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

Fonctions : filter, map, reduce (rappel : lambda, *args, **kwargs vus en initiation)
Modèle de données avancé : module collections (deque, Counter, defaultdict, OrderedDict)
Littéraux : bytes, r-strings, hexadécimal, octal, binaire
Mutabilité et immutabilité
Générateurs : yield, yield from, expressions génératrices, compréhensions imbriquées
Décorateurs : fonctions et classes
Introspection : dir, help, type, getattr, setattr
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

Héritage multiple
Métaclasses
Classes abstraites (abc)
Descripteurs

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 et performance

Complexité algorithmique : O(1), O(n), O(n²)
Choix de 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

Concepts de bases : programme, thread, synchronisation
Gestion de threads : modules thread, threading
Threads et la Programmation Orientée Objets
Gestion des aspects concurrentiels : lock, mutex, sémaphores
Threads et échanges de données
Notion de pool de 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

Rappels sur TCP/IP et concepts de base de l’API socket
Utilisation du module socket
Socket en mode connecté : TCP ou stream
Socket en mode non connecté : UDP ou datagram
Les sockets et la Programmation Orientée Objets
Combinaison des sockets et des threads

Travaux pratiques

Création d’un programme serveur puis client échangeant données via sockets TCP puis UDP
Démonstration avantage multithreading pour serveurs

Python et XML

Concepts de base
DOM (Document Object Model)
SAX (Simple API for XML)
Parser
Gestion de fichiers XML selon SAX et selon DOM
Requêtage Xpath

Travaux pratiques

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

Jour 3

Programmation graphique

Concept de programmation événementielle
Tkinter : présentation et mise en oeuvre
Les widgets standards
Mise en page avec grid et pack

Travaux pratiques

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

Persistance et bases de données

Concepts de base : sérialisation / désérialisation
Différents modèles de persistance : Pickle
Persistance texte avec JSON et XML
Concepts de base : SQL, tables, curseur
Gestion de la base de données SQLite

Travaux pratiques

Création d’un programme qui sérialise un flux JSON
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

Présentation générale
Python/C et les packages : ctypes, cffi, pybind11
Natifs C
Natifs Java

Travaux pratiques

Création d’un programme interfaçant avec des API écrites en C et en Java

Tests unitaires

Concepts : TDD, AAA (Arrange/Act/Assert), couverture de code
Module unittest (bibliothèque standard)
Framework pytest : fixtures, paramétrage
Mocks et stubs (unittest.mock)
Mesure de couverture (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

Débogage : exécution pas à pas
Modes : verbose et trace
Analyse des performances et profiling

Python et l’IA : développement assisté

Principe des assistants IA de développement
Génération, explication et refactoring de code Python avancé
Aide à la rédaction de tests unitaires
Aide au débogage et au profiling
Bonnes pratiques et limites (revue humaine systématique, 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.