Python – Perfectionnement

La formation en résumé

Cette formation de perfectionnement en Python porte sur des fonctionnalités avancées du langage et sur leur mise en œuvre dans des applications. Elle vise à permettre aux participants de structurer et déployer des projets, d’utiliser les mécanismes de programmation objet et fonctionnelle, et de traiter des données avec les bibliothèques Panda et NumPy. Les notions d’itérateurs, de générateurs, de gestionnaires de contexte et de programmation asynchrone complètent le parcours.

Le programme

• Approfondissement de la programmation objet : héritage, classes abstraites et métaclasses.


• Organisation, packaging et déploiement des applications ; création et application de décorateurs.


• Itérateurs, générateurs et programmation fonctionnelle avec les fonctions lambda, filter, map et reduce.


• Gestionnaires de contexte, instruction with et bibliothèque Contextlib.


• Manipulation de données avec Panda : séries, dataframes, lecture et écriture de fichiers.


• Calcul scientifique avec NumPy et programmation parallèle et asynchrone avec thread et asyncio.

Les compétences visées

• Mettre en œuvre les mécanismes avancés de la programmation objet en Python.


• Structurer, empaqueter et déployer une application.


• Créer et utiliser des décorateurs, des itérateurs, des générateurs et des gestionnaires de contexte.


• Appliquer les principes de la programmation fonctionnelle et asynchrone.


• Manipuler des données avec Panda et réaliser des calculs avec NumPy.

À qui s’adresse cette formation ?

Cette formation s’adresse aux professionnels qui développent en Python et maîtrisent les concepts de base du langage. Elle convient notamment aux personnes ayant suivi un apprentissage de la programmation objet en Python ou disposant de connaissances équivalentes.

Éléments de méthodologie

Les apprentissages associent des apports théoriques à des exercices pratiques. Les travaux pratiques portent notamment sur la création de classes et de composants, le déploiement d’applications, la manipulation de données et l’optimisation de traitements. Un support pédagogique est remis aux participants.