Cette page, associée au livre Programmation Python avancée – Guide pour une pratique élégante et efficace aux éditions Dunod (ISBN 978-2-10-081598-2), contient les ressources complémentaires et le code source des exemples présentés.
Le code source associé aux exemples du livre est accessible par chapitre, depuis la table des matières. Il est également possible de cloner l’arborescence complète depuis la page GitHub: https://github.com/xoolive/python.
L’installation de l’environnement est également détaillée.
Ce livre s’adresse à un public qui a déjà une bonne expérience de la programmation, que celle-ci soit avec Python ou non. L’ouvrage propose différentes grilles de lecture, avec un contenu théorique de base et des chapitres complémentaires, adaptés à une deuxième lecture. Ceux-ci seront une opportunité de mettre en pratique les concepts et les outils sur des exemples engageants. L’objectif est de présenter au lecteur un ouvrage qui rappelle les concepts-clés pour une utilisation idiomatique du langage et qui les illustre dans des cadres d’utilisation variés.
Si vous débutez en programmation et souhaitez apprendre Python, ce livre sera difficile à suivre. Les structures de données sont reprises en détail, mais la syntaxe du langage et les fondements de la programmation ne sont pas traités. L’ouvrage Python 3 – Apprendre à programmer dans l’écosystème Python, de Bob Cordeau et Laurent Pointal aux éditions Dunod, est plus adapté pour s’initier au langage, apprendre des notions élémentaires (boucles, valeurs, expressions, variables, etc.) et découvrir la syntaxe.
Le contenu ne se limite pas aux seuls aspects proposés par le langage avec ses apports les plus récents (notamment les versions 3.8 et 3.9) mais expose une approche de l’écosystème Python dans son ensemble, avec une présentation des principales bibliothèques tierces développées par la communauté, devenues aujourd’hui incontournables. Nous abordons aussi les pratiques recommandées de gestion de projet logiciel en Python.
Ce livre s’appuie sur les bases de l’algorithmique et de la programmation, il présente comment des concepts génériques de programmation non spécifiques au langage sont déclinés en Python. Il aide à appréhender le vocabulaire et les mots-clés propres au langage pour rechercher en ligne de manière autonome et efficace les réponses aux problématiques fréquemment rencontrées lors de l’écriture de code.
Les exemples d’application présentés dans cet ouvrage s’appuient sur des rudiments de culture générale relatifs à des domaines variés tels le calcul numérique, le traitement du signal ou l’intelligence artificielle pour les illustrer et les mettre en évidence de manière naturelle et élégante à l’aide du langage Python.
Ce livre se décompose en cinq grandes parties:
Les bases du langage Python. Cette partie reprend les bases du langage en se concentrant sur les structures de données, avec leurs atouts et leurs limitations. De nombreuses structures avancées sont fournies par le langage; elles permettent de s’attaquer efficacement à des problèmes difficiles.
L’écosystème Python. Python ne se limite pas à ses fonctionnalités et à ses bibliothèques intégrées déjà bien fournies. C’est également une communauté: certaines bibliothèques écrites par des développeurs indépendants et des laboratoires scientifiques sont devenues incontournables.
Écrire un Python naturel et efficace. Un bon programme Python n’est pas seulement un programme qui fonctionne. C’est un code qui suit les conventions de la communauté et qui utilise le langage comme il a été pensé. Cette partie présente comment exploiter les caractéristiques du langage pour écrire un code qui est clair, concis et facile à maintenir.
Python, couteau suisse du quotidien. Python est un langage adapté pour outiller des tâches du quotidien. Cette partie guide le lecteur pour une utilisation du langage orientée vers la manipulation des fichiers standard (images, CSV, Excel, XML, PDF, JSON et plus) et l’interaction avec des services web ouverts. La production d’outils graphiques et en ligne de commande est également abordée.
Développer un projet en Python. Le développement d’un projet Python qui prend de l’ampleur se prépare et se sécurise à l’aide d’un certain nombre de pratiques standard: intégration continue, environnements virtuels, suivi de la performance et de la non-régression. Cette partie reprend les différents aspects de la gestion logicielle et présente des outils standards, couramment utilisés dans la plupart des projets logiciels.