Qu’est-ce que vous devez apprendre pour vous former à Python ?

Sa courbe d’apprentissage douce vous permet d’obtenir rapidement des résultats tangibles, tout en vous initiant aux bonnes pratiques du développement logiciel. Mais par où commencer pour apprendre Python ? Quels sont les fondamentaux à maîtriser et les outils à connaître ?

Les bases de la syntaxe et de la logique de programmation Python

Python est un langage de programmation puissant et polyvalent. Pour bien débuter, il est essentiel de maîtriser les bases de sa syntaxe claire et concise.

Les types de données

Python utilise plusieurs types de données pour stocker et manipuler les informations, comme les nombres (entiers, flottants, complexes), les chaînes de caractères pour représenter du texte et les booléens pour les valeurs de vérité. Il existe aussi des types composites tels que les listes, tuples et dictionnaires. En Python, une variable est un nom qui référence une valeur en mémoire. 

On crée une variable en lui affectant une valeur avec l’opérateur, ce qui permet de stocker des données pour les réutiliser plus tard dans le programme. Les variables et les différents types de données sont des concepts fondamentaux à maîtriser pour écrire des programmes en Python. Ils constituent les briques de base pour manipuler et organiser les informations de manière efficace.

Les structures de contrôle

Python utilise des structures de contrôle pour modifier le flux d’exécution du programme. L’instruction if/else permet d’exécuter un bloc de code si une condition est vraie, et un autre bloc sinon. La boucle for est utilisée pour itérer sur une séquence (liste, chaîne…) et exécuter un bloc de code pour chaque élément. Quant à la boucle while, elle répète un bloc de code tant qu’une condition est vraie.

Ces structures de contrôle sont essentielles pour créer des programmes dynamiques et interactifs en Python. Elles permettent de tester des conditions, de parcourir des données et de répéter des actions selon des critères spécifiques. Maîtriser les instructions if/else et les boucles for et while est indispensable pour écrire des scripts Python efficaces et adaptés à vos besoins.

Pour comprendre en profondeur l’intérêt de se former à Python, consultez notre article pourquoi se former à Python ?

Les types de données complexes et les opérations associées

Python propose des types de données évolués pour manipuler efficacement des collections d’éléments. Découvrez les listes, les tuples, les dictionnaires et leurs opérations dédiées.

Les listes, tuples et dictionnaires

Python propose des types de données composites pour stocker et manipuler efficacement des collections d’éléments. Les listes (list) sont des collections ordonnées et modifiables d’éléments hétérogènes, tandis que les tuples (`tuple`) sont des collections ordonnées mais non modifiables. Les dictionnaires (`dict`) sont quant à eux des collections non ordonnées de paires clé-valeur. Chaque type de données composite possède ses propres méthodes pour ajouter, supprimer ou trier les éléments. 

Il est essentiel de bien choisir le type adapté à ses besoins pour optimiser les performances et la lisibilité du code. En plus de ces types de base, Python offre des outils puissants pour manipuler les collections, comme les slices qui permettent d’extraire des sous-ensembles d’une liste ou d’une chaîne en une syntaxe concise, ou encore les compréhensions de liste qui créent une nouvelle liste à partir d’une liste existante en une seule ligne de code expressive.

Les slices pour extraire des sous-ensembles

Les slices en Python permettent d’extraire des sous-parties d’une liste ou d’une chaîne de caractères de manière concise et efficace. Grâce à une syntaxe simple utilisant des crochets et deux points [début:fin:pas], il est possible de sélectionner des portions d’éléments sans avoir à écrire de boucle explicite. Bien maîtriser les slices est indispensable pour exploiter pleinement la puissance de Python dans le traitement de listes et de chaînes. Combinés avec les opérations sur les listes et les compréhensions de listes, les slices sont un outil essentiel pour écrire un code concis, lisible et performant.

Les compréhensions de listes pour créer des listes en une ligne

Les compréhensions de liste en Python offrent un moyen concis et expressif de créer une nouvelle liste à partir d’une liste existante, le tout en une seule ligne de code. Grâce à la syntaxe [expression for element in liste if condition], il est possible de générer efficacement des listes en appliquant une expression à chaque élément d’une liste, éventuellement filtrée par une condition.Bien que puissantes, il faut les utiliser avec parcimonie pour ne pas nuire à la clarté du code. Elles sont cependant très appréciées des développeurs Python expérimentés pour leur expressivité et leur élégance.

Les fonctions et les modules pour structurer son code

Organisez votre code Python en le découpant en fonctions et en modules réutilisables. Apprenez à exploiter la richesse des modules de la bibliothèque standard.

Définir et appeler ses propres fonctions

En Python, les fonctions permettent de regrouper du code réutilisable pour structurer le programme en unités logiques. On définit une fonction avec le mot-clé def, suivi d’un nom, de paramètres entre parenthèses et d’un bloc de code indenté. Les fonctions permettent de découper un programme complexe en petites briques simples et réutilisables à volonté. Elles rendent le code plus lisible, plus modulaire et plus facile à maintenir. C’est un concept fondamental de la programmation que tout développeur Python se doit de maîtriser pour écrire du code propre et efficace.

