Le guide ultime de Python 2023

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Par Bofu Agence Marketing17 sept. 20230 commentaire

Introduction à Python

Qu’est-ce que Python ? Définition et aperçu

Python est un langage de programmation interprété, de haut niveau et à usage général. C'est une bouchée, non ? Décomposons-le :

Interprété : contrairement à certains langages qui nécessitent une étape de compilation distincte, le code Python s'exécute directement à partir de son code source. Cela facilite la réalisation de modifications et le test du code.
Haut niveau : Python est conçu pour être convivial et éliminer la plupart des détails complexes. Cela signifie que vous n'avez pas besoin de vous soucier de détails complexes comme la gestion de la mémoire.
Usage général : que vous créiez une application Web, traitiez des données à des fins d'analyse ou créiez un jeu, Python est là pour vous. C'est un langage polyvalent conçu pour une variété d'applications.

Exemple : Pour comprendre la simplicité de Python, voici le programme classique "Hello World » :

print ( "Hello, World!" )

Ce one-liner démontre la syntaxe simple de Python. Cela permet au programmeur de réaliser beaucoup de choses avec très peu de lignes de code.

Bref historique : de Python 1 à Python 3

L'aventure Python a commencé à la fin des années 1980 lorsque Guido van Rossum, inspiré par le langage ABC, a décidé de créer un projet pendant ses vacances de Noël en 1989. En février 1991, la première version publique, Python 0.9.0, était publiée.

Voici quelques étapes notables de l'évolution de Python :

Python 1.0 (1994) : Le début. Il possédait des caractéristiques et des fonctionnalités de base qui jetaient les bases du langage.
Python 2.0 (2000) : introduction de nombreuses fonctionnalités telles que le garbage collection et la prise en charge d'Unicode. Plus tard, Python 2.7 est devenu l’une des versions les plus anciennes et les plus utilisées.
Python 3.0 (2008) : Une refonte majeure. Il n'était pas rétrocompatible avec Python 2. Les principales fonctionnalités incluaient une syntaxe plus cohérente et l'instruction "print" devenant une fonction.

Python 3 est le présent et l'avenir du langage. Si vous débutez avec Python, il est conseillé de commencer par Python 3.

Pourquoi Python ? Polyvalence, lisibilité et support communautaire

Alors, pourquoi Python est-il devenu le chouchou de nombreux développeurs, data scientists et géants de la technologie ?

1. Polyvalence

Python est un touche-à-tout. Du développement Web avec des frameworks comme Django et Flask à l'analyse de données avec pandas et à l'apprentissage automatique avec TensorFlow et Scikit-learn, les vastes bibliothèques et frameworks de Python le rendent adapté à diverses applications.

Exemple : Voici un exemple simple utilisant le framework Web Flask pour créer un serveur Web :

from flask import Flask
 app = Flask(__name__)

 @app.route( '/' )

certainement bonjour (): return "Bonjour, Web World avec Python !" si __name__ == '__main__' : app.run()

En quelques lignes seulement, vous avez mis en place un serveur web basique !

2. Lisibilité

Python met l'accent sur la lisibilité du code, ce qui permet aux développeurs d'écrire et de maintenir plus facilement le code. L'utilisation de l'indentation, plutôt que d'accolades ou d'autres délimiteurs, impose une structure uniforme. Cela rend le code Python explicite, conduisant à moins d'erreurs et à des projets plus maintenables.

Exemple : Considérons une simple boucle for pour imprimer des nombres de 1 à 5 :

for i in range ( 1 , 6 ): imprimer (je)

L'indentation montre clairement la portée de la boucle sans avoir besoin de caractères supplémentaires.

3. Soutien communautaire

La communauté Python est vaste, active et solidaire. Cela signifie que vous pouvez trouver un module, une bibliothèque ou une solution pour presque tous les problèmes. Des forums aux conférences Python dédiées, l'écosystème se nourrit de la collaboration et de la philosophie open source. Des plates-formes telles que PyPi (Python Package Index) hébergent des milliers de modules tiers disponibles, ce qui rend le processus de développement encore plus pratique.

Ce n'était qu'une plongée dans l'introduction de Python. Au fur et à mesure, nous explorerons ses fonctionnalités complexes, ses applications et son écosystème dynamique, démontrant pourquoi il s'agit du langage de choix de tant de professionnels dans le monde.

Les bases de Python

Comprendre la syntaxe et la structure de Python

La syntaxe de Python est souvent louée pour sa clarté et sa simplicité. Ce langage est conçu pour ressembler dans une large mesure à l’anglais, ce qui en fait l’un des langages les plus lisibles dans le monde du codage. Approfondissons ses éléments structurels.

1. Syntaxe de base

Contrairement à de nombreux autres langages, Python utilise l'indentation (espaces) pour définir des blocs de code. Cela peut être un onglet ou plusieurs espaces. Cela aide à rendre le code visuellement propre et lisible.

Exemple:

if True :
 print ( "This is true!" )

Remarquez comment l'instruction print est indentée sous la condition if , indiquant qu'elle fait partie du bloc if .

2. Commentaires

Les commentaires sont une partie essentielle de tout langage de programmation. En Python, tout ce qui suit le symbole # est considéré comme un commentaire et est ignoré par l'interpréteur.

Exemple:

# This is a comment
 print ( "This is not a comment." ) # This part is a comment too

Variables, types de données et opérateurs

Les variables sont essentiellement des emplacements mémoire nommés utilisés pour stocker des valeurs. En Python, les variables n'ont pas besoin d'une déclaration explicite pour réserver de l'espace mémoire. La déclaration ou l'initialisation de la variable se produit automatiquement lorsqu'une valeur lui est attribuée.

1. Variables

Exemple:

name = "John" âge = 30

2. Types de données

Python a différents types de données, et ils sont classés comme suit :

Nombres : comme int et float

x = 10 # Integer y = 20.5 # Floating point
Chaînes : données textuelles entourées de guillemets = "Hello, World!"
Listes, tuples et dictionnaires : structures de données complexes que nous aborderons dans les chapitres suivants.

3. Opérateurs

Les opérateurs effectuent des opérations sur des variables et des valeurs. Python a :

Opérateurs arithmétiques ( + , - , * , / , % , ** , // )

sum = 5 + 3 # results in 8
Opérateurs de comparaison ( == , != , < , > , <= , >= )

if age > 18 : print ( "Adult" )

Structures de contrôle : boucles, conditions

Les structures de contrôle guident le flux d’exécution en fonction de conditions ou de répétitions spécifiques.

1. Conditions

Les instructions if , elif et else sont utilisées pour les opérations conditionnelles.

Exemple:

if age < 18 :
 print ( "Minor" )
 elif age == 18 :
 print ( "Just turned adult!" )
 else :
 print ( "Adult" )

2. Boucles

Python dispose de deux commandes de boucle principales : for et while .

Boucle For : elle est souvent utilisée pour parcourir une séquence.

Exemple:

for i in range ( 5 ): print (i)
Boucle While : exécute un ensemble d'instructions tant qu'une condition est vraie.

Exemple:

count = 1 while count < 6 : print (count) count += 1

Ces aspects fondamentaux jettent les bases d’une programmation Python plus avancée. Comprendre ces concepts est crucial avant de plonger dans les fonctionnalités avancées de Python. Au fur et à mesure que nous avançons, vous verrez comment ces bases interagissent avec des éléments plus sophistiqués pour créer des programmes Python fonctionnels et efficaces.

Plongée en profondeur dans les types de données

Les types de données sont fondamentaux pour tout langage de programmation, agissant comme éléments de base sur lesquels les applications sont développées. Python, avec son typage dynamique, offre un riche ensemble de types de données. Approfondissons-les.

Types numériques : entiers, flottants, complexes

Python fournit trois types numériques principaux :

1. Entiers ( `int` )

Ceux-ci représentent des nombres entiers, positifs et négatifs.

Exemple:

x = 5
 y = - 3

2. Flotteurs ( `float` )

Les nombres à virgule flottante sont des décimaux. Ils peuvent être utilisés lorsqu’une plus grande précision est requise dans les calculs.

Exemple:

temp = 23.5
 growth_rate = 2.5

3. Complexe ( `complex` )

Ce sont des nombres avec une composante réelle et imaginaire, représentés par x + yj .

Exemple:

z = 3 + 5j

Chaînes, listes, tuples et ensembles

1. Chaînes ( `str` )

Les chaînes en Python sont des tableaux d'octets représentant des caractères. Ils sont créés en plaçant des caractères entre guillemets.

Exemple:

name = "John Doe"

Vous pouvez accéder aux caractères de chaîne à l'aide de crochets :

first_char = name[ 0 ] # Results in 'J'

2. Listes ( `list` )

Une liste est une collection d’éléments, ordonnés et modifiables. Les listes autorisent les éléments en double.

Exemple:

fruits = [ "apple" , "banana" , "cherry" ]

3. Tuples ( `tuple` )

Un tuple est similaire à une liste mais immuable. Cela signifie que vous ne pouvez pas ajouter, supprimer ou modifier des éléments après la création du tuple.

Exemple:

coordinates = ( 4.0 , 5.2 )

4. Ensembles ( `set` )

Un ensemble est une collection d’éléments, non ordonnés et non indexés. Les ensembles n'autorisent pas les doublons.

