1. A propos du cours

1. Auteur : Maude Manouvrier (Université Paris-Dauphine, LAMSADE)
2. Type : Support de cours pour formation exécutive avancée
3. Langue : Français
4. Licence : Matériel pédagogique universitaire (accessible en ligne)

2. Prérequis

1. Une très bonne maîtrise de la programmation Python (syntaxe, structures de données, fonctions).
2. Des connaissances solides en langage SQL (requêtes SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, jointures).
3. Une compréhension des concepts fondamentaux des bases de données relationnelles (tables, schéma, clés primaires/étrangères).
4. Ce cours s'adresse à des professionnels en formation continue dans le domaine du Big Data.

3. Public cible

Ce cours est conçu spécifiquement pour les professionnels inscrits à l'Executive Master Statistique et Big Data de l'Université Paris-Dauphine. Il convient également aux data scientists, data engineers et développeurs Python expérimentés qui ont besoin d'interagir de manière robuste et efficace avec des bases de données relationnelles (MySQL, PostgreSQL, SQLite, etc.) dans leurs projets d'analyse ou de traitement de données.

4. Outils matériels et logiciels

4.1 Outils matériels

1. Un ordinateur avec une connexion réseau pour accéder à un serveur de base de données (local ou distant).

4.2 Outils logiciels

1. Un interpréteur Python 3.
2. Un serveur de base de données SQL (MySQL, PostgreSQL, MariaDB) ou une base fichier comme SQLite.
3. Les connecteurs/drivers Python adaptés au SGBD cible (ex: mysql-connector-python, psycopg2 pour PostgreSQL, sqlite3 intégré).
4. Éventuellement une bibliothèque d'abstraction comme SQLAlchemy (Core ou ORM) pour une gestion plus avancée.
5. Un environnement de développement (IDE) et un outil de gestion de base de données (comme DBeaver, phpMyAdmin ou l'outil en ligne de commande du SGBD).

5. Champs d'applications

1. Data Science & Analyse : Extraction automatisée de données depuis des bases opérationnelles pour les charger dans des environnements d'analyse (pandas, notebooks Jupyter).
2. Ingénierie des données (Data Engineering) : Construction de pipelines ETL/ELT (Extract, Transform, Load) pour alimenter des data warehouses ou des lacs de données.
3. Développement d'applications : Création d'applications backend (web, desktop) dont la couche de persistance repose sur une base de données relationnelle.
4. Automatisation de reporting : Génération programmatique de rapports en interrogeant des bases de données et en agrégeant les résultats.

6. Courte description

Cours avancé dédié à l'interfaçage entre Python et les bases de données SQL. Il enseigne comment établir des connexions sécurisées, exécuter des requêtes paramétrées, récupérer et manipuler les résultats, et gérer les transactions pour construire des applications data robustes dans un contexte professionnel de Big Data.

7. Longue description du cours

Ce support de cours, préparé par Maude Manouvrier pour un master exécutif en Big Data, aborde une compétence technique essentielle dans l'écosystème data moderne : faire communiquer Python, le langage phare de la data science, avec les SGBD relationnels, le socle de stockage de nombreuses entreprises. L'approche est résolument pratique et orientée vers les besoins des professionnels.

Le cours commence par expliquer pourquoi et quand il est nécessaire d'interfacer Python avec une base SQL. Les scénarios typiques sont présentés : extraire des données pour de l'analyse exploratoire (EDA), alimenter des modèles de machine learning, automatiser des tâches de mise à jour ou de nettoyage, ou créer des APIs qui s'appuient sur une base de données. Cette mise en contexte montre l'utilité immédiate de la compétence enseignée.

La première étape technique est l'établissement de la connexion. Le cours détaille comment installer et utiliser un connecteur (driver) spécifique au SGBD cible (MySQL, PostgreSQL, etc.). Il explique la fonction connect() qui prend en paramètre les informations critiques : l'hôte, le port, le nom de la base de données, le nom d'utilisateur et le mot de passe. L'importance de la sécurité (ne pas hardcoder les mots de passe dans le code, utiliser des variables d'environnement ou des fichiers de configuration) est fortement soulignée.

Une fois connecté, le cœur de l'interaction réside dans l'exécution de requêtes SQL. Le cours montre comment créer un objet curseur (cursor) à partir de la connexion. Ce curseur est l'outil qui permet d'exécuter des instructions SQL via sa méthode execute(). Le cours couvre tous les types d'opérations : les requêtes de lecture (SELECT) et les requêtes de modification (INSERT, UPDATE, DELETE).

Un point de sécurité et de robustesse absolument crucial est enseigné : l'utilisation des requêtes paramétrées. Au lieu de concaténer des variables Python directement dans la chaîne SQL (ce qui ouvre la porte aux injections SQL), le cours montre comment utiliser des paramètres de substitution (comme %s pour MySQL/PostgreSQL ou ? pour SQLite) dans la requête, et passer les valeurs réelles sous forme de tuple ou de liste à la méthode execute(). C'est une pratique de développement sécurisé obligatoire.

La gestion des résultats est tout aussi importante. Pour les SELECT, le cours explique comment récupérer les données ligne par ligne avec cursor.fetchone(), toutes en une fois avec cursor.fetchall(), ou par lots avec cursor.fetchmany(). Il montre comment ces résultats (souvent des tuples ou des listes de tuples) peuvent être facilement convertis en structures Python comme des listes de dictionnaires ou chargés directement dans un DataFrame pandas pour analyse ultérieure, créant ainsi un pont fluide entre le monde SQL et l'écosystème data science Python.

Le cours aborde également la gestion de l'intégrité des données via les transactions. Il explique le cycle commit() (pour valider définitivement les modifications) et rollback() (pour annuler les modifications en cas d'erreur). La gestion des erreurs avec les blocs try...except...finally est détaillée pour garantir que les connexions sont correctement fermées (cursor.close(), connection.close()), même en cas d'échec, évitant ainsi les fuites de ressources.

Enfin, pour des projets plus ambitieux, le cours peut introduire des outils d'abstraction plus élevée comme SQLAlchemy. SQLAlchemy permet de définir le schéma de la base en Python (via son ORM ou son Core), d'écrire des requêtes de manière plus "pythonique", et facilite la migration entre différents SGBD. Cela correspond aux besoins de professionnels construisant des applications data complexes et maintenables.

En résumé, ce document est un guide pratique et professionnel pour intégrer Python dans une stack technologique centrée sur les données. Il transforme un développeur Python en un data practitioner capable d'interagir de manière sécurisée, efficace et robuste avec l'un des systèmes de stockage les plus répandus : la base de données relationnelle SQL.

8. Aperçu du document