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Plan du cours

Jour 1 — Fondements robustes de Python et outillage

Fonctionnalités Python modernes et typage

  • Bases du typage, génériques, Protocols et TypeGuard
  • Dataclasses, dataclasses gelées et aperçu d’attrs
  • Correspondance de motifs (PEP 634+) et usage idiomatique

Qualité du code et outillage

  • Formateurs et linters de code : black, isort, flake8, ruff
  • Vérification statique des types avec MyPy et pyright
  • Accroches pre-commit et flux de travail du développeur

Gestion de projet et emballage

  • Gestion des dépendances avec Poetry et environnements virtuels
  • Structure des packages, points d’entrée et bonnes pratiques de versionning
  • Construction et publication de packages sur PyPI et registres privés

Jour 2 — Motifs de conception et pratiques d’architecture

Motifs de conception en Python

  • Motifs de création : Factory, Builder, Singleton (variantes pythonesques)
  • Motifs structurels : Adapter, Facade, Decorator, Proxy
  • Motifs comportementaux : Strategy, Observer, Command

Principes d’architecture

  • Principes SOLID appliqués aux bases de code Python
  • Architecture hexagonale/propre et limites
  • Motifs d’injection de dépendances et gestion de configuration

Modularité et réutilisation

  • Conception du code bibliothèque par rapport au code d’application
  • API, interfaces stables et versionning sémantique
  • Gestion de la configuration, des secrets et des paramètres spécifiques à l’environnement

Jour 3 — Concurrence, E/S asynchrones et performance

Concurrence et parallélisme

  • Fondements du multithreading et implications du GIL
  • Multiprocessing et pools de processus pour les tâches à intensité CPU
  • Quand utiliser concurrent.futures plutôt que multiprocessing

Programmation asynchrone avec asyncio

  • Motifs async/await, boucle d’événements et annulation
  • Conception de bibliothèques asynchrones et interopérabilité avec le code synchrone
  • Motifs d’E/S à intensité IO, rétrocontrôle et limitation de débit

Profilage et optimisation

  • Outils de profilage : cProfile, pyinstrument, perf, memory_profiler
  • Optimisation des chemins critiques et utilisation d’extensions C/Numba lorsque c’est approprié
  • Mesure de la latence, du débit et de l’utilisation des ressources

Jour 4 — Tests, CI/CD, observabilité et déploiement

Stratégies de test et automatisation

  • Tests unitaires et fixtures avec pytest ; organisation des tests
  • Tests basés sur les propriétés avec Hypothesis et tests de contrat
  • Mocking, monkeypatching et test du code asynchrone

CI/CD, libération et surveillance

  • Intégration des tests et des portes de qualité dans GitHub Actions/GitLab CI
  • Construction de conteneurs reproductibles avec Docker et builds multi-étapes
  • Observabilité applicative : journalisation structurée, métriques Prometheus et traçabilité

Sécurité, durcissement et bonnes pratiques

  • Audit des dépendances, bases du SBOM et balayage des vulnérabilités
  • Pratiques de codage sécurisé pour la validation des entrées et la gestion des secrets
  • Durcissement d’exécution : limites de ressources, droits utilisateur et sécurité des conteneurs

Projet de synthèse et revue

  • Atelier d’équipe : concevoir et implémenter un petit service en utilisant les motifs du cours
  • Tests, vérification des types, emballage et pipeline CI pour le projet
  • Revue finale, critique de code et plan d’amélioration actionnable

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience solide en programmation Python de niveau intermédiaire
  • Maîtrise de la programmation orientée objet et des bases du test
  • Expérience de l’utilisation de la ligne de commande et de Git

Public cible

  • Développeurs Python seniors
  • Ingénieurs logiciels responsables de la qualité et de l’architecture du code Python
  • Responsables techniques et ingénieurs MLOps/DevOps travaillant avec des bases de code Python
 28 Heures

Nombre de participants


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Formation - Python Programming Fundamentals

Traduction automatique

L'adaptation des exos à notre contexte et la prise en compte de notre demande

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Les exercices pratiques liés au contenu aident vraiment à mieux comprendre chaque sujet. De plus, le fait de commencer les cours par une leçon puis de continuer avec des exercices pratiques est une bonne méthode qui aide à relier le contenu de la leçon précédente.

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Python avancé : bonnes pratiques et motifs de conception

2026-10-26 09:30
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  • Mettre en place l'environnement de développement nécessaire intégrant FastAPI, React et MongoDB.
  • Comprendre les concepts clés, les fonctionnalités et les avantages de la stack FARM.
  • Apprendre à construire des API REST avec FastAPI.
  • Apprendre à concevoir des applications interactives avec React.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

  • Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour développer des APIs avec Python et FastAPI.
  • Créer des APIs plus rapidement et plus simplement à l'aide de la bibliothèque FastAPI.
  • Apprendre à créer des modèles de données et des schémas basés sur Pydantic et OpenAPI.
  • Connecter des APIs à une base de données à l'aide de SQLAlchemy.
  • Mettre en œuvre la sécurité et l'authentification dans les APIs en utilisant les outils de FastAPI.
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  • Créer un modèle de détection de la fraude en Python et avec TensorFlow.
  • Construire des régressions linéaires et des modèles de régression linéaire pour prédire la fraude.
  • Développer une application d'intelligence artificielle de bout en bout pour analyser les données de fraude.
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  • Maîtriser le multi-threading et le multiprocessing dans l'automatisation des réseaux.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

  • Mettre en œuvre des algorithmes et des techniques d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes.
  • Appliquer l'apprentissage profond et l'apprentissage semi-supervisé à des applications impliquant des données d'images, de musique, de texte et financières.
  • Exploiter au maximum le potentiel des algorithmes Python.
  • Utiliser des bibliothèques et packages tels que NumPy et Theano.
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