sont l'unité principale de logique réutilisable dans les programmes Python.

Leçon 3 • Portée, espaces de noms et fermetures

Explique la résolution de portée LEGB, les mots-clés global/nonlocal et les fermetures. La maîtrise de la portée prévient les bogues subtils causés par l'ombrage de variables.

Leçon 4 • Fonctions lambda et fonctions d'ordre supérieur

Couvre les fonctions anonymes et le passage de fonctions comme arguments ou valeurs de retour. Les motifs d'ordre supérieur permettent un code fonctionnel concis et expressif.

Leçon 1 • Dictionnaires : clés, valeurs et méthodes

Enseigne la création de dictionnaires, les motifs d'accès, l'itération et les méthodes avancées. Les dictionnaires sont l'épine dorsale de la représentation de données structurées en Python.

Leçon 2 • Choix et combinaison de structures de données

Analyse des compromis de complexité temporelle et des motifs d'imbrication de structures. Les étudiants prennent des décisions de conception éclairées lors de la modélisation de données complexes.

Leçon 3 • Listes : création, accès et mutation

Couvre les littéraux de liste, l'indexation, le découpage et les méthodes de modification en place. Les listes sont la collection ordonnée et mutable la plus polyvalente de Python.

Leçon 4 • Tuples et séquences immuables

Enseigne la création de tuples, l'empaquetage, le déballage et les cas d'utilisation. L'immuabilité rend les tuples idéaux pour les enregistrements fixes et les clés de dictionnaire.

Leçon 1 • Exceptions personnalisées et hiérarchie des exceptions

Enseigne la définition de classes d'exception personnalisées et la compréhension de la hiérarchie intégrée. Les exceptions personnalisées rendent la sémantique des erreurs explicite et le code auto-documenté.

Leçon 2 • Gestion des exceptions avec try et except

Couvre les blocs try, except, else et finally pour la récupération contrôlée des erreurs. Une gestion correcte des exceptions empêche les plantages et améliore l'expérience utilisateur.

Leçon 3 • Travail avec les fichiers CSV et JSON

Enseigne les modules csv et json pour l'échange de données structurées. Ces formats sont omniprésents dans les pipelines de données et les intégrations d'API.

Leçon 4 • Navigation dans le système de fichiers avec pathlib et os

Couvre la manipulation de chemins, le parcours de répertoires et les métadonnées de fichiers à l'aide de pathlib. Les étudiants automatisent les tâches du système de fichiers sans code spécifique à la plateforme.

Leçon 1 • Classes, objets et attributs

Couvre la définition de classe, __init__, les attributs d'instance et la création d'objets. Les classes sont le plan de toute conception orientée objet en Python.

Leçon 2 • Héritage et redéfinition de méthode

Enseigne l'héritage simple et multiple, super() et la redéfinition de méthode. L'héritage permet la réutilisation du code et la spécialisation entre des classes apparentées.

Leçon 3 • Encapsulation et propriétés

Couvre les conventions de nommage public, protégé et privé, ainsi que le décorateur @property. L'encapsulation protège l'état interne et applique la logique de validation.

Leçon 4 • Méthodes dunder et surcharge d'opérateurs

Introduit les méthodes spéciales pour les protocoles arithmétiques, de comparaison et de conteneur. Les méthodes dunder font que les objets personnalisés se comportent comme les types intégrés de Python.

Leçon 1 • Construction de packages Python

Couvre la structure de répertoire du package, __init__.py et les sous-packages. Les packages permettent le regroupement logique et la distribution de modules apparentés.

Leçon 2 • Environnements virtuels et gestion des dépendances

Enseigne la création, l'activation et la gestion des environnements virtuels. Les environnements isolés préviennent les conflits de dépendances entre les projets.

Leçon 3 • Création et organisation de modules personnalisés

Enseigne l'écriture de fichiers .py importables et le contrôle de l'API publique avec __all__. Les modules personnalisés imposent la séparation des préoccupations dans les bases de code plus grandes.

Leçon 4 • Disposition du projet et bonnes pratiques

Couvre la disposition src, les fichiers de configuration et les conventions README. Une structure de projet professionnelle signale la qualité et facilite la collaboration.