Exemple:

unique_numbers = { 1 , 2 , 3 , 3 , 4 } # Results in {1, 2, 3, 4}

Dictionnaires : structures de paires clé-valeur

Un dictionnaire ( dict ) en Python est une collection non ordonnée de valeurs de données, utilisée pour stocker des valeurs de données comme une carte, qui, contrairement aux autres types de données, permet de stocker les données dans une paire clé:valeur.

Exemple:

person = {
 "name" : "John" ,
 "age" : 30 ,
 "city" : "New York"
 }

Vous pouvez accéder aux rubriques d'un dictionnaire en vous référant à sa clé :

name = person[ "name" ] # Results in 'John'

Les types de données diversifiés et riches de Python sont l'une des raisons de son immense popularité. Avec ces éléments de base, vous pouvez modéliser presque n’importe quelle entité ou logique du monde réel. Au fur et à mesure que vous vous familiarisez avec ces types de données et leurs opérations, vous ouvrez la voie à des fonctionnalités et applications Python plus avancées.

Fonctions et modules Python

Au cœur de tout langage de programmation se trouve la capacité de définir des blocs de code réutilisables et de les organiser pour un accès plus facile et une meilleure maintenabilité. En Python, ceux-ci sont principalement réalisés à l'aide de fonctions et de modules.

Définir et appeler des fonctions

Les fonctions sont des blocs de code organisés et réutilisables qui effectuent une action unique et associée. Les fonctions offrent une modularité, rendant votre code plus lisible et gérable.

1. Définir les fonctions

Vous pouvez définir une fonction à l'aide du mot-clé def , suivi du nom de la fonction et des parenthèses.

Exemple:

def greet ():
 print ( "Hello, World!" )

2. Fonctions d'appel

Une fois qu'une fonction est définie, elle peut être appelée (ou exécutée) en utilisant le nom de la fonction suivi de parenthèses.

Exemple:

greet() # Outputs: Hello, World!

Les fonctions peuvent également prendre des paramètres (entrées) et renvoyer des sorties.

Exemple:

def add ( a, b ):
 return a + b

 result = add( 5 , 3 ) # result stores the value 8

Fonctions Lambda, mapper, filtrer et réduire

1. Fonctions Lambda

Les fonctions Lambda sont de petites fonctions anonymes. Ils peuvent avoir n’importe quel nombre d’arguments mais ne peuvent avoir qu’une seule expression.

Exemple:

multiply = lambda a, b: a * b print (multiply( 5 , 3 )) # Sorties : 15

2. Cartographier, filtrer et réduire

Carte : applique une fonction à tous les éléments d'une liste d'entrée.

Exemple:

numbers = [ 1 , 2 , 3 , 4 ] squared = list ( map ( lambda x: x** 2 , numbers)) # squared stores the list [1, 4, 9, 16]
Filtre : Crée une liste d'éléments pour lesquels une fonction renvoie vrai.

Exemple:

numbers = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] evens = list ( filter ( lambda x: x % 2 == 0 , numbers)) # evens stores the list [2, 4]
Réduire : applique un calcul continu à des paires séquentielles de valeurs dans une liste. Remarque : vous devez l'importer depuis functools .

Exemple:

from functools import reduce numbers = [ 1 , 2 , 3 , 4 ] produit = réduire (( lambda x, y : x * y), nombres) # produit stocke la valeur 24

Modules, packages et instruction d'importation

Les modules sont simplement des scripts Python que vous écrivez et qui sont composés de fonctions, de classes ou de variables. Un package est un moyen d’organiser les modules associés dans une seule hiérarchie de répertoires.

1. Modules

Pour utiliser un module, vous devez l'importer.

Exemple : Si vous avez un fichier math_operations.py avec une fonction add() , vous pouvez l'importer et l'utiliser comme :

import math_operations
 result = math_operations.add( 5 , 3 )

2. Forfaits

Si vous disposez d'un répertoire avec plusieurs fichiers de module et un fichier spécial __init__.py , il est considéré comme un package. Ce fichier peut être vide mais doit être présent.

Exemple:

from my_package import math_operations
 result = math_operations.add( 5 , 3 )

3. La déclaration `import`

Vous pouvez également importer des fonctions spécifiques à partir de modules, renommer des modules ou utiliser des importations relatives. Les possibilités sont vastes et offrent une grande flexibilité.

Exemples:

from math_operations import add
 result = add( 5 , 3 )

 import math_operations as mo
 result = mo.add( 5 , 3 )

Comprendre les concepts de fonctions et de modules est crucial pour une programmation Python efficace. Ils aident non seulement à organiser votre base de code, mais également à la rendre réutilisable, maintenable et évolutive. Au fur et à mesure que nous avançons, vous découvrirez comment ces concepts s'articulent avec des fonctionnalités Python plus complexes pour vous aider à créer des applications robustes.

Programmation orientée objet (POO) en Python

La programmation orientée objet (POO) est un paradigme qui utilise des « objets » pour concevoir des applications et des logiciels. Python, étant un langage polyvalent, prend en charge la POO, permettant aux développeurs de créer des applications en utilisant cette approche.

Classes et objets : définition et création

Au cœur de la POO se trouvent les classes et les objets.

1. Cours

Une classe est un modèle pour créer des objets. C'est une manière de regrouper des données (attributs) et des méthodes (fonctions) liées à un concept spécifique.

Exemple:

class Dog :
 # A class attribute
 species = "Canine"

 # Initializer (constructor)
 def __init__ ( self, name, age ):
 self.name = name
 self.age = age

 # A method
 def bark ( self ):
 print ( f" {self.name} barks!" )

2. Objets

Un objet (ou instance) est une instanciation d'une classe. C'est une entité concrète basée sur le plan fourni par la classe.

Exemple:

# Creating objects of the Dog class
 dog1 = Dog( "Buddy" , 3 )
 dog2 = Dog( "Lucy" , 5 )

 dog1.bark() # Outputs: Buddy barks!

Héritage, polymorphisme et encapsulation

Ce sont les trois piliers de la POO.

1. Héritage

Il permet à une classe d'hériter des attributs et des méthodes d'une autre classe, favorisant ainsi la réutilisabilité du code.

Exemple:

class GoldenRetriever ( Dog ): def fetch ( soi, élément ): print ( f" {self.name} récupère le {item} !" ) doré = GoldenRetriever( "Sam" , 4 ) golden.fetch( "ball" ) # Sorties : Sam récupère la balle !

2. Polymorphisme

C'est la capacité de différentes classes à être traitées comme des instances de la même classe par héritage.

Exemple:

class Cat :
 def __init__ ( self, name ):
 self.name = name

def parler ( soi ): return f" {self.name} miaule." classe Carlin ( Chien ): def parler ( soi ): return f" {self.name} woufs." animaux = [GoldenRetriever( "Max" , 5 ), Cat( "Kitty" )] pour animal de compagnie chez les animaux de compagnie : imprimer (pet.speak())

3. Encapsulation

Il restreint l'accès à certains composants d'un objet, garantissant que la représentation interne d'un objet est cachée de l'extérieur.

Exemple:

class Person :
 def __init__ ( self, age ):
 self._age = age # _age is a protected attribute

 # Getter method for age
 def get_age ( self ):
 return self._age

 # Setter method for age
 def set_age ( self, age ):

si âge >= 0 : self._age = âge personne = Personne ( 25 ) personne.set_age( 30 ) print (person.get_age()) # Sorties : 30

Méthodes magiques et surcharge des opérateurs

Les méthodes magiques (méthodes dunder) en Python sont préfixées et suffixées par des traits de soulignement doubles ( __ ). Ils permettent un comportement personnalisé des opérations prédéfinies.

1. Méthodes magiques

Exemple:

class Book :
 def __init__ ( self, title, author ):
 self.title = title
 self.author = author

# Méthode magique pour représenter l'objet sous forme de chaîne def __str__ ( soi ): return f"' {self.title} ' par {self.author} " livre = Livre( "1984" , "George Orwell" ) impression (livre) # Sorties : '1984' de George Orwell

2. Surcharge des opérateurs

Cela permet aux opérateurs d'avoir une signification différente selon leur contexte.

Exemple:

class Number : def __init__ ( soi, valeur ): self.value = valeur # Surcharge de l'opérateur + def __add__ ( soi, autre ): renvoyer le numéro (self.value + other.value) num1 = Nombre( 5 ) num2 = Nombre( 3 ) num3 = num1 + num2 # Utilise l'opérateur + surchargé print (num3.value) # Sorties : 8

La programmation orientée objet est un aspect crucial de Python. En approfondissant Python et ses bibliothèques, vous découvrirez comment les principes de la POO guident la conception et la structuration de nombreuses bibliothèques et frameworks renommés. La maîtrise de la POO ouvre la voie à des techniques de codage plus avancées et à une compréhension plus approfondie du développement logiciel.

Gestion des erreurs et des exceptions

Dans le domaine de la programmation, il ne s'agit pas seulement de faire exécuter du code, il s'agit également de gérer les situations où ce n'est pas le cas. La gestion des erreurs et des exceptions en Python permet aux développeurs d'anticiper les pièges potentiels et de gérer les situations inattendues avec élégance.

Comprendre les exceptions : intégrées et personnalisées

Les erreurs en Python sont classées comme exceptions, qui sont déclenchées lorsque le programme rencontre une situation inattendue.

