Cours de codage Python

Leçon 1 • Syntaxe de base et types de données

Présentation des variables, des littéraux et des types natifs de Python. Fournit le vocabulaire nécessaire pour écrire toute expression significative.

Leçon 2 • Entrée, sortie et commentaires

Couvre print(), input() et les pratiques de documentation en ligne. Permet aux étudiants de créer des scripts interactifs et d'écrire du code lisible.

Leçon 3 • Exécution et débogage de scripts

Explique l'exécution de scripts, les messages d'erreur et le débogage de base. Les étudiants gagnent en confiance pour corriger seuls les erreurs de syntaxe et d'exécution.

Leçon 4 • Installation de Python et des outils de développement

Couvre l'installation de Python, le choix de la version et la configuration de l'IDE. Établit les fondations techniques dont dépend chaque chapitre suivant.

Leçon 1 • Boucles For et itération

Couvre les boucles for sur des séquences et la fonction range(). Les étudiants automatisent des tâches répétitives sur des collections de données.

Leçon 2 • Boucles While et contrôle de boucle

Présente les boucles while et les instructions break, continue et pass. Les étudiants gèrent les répétitions indéfinies et affinent le comportement des boucles.

Leçon 3 • Compréhensions et générateurs

Enseigne les compréhensions de listes, dictionnaires et ensembles ainsi que les expressions génératrices. Les étudiants écrivent des motifs d'itération concis et économes en mémoire.

Leçon 1 • Portée, espaces de noms et fermetures

Explique les règles de portée LEGB, global/nonlocal et le mécanisme des fermetures. Les étudiants évitent les conflits de noms et tirent parti des fermetures pour la conservation d'état.

Leçon 2 • Décorateurs et enveloppement de fonctions

Couvre la syntaxe des décorateurs et les cas d'usage courants comme la journalisation et le chronométrage. Les étudiants étendent le comportement des fonctions sans modifier le code source original.

Leçon 3 • Définition et appel de fonctions

Couvre la syntaxe def, les paramètres et les valeurs de retour. Les fonctions deviennent l'unité principale de logique réutilisable tout au long du cours.

Leçon 4 • Fonctions Lambda et fonctions d'ordre supérieur

Présente les fonctions anonymes et map(), filter() et sorted(). Les étudiants appliquent des motifs fonctionnels pour transformer et filtrer les données de manière concise.

Leçon 1 • Dictionnaires : stockage clé-valeur

Enseigne la création, l'accès, l'itération et les méthodes courantes des dictionnaires. Les dictionnaires sont le type de mappage principal pour les données structurées en Python.

Leçon 2 • Tuples et immutabilité

Explique la création de tuples, le dépaquetage et les avantages de l'immutabilité. Les étudiants utilisent les tuples pour les enregistrements fixes et les retours multi-valeurs sûrs.

Leçon 3 • Listes : création et manipulation

Couvre la création de listes, l'indexation, le découpage et les méthodes de mutation. Les listes servent de type de séquence par défaut dans la plupart des programmes Python.

Leçon 4 • Ensembles et opérations ensemblistes

Couvre la création d'ensembles, le test d'appartenance et les opérations mathématiques. Les étudiants utilisent les ensembles pour la déduplication et les vérifications d'appartenance efficaces.

Leçon 1 • Encapsulation et propriétés

Explique les conventions de nommage public, protégé et privé ainsi que @property. Les étudiants imposent l'intégrité des données grâce à un accès contrôlé aux attributs.

Leçon 2 • Classes, objets et attributs

Présente la définition de classe, l'instanciation et les attributs d'instance. Établit le modèle objet sur lequel reposent tous les motifs POO.

Leçon 3 • Méthodes et méthodes spéciales

Couvre les méthodes d'instance, les méthodes de classe, les méthodes statiques et les méthodes dunder. Les étudiants contrôlent précisément le comportement et la représentation des objets.

Leçon 4 • Polymorphisme et classes abstraites

Couvre le duck typing, isinstance() et le module abc. Les étudiants écrivent du code qui fonctionne avec tout objet partageant une interface commune.

Leçon 1 • Environnements virtuels et gestion des dépendances

Enseigne venv, pip et les fichiers requirements pour l'isolation des projets. Les étudiants gèrent les dépendances de manière reproductible sur différentes machines.

Leçon 2 • Lecture et écriture de fichiers

Couvre open(), les modes de fichier et l'instruction with pour des E/S sécurisées. Les étudiants lisent des fichiers texte et binaires sans fuite de ressources.

Leçon 3 • Gestion des exceptions

Explique try, except, else, finally et les exceptions personnalisées. Les étudiants écrivent des programmes qui se dégradent gracieusement au lieu de planter.

Leçon 4 • Modules, paquets et imports

Couvre la syntaxe d'import, __init__.py et la bibliothèque standard. Les étudiants organisent le code en paquets réutilisables et tirent parti des outils intégrés.

Leçon 1 • Workflow d'analyse exploratoire des données

Applique les compétences de nettoyage et d'agrégation à un pipeline complet d'AED. Les étudiants produisent des statistiques récapitulatives et identifient des motifs dans des données réelles.

Leçon 2 • Regroupement, agrégation et fusion

Couvre groupby(), agg(), merge() et concat(). Les étudiants résument et combinent des jeux de données pour répondre à des questions analytiques.

Leçon 3 • Series et DataFrames Pandas

Couvre la création de Series et DataFrames, l'indexation et l'inspection de base. Les DataFrames deviennent la structure principale pour le travail avec des données tabulaires.

Leçon 4 • Nettoyage et transformation de données

Enseigne la gestion des valeurs manquantes, le transtypage et les opérations sur les colonnes. Les étudiants préparent des jeux de données bruts pour l'analyse ou la modélisation.

Leçon 1 • Développement d'interface en ligne de commande

Couvre argparse et click pour créer des outils en ligne de commande. Les étudiants exposent les fonctionnalités de l'application via une interface en ligne de commande professionnelle.

Leçon 2 • Tests avec pytest

Enseigne les tests unitaires, les fixtures et le développement piloté par les tests avec pytest. Les étudiants vérifient l'exactitude et préviennent les régressions automatiquement.

Leçon 3 • Architecture de projet et patrons de conception

Couvre la séparation MVC, le principe de responsabilité unique et les patrons courants. Les étudiants structurent les projets pour qu'ils restent maintenables à mesure qu'ils grandissent.

Leçon 4 • Empaquetage et distribution de projets Python

Couvre pyproject.toml, les outils de build et la publication sur un index de paquets. Les étudiants partagent des bibliothèques réutilisables avec leurs collègues ou le public.