Vous pouvez également suivre une des meilleures formations Python pour bien vous initier.

Utiliser les fonctions des modules de la bibliothèque standard

Python est un langage de programmation puissant et polyvalent, livré avec une riche bibliothèque standard de modules. Chaque module contient des fonctions et des types de données prêts à l’emploi, permettant de répondre à de nombreux besoins. 

Par exemple :

• Le module math fournit des fonctions mathématiques comme `sqrt()` pour calculer une racine carrée.
• Le module os permet de manipuler des fichiers et des dossiers du système d’exploitation.
• Le module datetime offre des types et des fonctions pour gérer les dates et les heures.
• Le module json permet de sérialiser et désérialiser des données au format JSON.

Pour utiliser un module, il suffit de l’importer avec le mot-clé import. On peut alors accéder à ses fonctions et ses types en préfixant leur nom par celui du module. La bibliothèque standard couvre des domaines variés : mathématiques, traitement de fichiers, réseau, multimédia, interfaces graphiques, etc. Elle est l’une des forces de Python, permettant de développer rapidement des applications riches en fonctionnalités sans avoir à réinventer la roue.

Créer et importer ses propres modules

Python permet de structurer efficacement ses programmes en découpant le code en modules réutilisables. Un module est un fichier Python contenant des définitions de fonctions et de variables.

Cette approche modulaire présente plusieurs avantages :

•  Réutilisation du code dans différents programmes
•  Collaboration facilitée en travaillant sur des modules distincts
•  Code plus lisible et maintenable en le découpant en unités logiques

En combinant fonctions, modules de la bibliothèque standard et modules personnalisés, vous pourrez écrire des programmes Python robustes et bien architecturés. C’est une étape clé vers la maîtrise du langage.

La programmation orientée objet (POO) pour modéliser des données

La POO permet de concevoir des programmes modulaires et maintenables. Découvrez les concepts de classe, d’objet, d’héritage et les méthodes spéciales en Python.

Les concepts de base de la POO

La programmation orientée objet (POO) est un paradigme qui permet de modéliser les problèmes en termes d’objets. Une classe définit les attributs (données) et les méthodes (comportements) d’un type d’objet. On crée des instances de cette classe, appelées objets, qui interagissent entre eux. Python supporte la POO et propose des fonctionnalités avancées comme l’héritage, qui permet de créer des classes spécialisées à partir de classes existantes. 

Des méthodes spéciales, comme __str__, permettent de personnaliser le comportement des objets, par exemple pour définir leur affichage. La POO est un outil puissant pour structurer le code de façon modulaire et maintenable. Elle permet de regrouper les données et les traitements associés au sein d’objets cohérents qui communiquent entre eux. C’est un des piliers de la programmation moderne.

L’héritage pour créer des classes spécialisées

L’héritage est un concept clé de la programmation orientée objet (POO) qui permet de créer des classes spécialisées à partir de classes existantes. La classe fille hérite des attributs et méthodes de la classe mère, et peut en ajouter ou en redéfinir selon ses besoins spécifiques. 

L’héritage permet ainsi de :

• Factoriser du code commun dans une classe mère 
• Spécialiser ce code dans des classes filles
• Bénéficier du polymorphisme en manipulant des objets via leur classe mère

C’est un outil puissant pour organiser son code de façon modulaire et extensible, en évitant la duplication. Bien utilisé, il rend les programmes plus lisibles, maintenables et évolutifs.

Pour vous inspirer, découvrez les parcours des experts sur Python à suivre en France qui ont marqué le domaine par leurs contributions et leur expertise.

Les méthodes spéciales pour personnaliser le comportement des objets

Python offre des méthodes spéciales, entourées de doubles underscores, pour personnaliser le comportement des objets. La méthode spéciale __str__ est une méthode définie en Python qui est appelée lorsqu’on souhaite afficher un objet avec la fonction print(). Par défaut, print() affiche une représentation peu informative de l’objet. 

Mais en redéfinissant la méthode __str__ dans la classe de l’objet, on peut personnaliser la chaîne de caractères qui sera affichée. Redéfinir __str__ permet donc de fournir une représentation plus parlante des objets, ce qui facilite le débogage et la compréhension du code. D’autres méthodes spéciales permettent de redéfinir le comportement des opérateurs comme +, ou encore de contrôler l’accès aux attributs.

Les bonnes pratiques de codage et de documentation

Adoptez les bonnes pratiques de la communauté Python pour écrire un code propre, lisible et bien documenté. Suivez les conventions PEP 8 et utilisez les docstrings. De plus, prenez le temps de vous familiariser avec les outils de l’écosystème Python tels que Pylint et Black pour vous aider à respecter ces bonnes pratiques. En outre, n’hésitez pas à consulter des livres pour apprendre Python qui mettent l’accent sur la qualité du code et la documentation. Ces ressources sont précieuses pour améliorer vos compétences en programmation Python et vous aideront à écrire un code de meilleure qualité. De plus, n’oubliez pas de rester à jour avec les dernières bonnes pratiques en matière de développement Python en consultant des ressources en ligne telles que des blogs, des forums et des formations Python en podcast. Enfin, pratiquez régulièrement l’écriture et la lecture de code Python pour renforcer vos compétences et intégrer ces bonnes pratiques dans votre processus de développement. Ainsi, vous serez en mesure de produire un code Python propre, robuste et facilement maintenable.