1. Exceptions intégrées

Python est livré avec une variété d'exceptions intégrées. Parmi les plus courants, citons TypeError , ValueError , IndexError et KeyError .

Exemple:

# This will raise a ValueError
 x = int ( "five" )

2. Exceptions personnalisées

Pour une gestion des erreurs plus spécifique, Python vous permet de définir des classes d'exceptions personnalisées.

Exemple:

class InvalidAgeError ( Exception ):
 pass

 age = - 5
 if age < 0 :

raise InvalidAgeError( "L'âge ne peut pas être négatif." )

essayez, sauf, enfin, et augmentez les constructions

Ces constructions constituent la base de la gestion des exceptions en Python.

1. essayer et sauf

Utilisez try pour envelopper le bloc de code susceptible de déclencher une exception et except pour gérer l'exception.

Exemple:

try :
 x = int ( "five" )
 except ValueError:
 print ( "Oops! That was not a valid number." )

2. enfin

Le bloc finally , s'il est spécifié, sera toujours exécuté, qu'une exception ait été levée ou non.

Exemple:

try :
 x = 1 / 0
 except ZeroDivisionError:
 print ( "Cannot divide by zero!" )
 finally :
 print ( "This will always execute." )

3. augmenter

Utilisez le mot-clé raise pour déclencher une exception par programme.

Exemple:

age = - 1
 if age < 0 :
 raise ValueError( "Age cannot be negative!" )

Meilleures pratiques pour un code robuste

La gestion des exceptions est cruciale, mais le faire correctement est tout aussi essentiel.

1. Soyez précis

Détectez les exceptions spécifiques que vous prévoyez plutôt que d'utiliser une clause except générale.

Mauvaise pratique :

try :
 # Some code here
 except :
 pass

Bonnes pratiques:

try :
 # Some code here
 except TypeError:
 # Handle the TypeError here

2. Évitez de faire taire les exceptions

L'utilisation pass dans un bloc except peut être trompeuse car elle fait taire l'erreur. Enregistrez ou informez toujours l’utilisateur de l’exception.

3. Utilisez le chaînage d'exceptions

Lorsque vous déclenchez une nouvelle exception tout en en traitant une autre, fournissez l'exception d'origine comme deuxième argument pour conserver le contexte.

Exemple:

def convert_to_int ( value ):
 try :
 return int (value)
 except ValueError as original_exception:
 raise RuntimeError( "Value must be an integer." ) from original_exception

La gestion des erreurs et des exceptions est essentielle pour créer des applications résilientes. Même si cela peut sembler fastidieux, investir du temps dans la compréhension et la mise en œuvre efficace de ces constructions garantit que vos applications Python fonctionnent correctement et sont prêtes à relever des défis imprévus.

Opérations sur les fichiers en Python

La gestion des fichiers fait partie intégrante de nombreuses applications. Qu'il s'agisse de lire la configuration, de traiter des ensembles de données ou d'enregistrer du contenu généré par l'utilisateur, Python offre un ensemble d'outils robustes pour interagir avec le système de fichiers.

Lire et écrire des fichiers texte

La base des opérations sur les fichiers réside dans leur lecture et leur écriture.

1. Lecture de fichiers texte

Pour lire un fichier texte, vous utilisez généralement la fonction open intégrée et la méthode read .

Exemple:

with open ( 'example.txt' , 'r' ) as file:
 content = file.read()
 print (content)

Vous pouvez également lire ligne par ligne à l'aide d'une boucle :

with open ( 'example.txt' , 'r' ) as file:
 for line in file:
 print (line, end= '' )

2. Écriture dans des fichiers texte

De même, l'écriture dans un fichier utilise open , mais avec un mode différent.

Exemple:

with open ( 'output.txt' , 'w' ) as file:
 file.write( "Hello, World!" )

Gestion des fichiers binaires, JSON et CSV

Au-delà du texte brut, Python interagit de manière transparente avec différents formats de fichiers.

1. Fichiers binaires

Le mode binaire est utilisé pour les fichiers non texte comme les images ou les programmes exécutables.

Exemple : Lecture d'une image :

with open ( 'image.jpg' , 'rb' ) as file:
 image_data = file.read()

2. Fichiers JSON

Python dispose d'un module json intégré qui vous permet d'encoder et de décoder facilement les données JSON.

Exemple:

import json

 # Writing to JSON
 data = { "name" : "John" , "age" : 30 }
 with open ( 'data.json' , 'w' ) as file:
 json.dump(data, file)

 # Reading from JSON
 with open ( 'data.json' , 'r' ) as file:
 loaded_data = json.load(file)
 print (loaded_data)

3. Fichiers CSV

Le module csv intégré de Python facilite la lecture et l'écriture de fichiers CSV.

Exemple:

import csv

 # Writing to CSV
 rows = [[ 'Name' , 'Age' ], [ 'John' , 30 ], [ 'Doe' , 25 ]]
 with open ( 'data.csv' , 'w' , newline= '' ) as file:
 writer = csv.writer(file)
 writer.writerows(rows)

 # Reading from CSV

avec open ( 'data.csv' , 'r' ) comme fichier : lecteur = csv.reader (fichier) pour la ligne dans le lecteur : imprimer (ligne)

Modules os et Shutil pour les opérations du système de fichiers

Les opérations sur les fichiers vont au-delà de la simple lecture et écriture. L'organisation, le renommage, la copie et d'autres tâches similaires sont vitales.

1. Module système d'exploitation

Le module os fournit un moyen d'interagir avec le système de fichiers.

Exemples:

import os

 # Renaming a file
 os.rename( 'old_name.txt' , 'new_name.txt' )

 # Checking if a file exists

si os.path.exists( 'example.txt' ): print ( 'Le fichier existe !' ) # Supprimer un fichier os.remove( 'exemple.txt' )

2. Module fermé

shutil propose des opérations sur les fichiers de niveau supérieur.

Exemples:

import shutil

 # Copying a file
 shutil.copy( 'source.txt' , 'destination.txt' )

 # Moving a file
 shutil.move( 'source.txt' , 'new_destination.txt' )

La gestion des fichiers est une tâche de routine et Python, avec ses bibliothèques étendues, la rend intuitive et efficace. À mesure que vous interagissez davantage avec les données et les applications, la compréhension des opérations sur les fichiers deviendra primordiale. Ce chapitre fournit les connaissances de base dont vous avez besoin pour effectuer ces opérations, garantissant que vos applications peuvent traiter, stocker et gérer les données de manière transparente.

Bibliothèques et frameworks Python

Python a consolidé sa place comme l'un des principaux langages de programmation, en grande partie grâce à son écosystème complet de bibliothèques et de frameworks. Ces outils s'adressent à un large éventail de domaines, de l'analyse de données au développement Web.

NumPy et SciPy pour le calcul scientifique

Pour ceux qui souhaitent se plonger dans le calcul scientifique, NumPy et SciPy se démarquent par leur éventail de fonctionnalités.

1. NumPy

NumPy (Numerical Python) est la pierre angulaire des calculs numériques en Python. Il prend en charge de grands tableaux et matrices multidimensionnels et héberge un ensemble de fonctions mathématiques permettant d'opérer sur ces tableaux.

Exemple:

import numpy as np

 # Create a 2x2 array
 arr = np.array([[ 1 , 2 ], [ 3 , 4 ]])

 # Perform element-wise addition
 result = arr + arr
 print (result)

2. SciPy

S'appuyant sur les capacités de NumPy, SciPy (Scientific Python) introduit des modules supplémentaires pour l'optimisation, l'intégration, l'interpolation, les problèmes de valeurs propres, etc.

Exemple:

from scipy import linalg

 # Compute the determinant of a matrix
 matrix = np.array([[ 10 , 4 ], [ 5 , 2 ]])
 det = linalg.det(matrix)
 print (det)



Shopify is a prominent player in the e-commerce space.

If you're exploring Python for web development and have an inclination towards e-commerce, our detailed guide on Liquid – Shopify's templating language – is a treasure trove of insights.

Pandas pour l'analyse des données

Les données sont omniprésentes et Pandas est la réponse de Python à une analyse et une manipulation efficaces des données.

1. Pandas

Pandas fournit deux structures de données principales : la série et le DataFrame. Avec ceux-ci, vous pouvez effectuer une gamme d’opérations, de la simple agrégation de données aux tâches avancées de gestion des données.

Exemple:

import pandas as pd

 # Create a DataFrame
 data = { 'Name' : [ 'John' , 'Anna' ], 'Age' : [ 28 , 22 ]}
 df = pd.DataFrame(data)

 # Filter based on age
 filtered = df[df[ 'Age' ] > 25 ]
 print (filtered)

Flask et Django pour le développement Web

Le développement Web en Python est diversifié, mais Flask et Django sont parmi les pionniers dans ce domaine.

1. Flacon

Flask est un framework micro-web. Il est léger, flexible et parfait pour les petites applications ou lorsque vous avez besoin de plus de contrôle sur les composants que vous utilisez.

Exemple:

from flask import Flask

 app = Flask(__name__)

 @app.route( '/' )
 def hello ():
 return "Hello, World!"

 if __name__ == '__main__' :
 app.run()

2. Django

Django est un framework Web de haut niveau qui encourage un développement rapide . Il suit la philosophie des « piles incluses » et fournit une interface d'administration intégrée, un ORM, et bien plus encore.

