Introduction : découvrir Python par la pratique
Python est un langage accessible, utilisé aussi bien pour automatiser des tâches que pour construire des services web et analyser des données. Pendant ces trois jours, vous apprendrez à raisonner comme un programmeur : décomposer un besoin, écrire des instructions, vérifier le résultat et corriger les erreurs. Chaque notion sera mise en pratique dans des exemples proches du travail quotidien.
Vous préparerez votre environnement, créerez vos premiers programmes, puis combinerez les acquis dans un mini-projet. Les exemples pourront être adaptés à votre contexte : traitement d’un fichier de suivi, calcul d’indicateurs ou préparation d’une réponse destinée à un site web.
Module 1 : installer Python et écrire ses premiers programmes
Prendre ses repères
Vous découvrirez le rôle de Python, la différence entre un fichier de code et son exécution, ainsi que les outils nécessaires pour travailler confortablement. Vous apprendrez à enregistrer un script, à le lancer et à lire les messages affichés par l’interpréteur.
Instructions, variables et types
Vous utiliserez des variables pour mémoriser des informations et découvrirez les types essentiels : texte, nombres et valeurs vrai ou faux. Les opérations courantes et l’affichage avec print permettront de construire des premiers résultats compréhensibles.
Exemple concret : calculer le montant total d’une commande à partir d’un prix, d’une quantité et d’un taux de TVA, puis afficher un récapitulatif lisible.
Exercice pratique : créer un script qui demande un prénom et une année de naissance, puis affiche un message personnalisé avec un âge approximatif.
Module 2 : conditions, boucles et fonctions
Faire prendre des décisions au programme
Vous apprendrez à utiliser les conditions pour traiter différentes situations. Les opérateurs de comparaison et les expressions logiques vous aideront à traduire des règles métier sans multiplier les instructions inutiles.
Répéter et réutiliser
Les boucles serviront à parcourir une série de valeurs ou à répéter une action. Vous créerez ensuite des fonctions pour regrouper un traitement, lui donner un nom clair et le réutiliser. Les paramètres et les valeurs retournées seront abordés à partir de cas simples.
Exemple concret : parcourir une liste de factures et signaler celles qui dépassent une limite définie, ou calculer la somme des dépenses d’un mois.
Exercice pratique : écrire une fonction qui reçoit une liste de montants et retourne le total ainsi que le nombre de montants dépassant un seuil choisi.
Module 3 : collections et traitement de données
Organiser les informations
Vous manipulerez les listes, les dictionnaires et les tuples pour regrouper des données de manière adaptée. Vous apprendrez à ajouter, consulter et parcourir leurs éléments, ainsi qu’à choisir une structure selon le besoin.
Nettoyer et transformer
Vous pratiquerez le tri, le filtrage et la transformation de données. Les chaînes de caractères et les méthodes utiles pour nettoyer des valeurs seront également abordées. Une attention particulière sera portée aux données manquantes ou mal formatées, fréquentes dans les fichiers utilisés au quotidien.
Exemple concret : partir d’une liste de contacts et extraire les adresses d’une région, ou calculer le nombre de commandes par statut.
Exercice pratique : préparer une petite collection de ventes, corriger des espaces inutiles, filtrer les ventes d’une période et produire un total par catégorie.
Module 4 : fichiers, erreurs et organisation du code
Lire et enregistrer des fichiers
Vous découvrirez comment lire un fichier texte ou CSV et enregistrer un résultat. Le parcours mettra l’accent sur les opérations utiles pour transformer des données sans modification manuelle répétitive. Vous apprendrez aussi à séparer les étapes d’un traitement pour le rendre plus facile à comprendre.
Repérer les erreurs
Un programme peut rencontrer une valeur inattendue, un fichier absent ou une saisie incorrecte. Vous apprendrez à interpréter les messages d’erreur, à vérifier les entrées et à gérer proprement certains incidents avec les mécanismes d’exception. Les commentaires et le nommage contribueront à rendre le code plus lisible.
Exemple concret : importer un fichier de dépenses, ignorer ou signaler les lignes incomplètes, puis enregistrer un résumé exploitable.
Exercice pratique : écrire un script qui lit un fichier CSV fourni, contrôle quelques champs et produit un nouveau fichier contenant les lignes valides.
Module 5 : premiers pas en backend et mini-projet
Comprendre le rôle de Python côté web
Vous découvrirez le chemin général d’une requête web : un utilisateur demande une ressource, un serveur traite la demande et renvoie une réponse. Les notions de route, de paramètres et de données reçues seront présentées sans supposer de connaissance d’un framework. Vous verrez comment les fonctions et les structures étudiées peuvent servir à organiser cette logique.
Assembler les acquis
Le mini-projet consiste à concevoir un petit outil qui répond à un besoin défini : par exemple, préparer un résumé de commandes, calculer des indicateurs à partir d’un fichier ou structurer des informations qui pourraient ensuite être exposées par un service web. Vous avancerez par étapes, en testant chaque partie et en expliquant vos choix.
Exemple concret : un script reçoit des données de commandes, calcule un total par statut et prépare une réponse structurée pour une future interface web.
Exercice pratique : réaliser votre mini-projet, vérifier ses résultats avec plusieurs cas de test et présenter les améliorations à envisager pour une version plus complète.
À retenir
Vous aurez acquis des repères solides pour lire et écrire des programmes Python simples, manipuler des données et structurer un traitement. Vous saurez également identifier les éléments à approfondir selon que votre objectif concerne le backend, l’automatisation ou la data.
Pour aller plus loin
Après ces fondamentaux, vous pourrez approfondir la programmation orientée objet, les tests et la gestion de projets Python. Pour le web, explorez ensuite un framework adapté à votre objectif ; pour la data, poursuivez avec des outils de manipulation et de visualisation de données.
