Cours Python

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1. Cours Python: les bases
  1. Introduction au langage Python
  2. Ide Python
  3. Premier programme Python avec l'outil IDLE
  4. Premier programme Python avec l'IDE Wing
  5. Les variables en Python
  6. Les commentaires en Python
  7. Les opérateurs Python
  8. Les fonctions en Python
  9. Structure Conditionnelle If else... Python
  10. Structure répétitive For While Python
  11. Les Chaines De Caractères En Python
  12. Formatage des chaines Python
  13. Les listes en Python
  14. Les tuples en Python
  15. Les dictionnaires en Python
  16. Les ensembles en Python
  17. Fonction Lumbda En Python
  18. *args and **kwargs en Python
  19. POO et classes en Python
  20. Héritage en Python
  21. Espaces de noms (namespace) en Python
  22. Les méthodes magiques en POO Python
  23. Les exceptions en Python
  24. Le gestionnaire des packages pip
  25. Serveur Web En Python
  26. Télécharger le cours complet
2.  Modules & bibliothèques standards
  1. Les modules en Python
  2. Le module OS
  3. Le module sys
  4. Le module random
  5. Le module time Python
  6. Module datetime Python
  7. Le module Platform
  8. Le module shutil
  9. Le module virtualenv
  10. Le module JSON
  11. Le module psutil
  12. La bibliothèque urllib
  13. Le module requests
  14. Le module Beautifulsoup
  15. La bibliothèque Selenium
  16. La bibliothèque opncv
  17. Le module hashlib
  18. Le module html
  19. La bibliothèque openpyxl
  20. La bibliothèque PyPDF2
  21. Le Module PyInstaller
  22. Le module googletrans
  23. Le module slugify
  24. Créer son propre bibliothèque sur PyPI
  25. Top 50 modules Python -...
3. Cours Python: les fichiers
  1. Les fichiers en Python
  2. Les fichiers ouverture & lecture
  3. Les fichiers ouverture & écriture
  4. Les fichiers CSV en Python
  5. Les Fichiers JSON En Python
  6. Fichier de configuration .ini
  7. Récapitulatif des fichiers Python
4. Cours Python: les bases de données
  1. Python & SQLite database
  2. DB Browser for SQLite
  3. Python & MySql database
  4. Python & Bases de données PyGreSQL
5. Cours Python: Interface graphique GUI Tkinter
  1. L'interface Graphique Python Tkinter
  2. Première Fenêtre Graphique Tkinter
  3. Les Windgets Tkinter
  4. Le widget Button Tkinter
  5. Le Widget Label Tkinter
  6. Le Widget Entry Tkinter
  7. Le widget Text Tkinter
  8. Le Widget Frame Tkinter
  9. La classe StringVar
  10. Le Widget Canvas Tkinter
  11. Le widget Scale Tkinter
  12. Le Widget Listbox Tkinter
  13. Le widget Menu Tkinter
  14. Bibliothèque d'images PILLOW
  15. Module de style tkinter.ttk
  16. Liste déroulante ttk Combobox
  17. Le widget Scrollbar Tkinter
  18. Le widget PanedWindow
  19. Le widget Notebook Tkinter
  20. le module filedialog
  21. Projet: Création éditeur de texte
  22. Bibliothèque graphique wxPython
  23. Codes Sources Tkinter
6. Cours Python la bibliothèque Graphique PyQt5
  1. Introduction à la bibliothèque PyQt5
  2. Première Fenêtre graphique PyQt5
  3. La classe QLabel PyQt5
  4. La classe QPushButton PyQt5
  5. Les Layouts PyQt5
  6. Le contrôle de saisie  QLineEdit PyQt5
  7. Le widget QTextEdit PyQt5
  8. Le widget QComboBox
  9. Le widget QCalendarWidget
  10. Créer un menu avec la classe QMenuBar
  11. La classe QMainWindow
  12. Le widget centralWidget Pyqt5
  13. Mini App PyQt5 Avec Qt Designer
  14. Le widget QFrame
  15. Les images avec QPixmap PyQt5
  16. QTableWidget PyQt5
  17. La classe QFileDialog PyQt5
  18. Navigateur web avec QWebEngineView
  19. Codes Source PyQt5
7. Cours Python: mathématiques En Python
  1. Le module Math
  2. Le module Python statistics
  3. Bibliothèques Numpy
  4. Les méthodes Numpy dédiées aux statistiques
  5. La bibliothèque matplotlib
  6. Bibliothèque Sympy
  7. Bibliothèques Scipy
  8. Bibliothèques Pandas
  9. Bibliothèques Scikit Learn
  10. Bibliothèques TensorFlow
  11. Bibliothèque networkX
8. IA et Machine Learning
  1. Anaconda Python
  2. Python Machine Learning
  3. Apprentissage profond (deep learning)
9. Application Mobile Avec Python Kivy Framework
  1. Introduction Au Framework Kivy Python
  2. Premier Programme Kivy
10.  Python Divers
  1. Systèmes embarqués avec Micropython
  2. Exécuter un script Python avec PHP
  3. Convertir des devises en Python
11. Django Framework
  1. Introduction à Django
  2. Les principaux packages de django
  3. Installation de Django
  4. Premier Projet Django
  5. Interface administrateur
  6. Créer une application django
  7. Passer une variable en URL Django
  8. Les modèles de django
  9. Templates Django
  10. Les formulaires Django
  11. Fichiers Statiques Django
  12. Upload des fichiers django
  13. Systeme Pagination Django
  14. Gestion des utilisateurs Django
  15. Tp Django: création d'un blog
  16. Le fichiers de dépendances requirement.txt
  17. Développer des projets django en ligne
13. Projets En Python - Django
  1. Comment publier un projet sur Github
  2. Création Editeur de Texte en Python Partie1
  3. Mini Logiciel Conjugaison Des Verbes
  4. Système Traduction En Python
  5. Carnet d'adresse en Python
  6. Calculatrice en Python Tkinter
  7. Système d'authentification en Python et tkinter
  8. Créer un navigateur web avec Python PyQt5
  9. Convertisseur de devises en Python Pyqt5
  10. Projet Django : Students_Management
  11. Projet Django: Gestion d'un cabinet médical
14. Formations & Certification En Python
    1. Les Certifications En Python
    2. Formation Python-partie1
    3. 14. Formation complète En Python - Django
15. Ressources pour apprendre Python
    1. Sites web pour apprendre Python
16. FAQ Python (Questions Fréquentes Et Leurs Réponses)
  1. FAQ Python Basique
17. EXERCICES AVEC SOLUTIONS
  1. Les bases en Python: Variables String
  2. Exercices sur les listes Python
  3. Exercices Python: Algorithme Design
  4. Arithmétiques en Python
  5. Exercices Python: les classes
  6. Exercices sur les dictionnaires Python
  7. Exercices sur les ensembles Python
  8. Exercices Python: les fichiers
  9. Exercices sur la bibliothèque numpy
  10. Exercices sur la bibliothèque Sympy
  11. Exercices sur la bibliothèque pandas
  12. Exercices de statistiques en python
  13. Suites et approximation numérique en Python
  14. Exercices GUI Tkinter
  15. Exercices GUI PyQt5- Qt Designer
  16. Exercices Python & bases de données SQLite3