Exemple:

# Django requires a more elaborate setup. Here's a simple view in a Django application.
 from django.http import HttpResponse

 def hello ( request ):
 return HttpResponse( "Hello, World!" )

Le vaste écosystème de bibliothèques et de frameworks de Python témoigne de sa polyvalence. Que vous vous aventuriez dans la recherche scientifique, que vous plongez dans le Big Data ou que vous créiez la prochaine grande application Web , Python dispose des outils dont vous avez besoin. Ce chapitre n’en offre qu’un aperçu. Au fur et à mesure de votre exploration, vous découvrirez une gamme de bibliothèques et de frameworks spécialisés conçus pour simplifier les tâches complexes et rationaliser votre parcours de codage.

La diversification des compétences en développement back-end peut ouvrir de nouvelles voies. Pour ceux qui envisagent d'ajouter une autre plume à leur casquette, notre guide complet sur PHP offre une entrée dans le domaine de ce langage de script côté serveur établi.

Science des données et apprentissage automatique avec Python

L’ascension fulgurante de Python dans le monde de la science des données et de l’apprentissage automatique est difficile à ignorer. De la manipulation des données à l'apprentissage en profondeur, Python fournit des utilitaires sans précédent qui ont révolutionné la façon dont nous extrayons des informations à partir des données et construisons des systèmes intelligents.

Introduction à la manipulation de données avec Pandas

La manipulation des données constitue souvent la première étape du processus de science des données. Pandas, une puissante bibliothèque Python, rend ce processus intuitif et efficace.

1. Les bases des pandas

À la base, Pandas propose deux structures principales : Series (1D) et DataFrame (2D). Ces structures peuvent contenir n’importe quel type de données et sont accompagnées d’une multitude de méthodes de manipulation des données.

Exemple:

import pandas as pd

 # Create a DataFrame

data = { 'Nom' : [ 'Alice' , 'Bob' ], 'Âge' : [ 29 , 35 ]} df = pd.DataFrame (données) # Filtrer les lignes dont l'âge est supérieur à 30 ans old_than_30 = df[df[ 'Âge' ] > 30 ] imprimer (older_than_30)

Visualisation avec Matplotlib et Seaborn

La visualisation est essentielle dans la science des données, car elle aide à élucider les modèles et les informations sur les données. Matplotlib et Seaborn sont deux bibliothèques de visualisation de premier plan en Python.

1. Matplotlib

Matplotlib propose une suite complète d'outils de traçage. Des histogrammes aux nuages de points, c'est la bibliothèque incontournable pour les visualisations personnalisées.

Exemple:

import matplotlib.pyplot as plt

 x = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ]
 y = [ 2 , 4 , 6 , 8 , 10 ]

 plt.plot(x, y)
 plt.title( "A Simple Line Plot" )
 plt.xlabel( "X-axis" )
 plt.ylabel( "Y-axis" )
 plt.show()

2. Né en mer

Construit sur Matplotlib, Seaborn étend ses capacités, offrant une gamme d'intrigues et de thèmes visuellement attrayants. Il est particulièrement puissant pour les visualisations statistiques.

Exemple:

import seaborn as sns

 # Load a dataset
 tips = sns.load_dataset( "tips" )

 # Create a boxplot
 sns.boxplot(x= "day" , y= "total_bill" , data=tips)
 plt.show()

Apprentissage automatique avec Scikit-learn, TensorFlow et PyTorch

L'apprentissage automatique en Python est diversifié, avec des bibliothèques destinées aux algorithmes traditionnels ainsi qu'à l'apprentissage profond.

1. Scikit-apprendre

Scikit-learn fournit des outils simples et efficaces pour l'exploration et l'analyse de données. Il est construit sur NumPy, SciPy et Matplotlib.

Exemple:

from sklearn.datasets import load_iris
 from sklearn.model_selection import train_test_split
 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

 data = load_iris()
 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size= 0.2 )
 clf = KNeighborsClassifier()
 clf.fit(X_train, y_train)
 accuracy = clf.score(X_test, y_test)
 print (accuracy)

2. TensorFlow

TensorFlow est une plateforme open source de bout en bout pour l'apprentissage automatique développée par Google. Il est largement utilisé pour les tâches d’apprentissage profond.

Exemple:

# TensorFlow requires a more extensive setup. Here's a simple neural network.
 import tensorflow as tf

 model = tf.keras.Sequential([
 tf.keras.layers.Dense( 10 , activation= 'relu' , input_shape=( 4 ,)),
 tf.keras.layers.Dense( 3 , activation= 'softmax' )
 ])

 model. compile (optimizer= 'adam' , loss= 'sparse_categorical_crossentropy' , metrics=[ 'accuracy' ])
 # model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

3.PyTorch

Développée par Facebook, PyTorch est une autre bibliothèque puissante pour l'apprentissage en profondeur. Il propose des graphiques de calcul dynamiques, ce qui le rend particulièrement flexible à des fins de recherche.

Exemple:

# Again, PyTorch involves more extensive setup. Here's a glimpse of a neural network.
 import torch
 import torch.nn as nn

 class SimpleNet (nn.Module):
 def __init__ ( self ):
 super (SimpleNet, self).__init__()
 self.fc = nn.Sequential(
 nn.Linear( 4 , 10 ),
 nn.ReLU(),

nn.Linéaire( 10 , 3 ), nn.Softmax(dim= 1 ) ) def forward ( soi, x ): retourner soi.fc(x) modèle = SimpleNet()

Python a transformé le paysage de la science des données et de l'apprentissage automatique. Le voyage, qui commence avec des données brutes, passe par l'analyse exploratoire, la visualisation et culmine avec la modélisation prédictive, n'a jamais été aussi accessible. Les outils présentés dans ce chapitre constituent le fondement de ce processus de transformation. Que vous soyez un passionné de données en herbe ou un praticien chevronné du machine learning, l'écosystème de Python offre tout ce dont vous avez besoin pour transformer les données en informations exploitables.

Développement Web en Python

Python est devenu un acteur de premier plan dans le domaine du développement Web. Grâce à sa syntaxe élégante et à sa riche collection de frameworks, la création de sites Web, depuis des pages Web minimalistes jusqu'à des applications robustes basées sur des bases de données, est devenue intuitive et efficace.

Bien que Python soit puissant pour le développement back-end, une solide maîtrise des langages front-end est indispensable. Complétez vos compétences Python en plongeant en profondeur dans notre guide complet sur HTML et en explorant les nuances de style avec notre guide ultime sur CSS 2023 . De plus, si les fonctionnalités frontales dynamiques vous intriguent, envisagez d'élargir votre horizon avec notre guide détaillé sur JavaScript .

Bases de Flask : itinéraires, modèles, formulaires

Flask est un framework micro-Web permettant aux développeurs de créer rapidement des applications Web. Sa simplicité ne compromet pas la puissance, ce qui le rend adapté à un large éventail de projets.

1. Itinéraires

Les routes définissent les URL de votre application. Dans Flask, vous mappez des itinéraires vers des fonctions Python.

Exemple:

from flask import Flask
 app = Flask(__name__)

 @app.route( '/' )
 def home ():
 return "Welcome to the homepage!"

2. Modèles

Flask s'intègre à Jinja2 pour la création de modèles, permettant la génération de contenu dynamique.

Exemple:

from flask import render_template

 @app.route( '/greet/<name>' )
 def greet ( name ):
 return render_template( 'greet.html' , user_name=name)

Dans le modèle greet.html associé :

< h1 > Hello, {{ user_name }} ! </ h1 >

3. Formulaires

Flask prend en charge la gestion des formulaires, souvent utilisée pour la saisie utilisateur. L'extension Flask-WTF simplifie ce processus.

from flask import request
 from flask_wtf import FlaskForm
 from wtforms import StringField, SubmitField

 class MyForm ( FlaskForm ):
 name = StringField( 'Name' )
 submit = SubmitField( 'Submit' )

Présentation de Django : modèles, vues, modèles

Django est un framework Web de haut niveau qui encourage le développement d'un design épuré et pragmatique. Avec sa philosophie « piles incluses », il propose un ensemble complet d'outils pour les développeurs Web.

1. Modèles

Les modèles définissent la structure de votre base de données. L'ORM de Django vous permet d'interagir avec vos données en tant qu'objets Python.

Exemple:

from django.db import models

 class Author (models.Model):
 name = models.CharField(max_length= 100 )

2. Vues

Les vues gèrent la logique de votre application, déterminant le contenu à afficher.

Exemple:

from django.shortcuts import render

 def author_overview ( request ):
 authors = Author.objects. all ()

return render(request, 'overview.html' , { 'authors' : auteurs})

3. Modèles

Django utilise son moteur de modèles pour produire du contenu HTML dynamique.

Dans un modèle overview.html :

< ul >
 {% for author in authors %}
 < li > {{ author.name }} </ li >
 {% endfor %}
 </ ul >

Développement d'API avec FastAPI et DRF

Les API (Application Programming Interfaces) sont essentielles pour permettre aux applications de communiquer. FastAPI et Django Rest Framework (DRF) sont des solutions leaders dans l'écosystème Python pour le développement d'API.

1. API rapide

FastAPI est un framework Web moderne et rapide permettant de créer des API basées sur des astuces de type Python standard.

