Du débutant au professionnel : sujets d'apprentissage Python importants à ne pas manquer !

Hé les gars ! Si vous commencez à apprendre Python, excellent choix ! J'ai trouvé des statistiques intéressantes à ce sujet et, en cherchant un bon programme, j'ai remarqué que certains sujets revenaient souvent. J'ai donc créé un programme Python convivial pour les débutants qui couvre tous les concepts clés. J'espère que ça vous plaira !

1. Introduction à Python

• Qu'est-ce que Python ?
• Installation de Python
• Exécuter des scripts Python
• IDE Python (environnements de développement intégrés)
• Syntaxe de base : commentaires, indentation et variables
• Types de données Python : chaînes, entiers, flottants, booléens
• Entrée et sortie de base
• Mode interactif et REPL de Python
• Utiliser les notebooks Jupyter
• Comprendre le shell Python
• Dépannage de base : erreurs et correctifs courants

2. Flux de contrôle

• Déclarations conditionnelles : if, else, elif
• Comparaison et opérateurs logiques
• Boucles :
  • pour les boucles
  • boucles while
  • Instructions de contrôle de boucle : rompre, continuer, passer
• Compréhensions de listes et de dictionnaires
• Boucles imbriquées
• Utiliser enumerate() avec des boucles
• La fonction zip() pour l'itération
• Gestion des erreurs dans les boucles

3. Fonctions

• Définir des fonctions avec def
• Paramètres et arguments
• Valeurs de retour
• Portée variable : local ou mondial
• Fonctions Lambda
• Récursion
• Arguments par défaut et par mot-clé
• Arguments de longueur variable (*args et `kwargs`)**
• Fonctions d'ordre supérieur
• Décorateurs (introduction de base)

4. Structures de données

• Listes :
  • Indexation, découpage et méthodes (ajouter, insérer, supprimer, etc.)
• Tuples :
  • Immuabilité et cas d'utilisation
• Dictionnaires :
  • Paires clé-valeur, méthodes (get, clés, valeurs, etc.)
• Ensembles :
  • Ensemble d'opérations (union, intersection, différence)
• Structures de données imbriquées
• Liste contre Tuple contre Ensemble contre Dictionnaire
• Module Comprendre les collections : Counter, defaultdict, OrderedDict
• Considérations sur les performances de la structure de données

5. Programmation orientée objet (POO)

• Classes et objets
• Attributs et méthodes
• Le mot-clé soi
• Constructeurs (__init__)
• Héritage
  • Héritage simple et multiple
• Polymorphisme
• Encapsulation et abstraction
• Méthodes spéciales : str, repr, len, etc.
• Variables de classe et d'instance
• Méthodes de classe et méthodes statiques
• Composition vs héritage
• Classes de base abstraites (ABC)

6. Gestion des erreurs

• Types d'erreurs : syntaxe, logique, exécution
• essayez, sauf, enfin bloquez
• Lever des exceptions avec raise
• Classes d'exceptions personnalisées
• Utilisation d'assert pour le débogage
• Journalisation des erreurs avec le module de journalisation
• Création de gestionnaires de contexte pour la gestion des erreurs
• Meilleures pratiques en matière de gestion des erreurs

7. Gestion des fichiers

• Ouverture de fichiers : open(), read(), write()
• Lecture et écriture dans des fichiers
• Modes de fichiers (r, w, a, b)
• Travailler avec les chemins de fichiers
• Utiliser avec pour fermer automatiquement les fichiers
• Lecture et écriture de fichiers CSV
• Travailler avec des fichiers JSON
• Itérateurs de fichiers
• Gestion de fichiers volumineux avec lecture/écriture tamponnée

8. Modules et forfaits

• Importation de modules : importer, depuis ... importer
• Bibliothèque standard Python (par exemple, mathématiques, aléatoire, date/heure)
• Création et utilisation de modules personnalisés
• Utilisation de packages tiers avec pip
• Environnements virtuels
• Comprendre le fichier __init__.py
• Créer votre propre forfait
• Utilisation de Requirements.txt pour la gestion des dépendances
• Exploration des modules sys et os

9. Travailler avec les bibliothèques

• NumPy (pour la manipulation de tableaux)
• Pandas (pour l'analyse et la manipulation des données)
• Matplotlib et Seaborn (pour la visualisation des données)
• Requêtes (pour gérer les requêtes HTTP)
• Gestion JSON
• Utiliser SciPy pour le calcul scientifique
• Travailler avec SQLAlchemy pour l'interaction avec les bases de données
• Web Scraping avec une belle soupe et Scrapy
• Introduction à TensorFlow et Keras pour l'apprentissage automatique

10. Sujets avancés

• Compréhensions de listes et de dictionnaires (usage avancé)
• Générateurs et mot-clé de rendement
• Décorateurs et @decorator_name
• Gestionnaires de contexte
• Expressions régulières (Regex)
• Tests unitaires avec unittest
• Métaclasses et leurs cas d'utilisation
• Programmation asynchrone (async/wait)
• Threading et multitraitement
• Module functools de Python (par exemple, lru_cache, partiel)
• Descripteurs et décorateurs de propriétés
• Indices de type et annotations
• Gestion avancée des erreurs et exceptions personnalisées

11. Travailler avec des API

• Que sont les API ?
• Consommer des API avec Python
• Authentification (Basique, OAuth)
• Analyse JSON à partir des API
• Utilisation de la bibliothèque de requêtes pour les appels API
• Travailler avec les API REST et SOAP
• Gestion de la limitation du débit de l'API
• Créer votre propre API avec Flask ou FastAPI

12. Introduction à la science des données

• Bases de la manipulation de données avec Pandas
• Visualisation des données avec Matplotlib/Seaborn
• Statistiques de base en Python
• Introduction au Machine Learning avec Scikit-learn (facultatif)
• Analyse exploratoire des données (EDA)
• Ingénierie et sélection des fonctionnalités
• Techniques de nettoyage des données
• Comprendre le surapprentissage et le sous-apprentissage

13. Projet final

• Développer un projet Python qui intègre différents concepts :
  • Analyse de données, Web Scraping ou un jeu simple
• Planification et documentation du projet
• Contrôle de version avec Git
• Options de déploiement (par exemple, Heroku, pages GitHub)
• Présenter votre projet : bonnes pratiques

Ressources pour apprendre Python :

1. Apprenez Python gratuitement
2. Cours Kaggel sur Python
3. Cours Python avancé CodeAcacdmy
4. DOC Python officiel

Si vous avez des suggestions ou si j'ai raté quelque chose, déposez simplement un commentaire ! Bon codage !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!