Cours de Python

Leçon 1 • Variables et Types de Données Prédéfinis

Présentation des variables, de l'affectation de type et des types primitifs de Python. La compréhension des types est un prérequis pour toute la manipulation de données à venir.

Leçon 2 • Opérateurs et Expressions

Explication des opérateurs arithmétiques, de comparaison, logiques et d'affectation. La maîtrise des opérateurs vous permettra d'écrire des expressions computationnelles pertinentes.

Leçon 3 • Entrée, Sortie et Débogage de Base

Couvre le formatage des sorties avec print, la saisie utilisateur et la lecture des messages d'erreur. Ces compétences rendent les scripts interactifs et les erreurs identifiables.

Leçon 4 • Syntaxe de Base et Structure du Code

Enseigne les règles d'indentation, les commentaires et la structure des instructions. Des habitudes syntaxiques correctes préviennent les erreurs tout au long du cours.

Leçon 1 • Boucles For et Itération

Couvre l'itération sur des séquences et l'utilisation de range. Les boucles for permettent le traitement répétitif des collections présentées dans les chapitres ultérieurs.

Leçon 2 • Boucles While et Contrôle de Boucle

Explique les boucles pilotées par condition ainsi que les instructions break, continue et pass. Ces outils gèrent la répétition indéfinie et les scénarios de sortie anticipée.

Leçon 3 • Bases de la Gestion des Exceptions

Couvre les blocs try, except, else et finally pour la gestion des erreurs. Un flux de contrôle robuste nécessite de gérer élégamment les conditions d'exécution imprévues.

Leçon 4 • Comprehensions et Itération Fonctionnelle

Présentation des listes en compréhension et des motifs map/filter. Une syntaxe d'itération concise améliore la lisibilité et les performances dans les tâches de manipulation de données.

Leçon 1 • Choix et Imbrication des Structures de Données

Guide pour la sélection parmi les structures et la construction de composites imbriqués. Le choix correct de la structure impacte directement la clarté du code et l'efficacité à l'exécution.

Leçon 2 • Dictionnaires : Clés, Valeurs et Méthodes

Couvre la création de dictionnaires, les modes d'accès et les méthodes d'itération. Les dictionnaires sont la pierre angulaire des données structurées et de la gestion de configuration.

Leçon 3 • Tuples et Séquences Immuables

Explique la création de tuples, le dépaquetage et les avantages de l'immuabilité. Les tuples imposent l'intégrité des données là où la mutation provoquerait des bogues.

Leçon 4 • Ensembles et Opérations d'Appartenance

Enseigne la création d'ensembles, la déduplication et l'algèbre des ensembles. Les ensembles offrent un test d'appartenance en O(1), essentiel pour le code sensible aux performances.

Leçon 1 • Définition et Appel de Fonctions

Enseigne la syntaxe def, les paramètres et les valeurs de retour. Les fonctions sont l'unité principale de réutilisation pour tous les modules suivants.

Leçon 2 • Portée, Espaces de Noms et Fermetures

Explique les règles de portée locale, englobante, globale et intégrée. La maîtrise de la portée prévient les bogues subtils dans les programmes de grande taille.

Leçon 3 • Docstrings et Documentation de Fonction

Enseigne les conventions de docstring et les outils d'introspection. Des fonctions bien documentées sont essentielles pour le travail en équipe et la conception d'API.

Leçon 4 • Fonctions Lambda et Fonctions d'Ordre Supérieur

Présentation des fonctions anonymes et des fonctions en tant qu'objets de première classe. Ces motifs sous-tendent la programmation fonctionnelle et les API basées sur des callbacks.

Leçon 1 • Classes, Objets et Attributs

Présentation de la définition de classe, de l'instanciation et des attributs d'instance. Les classes organisent des données et des comportements liés en des plans réutilisables.

Leçon 2 • Méthodes Dunder et Surcharge d'Opérateurs

Couvre __str__, __repr__, __eq__, __len__ et les méthodes dunder arithmétiques. Des méthodes dunder personnalisées permettent aux objets de se comporter naturellement avec la syntaxe Python.

Leçon 3 • Méthodes : d'Instance, de Classe et Statiques

Couvre les trois types de méthodes et leurs cas d'utilisation appropriés. Le choix du bon type de méthode clarifie l'intention et réduit le couplage.

Leçon 4 • Encapsulation et Propriétés

Explique les conventions de nommage privé, les getters, les setters et @property. L'encapsulation protège l'état interne et impose un accès valide aux données.

Leçon 1 • Journalisation avec le Module logging

Explique les niveaux de log, les handlers, les formateurs et la hiérarchie des logger. La journalisation structurée remplace le débogage par print dans les applications de production.

Leçon 2 • Manipulation de Chemins et Opérations sur les Répertoires

Couvre pathlib pour la construction de chemins, la traversée et les requêtes sur le système de fichiers. Une gestion portable des chemins prévient les bogues spécifiques à un OS dans le code multiplateforme.

Leçon 3 • Motifs Avancés de Gestion des Exceptions

Couvre les classes d'exception personnalisées, le chaînage d'exceptions et la suppression de contexte. Une gestion structurée des erreurs rend les API des bibliothèques prévisibles et faciles à déboguer.

Leçon 4 • Travail avec les Fichiers Binaires et Structurés

Enseigne l'accès aux fichiers binaires et les formats structurés comme pickle. Les E/S binaires sont nécessaires pour les images, les objets sérialisés et les protocoles personnalisés.

Leçon 1 • Gestion des Dépendances avec pip

Explique pip install, les fichiers requirements et le verrouillage des dépendances. Une gestion appropriée des dépendances garantit des environnements de projet reproductibles.

Leçon 2 • Travail avec les Données JSON et CSV

Couvre la lecture et l'écriture de JSON et CSV à l'aide des outils de la bibliothèque standard. Ces formats sont omniprésents dans les échanges de données et les fichiers de configuration.

Leçon 3 • Création et Importation de Modules

Enseigne la création de modules, la syntaxe d'import et la gestion des espaces de noms. Le code modulaire est plus facile à tester, maintenir et partager entre projets.

Leçon 4 • Construction et Distribution de Paquets Logiciels

Couvre la structure de répertoire des paquets logiciels, __init__.py et les imports relatifs. Les paquets logiciels permettent d'organiser et de distribuer proprement de grandes bases de code.

Leçon 1 • Débogage avec pdb et les Outils IDE

Explique les points d'arrêt, l'exécution pas à pas et l'inspection des variables. Un débogage systématique réduit le temps passé à diagnostiquer des échecs d'exécution complexes.

Leçon 2 • Test Unitaire avec pytest

Enseigne la structure des fonctions de test, les assertions et la découverte de tests. Les tests automatisés détectent les régressions et documentent de manière permanente le comportement attendu.

Leçon 3 • Couverture de Code et Techniques de Refactoring

Enseigne la mesure de la couverture et les stratégies de refactoring sécurisées. Une couverture élevée et une structure propre réduisent les taux de défauts dans les bases de code à long terme.

Leçon 4 • Qualité du Code avec Linters et Formateurs

Couvre flake8, pylint et black pour l'application des règles de style. Un formatage cohérent et un linting réduisent les frictions lors des revues de code dans les projets collaboratifs.