1. A propos du cours

1. Auteur : Antoine Rozo (alias « entwanne ») – Zeste de Savoir
2. Type : Tutoriel / support de cours (PDF) – Programmation orientée objet en Python
3. Langue : Français
4. Licence : Creative Commons CC BY-SA

2. Courte description du cours

Introduction complète et progressive à la POO en Python : classes et objets, attributs et méthodes, méthodes spéciales, propriétés, classes et méthodes statiques, héritage (simple et multiple), polymorphisme, surcharge d’opérateurs, protocoles du langage et bonnes pratiques.

3. Longue description du cours

Ce tutoriel constitue une référence pédagogique moderne pour comprendre et mettre en œuvre la programmation orientée objet (POO) avec Python. Il s’adresse aux étudiantes et étudiants, aux autodidactes, ainsi qu’aux enseignantes et enseignants qui souhaitent disposer d’un fil conducteur clair, ponctué d’exemples idiomatiques et de mises en garde sur les pièges courants. L’approche est résolument pragmatique : chaque bloc conceptuel est immédiatement illustré par du code minimal reproductible, accompagné d’explications sur le « pourquoi » et le « comment ».

Le cours démarre par la modélisation : qu’est-ce qu’un objet en Python ? Un objet combine un état (attributs) et des comportements (méthodes). On y apprend à déclarer une class, à instancier des objets, à comprendre le rôle de self, et à distinguer attributs d’instance et attributs de classe. Des conventions de nommage et des conseils de conception (cohésion, responsabilité unique, invariants simples) aident à structurer le code dès le départ.

Viennent ensuite les méthodes spéciales (dites « dunder »), cœur du data model de Python : __init__ pour l’initialisation, __repr__ et __str__ pour les représentations textuelles, __eq__ / __lt__ pour les comparaisons, __add__ / __iadd__ pour la surcharge d’opérateurs, __len__, __contains__, __iter__ pour s’intégrer aux protocoles natifs. Chaque méthode est replacée dans les usages quotidiens : débogage, tri, addition d’objets, itération, appartenance, etc. Le lecteur voit comment rendre une classe « pythonique » en exposant les comportements attendus par l’écosystème standard.

Une section dédiée présente les différents types de méthodes : méthodes d’instance, @classmethod et @staticmethod, ainsi que les propriétés (@property) pour encapsuler proprement l’accès aux attributs — en évitant les « getters/setters » verbeux, tout en gardant la compatibilité de l’API quand la logique d’accès évolue. Sont également abordés l’organisation d’un module orienté objet, la documentation (__doc__), et l’usage de type hints pour clarifier l’intention et améliorer l’expérience outillée (IDE, analyse statique).

Le tutoriel consacre un bloc conséquent à l’héritage : spécialisation d’une classe par redéfinition (override), appels à la super-classe via super(), et héritage multiple. On y explique la MRO (Method Resolution Order), le rôle de object comme racine de l’arborescence, et les bonnes pratiques pour éviter l’ambiguïté : composition plutôt que sur-héritage, mixins bien circonscrits, méthodes sans effets latéraux imprévus. Des schémas de classes servent de support mental pour raisonner sur les hiérarchies et guider la factorisation du code.

Le polymorphisme est illustré par des exemples où plusieurs types exposent la même interface implicite : l’accent est mis sur le style « duck typing » de Python, la séparation entre interface et implémentation, et l’intérêt de tests unitaires ciblant les comportements plutôt que les types concrets. À cette occasion, le cours montre comment écrire des méthodes robustes qui tolèrent une variété d’objets tant qu’ils « se comportent comme » ceux attendus.

Pour aller plus loin dans l’intégration au langage, le cours détaille les protocoles usuels (séquences, itérables, itérateurs, context managers) et explique comment implémenter __enter__/__exit__ pour les blocs with, ou __iter__/__next__ pour l’itération personnalisée. Ces chapitres donnent des recettes concrètes pour produire des objets qui « s’insèrent » naturellement dans le code Python existant (boucles for, compréhensions, gestion de ressources).

Une attention particulière est portée aux bonnes pratiques : immutabilité partielle quand c’est pertinent, invariants simples et vérifiables, messages d’erreur explicites, exceptions dédiées, respect des conventions PEP 8, et clarté des API publiques (attributs « protégés » par convention, noms soulignés simples ou doubles). Des encadrés « anti-patterns » pointent les designs fragiles : abus d’héritage, classes « dieu », dépendances elliptiques, surcharge incohérente des opérateurs, couplage caché via des effets secondaires.

Pour fixer les idées, le tutoriel propose des exemples applicatifs : petites bibliothèques d’objets (vecteurs, formes géométriques, unités), implémentations d’opérateurs et de comparaisons, mini-projets d’architecture (composition de composants, mixins pour fonctionnalités orthogonales), et exercices guidés invitant à modéliser puis coder progressivement. Chaque exercice est conçu pour entraîner à identifier les classes, leurs responsabilités, leurs relations (association/agrégation/héritage), et valider la compréhension par des tests simples.

Enfin, l’ouvrage situe la POO dans l’écosystème Python contemporain : pourquoi privilégier la composition et les protocoles à l’héritage profond ? comment exposer une API stable et évolutive ? quels compromis entre expressivité et simplicité ? Des pistes de prolongement sont suggérées vers les sujets connexes (itérateurs/générateurs, décorateurs, métaclasses) pour aller au-delà du cœur du paradigme objet tout en conservant un style lisible et maintenable.

En résumé, ce cours vous apprend non seulement à écrire des classes fonctionnelles, mais surtout à produire des objets utiles qui respectent les attentes de l’écosystème Python : ils s’affichent correctement, se comparent, s’additionnent si nécessaire, s’itèrent, se composent, et s’insèrent avec élégance dans vos programmes.

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