Python, perfectionnement
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Prise en charge CPF
Durée
28 heures en présentiel ou à distance (au choix)
Pré-requis
Disposer de bonnes connaissances en développement Python
Localité
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Objectifs
- Utiliser les techniques avancées du langage Python : Context Manager, métaclasses, closures, fonctions avancées
- Optimiser les performances de vos programmes à l'aide du monitoring et du parallélisme
- Packager et déployer ses artefacts Python
- Exploiter des librairies contribuant au succès du langage : calcul scientifique, Intelligence Artificielle, XML, réseau
Programme
EXPLOITER DES LIBRAIRIES CONTRIBUANT AU SUCCES DU LANGAGE
UTILISER LES TECHNIQUES AVANCEES DU LANGAGE PYTHON
OPTIMISER LES PERFORMANCES DE VOS PROGRAMMES A L'AIDE DU MONITORING ET DU PARALLELISME
FRAMEWORKS WEB/REST ET ORM
- Historique de python
- Panorama des solutions Python
- Environnements de développement
UTILISER LES TECHNIQUES AVANCEES DU LANGAGE PYTHON
- Gestion avancée des paramètres de fonctions
- Collections simples et avancées
- Itérateurs et générateurs avancés
- Expression for, list et dict comprehension
- Map/reduce et évaluation paresseuse
- Gestion et définitions des exceptions
- Utilisation d’un context manager
- Méthodes asynchrones
- Typage avec les hints
- Programmation orientée objets avancée
- Les propriétés
- Implémentation d’opérateur, builtin fonction ou context manager
- Héritage multiple et algorithme MRO
- Les décorateurs
- Variable et méthode de classe
- Classes abstraites et interfaces
- Métaclasses
- Introspection
OPTIMISER LES PERFORMANCES DE VOS PROGRAMMES A L'AIDE DU MONITORING ET DU PARALLELISME
- Programmation parallèle et concurrente
- Multi threading
- Multi process
- Pool de threads ou process
- Objets futurs
- Synchronisation
- Paradigme de la concurrence
- Installer des librairies tierces
- Établir la liste de dépendances de son projet
- Packager ses librairies
- Environnement virtuel
- Profiler son code
- Tests unitaires
- XML et WEB SCRAPING
- Packages xml, lxml, Beautiful Soup
- Lire un document XML ou HTML
- Valider un document XML avec un schema XSD
- Chemins XPath et sélecteurs CSS
- Transformation python ou XSL
- Enregistrement
- Calcul scientifique avec NUMPY ET SCIPY
- Les types numériques
- Les tableaux à N dimensions
- Les statistiques
- Graphiques avec Matplotlib
- Taitement des données avec Pandas
- Les Dataframes
- Import/export des données
- Nettoyer, filtrer, transformer les données
- Combiner les données
- Grouper pour faire des statistiques
- TensorFlow, Keras et ScikitLearn
- Réseau de neurones
- Régressions
- Apprentissage
- Prédiction
FRAMEWORKS WEB/REST ET ORM
- Django, Flask et Fast Api
- ORM SQL Alchemy
- API Rest Rest
- Routage et méthodes HTTP
- DTO typé pour valider les données
- Conversion JSON
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