Introduction au langage de programmation Python.
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Auteur: @ai-technipreneurs, ai.technipreneurs@gmail.com
Cette formation, à la fois minimaliste et pratique, vous permettra de découvrir rapidement les concepts essentiels de la programmation en Python. Il faut dire que ça vaut la peine de s’intéresser à Python, c’est un langage qui sera forcément présent dans l’écosystème informatique des années à venir.
Pour cette formation, des discussions LIVE! peuvent se faire sur 
. Vous pourrez toujours joindre la discussion et y poser vos questions, même quand la formation sera terminée.
Dépôt GitHub de la formation.
Le langage de programmation Python est souvent utilisé dans les domaines scientifiques aujourd’hui. C’est un langage de programmation relativement accessible et adapté aux universitaires. Dans ce cahier virtuel d’exercices, nous vous présenterons le langage et apprendrons les basiques liés à l’algorithmique. Ce livre n’attend de vous aucun prérequis de programmation.
Les avantages de Python sont nombreux. D’une part c’est sans doute le langage de script le plus utilisé au monde car on peut quasiment tout faire avec: programmation web, statistiques, machine learning, gestion de bases de données. La communauté de Python est la plus grande dans le monde de la programmation: si vous voulez quelque chose, quelqu’un l’a sûrement déjà fait.
Python: un survol rapide
Python X ?
Nous utiserons Python 3 dans notre cours. Les versions précédentes peuvent poser des problèmes. Il y’a deux versions de Python, la 2 et la 3. La 2 n’est plus maintenue depuis 2017, il vaut donc mieux se mettre directement à la 3 (on est actuellement à la version 3.10).
Installation
Pour cette formation, vous ne serez pas contraint d’intaller Python directement sur votre oridnateur car avec Google Colab, vous pouvez exécuter les lignes de code dans le cloud. Pour ceux qui voudront travailler hors-connection, une installation est cependant nécessaire. Pour installer Python localement, la distribution Anaconda est recommandée, ainsi que l’environnement Jupyter Lab : https://www.anaconda.com/distribution/.
OS X
Il existe de nombreuses façons d’installer Python, une des meilleures est d’utiliser le package Anaconda. Nous vous conseillons donc d’installer la distribution Anaconda. Elle contient tous les modules et packages nécessaires pour ce cours. Elle est disponible pour toutes les plateformes et possède une procédure d’installation assez simple. Vous pouvez la télécharger depuis Continuum. Des détails pour l’installation peuvent être trouvés ici.
Plan de cours
Vue d’ensemble
Variables et assignement
Python est un langage dynamiquement typé, les variables n’ont pas besoin d’être déclarées, et leur type peut changer au cours de l’exécution.
a = 3
type(a)
>> python: <type 'int'>
a = '3'
python: type(a)
>> python: <type 'str'>
python: a
'3'
int(a)
>> python:3
Syntaxe
L’indentation en Python a une valeur syntaxique : elle sert à délimter les blocs. Toutes les lignes d’un même bloc doivent être précédées du même nombre d’espaces blancs ; en général on conseille d’utiliser 4 espaces blancs.
Voici un exemple de bloc conditionnel mettant en évidence cette syntaxe.
if a == 0:
print 'a vaut 0'
elif a > 0:
print('a est positif')
print('il vaut : ', a)
else:
print('a est négatif')
print 'encore des questions sur a?'
Structures de contrôle
Source : https://docs.python.org/3/tutorial/controlflow.html
if... else
La seule construction conditionnelle existante en Python est
if... elif... else.... Toutes les branches sont optionnelles, à
l’exception du if, il peut y avoir un nombre quelconque de elif,
mais un seul else à la fin.
if a == b == c:
print('égaux')
elif a <= b <= c or c <= b <= a:
print 'b au milieu'
elif b <= a <= c or c <= a <= b:
print('a au milieu')
else:
print('c au milieu')
Boucle for... in
Fondamentalement, il existe deux types de boucles en Python. La plus courante
est la for... in qui permet de parcourir les éléments d’un itérable.
for i in range(10):
print(i)
La fonction range
La boucle for est souvent utilisée en conjonction avec la fonction
range, dont la syntaxe générale est :
range(start, end, step)
Ainsi appelée, la fonction génère la liste des entiers entre start
(inclus) et end (non inclus) avec pas de step :
range(0, 10, 2)
>> python: [0, 2, 4, 6, 8]
Les deux autres syntaxes admissibles sont range(start, end) (pas
égal à 1) et range(end) (début égal à 0).