Exemple:

from fastapi import FastAPI
 app = FastAPI()

 @app.get( "/" )
 def read_root ():
 return { "message" : "Welcome to FastAPI" }

2. Cadre Django Rest (DRF)

DRF fonctionne avec Django pour créer de puissantes API Web. Il offre des fonctionnalités de sérialisation, d'authentification et d'ensemble de vues, pour n'en nommer que quelques-unes.

Exemple:

from rest_framework import serializers, viewsets
 from .models import Author

 class AuthorSerializer (serializers.ModelSerializer):
 class Meta :
 model = Author
 fields = [ 'id' , 'name' ]

 class AuthorViewSet (viewsets.ModelViewSet):
 queryset = Author.objects. all ()
 serializer_class = AuthorSerializer

De la création de pages Web simples avec Flask au développement d'applications Web complètes avec Django, en passant par l'extension des capacités avec le développement d'API, Python continue d'être une référence pour le développement Web moderne. Que vous soyez un novice cherchant à créer votre premier site Web ou un expert souhaitant concevoir un système Web complexe, les frameworks Python vous permettent de donner vie à votre vision.

Python pour l'automatisation

L'une des capacités les plus remarquables de Python réside dans ses prouesses en matière d'automatisation. Des manipulations de fichiers de routine aux interactions Web, le riche écosystème de bibliothèques de Python permet d'automatiser les tâches banales et répétitives, les transformant de fastidieuses en triviales.

Bases des scripts et automatisation des tâches

Tirer parti de Python pour des scripts simples peut vous faire gagner énormément de temps, vous permettant d'automatiser les tâches répétitives sur votre système.

1. Opérations sur les fichiers

Les fonctionnalités intégrées de Python permettent des manipulations de fichiers, notamment la lecture, l'écriture et le renommage de fichiers.

Exemple:

with open ( 'sample.txt' , 'w' ) as file:
 file.write( "Hello, Python Automation!" )

 # Rename file
 import os
 os.rename( 'sample.txt' , 'new_sample.txt' )

2. Tâches planifiées

Vous pouvez automatiser les scripts Python pour qu'ils s'exécutent à des intervalles spécifiques à l'aide de bibliothèques telles que schedule .

Exemple:

import schedule
 import time

 def task ():

print ( "Tâche exécutée!" ) planning.every( 10 ).seconds.do(tâche) tandis que Vrai : planning.run_ending() temps.sommeil( 1 )

Scraping Web avec BeautifulSoup et Scrapy

La collecte de données sur le Web peut être automatisée à l'aide d'outils de web scraping, ce qui rend la collecte et l'analyse des données plus efficaces.

1. BelleSoupe

BeautifulSoup, associé aux requêtes, fournit un moyen simple d'analyser les documents HTML et XML.

Exemple:

from bs4 import BeautifulSoup
 import requests

 response = requests.get( "https://example.com" )

soupe = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser' ) # Trouver tous les paragraphes paragraphes = soupe.find_all( 'p' )

2. Scrapy

Scrapy est un framework d'exploration Web plus robuste, adapté aux projets plus importants et au scraping complet.

Exemple:

import scrapy

 class MySpider (scrapy.Spider):
 name = 'example_spider'
 start_urls = [ 'https://example.com' ]

 def parse ( self, response ):
 for title in response.css( 'h2.title' ):

rendement { 'titre' : titre.extrait()}

Automatisez l'interface graphique avec PyAutoGUI

L'automatisation ne se limite pas aux scripts et au Web. Avec PyAutoGUI, même les interactions des interfaces utilisateur graphiques (GUI) peuvent être automatisées.

1. Contrôles graphiques de base

PyAutoGUI permet un contrôle scripté de la souris et du clavier.

Exemple:

import pyautogui

 # Move mouse
 pyautogui.moveTo( 100 , 150 )
 pyautogui.click()

 # Type a message
 pyautogui.write( 'Hello from PyAutoGUI!' )

2. Capture d'écran et reconnaissance d'image

PyAutoGUI peut prendre des captures d'écran, localiser des images sur l'écran et interagir en fonction de cela.

Exemple:

# Take a screenshot
 pyautogui.screenshot( 'my_screenshot.png' )

 # Find an image's location on the screen
 location = pyautogui.locateOnScreen( 'some_image.png' )
 pyautogui.moveTo(location)
 pyautogui.click()

À l’ère de la numérisation, l’automatisation constitue un modèle d’efficacité et de productivité. En exploitant les vastes capacités d'automatisation de Python, depuis les simples tâches de fichiers, le web scraping jusqu'aux interactions GUI, vous pouvez réduire considérablement le travail manuel, minimiser les erreurs et augmenter l'efficacité de nombreuses tâches. Que vous souhaitiez collecter des données à partir de sites Web ou automatiser les opérations informatiques quotidiennes, Python vous fournit les outils nécessaires pour redéfinir votre façon de travailler.

Programmation de réseaux et de systèmes

Plongeant dans les domaines de la programmation et des réseaux au niveau système, Python montre sa polyvalence. Sa vaste bibliothèque standard et sa syntaxe conviviale rendent les tâches telles que la programmation de sockets, l'exécution simultanée et l'exécution de commandes système moins intimidantes.

Bibliothèque de sockets pour les tâches réseau

La bibliothèque socket de Python facilite les opérations de mise en réseau, permettant la programmation côté serveur et côté client.

1. Serveur Socket de base

La configuration d'un serveur pour écouter les connexions entrantes n'est pas compliquée en Python.

Exemple:

import socket

 s = socket.socket()
 host = socket.gethostname()
 port = 12345
 s.bind((host, port))

 s.listen( 5 )
 print ( 'Server listening...' )

 while True :

c, adresse = s.accepter() print ( 'J'ai une connexion depuis' , adresse) c.send( b'Merci de vous être connecté' ) c.close()

2. Client Socket de base

Créer un client pour se connecter à un serveur est tout aussi simple.

Exemple:

import socket

 s = socket.socket()
 host = socket.gethostname()
 port = 12345

 s.connect((host, port))
 print (s.recv( 1024 ))
 s.close()

Multithreading et multitraitement

La gestion simultanée de plusieurs tâches peut améliorer considérablement les performances, en particulier dans le code réseau structuré de haut niveau ou lié aux E/S.

1. Multithreading

Pour les tâches qui nécessitent une exécution simultanée sans calcul lourd du processeur, les threads peuvent être un bon choix.

Exemple:

import threading

 def print_numbers ():
 for i in range ( 10 ):
 print (i)

 def print_letters ():
 for letter in 'abcdefghij' :
 print (letter)

 # Create threads
 t1 = threading.Thread(target=print_numbers)
 t2 = threading.Thread(target=print_letters)

 # Start threads
 t1.start()

t2.start() # Attendez que les deux threads se terminent t1.join() t2.join()

2. Multitraitement

Pour les tâches liées au processeur qui doivent exploiter plusieurs cœurs, le multitraitement offre une solution.

Exemple:

from multiprocessing import Process

 def print_square ( number ):
 print (number * number)

 if __name__ == "__main__" :
 numbers = [ 1 , 2 , 3 , 4 ]
 processes = []

 for number in numbers:

processus = Processus(target=print_square, args=(nombre,)) processus.append(processus) processus.start() pour le processus dans les processus : processus.join()

Interagir avec les commandes du système et du système d'exploitation

Python facilite l'exécution des commandes système, permettant une intégration approfondie avec le système d'exploitation sous-jacent.

1. Exécuter des commandes

La bibliothèque subprocess est polyvalente pour exécuter des commandes shell.

Exemple:

import subprocess

 # Running a simple shell command
 completed = subprocess.run([ 'ls' , '-l' ])

print ( 'code retour :' , terminé.code retour)

2. Interagir avec le système d'exploitation

La bibliothèque os fournit un moyen portable d'utiliser les fonctionnalités dépendantes du système d'exploitation.

Exemple:

import os

 # Get the current working directory
 print (os.getcwd())

 # List files in the current directory
 print (os.listdir( '.' ))

Qu'il s'agisse de gérer les connexions sur le réseau, de jongler avec des tâches simultanées ou d'approfondir les opérations du système, Python se présente comme un outil robuste pour la programmation réseau et système. Avec sa large gamme de bibliothèques et de frameworks, Python simplifie ce qui serait traditionnellement des tâches complexes, ce qui en fait un choix privilégié pour les développeurs qui s'aventurent dans les opérations système et réseau. Qu'il s'agisse de gérer des systèmes réseau à grande échelle ou de rationaliser les tâches système, Python continue d'être un allié de confiance dans le monde de la technologie.

Interaction de base de données en Python

Les bases de données sont au cœur de nombreuses applications, stockant les données essentielles qui pilotent les fonctionnalités. Python, connu pour son adaptabilité, fournit de multiples outils pour interagir de manière transparente avec les bases de données, qu'il s'agisse de simples bases de données locales ou de systèmes de gestion de bases de données relationnelles complexes.

Interagir avec des bases de données à l'aide de Python offre une expérience holistique. Pourtant, pour maîtriser la gestion des données, il est primordial de comprendre le paysage plus large des bases de données. Élevez vos connaissances en bases de données avec notre guide faisant autorité sur SQL et NoSQL .

Opérations SQLite et CRUD de base de données

SQLite est une bibliothèque C qui fournit une base de données légère sur disque, offrant un système autonome et sans serveur.

1. Bases de SQLite

Les opérations SQLite sont facilitées via la bibliothèque standard de Python.

