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Formation PYTHON PERFECTIONNEMENT

Domaine

PROGRAMMATION ET LANGAGE

Programme de cours PYTHON PERFECTIONNEMENT :

Durée de la formation :	3 (jours)
Résumé :	Le langage Python s'impose aujourd'hui comme un socle technologique pour le développement de grands projets logiciels. Vous mettrez en oeuvre, dans cette formation, les techniques avancées du langage Python ainsi que ses principales librairies afin de pouvoir répondre aux exigences qualité de ces projets.
Participants :	Ingénieurs et développeurs.
Pré-requis :	Bonnes connaissances en développement Python, ou connaissances équivalentes à celles apportées par les stages THO ou PYT. Expérience requise.
Objectifs :	Implémenter de manière rigoureuse des Design Patterns reconnus Utiliser les techniques avancées du langage Python : Context Manager, métaclasses, closures, fonctions avancées Optimiser les performances de vos programmes à l'aide du monitoring et du parallélisme Packager et déployer ses artefacts Python Exploiter des librairies contribuant au succès du langage : calcul scientifique, intelligence artificielle, XML, réseau
Moyens pédagogiques, techniques et d'encadrement :	1 poste de travail complet par personne De nombreux exercices d’application Mise en place d’ateliers pratiques Remise d’un support de cours Passage de certification(s) dans le cadre du CPF Mise en place de la Charte contrôle et qualité OPCA Notre plateforme d'évaluation : Evaluation des besoins et objectifs en pré et post formation Evaluation technique des connaissances en pré et post formation Evaluation générale du stage
Logiciel principal :	PYTHON

Rappels importants sur le langage
Affectation par référence et types de données modifiables, non modifiables (mutable). Passage d'arguments, valeurs par défaut et variables locales. Variables de classe et d'instances. Les slices et structures de données avancées. L'introspection. Eléments avancés des structures de contrôle : la clause else des instructions for, while, try/except.
Fonctions avancées
Utilisation avancée de décorateurs (de la génération à la consommation, pipeline de consommateurs). Les décorateurs et Design Patterns. Fermeture/closure.
Programmation Orientée Objet avancée
Les propriétés (property). Les itérateurs. L'héritage multiple et ses travers. Les Context Managers. Les classes et méthodes abstraites (ABC). Les métaclasses.
Déploiement et qualité
Installer des librairies tierces (pip, easy_install). Le Python Package Index (PyPI). Packager ses librairies (distutils, setuptools). Déployer un environnement autonome (virtualenv et buildout).
Le parallélisme : optimiser les performances de vos programmes
Profilez vos programmes avec Timeit et cProfile. Parallélisation : évitez le multithreading et foncez avec le multiprocessing. Calcul distribué avec la librairie Celery.
Les librairies contribuant au succès du langage
Calcul scientifique et statistiques avec Numpy, Scipy, Matplotlib et Pandas. Intelligence artificielle et algorithmes d'apprentissage avec Scikit-learn. Recherche d'informations dans des fichiers XML avec ElementTree. Réseau : relay tcp avec Twisted et supervision SNMP avec PySNMP.

Tarif (indicatif) en € :	1500

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