Note : À partir de Python 3.x, range ne renvoie plus une liste,
mais un générateur. La différence réside exclusivement dans
l’utilisation de la mémoire, beaucoup plus efficace avec la 3.x. Le
même comportement est réalisé par la fonction xrange en Python 2.x.
Boucle while
La deuxième boucle est la while.
a = 0
while a < 10:
a += 1
print(a)
Pas étonnant qu’il soit alors beaucoup plus facile d’écrire une boucle infinie :
while True:
print('boucle toujours')
Interrompre les boucles: break, continue et return
L’instruction break sort de la boucle sans vérifier la
condition :
for i in range(10):
print(i)
if i > 2:
break
L’instruction continue passe à l’itération suivante en sautant le
reste du corps :
for i in range(10):
if i % 2 == 0:
continue
print(i)
Et le return sort immédiatement de toute boucle et de la fonction
qui le contient.
Listes
Source : https://docs.python.org/3/tutorial/datastructures.html
L’un des objets les plus utilisés en Python, ce sont les listes. On
déclare une liste avec les crochets [], et on accède à ses éléments
comme on accède aux éléments d’un tableau en C :
l = ['nom','prenom',35, 'a', True]
l
>> python: ['nom','prenom',35, 'a', True]
l[0]
'nom'
l[4]
True
l[5]
>> python: Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range
Les indices négatifs accèdent aux éléments à partir du dernier :
l[-1]
>> python: True
l[-4]
>> python: 'prenom'
l[-6]
>> python: Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range
Il est aussi possible d’obtenir les sous-listes d’une liste. On parle de
slicing. L’expression l[start:end:step] donne la sous-liste de l
qui démarre à l’élément start (inclus), se termine à l’élément end
(exclus) et saute tous les step éléments.
l = range(10)
l
>> python: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
l[0:4]
>> python: [0, 1, 2, 3]
l[0:4:2]
>> python: [0, 2]
l[2:]
>> python: [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
l[:-3]
>> python: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
l[0::3]
>> python: [0, 3, 6, 9]
l[4:-2]
>> python: [4, 5, 6, 7]
l[::]
>> python: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
l[:]
>> python: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
La syntaxe [:] est un raccourci courant pour copier une liste :
l[:] == l
>> python: True
l[:] is l
>> python: False
Compréhensions
Python offre une syntaxe pour la création des listes qui devrait être
familière aux mathématiciens. C’est l’écriture en compréhension bien connue
dans la théorie des ensembles. Elle permet entre autre, de réduire l’écriture
de loupes. C’est un héritage du langage Lisp appelé
compréhensions de listes :
[a + 0.5 for a in range(10)]
>> python: [0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5, 7.5, 8.5, 9.5]
ce qui est sémantiquement équivalent à
l = []
for a in range(10):
l.append(a + 0.5)
On peut ajouter un nombre arbitraire de for et de if (sans else)/ opérations
logiques dans une compréhension, ils seront déroulés dans l’ordre :
[x*y for x in range(10) for y in range(x) if (x + y) % 2 == 0]
(les retours à la ligne sont optionnels) est équivalent à
l = []
for x in range(10):
for y in range(x):
if (x + y) % 2 == 0:
l.append(x*y)
Fonctions
Source : https://docs.python.org/3/tutorial/controlflow.html
Les fonctions Python sont définies par le mot clef def. Elles
peuvent prendre un nombre arbitraire de paramètres, et renvoyent une
valeur à l’aide du mot clef return. Toute fonction renvoye une
valeur, les fonctions qui n’ont pas de return renvoient la valeur
spéciale None.
def max(x, y):
if x > y:
return x
else:
return y
Certains paramètres peuvent prendre des valeurs par défaut. Si un paramètre prend une valeur par défaut, tous ceux qui le suivent doivent aussi en prendre.
