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Plan du cours

1. Installation & environnement

  • Découverte de Python 3 (différences avec Python 2)
  • Nouveautés de la version Python 3.14
  • Installation de Python, PIP et UV
  • Installation de bibliothèques tierces
  • Distinction entre compilation et interprétation

2. Syntaxe de base

  • Conventions PEP
  • Types de données : bool, int, float, complex, str
  • Variables et portée des variables
  • f-strings et t-strings (nouveau en 3.14)
  • Structures conditionnelles (if, match case)
  • Boucles for, while, break/continue
  • Écriture et documentation de fonctions

3. Structures de données

  • list, dict, set
  • tuple, frozenset
  • range
  • Expressions Lambda
  • Générateurs

4. Manipulation des fichiers

  • Formats txt, csv, json
  • Sérialisation / désérialisation
  • Accès aux bases de données relationnelles

5. Organisation & bonnes pratiques

  • Gestion des erreurs (exception handling)
  • Structuration du code en modules
  • Application des bonnes pratiques PEP

6. Utilisation de la Standard Library

  • Gestion des arguments ligne de commande
  • Module re (expressions régulières)
  • Modules sys, os, os.path

7. Programmation Orientée Objet

  • Concepts fondamentaux : classes, objets, encapsulation
  • Piliers de la POO (Abstraction, Polymorphisme, Héritage, Encapsulation)
  • UML et création de diagrammes
  • Principes SOLID
  • Initiation aux Design Patterns
  • Bonnes pratiques professionnelles

8. Assurance Qualité (QA)

  • Analyse statique : utilisation de Pylint
  • Journalisation (Logging) et gestion des niveaux de messages
  • Débogage pas à pas
  • Tests unitaires : unittest, pytest
  • Automatisation et agrégation des résultats de tests
  • Mesure de la couverture de code
  • Analyse des performances (Profiling)

9. Projet final

  • Projet de synthèse intégrant tous les concepts abordés
  • Architecture logicielle propre et modulaire
  • Tests automatisés
  • Présentation du projet et revue de code

Pré requis

  • Une compréhension des bases de l'algorithmique :  boucles, conditions, structures de données.
  • Une expérience avec un autre langage de programmation (Java, C++, JavaScript, etc.) est recommandée pour faciliter l'apprentissage.

Public cible

  • Développeurs et ingénieurs logiciels
  • Techniciens
  • Scientifiques de données, analystes et chercheurs
  • Chefs de projet technique, architectes logiciels
 35 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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