
Cours de programmation Python
Maîtrisez Python depuis les bases et développez les compétences que les employeurs recherchent réellement. Ce cours vous emmène de l'installation de Python à l'écriture de code testé et de qualité professionnelle dans le cadre de projets concrets. Vous aborderez les structures de données, la POO, les entrées/sorties de fichiers, le développement web et l'automatisation en un seul programme structuré.
Ce que vous allez apprendre:
Vous apprendrez à écrire du code Python propre et efficace en commençant par la syntaxe de base et en progressant vers des sujets avancés tels que la concurrence, les décorateurs et l'optimisation des performances. Vous travaillerez avec les structures de données les plus importantes de Python, construirez des applications orientées objet et connecterez des programmes à des bases de données à l'aide de SQLAlchemy. Le cours couvre également le développement web avec Flask, l'analyse de données avec pandas et NumPy, et l'automatisation des tâches avec des scripts. Vous écrirez des tests automatisés, utiliserez Git pour la gestion de versions et suivrez les normes professionnelles de style de code. À la fin, vous posséderez les compétences pratiques nécessaires pour contribuer en confiance à des projets Python réels.
Comment vous étudiez de façon pratique Cours de programmation Python
Comment vous pratiquez Cours de programmation Python
Pour vous, entreprise, qui souhaitez former votre équipe
Avec Dedika pour les entreprises, le cours inclut des exercices et des exemples adaptés à votre activité et aux besoins spécifiques de votre entreprise.
Contenu du cours
8 Chapitres • 38 LeçonsDurée entre 4 et 360 heures (vous décidez)
Chapitre 1MasquerCacher les détailsVoir les détailsFondations Python et configuration de l'environnement
Fondations Python et configuration de l'environnement
Leçon 1 • Variables et types de données intégrés
Déclarez des variables et travaillez avec les entiers, les flottants, les chaînes de caractères et les booléens. La compréhension des types est un prérequis pour tous les chapitres consacrés à la manipulation des données.
Leçon 2 • Syntaxe fondamentale et structure du code
Maîtrisez les règles d'indentation, les commentaires et la syntaxe des instructions. Des habitudes syntaxiques correctes vous éviteront les erreurs les plus courantes chez les débutants tout au long du cours.
Leçon 3 • Installation de Python et des outils de développement
Installez Python, un éditeur de code et un gestionnaire d'environnement virtuel. Ces outils constituent l'espace de travail de base pour chaque exercice du cours.
Leçon 4 • Entrée, sortie et opérateurs de base
Utilisez print() et input() pour interagir avec les utilisateurs et appliquez les opérateurs arithmétiques, de comparaison et logiques. Ces primitives apparaissent dans chaque programme ultérieur.
Chapitre 2MasquerCacher les détailsVoir les détailsFlux de contrôle et logique du programme
Flux de contrôle et logique du programme
Leçon 1 • Gestion des exceptions - notions de base
Interceptez et gérez les erreurs d'exécution avec les blocs try, except et finally. Une gestion robuste des erreurs empêche les plantages dans tous les programmes créés ultérieurement dans le cours.
Leçon 2 • Boucles while et contrôle de boucle
Exécutez des actions répétées avec des boucles while et contrôlez l'itération à l'aide de break et continue. Ces constructions gèrent les scénarios de répétition de longueur inconnue.
Leçon 3 • Instructions conditionnelles
Écrivez des blocs if, elif et else pour orienter le comportement du programme. Les conditionnelles sont l'outil principal pour encoder des règles métier et une logique pilotée par l'utilisateur.
Leçon 4 • Boucles for et itération
Itérez sur des séquences et des plages avec des boucles for. Les boucles for sont le modèle standard pour le traitement des collections présenté dans le chapitre suivant.
Chapitre 3MasquerCacher les détailsVoir les détailsStructures de données : listes, tuples et dictionnaires
Structures de données : listes, tuples et dictionnaires
Leçon 1 • Dictionnaires : clés, valeurs et méthodes
Stockez des paires clé-valeur et interrogez-les efficacement avec les méthodes des dictionnaires. Les dictionnaires modélisent des enregistrements structurés utilisés dans les API, les configurations et les bases de données.
