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 Durée 28 heures

Plan du cours

Jour 1 — Fondements robustes de Python et outillage

Fonctionnalités modernes de Python et typage

  • Bases du typage, génériques, Protocols et TypeGuard
  • Dataclasses, dataclasses gelées et aperçu de attrs
  • Matching de motifs (PEP 634+) et usage idiomatique

Qualité du code et outillage

  • Formateurs et linters de code : black, isort, flake8, ruff
  • Vérification statique des types avec MyPy et pyright
  • Hameçons pre-commit et flux de travail des développeurs

Gestion de projet et emballage

  • Gestion des dépendances avec Poetry et environnements virtuels
  • Disposition des packages, points d’entrée et meilleures pratiques de versionnage
  • Construction et publication de packages sur PyPI et les registres privés

Jour 2 — Patrons de conception et pratiques architecturales

Patrons de conception en Python

  • Patrons de création : Factory, Builder, Singleton (variantes Pythonic)
  • Patrons structuraux : Adapter, Facade, Decorator, Proxy
  • Patrons comportementaux : Strategy, Observer, Command

Principes architecturaux

  • Principes SOLID appliqués aux bases de code Python
  • Architecture hexagonale/nettoyée et frontières
  • Patrons d’injection de dépendances et gestion de la configuration

Modularité et réutilisation

  • Conception du code de bibliothèque vs code d’application
  • API, interfaces stables et versionnage sémantique
  • Gestion de la configuration, des secrets et des paramètres spécifiques à l’environnement

Jour 3 — Concurrence, E/S asynchrones et performance

Concurrence et parallélisme

  • Fondements du thread et implications du GIL
  • Multiprocessing et pools de processus pour les tâches gourmandes en CPU
  • Lors d’utiliser concurrent.futures vs multiprocessing

Programmation asynchrone avec asyncio

  • Modèles Async/await, boucle d’événements et annulation
  • Conception de bibliothèques asynchrones et interopérabilité avec le code synchrone
  • Modèles limités par E/S, contre-pression et limitation de débit

Profilage et optimisation

  • Outils de profilage : cProfile, pyinstrument, perf, memory_profiler
  • Optimisation des chemins chauds et utilisation d’extensions C/Numba lorsque approprié
  • Mesure de la latence, du débit et de l’utilisation des ressources

Jour 4 — Tests, CI/CD, observabilité et déploiement

Stratégies de test et automatisation

  • Tests unitaires et fixtures avec pytest ; organisation des tests
  • Testabilité basée sur les propriétés avec Hypothesis et tests de contrat
  • Mocking, monkeypatching et tests de code asynchrone

CI/CD, publication et surveillance

  • Intégration des tests et des passerelles de qualité dans GitHub Actions/GitLab CI
  • Construction de conteneurs reproductibles avec Docker et constructions multi-étapes
  • Observabilité de l’application : journalisation structurée, métriques Prometheus et traçage

Sécurité, durcissement et meilleures pratiques

  • Audit des dépendances, bases des SBOM et scan de vulnérabilités
  • Pratiques de codage sécuritaire pour la validation des entrées et la gestion des secrets
  • Durcissement au moment de l’exécution : limites de ressources, droits utilisateur et sécurité des conteneurs

Projet d’intégration et révision

  • Travaux pratiques d’équipe : conception et implémentation d’un petit service utilisant les patrons du cours
  • Tests, vérification des types, emballage et pipeline CI pour le projet
  • Révision finale, critique de code et plan d’amélioration actionnable

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Solide expérience en programmation Python de niveau intermédiaire
  • Familiarité avec la programmation orientée objet et les tests de base
  • Expérience de l’utilisation de la ligne de commande et de Git

Public cible

  • Développeurs Python seniors
  • Ingénieurs logiciels responsables de la qualité et de l’architecture du code Python
  • Chefs techniques et ingénieurs MLOps/DevOps qui travaillent avec des bases de code Python

Nombre de participants


Prix par participant

Cours à partir de 4 + personnes. Pour un entraînement individuel ou en petit groupe, veuillez demander un devis.

Nos clients témoignent (3)

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2026-10-26 09:30
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2026-11-09 09:30
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CA$ 9,115 (En ligne)
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2026-12-07 09:30
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CA$ 9,115 (En ligne)
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CA$ 9,115 (En ligne)
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  • Mettre en place l'environnement de développement nécessaire intégrant FastAPI, React et MongoDB.
  • Comprendre les concepts clés, les fonctionnalités et les avantages de la pile FARM.
  • Apprendre à créer des API REST avec FastAPI.
  • Apprendre à concevoir des applications interactives avec React.
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  • Configurer l'environnement de développement nécessaire pour développer des APIs avec Python et FastAPI.
  • Créer des APIs plus rapidement et plus simplement en utilisant la bibliothèque FastAPI.
  • Apprendre à créer des modèles de données et des schémas basés sur Pydantic et OpenAPI.
  • Connecter des APIs à une base de données à l'aide de SQLAlchemy.
  • Mettre en œuvre la sécurité et l'authentification dans les APIs en utilisant les outils de FastAPI.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

  • Mettre en œuvre des algorithmes et des techniques de machine learning pour résoudre des problèmes complexes.
  • Appliquer l'apprentissage profond et l'apprentissage semi-supervisé à des applications impliquant des données image, musicales, textuelles et financières.
  • Exploiter au maximum les capacités des algorithmes Python.
  • Utiliser des bibliothèques et des packages tels que NumPy et Theano.
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