Introduction à Python

Slides
Author

Ludovic Deneuville

Historique

  • Créé par Guido van Rossum (Pays-Bas)
  • 1ère version en 1991
  • Géré par la Python Software Foundation depuis 2001
  • Python 3.12
  • Créé fin 1989 pendant les vacances de Noël
  • Python Software Foundation (asso à but non lucratif) : promouvoir et protéger le langage afin d’étendre la communauté

Pourquoi Apprendre Python ?

  • Langage polyvalent et populaire
  • Facilité d’apprentissage et de lecture
  • Large communauté et nombreuses ressources
  • Nombreux packages
  • Important dans le monde de la data science et de l’ingénierie.

Les Fondamentaux de Python

  • Langage interprété et interactif
  • Typage Dynamique
  • Syntaxe claire et concise
  • Supporte plusieurs paradigmes (procédural, orienté objet, fonctionnel)

  • Expliquer la différence entre un langage interprété et compilé.

  • interactif : environnement où vous pouvez entrer des commandes Python une par une, voir immédiatement les résultats (Notebook)

  • Typage Dynamique (vérification des types au moment de l’exécution)

    a = 5
a = "toto"

Python à l’ENSAI

Distribution : version pré-packagée de l’interpréteur Python accompagnée de nombreux modules, bibliothèques et outils

  • Anaconda (datascience et machine learning)
  • Miniconda (plus léger)

Autre IDE : PyCharm, Atom

Gestionnnaire de packages pip, à lancer dans un terminal

Packages

Dans un terminal (par exemple : Git Bash)

pip list                            # Packages installés
pip install <package>               # Installer un package
pip install <package>==<version>    # Version spécifique
pip uninstall <package>

# Distribution utilisée
python -c 'import platform; print(platform.python_implementation())'

En projet :

  • liste des packages dans un fichier texte à la racine
  • pip install - r requirements.txt

Démo : lancer python dans le terminal

Packages populaires

Datascience :

  • NumPy
  • Pandas, Polars
  • Matplotlib, Seaborn
  • NumPy
    • Calcul numérique
    • ndarray, perf, stats, manipulation des tableaux
  • Pandas
    • dataframe, analyse de données
  • Matplotlib : graphiques

Écrire votre Premier Code en Python

  • Variables et types de données (int, float, str, bool, list, dict)
  • Opérations de base
  • Sensible à l’indentation
  • Structures de contrôle (if, for, while)
  • = : affectation
  • == : test d’égalité / != différence

indentation : utiliser un formateur dans VSCode

Structures de contrôle

note = 18

if note > 16:
    print("Validé avec mention")
elif note > 10:
    print("Validé")
else:
    print("Non validé")
Validé avec mention
for i in range(1, 5):
    print(i)
1
2
3
4
cpt = 10
while cpt > 0:
    print(cpt, end = " ")
    cpt -= 1    
print("boom")
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 boom
liste = ["Alban", "Bertille", "Corine"]

for i, v in enumerate(liste):
    print(f"index {i} : valeur {v}")
index 0 : valeur Alban
index 1 : valeur Bertille
index 2 : valeur Corine

Collections - les 2 principales

  • Liste : collection ordonnée de valeurs modifiables

    list = ["pomme", "poire", 2, True]

  • Dictionnaire : collection de paires clé-valeur non ordonnées

    recette = {"fraise": 5, "Moutarde": "5g"}

Autres Collections utiles

  • Set : collection non ordonnée de valeurs uniques

    premiers = {2, 3, 5, 7, 11, 13}

  • Tuple : collection ordonnée de valeurs immuables

    coord = (-1, 5, 4)
Note

De nombreux autres types de collections existent (Arbre, Liste chainée…).

Collections principales - résumé

Type de Donnée Ordonné Mutable Doublon
list ✔ ✔ ✔
dict ✔
tuple ✔ ✔
set ✔

Aide au développement

Pour apprendre le langage, évitez de foncer vers les LLM.

Préférez :

Ressources utiles

LLM pas adapté pour retenir mais pratique pour :

  • déboguer
  • documenter

Au travail

5 notebooks sont à votre disposition pour apprendre les bases du langage :

Comment utiliser les notebooks