Les conventions de nommage et de formatage (PEP 8)

Pour écrire du code Python propre et lisible, il faut suivre les conventions de la PEP 8. Ce guide de style préconise notamment :

• D’indenter avec 4 espaces (et non des tabulations)
• De limiter la longueur des lignes à 79 caractères 
• D’utiliser des noms de variables en minuscules avec des underscores (ma_variable)
• D’utiliser des noms de fonctions en minuscules avec des underscores (ma_fonction())
• D’utiliser des noms de classes en CamelCase (MaClasse)

Un bon IDE vous assistera pour respecter automatiquement ces conventions.

Les docstrings pour documenter fonctions et classes

En Python, on documente les fonctions et les classes à l’aide de docstrings, des chaînes de caractères placées juste après leur définition, entre triples guillemets. Elles permettent de décrire le rôle, les paramètres et la valeur de retour d’une fonction, ou les attributs et méthodes d’une classe.

Les docstrings suivent un format standard qui inclut :

• Une description concise de la fonction sur la première ligne
• Une description plus détaillée sur les lignes suivantes
• La liste des paramètres avec leur type et leur description, préfixés par :param
• La valeur de retour avec son type et sa description, préfixée par :return

Les docstrings sont accessibles dynamiquement via l’attribut __doc__ des fonctions et des classes. Elles sont également exploitées par des outils comme Sphinx pour générer automatiquement une documentation complète de l’API à partir du code source. En adoptant les conventions de docstrings, vous rendrez votre code plus lisible et maintenable, tout en facilitant le travail collaboratif. C’est une excellente habitude à prendre pour tout projet Python.

Les principes de code propre

Au-delà de la syntaxe de Python, il existe des principes généraux pour écrire du code propre et maintenable. Le principe DRY (Don’t Repeat Yourself) consiste à éviter la duplication de code en factorisant les éléments communs. Le principe KISS (Keep It Simple, Stupid) préconise de privilégier la simplicité à la complexité, en évitant les solutions alambiquées. 

Le principe YAGNI (You Ain’t Gonna Need It) recommande de ne pas ajouter de fonctionnalité tant qu’elle n’est pas réellement nécessaire, pour éviter de surcharger le code inutilement. Enfin, le principe SoC (Separation of Concerns) vise à séparer les différentes responsabilités du programme dans des modules distincts, pour améliorer la lisibilité et la modularité du code. En appliquant ces principes de façon pragmatique et régulière, vous écrirez du code Python plus robuste, flexible et facile à faire évoluer sur le long terme.

Les bases du développement de projets avec Python

Mettez en pratique vos connaissances Python en développant de vrais projets. Utilisez un IDE, gérez les dépendances avec pip et versionnez votre code avec Git.

Utiliser un environnement de développement comme PyCharm

Pour développer efficacement en Python, il faut utiliser un bon environnement de développement (IDE). PyCharm est l’un des plus populaires. Il offre de nombreuses fonctionnalités :

•  Autocomplétion du code et des imports
•  Analyse statique pour détecter les erreurs et les mauvaises pratiques
•  Débogueur pour exécuter le code pas à pas et inspecter les variables
•  Tests unitaires intégrés pour vérifier la qualité du code
•  Gestion de version avec Git pour suivre l’historique des modifications

PyCharm existe en version gratuite (Community) et payante (Professional) avec plus de fonctionnalités.

Gérer les dépendances d’un projet avec pip et les environnements virtuels

Un projet Python a souvent des dépendances tierces, c’est-à-dire des modules externes à installer. Pour installer un module externe dans un projet Python, on utilise pip, le gestionnaire de paquets officiel. Cependant, installer des modules directement dans l’environnement Python global peut créer des conflits de versions entre différents projets. Pour éviter cela, il est recommandé de créer des environnements virtuels isolés pour chaque projet. 

Une fois l’environnement virtuel activé, les modules installés avec pip seront spécifiques à cet environnement. Cela permet d’avoir des versions de modules différentes pour chaque projet, sans risque d’interférence. C’est une bonne pratique à adopter systématiquement pour gérer proprement les dépendances de vos projets Python.

Mais pour pouvoir exceller, il est essentiel de savoir quelles compétences sont utiles pour exceller à Python ?

Utiliser un système de contrôle de version comme Git

Pour travailler à plusieurs sur un projet Python, on utilise un système de contrôle de version comme Git. Il permet de :

•  Stocker le code source dans un dépôt centralisé (sur GitHub, GitLab…)
•  Suivre l’historique des modifications et revenir en arrière si besoin
•  Travailler sur des branches séparées pour développer des fonctionnalités en parallèle
•  Fusionner les branches et résoudre les conflits éventuels

L’IDE PyCharm intègre directement la gestion de Git pour faciliter son utilisation.

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