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Le langage Python
Le langage Python - plan de la formation
Installation et prise en main
Installation et prise en main - Introduction et historique
Installation et prise en main - Installation d'un environnement Python
Installation et prise en main - L'interpréteur Python
Il vous est possible de demander une documentation en ligne sur les fonctions que vous utilisez. - Ces documentations sont appelées docstrings - nous y reviendrons ultérieurement dans ce cours. - >>> help( print ) - Help on built-in function print in module builtins - print(...) - print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False) - Prints the values to a stream, or to sys.stdout by default. - Optional keyword arguments - file - a file-like object (stream); defaults to the current sys.stdout. - sep - string inserted between values, default a space. - end - string appended after the last value, default a newline. - flush - whether to forcibly flush the stream. - La documentation est stockée dans l'attribut __doc__ de l'élément considéré - >>> print( print.__doc__ )
Installation et prise en main - L'interpréteur interactif Idle Python
Installation et prise en main - Les différents outils de développement
Initiation à la syntaxe
Initiation à la syntaxe - Utilisation de l'indentation
Initiation à la syntaxe - Quelques premiers types de données
Initiation à la syntaxe - Les principales collections Python
Initiation à la syntaxe - Les différentes instructions du langage
Initiation à la syntaxe - Définition de fonctions Python
Initiation à la syntaxe - Mise en oeuvre d'un générateur
Introduction à la programmation orientée objet
Introduction à la programmation orientée objet - Pourquoi programmer objet
Introduction à la programmation orientée objet - Mise en oeuvre de classes
Introduction à la programmation orientée objet - Mise en oeuvre de l'héritage
Introduction à la programmation orientée objet - Gestion des exceptions
Introduction à la programmation orientée objet - Utilisation du mot clé with
Introduction à la programmation orientée objet - Mise en oeuvre d'un itérateur
Utilisation de modules Python
Utilisation de modules Python - Mise en oeuvre de modules
Utilisation de modules Python - Mise en oeuvre de packages
Utilisation de modules Python - Les modules time et datetime
Utilisation de modules Python - Les modules mathématiques
Utilisation de modules Python - Le module re (Regular Expression)
Utilisation de modules Python - Les modules sys, os et shutil
Le langage Python - Gestion des fichiers
Gestion des fichiers - Le module io
Gestion des fichiers - Le module csv
Gestion des fichiers - Le module json
Gestion des fichiers - Sérialisation d'objets Python
Gestion des fichiers - Sérialisation d'objets Python - module shelve
Manipulation de données XML
Manipulation de données XML - Rappels sur XML
Manipulation de données XML - Le modèle SAX (Simple Api for Xml)
Manipulation de données XML - Le modèle DOM (Document Object Model)
Manipulation de données XML - La librairie Python lxml
Manipulation d'une base de données en Python
Manipulation d'une base de données en Python - Aspects généraux
Manipulation d'une base de données en Python - Exemple d'utilisation d'une base de données
Manipulation d'une base de données en Python - Moteur de persistance relationnel/objet
Synthèse sur l'accès aux données
Manipulation d'une base de données en Python - Synthèse sur l'accès aux données
Gestion des Threads
Gestion des Threads - Multi-threading - principes fondamentaux
Gestion des Threads - Utilisation du module threading
Gestion des Threads - La synchronisation de vos threads
Bonnes pratiques de développement Python
Bonnes pratiques de développement Python - Les docstrings
Bonnes pratiques de développement Python - Tests unitaires - « doctest » et « unittest »
Bonnes pratiques de développement Python - Compiler vos fichiers Python
Bonnes pratiques de développement Python - Réutiliser des modules existant
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<h1>Initiation à la syntaxe - Les principales collections Python</h1> <p>Les tuples peuvent notamment être utiles dans deux situations. Vous avez besoin de garantir qu'un ensemble de données ne pourra pas varier durant la durée d'exécution d'un traitement plus ou moins long : un tuple répond très exactement à ce besoin. Vous utilisez des collections de très grandes tailles : dans ce cas, sachez qu'un tuple prendra un peu moins de place que sa liste équivalente (mais il sera non modifiable). >>> l1 = [] >>> for i in range(1_000_000): l1.append(i) ... >>> t1 = tuple(l1) >>> sys.getsizeof(l1) 8697456 >>> sys.getsizeof(t1) 8000040 >>></p>
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