FORMATION PYTHON PERFECTIONNEMENT

Le langage Python s'impose aujourd'hui comme un socle technologique pour le développement de grands projets logiciels. Vous mettrez en œuvre, dans cette formation, les techniques avancées du langage Python ainsi que ses principales librairies afin de pouvoir répondre aux  exigences qualité de ces projets.

À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
- 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

Bonnes connaissances en développement Python, ou connaissances équivalentes à celles apportées par les stages THO ou PYT.

- Ingénieurs 
- Développeurs.

RAPPELS IMPORTANT DU 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.
Travaux pratiques : intersection de listes et calcul de complexité d'algorithmes.

FONCTIONS AVANCEES
- Utilisation avancée de décorateurs (de la génération à la consommation, pipeline de consommateurs).
- Les décorateurs et Design Patterns.
- Fermeture/closure.
Travaux pratiques : Chaînage de consommateurs de données. Abonnement à des événements via les décorateurs.

PROGRAMMATION ORIENTEE OBJET AVANCEE
- Les propriétés (property).
- Les itérateurs.
- L'héritage multiple et ses travers.
- Les Context Managers.
- Les classes et méthodes abstraites (ABC).
- Les métaclasses.
Travaux pratiques : Implémenter une métaclasse pour créer des classes de type singleton.

DEPLOIEMENT ET QUALITE
- Installer des librairies tierces (pip, easy_install).
- Le Python Package Index (PyPI).
- Packager ses librairies (distutils, setuptools).
- Déployer un environnement autonome (virtualenv et buildout).
Travaux pratiques : Packager une librairie et la déposer sur PypI.

PARELLELISME ET CALCUL DITRIBUE
- Profilez vos programmes avec Timeit et cProfile.
- Parallélisation : évitez le multithreading et foncez avec le multiprocessing.
- Calcul distribué avec la librairie Celery.
Travaux pratiques :  Répartition et consolidation (Map Reduce) de calculs avec Celery.

LIBRAIRIES POPULAIRES DANS PYTHON
- Calcul scientifique et statistiques avec Numpy, Scipy, Matplotlib et Pandas.
- Intelligence Artificielle et algorithmes d'apprentissage avec Scikit-Learn.
- Implémentation dIHM avec PySide2
Travaux pratiques : Extraction d'informations dans des fichiers de log XML, filtres et statistiques sur les données 
collectées puis représentation à l'aide de graphiques des tendances des informations.

Délai d'accès : 10 jours

Méthodes mobilisées : En distanciel [...]

Modalités d'évaluation : Exercices, Quiz et Applications.

Accessibilité : Nos formations en distanciel [...]

Horaires de formation : de 9h à 12h et de 14h à 18h.

Adresse d'accueil en présentiel : Village 5 - 50 place de l'Ellipse. 92000 La Défense.

Téléphone : 01 88 32 08 52

Horaire : Lundi - Vendredi 9.00 - 20.00