Python cours formation

>>> import this
The Zen of Python, by Tim Peters

Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!

Voir :

PEP 8
pep257

Formations :

Apprendre en ligne

Bases :

https://scouv.lisn.upsaclay.fr/python-memento/index.fr.html
Types et variables du langage python
Listes / tuples : https://www.askpython.com/python/list/python-list-of-tuples https://www.tutorialspoint.com/convert-a-list-into-a-tuple-in-python http://olivierschmitt.fr/python-les-listes-et-tuples/
Itérateurs
Générateurs
Décorateurs
Web framework : Django, Flask, Pyramid, connexion, hug
Parsing : ElementTree (XML), Yaml, Json
Science : Numpy, Scipy, Pandas, matplotlib
Introspection : (dir, help) module inspect from inspect import getsource
Boucle : émuler un switch_case, compression liste
Mots clefs et fonctions utiles : with, any, all…
Programmation fonctionnelle : lambda, map, filter, reduce, itertools.filterfalse
Fonction Lambda https://www.codeflow.site/fr/article/python-lambda
Script système : sys os platform syslog
Fonction : Arguments par défaut, *args et **kwargs
émuler un switch_case
Complexité et preuves algorithmiques
Base de données ORM
Design Patterns https://www.toptal.com/python/python-design-patterns https://karczmarczuk.users.greyc.fr/TEACH/PyObj/Design.html

Avancé :

Solutions d'optimisation
Interfaçage avec C / C++ Swig
Typage statique avec mypy et le module typing
Les annotations de types (avec mypy, pypright, pyre ou pytypes)
Programmation par contract avec PyContracts

Linter / Formater :

Voir :
- https://linuxfr.org/news/python-partie-9-formateur-de-code-analyse-statique
black (The uncompromising code formatter)
pydocstyle (checking compliance with Python docstring conventions)
autopep8
flake8 (enforcing style consistency across Python projects)
pylint (linter to detect various errors)
isort (simplify import)
bandit
Autres : tox
Jedi for Completions, Definitions, Hover, References, Signature Help, and Symbols
Rope for Completions and renaming
Pyflakes linter to detect various errors
McCabe linter for complexity checking
autopep8 for code formatting (preferred over YAPF)
pycodestyle
prospector
pre-commit

Gérer les exceptions et les erreurs :

try except finally
raise
Exception
assert
traceback
pdb

Les Libs:

Awesome-python

P.O.O.

Attributs et méthodes de classe/instance
Les méthodes spéciales (surcharges d'opérateurs, casting, constructeur, destructeur, …)
Héritage, surcharge, polymorphisme, la classe object
L’héritage simple, l’héritage multiple et le polymorphisme
L'héritage multiple et le MRO (Method Resolution Order)
Bonnes pratiques de la programmation objet avec Python
Les méta-classes et l'héritage multiple

La stdlib - Parcours de quelques modules phares :

gestion de fichiers
argparse
logging (Gestion des logs avec Python) https://code.tutsplus.com/fr/tutorials/error-handling-logging-in-python--cms-27932
configparser
os
sys
sh
subprocess (shell, bash, commands) voir https://www.redhat.com/sysadmin/python-subprocess-module ou ptyprocess
re (expressions rationnelles)

Docker / Containers :

A beginner's guide to Python containers

Aller plus loin Présentation des objets et fonctions avancés

context managers (with) https://www.geeksforgeeks.org/context-manager-in-python/ https://stackabuse.com/python-context-managers/
documenter avec sphinx
Packager une application en Python
Créer des tests unitaires dans son application : pytest, Testinfra, hypothesis, unittest, docstests

Les fonctions

def create_hello_world_message(name : str) -> str:
    """
    Creates a personalized greeting message for the given name.
 
    Parameters:
        - name (str) : The name for which the message is created.
 
    Returns:
        - hello_world_message (str) : A personalized greeting message for the given name.
 
    Raises:
        - ValueError : If the given name is empty or None.
    """
 
    if not name:
 
        raise ValueError
 
    hello_world_message = f'Hello World, {name}!'
 
    print(f'name                : { name }')
    print(f'hello_world_message : { hello_world_message }')
 
    return hello_world_message

Import

import os
import sys
sys.path.append(os.path.dirname(os.getcwd()))
 
import plop

Sciences - math

from sympy import symbols, Eq, solve
 
B, G = symbols('B G')
eq1 = Eq(B, 0.3 * B + 5 * G)
eq2 = Eq(100 * B + 200 * G, 1000)
solution = solve(eq1, eq2), (B, G))
solution[B]

Mutable / immutable

Voir aussi : deepcopy

lst=[1,2,3];
print(list(map(lambda x: [x],lst)));

Autres

import random
random.randint(1,9)

export PYTHONUNBUFFERED=1

Linter

Flake8

ansible-csv-inventory.py:30:80: E501 line too long (82 > 79 characters)

Pour ignorer l'erreur

tox.ini

[flake8]
extend-ignore = E501

Autres

$ ansible-test sanity --list-tests
action-plugin-docs
ansible-doc
changelog
compile
empty-init
ignores
import
line-endings
no-assert
no-get-exception
no-illegal-filenames
no-smart-quotes
pep8
pslint
pylint
replace-urlopen
runtime-metadata
shebang
shellcheck
symlinks
use-argspec-type-path
use-compat-six
validate-modules
yamllint