Cours Python complet

Leçon 1 • Entrée, sortie et formatage de chaînes

Enseigne print(), input() et les techniques modernes de formatage de chaînes. Permet des scripts interactifs et une sortie de programme lisible.

Leçon 2 • Variables et types de données intégrés

Explique le typage dynamique, l’affectation de variables et les types fondamentaux. Leur maîtrise sous-tend toutes les tâches de manipulation de données à venir.

Leçon 3 • Syntaxe de base et structure du code

Présente les règles d’indentation, les commentaires et la structure des instructions. De bonnes habitudes syntaxiques évitent les erreurs tout au long du cours.

Leçon 4 • Opérateurs et expressions

Couvre les opérateurs arithmétiques, de comparaison, logiques et binaires. Les étudiants combinent des opérateurs pour former des expressions de calcul significatives.

Leçon 1 • Gestion des exceptions de base

Couvre les blocs try, except, else et finally pour la gestion des erreurs. Une gestion robuste des exceptions évite les plantages dans tous les projets suivants.

Leçon 2 • Compréhensions et générateurs

Présente les compréhensions de listes, de dictionnaires et d’ensembles, ainsi que les expressions génératrices. Produit des motifs d’itération concis et économes en mémoire.

Leçon 3 • Instructions conditionnelles

Couvre les blocs if, elif et else avec des conditions imbriquées. Construit une logique décisionnelle essentielle pour tous les programmes réels.

Leçon 4 • Boucles while et contrôle de boucle

Enseigne les boucles while, break, continue et les clauses else. Les étudiants contrôlent précisément la terminaison des boucles dans des scénarios complexes.

Leçon 1 • Définir et appeler des fonctions

Couvre la syntaxe def, les valeurs de retour et les conventions d’appel. Les fonctions sont l’unité principale de réutilisation dans tout projet Python.

Leçon 2 • Techniques avancées de paramètres

Enseigne les valeurs par défaut, *args, **kwargs et les paramètres mot-clé uniquement. Permet des API flexibles utilisées dans les bibliothèques logicielles et les frameworks.

Leçon 3 • Portée, fermetures et espaces de noms

Explique les règles de portée LEGB, global/nonlocal et le mécanisme des fermetures. Évite les bogues subtils causés par un partage involontaire de variables.

Leçon 4 • Fonctions lambda et outils fonctionnels

Couvre les expressions lambda et les fonctions intégrées map(), filter() et functools. Permet des transformations de données fonctionnelles concises.

Leçon 1 • Listes et tuples

Couvre la mutation, le découpage, le tri des listes et les tuples immuables. Ces séquences sous-tendent les pipelines de données construits dans les chapitres suivants.

Leçon 2 • Module collections

Présente Counter, defaultdict, deque et OrderedDict. Les conteneurs spécialisés résolvent des problèmes courants avec moins de code.

Leçon 3 • Complexité algorithmique et sélection

Explique la notation Big-O pour les opérations intégrées et guide la sélection de structure. Un choix correct évite les goulots d’étranglement de performance à grande échelle.

Leçon 4 • Chaînes en tant que séquences

Explore les méthodes de chaînes, le découpage et l’encodage. La maîtrise des chaînes est nécessaire pour l’analyse de fichiers et le travail avec les API abordés plus tard.

Leçon 1 • Méthodes et propriétés

Enseigne les méthodes d’instance, de classe et statiques, ainsi que @property. L’accès contrôlé aux attributs garantit l’intégrité des données dans l’ensemble de la base de code.

Leçon 2 • Classes, objets et attributs

Couvre la définition de classe, __init__, les attributs d’instance vs de classe. Les objets encapsulent l’état et le comportement pour une conception modulaire.

Leçon 3 • Héritage et polymorphisme

Explique l’héritage simple et multiple, super() et la redéfinition de méthodes. Le polymorphisme permet une conception de composants flexible et interchangeable.

Leçon 4 • Dataclasses et modèles POO modernes

Présente @dataclass, slots et instances figées pour réduire le code passe-partout. Les modèles modernes produisent des définitions de classe plus sûres et plus lisibles.

Leçon 1 • Environnements virtuels et gestion des dépendances

Explique venv, pip et les fichiers requirements pour des environnements isolés. L’isolation évite les conflits de versions dans les workflows multi-projets.

Leçon 2 • Essentiels de la bibliothèque standard

Présente les modules os, sys, pathlib, datetime, json et re. Ces fonctions intégrées résolvent des tâches courantes sans dépendances tierces.

Leçon 3 • Création et distribution de paquets logiciels

Enseigne __init__.py, les sous-paquets et la configuration pyproject.toml. Un empaquetage correct permet la réutilisation entre projets et équipes.

Leçon 4 • Modules et système d’importation

Couvre import, from-import, les alias et les chemins de recherche de modules. Comprendre les importations évite les dépendances circulaires et les conflits d’espace de noms.

Leçon 1 • API HTTP avec requests et httpx

Couvre GET, POST, les en-têtes, l’authentification et la gestion des erreurs. L’intégration d’API est une compétence essentielle pour le back-end moderne et le travail sur les données.

Leçon 2 • Lecture et écriture de fichiers

Couvre open(), les gestionnaires de contexte, les modes texte vs binaire et CSV. Les entrées-sorties fichiers sont le point d’entrée pour tous les pipelines d’ingestion de données.

Leçon 3 • Travail avec les chemins et le système de fichiers

Enseigne les opérations pathlib, le parcours de répertoires et les métadonnées de fichiers. Une gestion robuste des chemins évite les problèmes de compatibilité multiplateforme.

Leçon 4 • Construction d’API REST avec FastAPI

Enseigne la définition de routes, les modèles de requête, la validation et les réponses. Les étudiants exposent leurs propres services de données via un framework prêt pour la production.

Leçon 1 • Tests unitaires avec pytest

Couvre les fonctions de test, les assertions, les fixtures et parametrize. Les tests automatisés détectent les régressions avant que le code n’atteigne la production.

Leçon 2 • Profilage et optimisation des performances

Présente cProfile, timeit et memory_profiler pour la détection des goulots d’étranglement. L’optimisation basée sur les données évite les réglages prématurés et inappropriés.

Leçon 3 • Qualité du code et analyse statique

Couvre les annotations de type, mypy, flake8 et black pour des bases de code maintenables. Les normes appliquées réduisent les bogues et facilitent les revues de code en équipe.

Leçon 4 • Techniques et outils de débogage

Couvre pdb, les débogueurs IDE, les points d’arrêt et le débogage basé sur la journalisation. Un débogage systématique réduit le temps passé à diagnostiquer les problèmes de production.