Formation Développement Python : Tests, Optimisation et Packaging

Qu’est-ce que le développement Python optimisé et maintenable ?

Le développement Python professionnel ne se limite pas à écrire du code fonctionnel. Il s’appuie sur une approche rigoureuse combinant tests automatisés, analyse statique, performance et bonnes pratiques de distribution. Cette formation offre une vision complète du cycle de vie du code Python : de la validation des fonctionnalités à la mise en production, en passant par la qualité et la performance.

Pourquoi suivre une formation Développement Python : Tests, Optimisation et Packaging ?

Dans un environnement où la fiabilité et la performance du code sont cruciales, savoir tester, analyser et optimiser ses programmes Python est un avantage compétitif majeur. Cette formation vous permettra de gagner en efficacité, de garantir la qualité de vos projets et d’améliorer leur maintenabilité. En outre, vous apprendrez à concevoir des paquets prêts pour PyPI et à exploiter pleinement la puissance de Python grâce à la parallélisation et aux alternatives de compilation modernes.

Objectif opérationnel :

Savoir concevoir, tester, optimiser et distribuer efficacement du code Python maintenable et performant.

Objectif pédagogiques :

À l'issue de cette formation Python Optimisation, vous aurez acquis les compétences et connaissances nécessaires pour :

• Tester son code efficacement avec pytest et hypothesis
• Garantir la qualité logicielle grâce aux outils d’analyse statique (pylint, mypy, black)
• Créer des paquets Python distribuables sur PyPI
• Identifier et corriger les goulets d’étranglement de performance avec cProfile et pyperf
• Choisir les structures de données adaptées et comprendre la complexité algorithmique
• Explorer Cython, PyPy, Numba et maîtriser la parallélisation (multiprocessing, threading, asyncio)

Public :

Ce cours s'adresse aux développeurs Python, ingénieurs logiciels, data scientists ou toute personne souhaitant renforcer la qualité, la performance et la maintenabilité de leurs projets Python.

Prérequis :

Une bonne connaissance préalable du langage Python (syntaxe, fonctions, modules) est nécessaire. Une expérience pratique en développement de scripts ou d’applications Python est recommandée pour tirer pleinement profit de la formation.

Tests automatisés avec pytest et hypothesis

Analyse statique et qualité du code

Profilage et diagnostic de performance

Structures de données et complexité algorithmique

Création et distribution de paquets Python

Compilation et parallélisation avancée

Les ateliers pratiques représentent environ 50 % du cours et sont réalisés à l’aide d’outils tels que pytest, pylint, cProfile, pyperf et setuptools.