Formation : Programmation avancée en Python

• Compréhension approfondie de l’interpréteur Python
• Mutabilité / immutabilité
• Passage par référence vs valeur
• Scope des variables (local, global, nonlocal)

Cas pratique :

Analyse de bugs cachés

• Identifier et corriger des erreurs liées à la mutabilité des listes et dictionnaires
• Comprendre les effets de bord dans les fonctions

• Fonctions lambda
• Paramètres *args et **kwargs
• Fonctions imbriquées
• Closures
• Fonctions comme objets

Cas pratique

Création d’un moteur de calcul flexible

• Créer des fonctions mathématiques dynamiques
• Passer des fonctions en paramètres
• Générer des fonctions personnalisées

• Principe des décorateurs

• Décorateurs avec arguments

• Cas d’usage réels (logs, contrôle d’accès, timing)

Cas pratique

Décorateur de monitoring

• Créer un décorateur qui :

  • Mesure le temps d’exécution

  • Loggue les appels de fonctions

• Rappels POO : classes, objets, méthodes

• Méthodes spéciales (__init__, __str__, __repr__)

• Attributs de classe vs instance

• Encapsulation

Cas pratique

Modélisation métier

• Créer un système de gestion de comptes bancaires

• Implémenter dépôts, retraits, affichage personnalisé

• Héritage simple et multiple

• Surcharge de méthodes

• super()

• Composition vs héritage

Cas pratique

Système de gestion de véhicules

• Classe mère Vehicule

• Classes filles Voiture, Camion, Moto

• Polymorphisme sur une méthode calculer_prix_location()

• Méthodes statiques et de classe

• Propriétés (@property)

• Classes abstraites (abc)

• Dataclasses

Cas pratique

Framework de validation

• Créer une classe abstraite Validator

• Implémenter plusieurs validateurs concrets

• Utiliser @property pour la validation automatique

• Hiérarchie des exceptions

• Création d’exceptions personnalisées

• Bonnes pratiques try / except / finally

Cas pratique

Sécurisation d’un programme

• Créer un système de saisie utilisateur robuste

• Lever et gérer des exceptions personnalisées

• Introduction aux tests unitaires (unittest, pytest)

• Assertions

• Debug avec pdb

• Bonnes pratiques de nommage et PEP 8

Cas pratique

Tests automatisés

• Écrire des tests unitaires pour un module existant

• Identifier et corriger des bugs via les tests

• Organisation des fichiers et packages

• Modules et imports

• Environnements virtuels

• Introduction à pip et requirements.txt

Cas pratique

Mini-projet structuré

• Transformer un script monolithique en projet structuré

• Séparer logique métier, utilitaires et point d’entrée

• Gestion d’un système (ex : gestion de stock, réservation, notes)

• Utilisation :

  • POO

  • Décorateurs

  • Exceptions

  • Tests

  • Fichiers

• Code structuré et testé