def test(a, b, c=0, d=False):
... return a, b, c, d
test(1, 2)
>> python: (1, 2, 0, False)
test(1, 2, 3)
>> python: (1, 2, 3, False)
test(1, 2, 3, 4)
>> python: (1, 2, 3, 4)
test(1)
>> python: Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: test() takes at least 2 arguments (1 given)
Les paramètres d’une fonction peuvent être assignés hors ordre avec la
notation paramètre=valeur :
test(b=1, a=2)
>> python: (2, 1, 0, False)
test(1, 2, d=4)
>> python: (1, 2, 0, 4)
Python fournit deux opérateurs unaires pour transformer des objets en
paramètres d’une fonction. L’opérateur * transforme une liste ou un
tuple, tandis que l’opérateur ** transforme un dictionnaire :
l = range(4)
test(*a)
>> python: (0, 1, 2, 3)
d = { 'a' : 3, 'b' : 5, 'd' : 1 }
test(**d)
>> python: (3, 5, 0, 1)
Plan détaillé
| Thème du cours | Description du thème | Objectifs d’apprentissage |
|---|---|---|
| Python & type de données | Introduction à Colab, Variables, Entiers, Chaîne de caractères, etc. | Identifier les différents types de données en python et comprendre les erreurs qui en découlent |
| Opérateurs | Opérateurs relationnels, incrémenter, décrémenter, si/sinon, etc. | Utliser le bon opérateur relationnel, traduire un problème de texte en un si/sinon avec le bon opérateur, comprendre les erreurs qui en découlent |
| Pratique (type de données et opérateurs) | Execrices avec divers niveaux de difficulté | Structurer la résolution de problèmes, l’ébauche d’une solution, débogage |
| Boucles | while,for, loupes emboîtées |
Comment choisir la bonne boucle |
| Structures de données | Listes, tableaux, dictionaires | Itérer sur différents types de structures, convertir des types |
| Pratique (boucles et structures de données ) | Execrices avec divers niveaux de difficulté | Structurer la résolution de problèmes, l’ébauche d’une solution, débogage |
Cahiers de cours dans Colaboratory
Chaque chapitre, entièrement contenu dans un notebook iPython (Jupyter), est directement accessible sur la plateforme Google Colab. Google Colab est une plateforme cloud entièrement gratuite, donnant un accès direct et facile à un une interface de programmation en Python (via des cahiers/calepins Jupyter) déjà correctement pré-configurée, et disposant de nombreuses librairies pré-installées. Accédez au sommaire. Ci-dessous, vous pouvez aller directement aux cahiers de cours dans Google Colab.
- Sommaire
- 0. Sur Colab
- 1. Python en bref
- 2. Variables,Types et Opérations
- 3. Chaînes de caractères
- 4. Objets itérables ou conteneurs
- 5. Les boucles
- 6. Fonctions et Modules
Cahiers de cours avec nbviewer
Les cahiers peuvent être aussi consultés sous forme de page web statique avec nbviewer. Dans cette configuration, aucun code ne pourra etre exécuté. Les calepins sont lisibles ici, avec le visualiseur de bloc-notes de jupyter.org.
Discussion communautaire
Vous voulez discuter de l’atelier ? Vous pouvez rejoindre la conversation sur Gitter. Nous ne pouvons pas vous promettre une réponse individuelle, mais peut-être que d’autres personnes pourront intervenir pour vous aider.
Questions et Réponses
Q: Y a-t-il des vidéos de cours que je peux regarder?
Non, pas pour le moment. Ce cours consiste à écrire du code Python et non à regarder quelqu’un d’autre.
Q: Puis-je utiliser ce matériel pour enseigner mon propre cours Python?
Oui, à condition qu’une attribution appropriée soit donnée.
Q: Puis-je créer des œuvres dérivées?
Oui, tant que ces œuvres portent les mêmes termes de licence et fournissent une attribution.
Conclusion
Au terme de cette formation, vous aurez certainement les bases pour bien attaquer le projet. En espérant que Python vous plaise. Par ailleurs, pour un tour assez complet de Python, consultez le tutoriel Python. Il n’est pas exhaustif mais il couvre, en revanche, chaque fonctionnalité, parmi les plus utilisées. Il vous donne une bonne idée de la saveur et du style du langage.
👉 Vers les cahiers de la formation
Contributeurs
- Koffi Agbavon Messan
- Awadi Abalo Katanga
- Domini Leko
- Yaé Ulrich Gaba
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