Python, perfectionnement

Rappels importants sur le langage et compléments Le typage fort en Python Schéma de fonctionnement de la mémoire d un programme Python (variables locales, passage par valeur/référence, variables non mutable, etc.) Rappels sur les différences entre tableaux, listes, dictionnaires, slices, etc. Les fonctions anonymes (lambda) Syntaxe d'appels étendus (*args, **kwargs) Intérêts de déterminer le type d'un objet, d'une méthode, ou d'un module (introspection) Exemple de synthèse sur les concepts objets en Python (classes, propriétés, méthodes, instances) Exemple de synthèse sur la syntaxe du langage (variables, boucles, tests, exceptions...) Packager et déployer votre code Python En quoi consiste le packaging de code ? Projet vs bibliothèque Comment décrire le module packagé (setup.py) ? Le Python Package Index (PyPI, Métadonnées). Les outils pour packager ses librairies (disutils, setuptools) Installer des librairies tierces (pip, easy_install). Isoler les environnements de différents projets (virtualenv) Gérer un projet avec pipenv Créer un wheel distribuable avec setup.cfg Compiler le code Python en un exécutable avec nuitka Manipulations avancées des primitives en Python Générer du code à la volée : factories puis métaclasses Décorateurs à plusieurs niveaux Context manager et décorateur à la fois Au delà de yield : la méthode send() des générateurs Monkey paching et autres injections de code Introspection Performances et parallélisation Programmation non bloquante avec les threads Le GIL et les limites des threads Exploiter plusieurs coeurs avec le multiprocessing I/O asynchrone avec asyncio Les outils pour lire l'activité (Timeit, cProfile) Calcul distribué avec la librairie Celery Les faiblesses du multithreading Manipulations avancées des données Rappels sur les formats de données structurées : CSV, flux XML et JSON Manipulation des données issues de ces fichiers par des structures Python adaptées Le parseur XML ElementTree Fonctions d'accès et de download de données en ligne A quoi sert un ORM (Object-relational Mapper) ? Synchronisation des objets Python avec une base SQL (ORM sqlAlchemy) Principes des API et des Web Services Consommation des API et des Web Services en Python La représentation graphique de données en Python Introduction aux bases de la visualisation de données Focalisation sur la génération de graphes grâce à la librairie Matplotlib : démonstration de l'application de graphes Matplotlib à la visualisation de problèmes concrets Présentation des grandes librairies Python