Documentation Python
Référence Python concise et illustrée par des exemples. Lisez le concept, voyez le code, puis pratiquez-le dans un parcours Coddy.
Commencer le coursPour commencer
- Qu'est-ce que Python ?Une introduction claire à Python - ce que c'est, à quoi ça sert, et pourquoi tant de gens le choisissent comme premier langage de programmation.
- Installer PythonUn guide pas à pas pour installer Python sur n'importe quel système d'exploitation, vérifier la version et savoir quand tu n'as pas vraiment besoin de l'installer.
- Exécuter du code PythonTrois façons d'exécuter du code Python - le shell interactif, un fichier .py enregistré depuis le terminal, et depuis un éditeur - avec des conseils sur quand utiliser chacune.
- Syntaxe PythonL'ensemble minimal de règles de syntaxe auxquelles Python tient - indentation, sauts de ligne, deux-points et sensibilité à la casse - expliqué sans jargon.
- CommentairesComment écrire des commentaires en Python - ligne unique avec #, blocs multilignes et docstrings pour documenter fonctions et modules.
Variables et données
- VariablesComment fonctionnent les variables en Python - affectation, règles de nommage, réaffectation, et le modèle mental qui t'évite les ennuis.
- Types de donnéesUn tour des types de données intégrés à Python - nombres, chaînes, booléens, None, listes, tuples, ensembles, dictionnaires - avec des exemples et quand utiliser chacun.
- ChaînesTravailler avec du texte en Python - créer des chaînes, utiliser des f-strings, découper, et les méthodes du quotidien comme split, join, replace et strip.
- f-stringsUn guide pratique des f-strings Python - intégrer des variables et des expressions, formater des nombres et des dates, et quand recourir aux anciens styles de formatage.
- Nombres & booléensComment Python gère les entiers, les nombres à virgule flottante et les booléens - arithmétique, conversion et les pièges classiques.
- Input & PrintComment fonctionnent les fonctions print() et input() de Python - plus les séparateurs, les caractères de fin et comment convertir l'entrée utilisateur en nombres.
Flux de contrôle
- OpérateursUn tour complet des opérateurs Python - arithmétiques, comparaison, logiques, affectation, appartenance et identité - avec des exemples de chacun.
- Opérateurs and, or, notComment fonctionnent les opérateurs and, or et not de Python : tables de vérité, valeurs truthy et falsy, évaluation en court-circuit, pourquoi and/or renvoient l'un de leurs opérandes, priorité, et and/or face à & et |.
- if / elif / elseComment fonctionnent les instructions if, elif et else de Python - y compris les valeurs truthy, les conditions imbriquées et l'expression ternaire.
- Boucles forComment fonctionne la boucle for de Python - itérer sur des listes, chaînes, ranges, dictionnaires et tout autre objet itérable, plus break, continue et else.
- Boucles whileQuand choisir une boucle while plutôt qu'une boucle for, comment éviter les boucles infinies, et les motifs qui reviennent le plus souvent dans le vrai code.
- range()Comment fonctionne range() en Python - start, stop, step, ranges négatifs, et pourquoi il est paresseux plutôt que de matérialiser une liste.
Collections
- ListesUn tour pratique des listes Python - la collection la plus courante - qui couvre création, indexation, découpage, append, tri et les motifs que tu utiliseras le plus.
- TuplesQuand utiliser un tuple plutôt qu'une liste - immutabilité, déballage, tuples nommés, et les scénarios pour lesquels les tuples sont faits.
- SetsQuand utiliser un set Python - unicité, tests d'appartenance rapides et les opérations de style mathématique (union, intersection, différence) qui rendent les sets puissants.
- DictionnairesLes dictionnaires sont la structure de recherche clé-valeur de Python - le type de données que tu utiliseras sans arrêt une fois passées les bases.
- Compréhension de listeLes compréhensions de liste te permettent de construire une nouvelle liste sur une seule ligne lisible - mapper, filtrer ou les deux - remplaçant le motif boucle-append.