Exemple:

import sqlite3

 # Connect to a database (or create one)
 conn = sqlite3.connect( 'example.db' )
 cursor = conn.cursor()

 # Create a table

curseur.execute( '''CREATE TABLE utilisateurs (id INT, nom TEXT)''' ) # Insérer des données curseur.execute( "INSÉRER DANS LES VALEURS des utilisateurs (1, 'Alice')" ) # Valider et fermer conn.commit() conn.close()

2. Opérations CRUD

CRUD signifie Créer, Lire, Mettre à jour, Supprimer – les principales actions dans les bases de données.

Exemple:

conn = sqlite3.connect( 'example.db' )
 cursor = conn.cursor()

 # Read
 cursor.execute( 'SELECT * FROM users' )
 print (cursor.fetchall())

 # Update
 cursor.execute( "UPDATE users SET name = 'Bob' WHERE id = 1" )

# Supprimer curseur.execute( "SUPPRIMER DES utilisateurs OÙ id = 1" ) conn.commit() conn.close()

Concepts ORM : SQLAlchemy et Django ORM

Le mappage objet-relationnel (ORM) permet aux développeurs d'interagir avec leur base de données, comme ils le feraient avec SQL. Il fournit un moyen de combler le fossé entre le modèle orienté objet et le modèle relationnel.

1. SQLAlchimie

SQLAlchemy est un ORM populaire qui fournit un ensemble d'API de haut niveau pour se connecter aux bases de données relationnelles.

Exemple:

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Sequence à partir de sqlalchemy.ext.declarative import déclarative_base depuis sqlalchemy.orm importer sessionmaker Base = déclarative_base() Utilisateur de classe ( Base ): __tablename__ = 'utilisateurs' id = Colonne (Entier, Séquence ( 'user_id_seq' ), Primary_key= True ) nom = Colonne (Chaîne ( 50 )) moteur = create_engine( 'sqlite:///example.db' ) Base.metadata.create_all (moteur) Session = créateur de session (bind = moteur) session = Session() # opérations CRUD session.add(Utilisateur(nom= 'Alice' )) alice = session.query(User).filter_by(name= 'Alice' ).first() session.delete(alice) session.commit()

2. Django ORM

L'ORM de Django est de plus haut niveau par rapport à SQLAlchemy et propose des relations modèle-forme.

Exemple:

from django.db import models

 class User (models.Model):
 name = models.CharField(max_length= 100 )

 # CRUD operations
 user = User(name= "Alice" )
 user.save()
 alice = User.objects.get(name= "Alice" )
 alice.delete()

Connexion à un SGBDR comme MySQL et PostgreSQL

Python peut également interagir directement avec des bases de données relationnelles populaires telles que MySQL et PostgreSQL.

1. MySQL avec `mysql-connector`

Exemple:

import mysql.connector

 conn = mysql.connector.connect(user= 'username' , password= 'password' , host= '127.0.0.1' , database= 'testdb' )
 cursor = conn.cursor()
 cursor.execute( "SELECT * FROM users" )
 print (cursor.fetchall())
 conn.close()

2. PostgreSQL avec `psycopg2`

Exemple:

import psycopg2

conn = psycopg2.connect(database= "testdb" , user= "username" , password= "password" , host= "127.0.0.1" , port= "5432" ) curseur = conn.curseur() curseur.execute( "SELECT * FROM utilisateurs" ) imprimer (curseur.fetchall()) conn.close()

Qu'il s'agisse d'une petite base de données locale, de la mise en œuvre de modèles ORM complexes ou d'une interface avec des bases de données relationnelles populaires, Python propose des outils pour garantir des interactions transparentes. Avec sa multitude de bibliothèques et de frameworks, Python simplifie la gestion des bases de données, facilitant ainsi la gestion, la manipulation et le stockage des données pour les développeurs. Des applications simples aux projets d'entreprise, les capacités de base de données de Python continuent d'être la pierre angulaire du monde du développement de logiciels.

Sujets Python avancés

Au fur et à mesure que les développeurs approfondissent Python, ils tombent souvent sur des concepts avancés qui, bien qu'intimidants au départ, peuvent débloquer des moyens puissants et efficaces pour relever divers défis de programmation. Dans ce chapitre, nous abordons certains de ces sujets complexes : générateurs, décorateurs, gestionnaires de contexte, métaclasses, création de classes dynamiques et programmation asynchrone.

Générateurs, décorateurs et gestionnaires de contexte

Chacun de ces outils est conçu pour rendre des tâches spécifiques plus efficaces et plus lisibles.

1. Générateurs

Les générateurs sont des itérateurs qui permettent de générer des valeurs à la volée, offrant ainsi une efficacité mémoire.

Exemple:

def simple_generator ():
 yield 1
 yield 2

rendement 3 gen = simple_generator() pour num dans gen : imprimer (numéro)

2. Décorateurs

Les décorateurs offrent un moyen de modifier ou d'étendre le comportement des fonctions ou des méthodes sans changer leur code.

Exemple:

def simple_decorator ( func ):
 def wrapper ():
 print ( "Before function execution" )
 func()

print ( "Après l'exécution de la fonction" ) emballage de retour @simple_decorateur def say_hello (): imprimer ( "Bonjour!" ) dis bonjour()

3. Gestionnaires de contexte

Les gestionnaires de contexte facilitent la gestion des ressources, garantissant que les ressources telles que les fichiers ou les connexions réseau sont correctement gérées.

Exemple:

with open ( 'sample.txt' , 'r' ) as file:
 content = file.read()

imprimer (contenu)

Métaclasses et création de classes dynamiques

Les métaclasses régissent le comportement de création de classe, offrant un contrôle sur les attributs et les méthodes de classe.

1. Métaclasse simple

Exemple:

class Meta ( type ):
 def __new__ ( cls, name, bases, dct ):
 dct[ "added_attribute" ] = "value"
 return super ().__new__(cls, name, bases, dct)

classe MyClass (metaclass=Meta) : passer instance = MaClasse() imprimer (instance.added_attribute)

2. Création de classe dynamique

Python permet la création de classes dynamiques au moment de l'exécution.

Exemple:

dynamic_class = type ( 'DynamicClass' , ( object ,), { 'attribute' : 'value' })

 instance = dynamic_class()
 print (instance.attribute)

Programmation asynchrone avec asyncio

La programmation asynchrone peut considérablement améliorer les performances des tâches liées aux E/S.

1. Coroutine de base

Exemple:

import asyncio

 async def hello_world ():
 print ( "Hello" )
 await asyncio.sleep( 1 )
 print ( "World!" )

 asyncio.run(hello_world())

2. Tâches asynchrones

Exemple:

async def task_one ():
 print ( "Task One started" )

attendre asyncio.sleep( 2 ) print ( "Tâche 1 terminée" ) async def task_two (): print ( "Tâche 2 démarrée" ) attendre asyncio.sleep( 1 ) print ( "Tâche deux terminée" ) async def main (): tâche1 = asyncio.create_task(task_one()) tâche2 = asyncio.create_task(task_two()) attendre la tâche1 attendre la tâche2 asyncio.run(main())

Ces sujets Python avancés sont des outils cruciaux dans la boîte à outils d'un développeur. Bien qu'ils puissent sembler écrasants au départ, comprendre leur objectif et leur fonction peut améliorer considérablement la qualité, l'efficience et l'efficacité de votre code. À mesure que Python continue d'évoluer et de prospérer, ses fonctionnalités évoluent également, garantissant qu'il reste un langage de choix pour les développeurs débutants et chevronnés. Qu'il s'agisse d'optimiser des tâches gourmandes en ressources ou de créer des applications dynamiques et évolutives, les capacités avancées de Python sont indispensables.

Python dans le Cloud et DevOps

Python, grâce à sa polyvalence et la disponibilité de nombreuses bibliothèques et frameworks, joue un rôle central dans les domaines du cloud computing et du DevOps. Dans ce chapitre, nous explorerons l'intégration de Python avec les plates-formes cloud, son rôle dans l'infrastructure en tant que code et les automatisations dans les pipelines d'intégration et de déploiement continus (CI/CD).

SDK Python pour AWS, Google Cloud, Azure

Ces kits de développement logiciel (SDK) offrent des interfaces Python pour interagir de manière transparente avec les services cloud, facilitant ainsi la création, le déploiement et la gestion des ressources cloud.

1. AWS-Boto3

Boto3 est le SDK Amazon Web Services (AWS) pour Python, permettant aux développeurs Python d'intégrer leurs applications à des services comme Amazon S3 et Amazon EC2.

Exemple:

import boto3

 s3 = boto3.resource( 's3' )
 for bucket in s3.buckets. all ():
 print (bucket.name)

2. Google Cloud-google-cloud-python

Le SDK de Google Cloud pour Python offre une gamme de fonctionnalités pour se connecter à des services tels que Google Cloud Storage et BigQuery.

Exemple:

from google.cloud import storage

 client = storage.Client()
 buckets = list (client.list_buckets())
 print (buckets)

3. Azure - SDK Azure pour Python

Le SDK Azure facilite l'intégration des applications Python avec les ressources Azure, telles que Azure Blob Storage.

Exemple:

from azure.storage.blob import BlobServiceClient

 blob_service_client = BlobServiceClient.from_connection_string(my_connection_string)

all_containers = blob_service_client.list_containers() imprimer (all_containers)

Infrastructure as Code : Python dans Ansible, Terraform

L'utilisation de Python avec des outils d'infrastructure en tant que code permet des configurations d'infrastructure programmables et automatisées.

