Formation Python avancé
Cette formation de 3 jours permet d'approfondir la maîtrise du langage Python, de structurer des applications complexes grâce aux design patterns et à l'architecture hexagonale, de maîtriser la programmation asynchrone et d'optimiser les performances de vos projets.
Objectifs
- Structurer un projet Python moderne et gérer ses dépendances (uv, pip, environnements virtuels).
- Maîtriser la programmation asynchrone avec asyncio (fonctions de base et fonctionnalités avancées).
- Concevoir et implémenter les principaux design patterns adaptés à l'écosystème Python.
- Organiser un projet selon les principes de l'architecture hexagonale.
- Mesurer, profiler et optimiser le code Python (CPU, mémoire, complexité).
Programme de la formation
I. Rappels & fondamentaux Python
- Rappels sur la syntaxe et les bonnes pratiques Python
- Programmation orientée objet : classes, héritage, composition
- Gestion des erreurs et exceptions
- Organisation d’un projet : modules et packages
- Gestion des dépendances : pip, environnements virtuels, uv
- Structuration et bonnes pratiques d’un projet Python moderne
II. Programmation asynchrone : fondamentaux
- Comprendre la programmation synchrone vs asynchrone
- Fonctionnement de l’Event Loop
- Coroutines
- async / await
- Création et exécution de tâches avec asyncio.create_task()
- Exécution concurrente avec asyncio.gather()
- Mise en pratique sur des traitements I/O concurrents
III. Programmation asynchrone : avancée
- Structured concurrency avec TaskGroup
- Gestion des exceptions dans les tâches asynchrones
- Timeout et cancellation
- Context managers asynchrones (async with)
- Itérateurs et générateurs asynchrones (async for, yield)
- Bonnes pratiques et pièges courants avec asyncio
- Mise en pratique sur un cas concret
IV. Design Patterns & décorateurs
- Rappel du principe et de l’intérêt des design patterns
- Utilisation et création de décorateurs Python
- Mise en œuvre des principaux patterns utiles en Python :
- Factory / Factory Method
- Strategy
- Adapter
- Repository
- Dependency Injection
- Observer / Event-driven
- Command
- Choisir le bon pattern en fonction du besoin
V. Architecture hexagonale
- Principes de l’architecture hexagonale
- Domain, ports et adapters
- Séparation métier / infrastructure
- Dependency Inversion et injection de dépendances
- Organisation d’un projet Python en architecture hexagonale
TP : refactoring / réécriture d’une application existante en architecture hexagonale
VI. Tests, profiling & optimisation
- Rappels sur les tests unitaires et bonnes pratiques
- Benchmarking et mesure des performances
- Timeit et cProfile
- Profiling CPU
- Profiling mémoire
- Identification des hot spots
- Analyse de la complexité algorithmique
- Choix des structures de données adaptées
- Optimisation progressive d’un code Python à partir des mesures
Modalités d'évaluation
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