- Référence : OPYD
- Durée : 4 jours (28h)
- Lieu : Au choix. À distance ou en présentiel, à Paris ou en Régions
En intra
Durée
4 jours
Niveau
Intermédiaire
Classe à distance
Possible
Vous pouvez suivre cette formation en direct depuis votre domicile ou votre lieu de travail. Plus d'informations sur notre solution de classe à distance...
Référence
OPYD
Éligible CPF
Non
Cette formation Python Bonnes pratiques et Design patterns vous apprend les bonnes pratiques de programmation avec Python.
Lors de ce cours, les participants approfondissent leur expérience de la programmation avec Python pour rendre leurs applications fiables et stables et pour appliquer des design patterns (patrons de conception) qui leur permettront de résoudre les principales difficultés qu'ils rencontrent dans la conception de logiciels avec Python.
Objectif pédagogique :
Savoir maîtriser les bones pratiques Design patterms avec Python.
Objectifs pédagogiques :
Concrètement, à l'issue de cette formation Python Bonnes pratiques et Design patterns vous aurez acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour :
- Appliquer des design patterns et des bonnes pratiques pour développer des applications avec Python
- Exploiter des fonctionnalités avancées de programmation Python pour concevoir des programmes fiables
- Créer et gérer des threads de contrôle concurrents
- Générer des requêtes et des réponses aux services Web REST et utiliser les données renvoyées
- Suivre l'exécution du programme et améliorer les performances
- Lancer des tests unitaires sur les programmes et les modules Python, les installer et les distribuer.
Public :
Cette formation est destinée aux programmeurs, développeurs, ingénieurs en logiciels, testeurs et responsables techniques souhaitant approfondir leurs connaissances du langage Python.
Prérequis :
Afin de suivre ce stage, il est nécessaire d'avoir suivi la formation Python (réf. OPYT) ou de posséder les connaissances équivalentes telles qu'une expérience professionnelle d'au moins 3 mois de programmation avec Python.
Programmation orientée objet avec Python
Étendre les classes pour définir des sous-classesHériter des plusieurs super-classes et classes mixin
Ajouter des propriétés à une classe
Définir des classes abstraites de base
Fonctionnalités Python
Écriture de code PythonPersonnaliser les itérations et les indexations avec des méthodes « magiques »Modifier le code de façon dynamique avec le « monkey patching »Traitement des exceptionsLever des exceptions personnalisées
Réduire la complexité du code avec les gestionnaires de contexte et l'instruction with
Vérification du code et tests unitaires
Tests : Les bonnes pratiquesDévelopper et lancer des tests unitaires PythonSimplifier les tests automatiques avec le paquetage NoseVérification du comportement du codeInvestiguer les dépendances entre objets avec le paquetage Mock
Mettre en œuvre les assertions avec le paquetage MagicMock
Recherche des erreurs et techniques de débogage
Identification des erreursJournaliser les messages pour les audits et le débogageVérifier le code à la recherche de bogues avec PyLintDébogage du code PythonExtraire les informations sur les erreurs à partir des exceptions
Suivre l'exécution du programme avec l'environnement de développement intégré PyCharm
Design patterns Python
Patrons structurelsMettre en œuvre les patrons décorateurs avec @Contrôler les accès à un objet avec le patron ProxyPatrons comportementauxUtiliser le patron d'itération avec les générateurs Python
Définir un algorithme squelette avec le patron de méthode
Autoriser des couplages lâche entre classes avec le patron observateur
Interface avec les clients et les services Web REST
Services Web REST PythonDévelopper un service RESTGénérer des réponses JSON pour des clients AjaxClients REST PythonEnvoyer des requêtes REST depuis un client Python
Utiliser les données JSON et XML renvoyées
Mesure et amélioration de la performance de l'application
Mesurer l'exécution de l'applicationChronométrer l'exécution des fonctions avec le module « timeit »Suivre l'exécution du programme via « cProfile »
Manipuler le suivi de l'exécution de manière interactive avec « pstats »Les fonctionnalités du langage Python pour l'optimisation des performancesDéterminer les structures de données efficaces parmi listes, dictionnaires et tuples
Transformer et filtrer des ensembles de données avec les compréhensions
Remplacer l'interpréteur traditionnel Python par PyPy
Installation et distribution de modules
Gestion des versions des modulesInstaller les modules depuis le dépôt PyPi avec pipPortabilité du code entre les différentes versions de PythonPaquetage des modules et des applications PythonDéfinir des environnements Python isolés avec « virtualenv »
Préparer la distribution d'un paquetage avec « setuptools »
Importer les modules Python dans un dépôt local
Exécution en parallèle
Processus légers (threads)Créer et gérer plusieurs threads de contrôle avec la classe ThreadSynchroniser des threads avec des verrousTraitements lourdsExécuter des commandes du système d'exploitation comme sous-processus
Synchroniser des processus avec les files d'attente
Exécuter des traitements en parallèle avec les groupes de processus et des exécuteurs
Ce cours alterne théorie et travaux pratiques pour une meilleure assimilation des notions évoquées.
Les travaux pratiques abordés lors de ce cours sont les suivant :
- Appliquer des design patterns courants à des programmes Python
- Vérifier que le code est correct avec les tests unitaires et les mock objects
- Développer des services Web REST et des clients REST
- Déceler les erreurs et déboguer le code Python
- Créer et gérer des threads et des processus
- Installer et distribuer des programmes et des modules.
Avis des participants à la formation Python : Bonnes pratiques et Design patterns
Les avis figurant ci-dessous sont issus des fiches d’évaluation que remplissent les participants à la fin de la formation. Ils sont ensuite publiés automatiquement si les personnes ont explicitement accepté que nous les diffusions.
PONTHIEUX Arnaud
4/5
Mon avis sur le contenu du stage :
"Le contenu a évolué au cours de la formation en fonction du publique ce qui est appréciable."
Mon avis sur le formateur :
"Le formateur a réussi à recueillir notre feedback en distanciel ce qui est assez impressionnant. Il s'est montré disponible et à toujours répondu à nos sollicitations. Son niveau technique est excellent. Merci"
Ce que j'ai le plus apprécié :
"Possibilité de partage des écrans de tous les participants (vraiment intéressant pour montrer aux autres nos travaux et problèmes)."
Ce que j'ai le moins apprécié :
"Peut-être plus difficile d'avoir des échanges entre nous."
BM
5/5
Mon avis sur le contenu du stage :
"La formation était bien complète et a permis de parcourir beaucoup de fonctionnalités de python. Nous avons suivant nos métiers des besoins différents dans l'utilisation de python et les cours et exercices étaient très variés pour convenir à tous. "
Mon avis sur le formateur :
"Notre formateur connaît parfaitement son domaine et est très pédagogue. Il a su répondre à nos questions et adapter les supports car nous avons tous des niveaux d'utilisation différents de Python. "
MD
4/5
Mon avis sur le contenu du stage :
"Le contenu était un peu trop dense par rapport au temps imparti, avec un enchaînement assez rapide, du coup il était difficile d'assimiler les notions vues."
BC
4/5
Mon avis sur le contenu du stage :
"Formateur très intéressant qui explique très bien les concepts"
GA
4/5
Mon avis sur le formateur :
"Formateur agréable, disponible et très compétent"
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en ligne à ce jour
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Stagiaires dans nos salles
de cours sur
l'année
%
De participants satisfaits
ou très satisfaits de nos
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