Formation en programmation Python

Leçon 1 • Entrée, sortie et formatage de base

Enseigne print(), input() et les techniques de formatage de chaînes. Relie les connaissances syntaxiques à des programmes interactifs destinés à l'utilisateur.

Leçon 2 • Variables, types de données et littéraux

Explique le typage dynamique, les types scalaires intégrés et la syntaxe des littéraux. Les étudiants acquièrent la capacité de stocker et d'étiqueter correctement les données.

Leçon 3 • Installation de Python et des outils de développement

Couvre l'installation de l'interpréteur Python, la sélection de version et la configuration de l'EDI. Fournit les fondations techniques dont dépend chaque exercice de codage ultérieur.

Leçon 4 • Syntaxe et structure du code de base

Introduit les règles d'indentation, les commentaires et la structure des instructions. Garantit que les étudiants écrivent un code syntaxiquement valide dès le premier exercice.

Leçon 1 • Boucles For et itération

Introduit les boucles for sur les séquences et la fonction range(). Développe les compétences d'itération nécessaires à toutes les tâches de traitement de collections.

Leçon 2 • Instructions conditionnelles

Enseigne les blocs if, elif et else avec l'évaluation de vérité. Permet aux étudiants de faire diverger le comportement du programme en fonction des données d'exécution.

Leçon 3 • Bases de la gestion des exceptions

Enseigne try, except, finally et le déclenchement d'exceptions. Relie le flux de contrôle à une gestion robuste des erreurs dans les programmes réels.

Leçon 4 • Compréhensions et générateurs

Introduit les compréhensions de liste, de dictionnaire et d'ensemble ainsi que les expressions génératrices. Les étudiants écrivent des motifs d'itération concis et pythoniques.

Leçon 1 • Récursivité et mémoïsation

Couvre la conception de fonctions récursives, les cas de base et la mise en cache avec functools. Les étudiants résolvent efficacement des problèmes hiérarchiques.

Leçon 2 • Fonctions lambda et fonctions d'ordre supérieur

Introduit les fonctions anonymes et les fonctions intégrées comme map, filter et sorted. Relie les motifs fonctionnels à une transformation concise des données.

Leçon 3 • Définition et appel de fonctions

Couvre la syntaxe def, les valeurs de retour et les conventions d'appel. Établit la brique de base pour tout code modulaire dans les chapitres suivants.

Leçon 4 • Portée, espaces de noms et fermetures

Explique les règles de portée LEGB, les mots-clés global/nonlocal et les fermetures. Les étudiants évitent les bogues de portée courants dans le code imbriqué.

Leçon 1 • Tuples et séquences immuables

Explique la création de tuples, le regroupement, le dépaquetage et les cas d'utilisation. Les étudiants choisissent les tuples lorsque l'immutabilité et les performances sont importantes.

Leçon 2 • Dictionnaires : clés, valeurs et méthodes

Couvre la création de dictionnaires, les motifs d'accès et les méthodes d'itération. Les étudiants construisent des magasins clé-valeur centraux pour la plupart des applications Python.

Leçon 3 • Choix et imbrication des structures de données

Analyse les compromis de complexité temporelle et les motifs de structures imbriquées. Les étudiants conçoivent des modèles de données composites efficaces pour des problèmes réels.

Leçon 4 • Listes : création, accès et mutation

Couvre les littéraux de liste, l'indexation, le découpage et les méthodes sur place. Fournit la base de collection la plus utilisée pour toutes les tâches de données.

Leçon 1 • Encapsulation et propriétés

Explique le name mangling, @property et les motifs getter/setter. Les étudiants appliquent l'intégrité des données via un accès contrôlé aux attributs.

Leçon 2 • Classes, objets et attributs

Introduit la définition de classe, __init__ et les attributs d'instance vs de classe. Établit le modèle objet sur lequel tous les motifs POO sont construits.

Leçon 3 • Méthodes dunder et surcharge d'opérateurs

Couvre __str__, __repr__, __eq__, __lt__ et les méthodes dunder arithmétiques. Les étudiants font en sorte que les objets personnalisés se comportent comme les types intégrés de Python.

Leçon 4 • Méthodes : instance, classe et statique

Couvre les trois types de méthodes et leurs décorateurs. Les étudiants choisissent le type de méthode correct pour chaque responsabilité comportementale.

Leçon 1 • Environnements virtuels et gestion de paquets logiciels

Explique venv, pip et les fichiers de spécifications pour l'isolation des dépendances. Les étudiants maintiennent des environnements de projet reproductibles sur plusieurs machines.

Leçon 2 • Modules essentiels de la bibliothèque standard

Passe en revue os, sys, pathlib, datetime, math et random. Les étudiants résolvent des tâches courantes sans dépendances tierces.

Leçon 3 • Création et importation de modules

Couvre l'import, from-import, l'aliasing et la garde __name__. Les étudiants répartissent le code sur plusieurs fichiers tout en contrôlant ce que chaque module expose.

Leçon 4 • Construction de paquets logiciels Python

Enseigne __init__.py, la structure des paquets logiciels et les paquets logiciels d'espace de noms. Les étudiants organisent de grandes bases de code en unités distribuables et importables.

Leçon 1 • XML et formats de fichiers de configuration

Introduit xml.etree.ElementTree et configparser pour les fichiers INI. Les étudiants traitent les formats de données hérités et de configuration dans des contextes d'entreprise.

Leçon 2 • Analyse et sérialisation JSON

Couvre json.loads, json.dumps et les E/S JSON basées sur les fichiers. Les étudiants échangent des données structurées avec des services web et des fichiers de configuration.

Leçon 3 • Validation des données et gestion des erreurs

Couvre la validation de schéma, la coercition de type et les motifs d'analyse défensive. Les étudiants construisent des pipelines qui gèrent élégamment les données externes malformées.

Leçon 4 • Travail avec des fichiers CSV

Enseigne csv.reader, csv.writer et DictReader pour les données tabulaires. Relie les compétences en E/S de fichiers au format d'échange de données le plus courant.

Leçon 1 • Tests avec pytest

Introduit les fixtures pytest, parametrize et les plugins pour les tests modernes. Les étudiants écrivent des tests concis et puissants avec un minimum de code standard.

Leçon 2 • Qualité du code : linting et formatage

Enseigne les normes PEP 8, flake8, black et les annotations de type avec mypy. Les étudiants produisent un code cohérent et lisible qui répond aux normes des équipes professionnelles.

Leçon 3 • Mocking et isolation des tests

Couvre unittest.mock, MagicMock et patch pour isoler les dépendances. Les étudiants testent le code qui repose sur des systèmes externes sans connexions en direct.

Leçon 4 • Techniques et outils de débogage

Couvre le débogage par impression, pdb et les points d'arrêt dans l'EDI pour tracer les bogues. Les étudiants localisent et corrigent les défauts plus rapidement en utilisant des flux de travail de débogage structurés.