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PYTHON PERFECTIONNEMENT : Analyser, fiabiliser et optimiser du code existant

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Note issue des sessions de cette formation, y compris les programmes adaptés aux besoins des entreprises.

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Formation proposée par ALAA EL YASSIR

◉ Qualiopi · Validé TraininBlue ▣ Présentiel / Distanciel ◈ Programme personnalisable Accepte sous-traitance OF

Cette formation permet d’approfondir Python à travers l’analyse et l’amélioration de code existant. Elle couvre les concepts avancés du langage, la structuration, la qualité, la performance et l’utilisation de bibliothèques courantes, avec une approche orientée maintenance, fiabilisation et évolution de projets réels (y compris code legacy ou généré automatiquement).

◷Durée 3 Jour(s)

▣Modalités Présentiel / Distanciel

♙Participants Jusqu'à 8 participants

★Langue Français

⌖Lieu France entière

♙Certification Attestation de formation

▦Mise à jour April 2026

▦Prochaines sessions Inter 2 Prochaine : 23 nov. Voir Masquer

23 nov. → 25 nov. 2026

◉A distance◷21 Heure(s)

Places disponibles
350 € HT
Voir la session →
14 déc. → 16 déc. 2026

◉A distance◷21 Heure(s)

Places disponibles
350 € HT
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◎Objectifs pédagogiques

- Comprendre et analyser du code Python avancé

- Identifier les pièges et comportements implicites du langage

- Utiliser les fonctionnalités avancées (POO, décorateurs, context managers…)

- Fiabiliser un code via tests, gestion d’erreurs et bonnes pratiques

- Optimiser les performances et comprendre les mécanismes de concurrence

- Structurer, packager et industrialiser un projet Python

- Manipuler des bibliothèques courantes en contexte réel

⌘Compétences visées

python Calcul Scientifique Numpy Matplotlib Scipy Pandas Python

♙Public cible et prérequis

Public cible

Développeurs Python intermédiaires / avancés, équipes techniques travaillant sur du code existant ou toute personne souhaitant monter en expertise Python

Prérequis

Bonne maîtrise de Python, connaissance de la POO et expérience sur des scripts ou projets Python

▥Programme détaillé

🔹 Jour 1 — Comprendre et analyser du code Python avancé

RAPPELS AVANCÉS DU LANGAGE (VERSION “MAINTENANCE”)
- Références et mutabilité (mutable / immutable) : bugs classiques
- Passage d’arguments, valeurs par défaut, variables locales
- Variables de classe vs instance
- Structures de contrôle avancées : else sur for, while, try
- Imports : lecture de projet, dépendances, couplage

LECTURE ET COMPRÉHENSION DE CODE
- Identifier la logique métier
- Comprendre les flux de données
- Repérer les zones à risque

👉 TP : audit guidé d’un script “mystère” + cartographie des flux + modification métier sécurisée

🔹 Jour 2 — Structuration avancée avec fonctions et POO

FONCTIONS AVANCÉES
- Décorateurs : lecture et utilisation
- *args / **kwargs : API flexibles
- Closures : usages et limites

POO AVANCÉE
- property : contrôle d’accès
- Itérateurs et protocoles d’itération
- Context Managers : gestion des ressources
- Classes abstraites (ABC) : définir des contrats

CONCEPTION AVANCÉE
- Design Patterns : quand et comment les utiliser
- Métaclasses : compréhension (lecture de code existant)

👉 TP : refactorisation d’un code (IA / legacy) + ajout de tests (pytest) + sécurisation du comportement

🔹 Jour 3 — Qualité, performance et industrialisation

QUALITÉ ET DÉPLOIEMENT
- Installation de librairies (pip, PyPI)
- Packaging (setuptools)
- Environnements (virtualenv)
- Versioning et reproductibilité

PERFORMANCE ET CONCURRENCE
- Profiling avec cProfile
- Optimisation basée sur mesure
- Threading vs multiprocessing
- Introduction au calcul distribué (Dask)

LIBRAIRIES COURANTES (PANORAMA PROJET)
- Data : NumPy, Pandas, Matplotlib
- Scientifique : SciPy
- IA : Scikit-learn (pipeline simple, vigilance usage)
- Données et systèmes : XML, logs, accès réseau
- Accès base de données (SQL / ORM)

👉 TP final : analyse de logs XML + statistiques + visualisation + optimisation (profiling) + packaging du projet