Vous connaissez Python mais vous voulez exploiter tout son potentiel ? Cette formation de perfectionnement couvre les aspects avancés du langage : programmation concurrente avec multi-threading, communication réseau par sockets, manipulation XML, interfaces graphiques et intégration avec C et Java. Elle vous permet de développer des applications Python robustes et performantes dans des contextes d’entreprise exigeants.

Public visé

Développeurs, administrateurs, architectes souhaitant approfondir Python.

Prérequis

Avoir suivi cette formation, ou en maîtriser les thèmes abordés :

Python - Initiation

Objectifs pédagogiques

À l’issue de cette formation, vous serez capable de :

Décrire les subtilités du langage Python et les exploiter pour écrire des programmes robustes et performants

Programme

Jour 1

Maîtrise du langage

exploiter les fonctions d’ordre supérieur — filter, map, reduce
utiliser le module collections
- deque pour files bidirectionnelles
- Counter pour dénombrement
- defaultdict et OrderedDict
manipuler les littéraux avancés — bytes, r-strings, hexadécimal, octal, binaire
distinguer mutabilité et immutabilité
écrire des générateurs
- yield et yield from
- expressions génératrices
- compréhensions imbriquées
appliquer des décorateurs sur fonctions et classes
introspecter un objet — dir, help, type, getattr, setattr
exploiter les modules standards — math, random, itertools, functools

Travaux pratiques :

Manipulation de littéraux — conversion bytes / string, écriture en hexadécimal / octal / binaire
Comparaison du comportement entre types mutables et immutables
Écriture d’un générateur avec yield et utilisation d’expressions génératrices
Application d’un décorateur de fonction et d’un décorateur de classe
Introspection d’un objet avec dir, type et getattr
Utilisation de itertools et functools sur une chaîne de traitement

POO avancée

gérer l’héritage multiple et le MRO
concevoir des métaclasses
définir des interfaces avec les classes abstraites — module abc
implémenter des descripteurs de propriété

Travaux pratiques :

Implémentation d’une classe abstraite avec abc.ABC et @abstractmethod
Création d’une métaclasse simple
Mise en œuvre d’un descripteur de propriété
Résolution d’une diamond inheritance avec MRO

Optimisation

évaluer la complexité algorithmique — O(1), O(n), O(n²)
choisir des structures et fonctions performantes

Travaux pratiques :

Mesure et comparaison de la complexité de deux algorithmes (linéaire vs quadratique)
Substitution d’une structure naïve par une structure optimisée (set / dict / deque) et mesure du gain

Jour 2

Programmation multithread

comprendre les concepts de base — programme, thread, synchronisation
gérer les threads
- modules thread et threading
- threads et orientation objet
- notion de pool de threads
synchroniser les accès concurrentiels
- lock et mutex
- semaphore pour ressources limitées
échanger des données entre threads

Travaux pratiques :

Création d’un programme lançant plusieurs threads
Synchronisation de threads pour résultat dépendant de traitements parallèles
Protection des données globales via mutex et lock
Ajout d’un sémaphore pour accès aux ressources limitées
Échange de données entre threads lancés
Travail sur pool de threads disponibles

Programmation réseau avec les sockets

rappeler TCP / IP et l’API socket
utiliser le module socket
programmer en mode connecté (TCP / stream) et non connecté (UDP / datagram)
combiner sockets et threads pour des serveurs multi-clients

Travaux pratiques :

Création d’un programme serveur puis client échangeant des données via sockets TCP puis UDP
Démonstration de l’avantage du multithreading pour les serveurs

Python et XML

comprendre les modèles de parsing XML
- DOM (Document Object Model)
- SAX (Simple API for XML)
parser des fichiers XML
interroger du XML avec XPath

Travaux pratiques :

Création d’un programme de lecture de flux de données importantes via SAX
Mise à jour d’une structure via DOM

Jour 3

Programmation graphique

appliquer le modèle événementiel
mettre en œuvre Tkinter
- widgets standards
- mise en page avec grid et pack

Travaux pratiques :

Écriture d’un programme Tkinter d’échange utilisateur avec l’interface graphique

Persistance et bases de données

Persistance

comprendre la sérialisation et désérialisation
choisir un modèle de persistance
- Pickle pour objets Python
- JSON pour interopérabilité
- XML pour compatibilité legacy

Travaux pratiques :

Création d’un programme qui sérialise un flux JSON

Bases de données

comprendre les concepts SQL — tables, curseur, requêtes
gérer une base SQLite depuis Python

Travaux pratiques :

Écriture d’un programme d’accès à une base de données SQLite
Mise au point de requêtes de lecture, insertion, mise à jour depuis Python

Intégration Python/C et Python/Java

Python/C

appeler du code C depuis Python
- ctypes pour bindings simples
- cffi pour une approche moderne
- pybind11 pour C++ avancé

Travaux pratiques :

Création d’un programme interfaçant avec une API écrite en C

Python/Java

appeler du code Java depuis Python — JPype, Py4J

Travaux pratiques :

Création d’un programme interfaçant avec une API écrite en Java

Tests unitaires

appliquer les principes TDD et AAA (Arrange / Act / Assert)
utiliser unittest de la bibliothèque standard
écrire des tests avec pytest
- fixtures
- paramétrage
- mocks et stubs via unittest.mock
mesurer la couverture avec coverage

Travaux pratiques :

Écriture d’une suite de tests pytest selon le pattern AAA
Création d’une fixture paramétrée
Mock d’une dépendance externe avec unittest.mock
Mesure de couverture avec coverage et identification des lignes non testées

Mise au point de programme

déboguer un programme — exécution pas à pas, breakpoints
utiliser les modes verbose et trace
analyser les performances et profiler

Python et l’IA : développement assisté

identifier les apports des assistants IA en Python avancé
- génération, explication et refactoring de code
- aide à la rédaction de tests unitaires
- aide au débogage et au profiling
respecter les bonnes pratiques et limites
- revue humaine systématique
- confidentialité des données sensibles

Modalités d’évaluation des acquis

En cours de formation, par des travaux pratiques. En fin de formation, par un questionnaire d’auto-évaluation.

Voir aussi

Vous serez peut-être intéressés par les formations suivantes :

Formation DEV-PYTHON-350 — Python - Perfectionnement. Domaine : Développement. Niveau : Avancé. Durée : 3 jours (21 heures). Mots-clés : python, perfectionnement, multi-threading, réseau, gui. Cylian Formation, Dijon.