1.Ansible

Ansible, bien qu'utilisant principalement YAML, s'intègre à Python pour développer des plugins et des modules.

Exemple:

Un simple module Ansible en Python :

#!/usr/bin/python

 from ansible.module_utils.basic import AnsibleModule

 def run_module ():
 module = AnsibleModule(argument_spec={})

résultat = { "bonjour" : "monde" } module.exit_json(**résultat) si __name__ == '__main__' : exécuter_module()

2. Terraforme

Bien que Terraform utilise principalement le langage de configuration HashiCorp (HCL), il peut invoquer des scripts Python pour des configurations avancées.

Exemple:

Utilisation du script Python dans Terraform comme source de données externe :

data "external" "example" {
 program = ["python", "${path.module}/script.py"]
 }

Automatisation CI/CD avec Python

Les capacités de script de Python en font un outil précieux pour automatiser les pipelines d'intégration continue et de déploiement continu.

1. Automatisation des suites de tests

Python peut s'intégrer à des outils comme Jenkins pour exécuter des tests automatisés.

Exemple:

Utilisation unittest pour exécuter des tests :

import unittest

 class TestStringMethods (unittest.TestCase):
 def test_upper ( self ):
 self.assertEqual( 'foo' .upper(), 'FOO' )

 if __name__ == '__main__' :
 unittest.main()

2. Automatisation du déploiement

Les scripts Python peuvent automatiser les tâches de déploiement, telles que l'extraction du code des référentiels, sa création, puis son déploiement sur des serveurs ou des plateformes cloud.

L'intégration de Python dans les cycles de vie Cloud et DevOps garantit un flux de travail rationalisé et efficace. À mesure que le paysage technologique continue d'évoluer, la pertinence de Python en matière d'automatisation, d'interactions cloud et de gestion des infrastructures le maintient à l'avant-garde des pratiques modernes d'ingénierie logicielle. Avec une myriade d'outils et de bibliothèques disponibles, Python s'impose comme un langage de choix pour les développeurs désireux d'optimiser les opérations cloud et DevOps.

Sécurité et tests en Python

Dans le monde numérique interconnecté d’aujourd’hui, il est primordial de garantir que notre code est à la fois sécurisé et robuste. Python, tout en étant connu pour sa simplicité et sa lisibilité, propose également des outils et des bonnes pratiques pour écrire du code sécurisé et effectuer des tests rigoureux. Dans ce chapitre, nous explorerons les concepts d'écriture d'applications Python sécurisées, approfondirons les tests unitaires et comprendrons l'importance des simulations et de l'automatisation des tests.

Écrire du code Python sécurisé

La sécurité doit toujours être une priorité absolue, surtout lorsque vos applications sont accessibles ou exploitées en externe.

1. Validation des entrées

Validez et désinfectez toujours les entrées des utilisateurs pour vous protéger contre les données malveillantes.

Exemple:

def get_username ():
 username = input ( "Enter your username: " )

sinon username.isalnum() : raise ValueError( "Le nom d'utilisateur ne doit contenir que des lettres et des chiffres !" ) renvoyer le nom d'utilisateur

2. Évitez d'utiliser `eval()`

Utiliser eval() peut être dangereux car il exécute du code arbitraire.

Exemple de ce qu'il ne faut PAS faire :

# DON'T DO THIS
 result = eval ( input ( "Enter an expression: " ))

Envisagez plutôt des alternatives plus sûres comme l’évaluation littérale.

3. Utilisez des bibliothèques sécurisées

Appuyez-vous sur des bibliothèques bien entretenues pour des tâches telles que le hachage de mots de passe.

Exemple:

from werkzeug.security import generate_password_hash, check_password_hash

 hashed_password = generate_password_hash( "secure_password" )
 check_password_hash(hashed_password, "password_attempt" )

Tests unitaires avec unittest et pytest

Les tests unitaires garantissent que chaque partie de votre logiciel fonctionne comme prévu.

1. Les bases `unittest`

Le module unittest intégré facilite la création de tests unitaires pour vos applications.

Exemple:

import unittest

somme déf ( a, b ): retourner a + b classe TestSum (unittest.TestCase) : def test_sum ( soi ): self.assertEqual( somme ( 1 , 2 ), 3 ) si __name__ == '__main__' : unittest.main()

2. Introduction à `pytest`

pytest est un framework de test populaire qui simplifie l'écriture de tests.

Exemple:

# test_app.py
 def sum ( a, b ):
 return a + b

 def test_sum ():
 assert sum ( 1 , 2 ) == 3

Pour exécuter des tests : $ pytest test_app.py

Meilleures pratiques de moquerie et d'automatisation des tests

Les simulations simulent le comportement d'objets réels, permettant ainsi des environnements de test contrôlés.

1. Se moquer avec `unittest.mock`

Le module unittest.mock vous permet de vous moquer d'objets dans vos tests.

Exemple:

from unittest.mock import Mock

 mock = Mock()
 mock.method.return_value = "mocked value"

 print (mock.method()) # Outputs: "mocked value"

2. Meilleures pratiques d'automatisation des tests

Séparation des cas de test : gardez toujours vos cas de test séparés du code de votre application.
Intégration continue : automatisez l'exécution des tests à l'aide des outils CI à chaque fois qu'une modification est apportée à la base de code.
Couverture des tests : utilisez des outils tels que coverage.py pour vous assurer que vos tests couvrent la grande majorité de votre code.

L'écriture d'applications Python sécurisées et minutieusement testées peut sembler une couche de complexité supplémentaire, mais il s'agit d'un investissement inestimable. En intégrant les meilleures pratiques de sécurité et en maintenant un programme de tests rigoureux, les développeurs garantissent non seulement la robustesse de leurs applications, mais protègent également leurs utilisateurs et leurs données. Alors que les logiciels continuent de jouer un rôle essentiel dans nos vies, l’importance de la sécurité et des tests en Python – ou dans n’importe quel langage – reste intacte.

Python dans les jeux et les graphiques

La nature polyvalente de Python a trouvé sa place dans divers secteurs, et le domaine des jeux et du graphisme ne fait pas exception. Du simple développement de jeux à la modélisation graphique 3D, Python propose une gamme de bibliothèques et d'intégrations qui rendent ces tâches accessibles aux développeurs. Ce chapitre plonge dans le monde du jeu et du graphisme, en se concentrant sur Pygame pour le développement de jeux, Turtle pour les graphiques de base et l'API Python de Blender pour les graphiques 3D.

Développement de jeux avec Pygame

Pygame fournit une plateforme pour créer des jeux vidéo en utilisant Python. Il fournit des fonctionnalités telles que la création de fenêtres, le dessin de formes, la capture d'événements de souris et la lecture de sons.

1. Configuration de Pygame

Pour démarrer avec Pygame, vous devez l'installer :

pip install pygame

2. Un exemple simple de Pygame

Voici un exemple simple qui affiche une fenêtre avec un titre :

import pygame

 pygame.init()
 win = pygame.display.set_mode(( 500 , 500 ))
 pygame.display.set_caption( "My First Game" )

 run = True
 while run:

pour l'événement dans pygame.event.get() : si événement. tapez == pygame.QUIT : exécuter = Faux pygame.quit()

Graphiques de base avec Turtle

Turtle est une bibliothèque Python standard pour le dessin et les graphiques. Il offre une méthode unique de programmation graphique pour les débutants.

1. Dessiner des formes avec une tortue

Voici un exemple simple qui dessine un carré :

import turtle

 pen = turtle.Turtle()

 for _ in range ( 4 ):
 pen.forward( 100 )
 pen.left( 90 )

 turtle.done()

2. Personnalisation de l'apparence de la tortue

Vous pouvez modifier la vitesse, la forme et la couleur de la tortue :

pen.speed( 1 ) # Slowest speed
 pen.color( "red" ) # Setting the color
 pen.shape( "turtle" ) # Setting the shape to a turtle icon

Graphiques 3D avec l'API Python de Blender

Blender est un puissant outil open source pour les graphiques 2D et 3D, les animations, la sculpture, le rendu, la composition, le suivi de mouvement, la création de jeux, etc. Il dispose d’une API Python intégrée.

1. Accéder à l'API Python de Blender

La plupart des fonctionnalités de Blender sont accessibles via son API Python. Vous pouvez créer des scripts de tâches, automatiser des actions répétitives et même créer des outils personnalisés.

2. Script Python simple pour Blender

Pour créer un cube simple dans Blender en utilisant son API Python :

import bpy

 # This creates a new mesh cube
 bpy.ops.mesh.primitive_cube_add(size= 2 , enter_editmode= False , align= 'WORLD' , location=( 0 , 0 , 1 ))

Pour l'exécuter, vous le collez généralement dans la console Python intégrée de Blender ou dans l'éditeur de texte.

Explorer Python dans les domaines du jeu et du graphisme dévoile ses prouesses au-delà du développement back-end traditionnel. Que vous essayiez de créer un jeu simple, de dessiner des graphiques de base ou de manipuler des modèles 3D, Python propose les outils et les bibliothèques nécessaires pour réaliser votre vision. En tant que développeurs, plonger dans ces domaines élargit non seulement vos compétences, mais ouvre également les portes à des projets passionnants et visuellement enrichissants.