Fonctions et structure
- FonctionsComment définir et utiliser des fonctions en Python - paramètres, valeurs de retour, arguments par défaut, arguments nommés et habitudes de nommage qui gardent le code lisible.
- *args et **kwargsCe que signifient *args et **kwargs, quand les utiliser, et comment transférer des arguments proprement entre fonctions.
- LambdaCe qu'est lambda, à quoi ça sert, et la poignée d'endroits où il gagne vraiment sa place - plus quand recourir à une fonction nommée à la place.
- DécorateursCe que sont vraiment les décorateurs Python, comment écrire les tiens, et les motifs (arguments, empilement, wraps) qui les rendent utiles.
- Annotations de typeCe que sont les annotations de type Python, quand elles aident, et la syntaxe pour annoter variables, signatures de fonctions, conteneurs et valeurs optionnelles.
- Modules & importsComment fonctionne le système de modules de Python - écrire tes propres modules, importer depuis ceux-ci, et utiliser pip pour installer des packages tiers.
- pip & packagesComment installer, mettre à jour et retirer des packages Python avec pip - y compris PyPI, les fichiers requirements et éviter le piège de l'installation globale.
- Environnements virtuelsCe qu'est un environnement virtuel, pourquoi chaque vrai projet Python en a besoin d'un, et comment les créer et gérer avec le module venv intégré.
- Garde __main__Ce que fait vraiment `if __name__ == '__main__'`, pourquoi chaque script Python sérieux grandit vers ce motif, et comment structurer un fichier à la fois comme script et comme module.
Classes et objets
- ClassesUne introduction débutant aux classes Python - les définir, créer des instances, la méthode `__init__`, l'héritage et quand utiliser les dataclasses à la place.
- HéritageComment fonctionne l'héritage de classes en Python : créer une sous-classe, appeler super().__init__, redéfinir et étendre des méthodes, isinstance et issubclass, l'héritage multiple et le MRO, et quand la composition est le meilleur choix.
Itération avancée
- GénérateursComment les générateurs produisent des valeurs paresseusement en Python - le mot-clé `yield`, les expressions génératrices, et quand ils battent une simple liste.
- Gestionnaires de contexteCe que fait vraiment l'instruction `with` - nettoyage automatique pour fichiers, verrous, connexions de base de données, et tout ce qui a besoin d'une fermeture fiable.
Travailler avec des données réelles
- Gestion de fichiersComment lire et écrire des fichiers en Python - l'instruction with, texte vs binaire, et l'API moderne basée sur les chemins plus sûre.
- Vérifier si un fichier existeTrois façons de vérifier si un fichier existe en Python : os.path.exists et isfile, Path.exists et is_file de pathlib, et l'ouverture du fichier dans un try/except FileNotFoundError.
- JSONComment lire et écrire du JSON en Python - loads, dumps, lire depuis des fichiers, pretty printing, et gérer les cas limites qui apparaissent avec les vraies données.
- Fichiers CSVComment lire et écrire des fichiers CSV en Python - le module csv, DictReader et DictWriter, gérer les en-têtes, les guillemets, et quand utiliser pandas à la place.
- Requêtes HTTPComment faire des requêtes HTTP en Python avec la bibliothèque requests - GET, POST, paramètres de query, en-têtes, corps JSON, et gestion des erreurs.
- datetimeUn tour pratique du module datetime de Python - parser, formater, faire des maths sur les dates et gérer les fuseaux horaires sans se perdre.
- RegexUne introduction pratique au module re de Python - recherche, correspondance, groupes de capture, remplacement et les motifs que tu utiliseras le plus.
Erreurs et débogage
- ExceptionsComment gérer les erreurs en Python - try/except/finally, attraper des exceptions spécifiques, lever les tiennes, et quand laisser une erreur se propager.
- Erreurs & débogageUn tour des erreurs Python que tu rencontreras le plus souvent - KeyError, ValueError, ModuleNotFoundError, EOFError - et les habitudes de débogage qui les corrigent vite.