Leçon 2 • Les chaînes de caractères en tant que séquences
Appliquez des opérations sur les séquences et des méthodes spécifiques aux chaînes aux données textuelles. La manipulation des chaînes est essentielle pour l'analyse de fichiers et la sortie destinée à l'utilisateur.
Leçon 3 • Compréhensions de listes
Construisez des listes filtrées et transformées en une seule expression. Les compréhensions remplacent les boucles verbeuses et sont omniprésentes dans les bases de code Python professionnelles.
Leçon 4 • Tuples et ensembles (sets)
Utilisez les tuples pour les séquences immuables et les ensembles pour les collections de valeurs uniques. Le choix du bon type améliore la correction et les performances.
Leçon 5 • Listes : création et manipulation
Créez, indexez, découpez et modifiez des listes. Les listes sont la séquence mutable la plus utilisée et sous-tendent le traitement des données dans tous les chapitres suivants.
Chapitre 4MasquerCacher les détailsVoir les détailsFonctions et réutilisabilité du code
Fonctions et réutilisabilité du code
Leçon 1 • Décorateurs et wrappers de fonctions
Enveloppez des fonctions pour ajouter un comportement sans modifier leur source. Les décorateurs sont utilisés pour la journalisation, la mise en cache et le contrôle d'accès dans le code de production.
Leçon 2 • Fonctions lambda et fonctions d'ordre supérieur
Écrivez des fonctions anonymes et passez des fonctions en tant qu'arguments. Les motifs d'ordre supérieur permettent de créer des pipelines de transformation de données concis.
Leçon 3 • Définition et appel de fonctions
Écrivez des fonctions avec des paramètres et des valeurs de retour. Les fonctions sont le principal mécanisme d'abstraction utilisé dans chaque chapitre suivant.
Leçon 4 • Portée, espaces de noms et fermetures (closures)
Comprenez les portées locale, englobante, globale et intégrée. Les règles de portée déterminent la visibilité des variables et préviennent les bogues subtils dans les programmes de grande taille.
Leçon 5 • Modèles d'arguments avancés
Utilisez *args, **kwargs et les paramètres mot-clé uniquement pour des API flexibles. Ces motifs apparaissent dans les fonctions de la bibliothèque standard et les frameworks tiers.
Chapitre 5MasquerCacher les détailsVoir les détailsProgrammation orientée objet en Python
Programmation orientée objet en Python
Leçon 1 • Encapsulation et propriétés
Contrôlez l'accès aux attributs à l'aide du name mangling et du décorateur property. L'encapsulation renforce l'intégrité des données dans les conceptions basées sur les classes.
Leçon 2 • Méthodes : d'instance, de classe et statiques
Distinguez et implémentez les trois types de méthodes. Le choix du type de méthode correct clarifie l'intention et améliore la conception de l'API.
Leçon 3 • Méthodes spéciales (dunder) et surcharge d'opérateurs
Implémentez des méthodes spéciales pour intégrer des classes personnalisées à la syntaxe Python. Les méthodes dunder permettent aux objets de se comporter comme des types intégrés.
Leçon 4 • Classes, objets et attributs
Définissez des classes, instanciez des objets et gérez les attributs d'instance. Les classes organisent les données et les comportements associés en plans réutilisables.
Leçon 5 • Héritage (POO) et polymorphisme
Étendez des classes par héritage simple et multiple et redéfinissez des méthodes. Le polymorphisme permet de disposer de composants flexibles et interchangeables.
Chapitre 6MasquerCacher les détailsVoir les détailsEntrée/sortie de fichier, modules et paquets logiciels
Entrée/sortie de fichier, modules et paquets logiciels
Leçon 1 • Modules utiles de la bibliothèque standard
Appliquez os, sys, pathlib, datetime et collections à des tâches courantes. La bibliothèque standard élimine le besoin de réinventer des utilitaires fondamentaux.
Leçon 2 • Création et importation de modules
Divisez le code en modules et contrôlez ce qui est exporté. La conception modulaire réduit le couplage et permet la réutilisation du code entre projets.
Leçon 3 • Construction de paquets logiciels Python
Organisez les modules en paquets avec __init__.py et gérez les dépendances. Les paquets sont l'unité de distribution standard pour les bibliothèques Python.