Extension de Python et intégration

Python est célèbre pour sa polyvalence et ses capacités d'intégration. Les développeurs ont souvent besoin soit d'accélérer certains codes Python à l'aide de langages tels que C/C++, soit d'intégrer Python à d'autres plates-formes et technologies pour tirer le meilleur parti de plusieurs mondes. Ce chapitre explorera les domaines de l'extension de Python à l'aide de Cython, en exploitant les prouesses interactives des Jupyter Notebooks et en approfondissant l'intégration de Python avec d'autres langages et plates-formes.

Intégration de Python avec C/C++ à l'aide de Cython

Cython est un langage de programmation qui facilite l'écriture d'extensions C/C++ pour Python. Il permet des gains de performances élevés en traduisant le code Python en C puis en le compilant.

1. Configuration de Cython

Pour commencer à utiliser Cython, vous devez d'abord l'installer :

pip install cython

2. Un exemple de base de Cython

Supposons que nous ayons une fonction Python que nous souhaitons accélérer :

def py_fib ( n ):
 if n < 2 :
 return n
 return py_fib(n- 1 ) + py_fib(n- 2 )

Pour accélérer cela en utilisant Cython :

Enregistrez la fonction dans un fichier nommé fib.pyx .
Créez un script setup.py :

from setuptools import setup
 from Cython.Build import cythonize

 setup(ext_modules = cythonize( 'fib.pyx' ))

Construisez le module :

python setup.py build_ext --inplace

Désormais, vous pouvez importer la version Cython en Python et profiter de performances plus rapides.

Carnets Python et Jupyter

Les Jupyter Notebooks sont des environnements informatiques interactifs qui permettent aux utilisateurs d'écrire et d'exécuter du code, de visualiser des données et de créer des documents complets.

1. Configuration des notebooks Jupyter

L'installation est simple :

pip install jupyter

Ensuite, pour lancer :

jupyter notebook

2. Avantages des blocs-notes Jupyter

Codage interactif : écrivez et exécutez du code Python en temps réel.
Visualisation des données : intégrez des graphiques et des tracés directement dans votre document.
Documentation riche : combinez des démarques, LaTeX et d'autres éléments de texte enrichi avec votre code.

Intégration avec d'autres langages et plates-formes

L'adaptabilité de Python le rend compatible avec différents langages et plates-formes.

1. Python et Java avec Jython

Jython est une implémentation de Python qui s'exécute sur la plateforme Java. Il permet une intégration transparente entre Python et Java.

2. Python et .NET avec IronPython

IronPython fournit une intégration de Python avec le framework .NET, permettant l'utilisation de bibliothèques .NET dans Python.

3. Python et R avec `rpy2`

rpy2 est une interface robuste entre Python et R, qui permet d'appeler des fonctions R directement depuis Python.

L'intégration et l'extension de Python signifient sa nature dynamique et adaptable dans l'écosystème logiciel. En tirant parti d'outils comme Cython ou de plates-formes comme Jupyter, et en comblant les lacunes avec des langages comme Java, C++ ou R, les développeurs peuvent exploiter une puissance et une flexibilité inégalées, faisant de Python un outil indispensable dans le développement de logiciels modernes. À mesure que la technologie continue d'évoluer, la capacité d'intégrer et d'étendre de manière cohérente sa langue principale reste un atout inestimable.

Ressources et parcours d'apprentissage

L'adoption généralisée et la popularité de Python signifient qu'il existe une vaste gamme de ressources disponibles pour les apprenants en herbe et les professionnels. Des cours en ligne aux livres faisant autorité, en passant par les conférences mondiales et les communautés en ligne dynamiques, il y en a pour tous les goûts. Vous trouverez ci-dessous une liste de ressources soigneusement organisées pour approfondir davantage vos connaissances et vous connecter avec d'autres passionnés de Python.

Cours, didacticiels et ateliers en ligne pour Python

Naviguer dans la vaste mer de ressources en ligne peut être intimidant. Voici une compilation de quelques plateformes complètes et les mieux notées :

1. Coursera

Proposant des cours d'universités et de collèges du monde entier, il propose une large gamme de cours Python adaptés à tous les niveaux.

Python for Everybody : Un excellent cours pour débutants de l'Université du Michigan.

2. edX

Une plateforme avec une riche collection de cours d'institutions renommées :

Introduction à l'informatique et à la programmation utilisant Python : proposé par le MIT, ce cours est une plongée approfondie dans Python et les concepts informatiques.

3. Vrai Python

Rempli de didacticiels, d'articles et de ressources, Real Python est à la fois convivial pour les débutants et utile pour les développeurs expérimentés.

Livres essentiels pour les passionnés de Python

Pour ceux qui préfèrent la profondeur et l’approche structurée des livres, voici quelques lectures incontournables :

1. Cours intensif Python

Par Eric Matthes, ce livre propose une introduction pratique à Python, basée sur des projets.

2. Python courant

Écrit par Luciano Ramalho, il s'agit d'une exploration approfondie des fonctionnalités et des bibliothèques de Python.

3. Automatisez les choses ennuyeuses avec Python

Classique d'Al Sweigart, ce livre porte sur l'exploitation de Python pour des tâches d'automatisation pratiques.

Conférences, forums et communautés axés sur Python

S'engager avec la communauté peut être l'une des expériences les plus enrichissantes pour un développeur :

1.PyCon

Rassemblement annuel de la communauté Python, PyCon propose des conférences, des didacticiels et des sprints de développeurs.

2. Forum Python

Un forum communautaire animé où vous pouvez poser des questions, partager des projets et vous connecter avec vos pairs.

3. Communauté Python Discorde

Un serveur Discord dynamique où vous pouvez discuter avec des Pythonistas, obtenir de l'aide et discuter de tout ce qui concerne Python.

Se lancer dans l'aventure Python peut être passionnant, et avec les bonnes ressources, vous êtes prêt à réussir. Que vous soyez un débutant recherchant un cours structuré, un développeur intermédiaire souhaitant approfondir ses connaissances ou un professionnel recherchant un engagement communautaire, le monde Python vous accueille à bras ouverts. Plongez, restez curieux et bon codage !

Nos guides de codage :

Conclusion et avenir de Python

Alors que nous terminons ce guide complet, il vaut la peine de s'arrêter pour réfléchir au parcours de Python, à son impact actuel et aux directions passionnantes vers lesquelles il se dirige. Python, par sa simplicité et sa puissance, a en effet consolidé sa place dans le monde de la programmation.

Conclusion et récapitulation

Depuis sa création à la fin des années 1980 par Guido van Rossum jusqu'à son omniprésence actuelle, Python a connu une ascension fulgurante. Nous avons traversé :

Notions de base de Python : saisir les concepts fondamentaux tels que les variables, les boucles et les types de données.
Constructions avancées : plongée approfondie dans la POO, la gestion des erreurs et des sujets plus complexes tels que les métaclasses et la programmation asynchrone.
Applications spécifiques à un domaine : comprendre le rôle de Python dans la science des données, le développement Web , les jeux, l'automatisation, etc.
Intégration et extension : Découvrir comment Python s'interface avec d'autres langages et plateformes, des intégrations C/C++ via Cython aux Jupyter Notebooks.
Ressources et communautés : naviguer dans le vaste réservoir de cours, de livres et de communautés qui alimentent l'écosystème en constante croissance de Python.

L'avenir de Python

La trajectoire de Python indique un avenir passionnant :

1. Adoption croissante des technologies émergentes

Les bibliothèques et frameworks de Python le positionnent à la pointe des technologies émergentes. À mesure que des domaines tels que l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’informatique quantique se développent, le rôle de Python est appelé à s’étendre.

2. Renforcement dans le développement Web et mobile

Les frameworks comme Django, Flask et FastAPI évoluent continuellement, rendant Python encore plus redoutable dans le développement Web. Avec des projets comme BeeWare , la présence de Python dans le développement d'applications mobiles est également en hausse.

3. Évolution et amélioration continues

La Python Software Foundation et la communauté restent déterminées à améliorer les performances et les fonctionnalités de Python. Les futures versions promettent d'être plus rapides et encore plus conviviales pour les développeurs.

4. Communauté et ressources en croissance

La taille et l'engagement de la communauté Python sont sur une trajectoire ascendante. Cela garantit un afflux continu de ressources, d’outils et d’innovations.

En conclusion, le voyage avec Python est un voyage d’apprentissage et d’exploration continus. Son passé et son présent nous rassurent sur sa robustesse, tandis que son avenir nous promet des promesses et du potentiel. En tant que développeurs, s'aligner sur la trajectoire de croissance de Python ouvre les portes à des opportunités infinies. Que vous vous lancez tout juste dans ce voyage ou que vous soyez déjà un Pythonista chevronné, le chemin à parcourir est lumineux. Adoptez la méthode Pythonique : gardez le code propre, restez curieux et bon codage !

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NumPy et SciPy pour le calcul scientifique

1. NumPy

2. SciPy

Pandas pour l'analyse des données

1. Entiers ( `int` )

2. Flotteurs ( `float` )

3. Complexe ( `complex` )

1. Chaînes ( `str` )

2. Listes ( `list` )

3. Tuples ( `tuple` )

4. Ensembles ( `set` )

3. La déclaration `import`

1. MySQL avec `mysql-connector`

2. PostgreSQL avec `psycopg2`