Plan de formation · Développement · Débutant à Intermédiaire

Développement Python

Formation intensive de 3 jours pour maîtriser Python : fondamentaux, POO, Pandas, web scraping, automatisation et projet final.

Durée

3 jours (21h)

Format

Présentiel

Prérequis

Aucun (logique de base suffit)

Public

Débutants en programmation, analystes, stagiaires

Jour 1 — Python : les fondamentaux

Introduction Python : installation, IDLE, VS Code, REPL, exécution de scripts
Variables : types (int, float, str, bool, None), affectation, typing dynamique
Opérateurs : arithmétiques, comparaison, logiques, identité (is), appartenance (in)
Chaînes : concaténation, f-strings, slicing, méthodes (upper, split, join, replace)
Listes : création, index, slicing, append, insert, remove, pop, sort, comprehension
Dictionnaires : création, clés/valeurs, get, update, items, keys, values
Tuples et ensembles : immutabilité, set, union, intersection, différence
Conditions : if/elif/else, match/case (Python 3.10+)
Boucles : for, while, range, enumerate, break, continue, else
Fonctions : def, return, paramètres, args/kwargs, lambda, docstrings
TP intensif 1 : créer un programme de gestion de contacts (ajout, liste, recherche, sauvegarde fichier)

Fichiers texte : open, read, write, append, with, modes r/w/a
Fichiers CSV : csv.reader, csv.writer, DictReader, DictWriter
Fichiers JSON : json.load, json.dump, json.loads, json.dumps
Exceptions : try/except/else/finally, types d'exception, raise
Modules : import, from, as, __name__, __main__
Modules standards : os, sys, datetime, random, math, statistics
PIP : installation de packages, requirements.txt, environnements virtuels
TP intensif 2 : créer un script d'analyse de fichier CSV avec statistiques et export JSON

Classes et objets : class, __init__, self, attributs, méthodes
Héritage : super(), méthodes surchargées, héritage multiple
Encapsulation : attributs privés (__), propriétés (@property)
Méthodes spéciales : __str__, __repr__, __len__, __eq__
Classes abstraites : ABC, abstractmethod
Décorateurs : @staticmethod, @classmethod, création de décorateur simple
Itérateurs et générateurs : __iter__, __next__, yield
TP intensif 3 : créer une classe GestionnaireBibliothèque avec livres, membres, emprunts et recherches

NumPy : tableaux (ndarray), shape, reshape, opérations vectorielles
Pandas : Series, DataFrame, read_csv, head, info, describe, groupby
Matplotlib : plot, scatter, bar, hist, title, legend, savefig
Seaborn : countplot, heatmap, pairplot, boxplot, style
Requests : GET, POST, JSON, headers, timeout, gestion d'erreurs
BeautifulSoup : parsing HTML, find, select, navigation arbre
TP intensif 4 : analyser un fichier CSV de ventes avec Pandas, créer des graphiques et interroger une API

Automatisation fichiers : os.walk, glob, shutil (copier, déplacer, archiver)
Emails : smtplib, email.mime, envoi de mails avec pièces jointes
PDF : PyPDF2, extraction de texte, fusion, rotation
Excel : openpyxl, lecture/écriture, mise en forme, graphiques
Web scraping : requests + BeautifulSoup, pagination, export CSV
Programmation réseau : socket, client HTTP simple
TP intensif 5 : créer un script de scraping + génération de rapport PDF + envoi par email

Projet au choix : analyse de données, scraping, automatisation ou application console
Structuration : modules, fonctions, classes, docstrings, typage
Tests : unittest, pytest, assert, couverture de test
Documentation : docstrings, README, commentaires
Git : versioning, commit, push, GitHub
Présentation du projet : démonstration, code review
Évaluation et certification Python

Parfait pour les débutants en programmation comme pour les analystes qui veulent automatiser leurs tâches.