Leçon 4 • Travail avec les fichiers CSV et JSON
Analysez et sérialisez des données structurées à l'aide des modules csv et json. Ces formats sont les formats d'échange de données les plus courants dans les workflows professionnels.
Leçon 5 • Lecture et écriture de fichiers texte
Ouvrez, lisez, écrivez et fermez des fichiers à l'aide de gestionnaires de contexte. L'entrée/sortie de fichier est requise pour l'ingestion et la sortie de données dans presque toutes les applications réelles.
Chapitre 7MasquerCacher les détailsVoir les détailsTest, débogage et qualité du code
Test, débogage et qualité du code
Leçon 1 • Tests avec pytest
Écrivez des tests concis et utilisez des fixtures avec pytest. pytest est le framework standard de l'industrie pour les tests Python dans les projets professionnels.
Leçon 2 • Tests unitaires avec unittest
Écrivez et exécutez des cas de test à l'aide du framework unittest. Les tests unitaires vérifient les fonctions individuelles et détectent les régressions pendant le développement.
Leçon 3 • Style de code, linting et formatage
Appliquez le style avec flake8, black et isort. Un formatage cohérent réduit la charge cognitive et facilite la revue de code dans les environnements d'équipe.
Leçon 4 • Mocking et isolation des tests
Remplacez les dépendances externes par des mocks à l'aide de unittest.mock. L'isolation garantit que les tests sont rapides, déterministes et sans effets secondaires.
Leçon 5 • Techniques et outils de débogage
Utilisez le débogage par print, le débogueur pdb et les points d'arrêt de l'IDE pour localiser les bogues. Un débogage systématique réduit le temps consacré à la résolution des erreurs.
Chapitre 8MasquerCacher les détailsVoir les détailsPython avancé et motifs de performance
Python avancé et motifs de performance
Leçon 1 • Concurrence avec le threading et asyncio
Exécutez des tâches liées aux entrées/sorties de manière concurrente avec les threads et async/await. La concurrence améliore considérablement le débit dans les applications réseau et lourdes en fichiers.
Leçon 2 • Gestionnaires de contexte et contrôle des ressources
Construisez des gestionnaires de contexte personnalisés à l'aide de classes et de contextlib. Une gestion appropriée des ressources empêche les fuites de descripteurs de fichier et de connexions.
Leçon 3 • Profilage et optimisation des performances
Identifiez les goulots d'étranglement avec cProfile et timeit, puis appliquez des correctifs ciblés. L'optimisation basée sur les données évite les réglages prématurés et mal orientés.
Leçon 4 • Multiprocessing pour les tâches liées au CPU
Contournez le GIL avec le module multiprocessing pour le calcul parallèle. Le multiprocessing permet un véritable parallélisme sur les machines multicœurs.
Leçon 5 • Générateurs et itérateurs
Créez des séquences économes en mémoire avec des fonctions et des expressions génératrices. Les générateurs sont essentiels pour traiter de grands ensembles de données sans les charger complètement.
Votre certificat valide de réussite
Ce cours est fait pour vous :
Reconversion professionnelle : vous souhaitez acquérir un ensemble de compétences pratiques pour entrer sur le marché du travail dans le secteur technologique.
Analyste marketing : cherche à automatiser les rapports et à manipuler les données avec Python.
Étudiant en informatique : a besoin d'une pratique structurée au-delà du contenu des cours magistraux universitaires.
Freelance : vise à proposer des services d’extraction de données web ou d’automatisation aux clients.
Hobbyiste : vous êtes curieux de créer des outils personnels et de petits projets logiciels de manière indépendante.
Professionnel de l'IT : prêt à passer des bases du script au développement complet d'applications.
Ce que disent nos élèves
Vos cours sont parfaits. J'ai acheté le forfait d'un an et j'ai enfin l'opportunité de suivre divers sujets qui m'intéressent sans avoir besoin de changer de plateforme... je vous remercie pour tout ce que vous faites, je vous ai déjà recommandés à d'autres personnes...

J'aime la façon dont les leçons vont droit au but et comment je peux changer de chapitres et passer le contenu dont je n'ai pas besoin.

J'aime le contenu et la façon dont les vidéos sont présentées et transcrites, ce qui accélère le processus !

La plateforme est rapide, simple à utiliser. La diversité du contenu et les vidéos complémentaires aident beaucoup dans l'apprentissage.

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