 

18.  Python Courses - English

 

19. Guide Complet Et Progressif
 






 

 

 

Younes Derfoufi
CRMEF OUJDA

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214 thoughts on “Cours Python”

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  103. Bonjour Alivia,
    En Python, la différence principale entre une variable locale et une variable globale réside dans leur portée d’utilisation.

    Variable Locale :

    Une variable locale est déclarée à l’intérieur d’une fonction et n’est accessible qu’à l’intérieur de cette fonction.
    Elle est créée lors de l’exécution de la fonction et disparaît à la fin de la fonction.
    Elle ne peut pas être utilisée en dehors de la fonction où elle est déclarée.
    Exemple :

    Variable Globale :

    Une variable globale est déclarée en dehors de toutes les fonctions, au niveau principal du script ou du module.
    Elle est accessible de n’importe où dans le script ou le module.
    Sa portée est globale, ce qui signifie qu’elle peut être utilisée à la fois à l’intérieur et à l’extérieur des fonctions.
    Exemple :

  104. Bonjour Baptiste
    Vous pouvez inverser les éléments d’une liste en utilisant la méthode reverse() ou en utilisant la notation de découpage (slicing). Les deux approches fonctionnent, mais choisissez celle qui convient le mieux à votre cas d’utilisation. Si vous souhaitez modifier la liste existante, utilisez reverse(). Si vous préférez créer une nouvelle liste inversée sans modifier l’originale, utilisez la notation de découpage.

    Voici deux façons de le faire :

    Méthode reverse() :
    La méthode reverse() modifie la liste directement sur place, inversant l’ordre des éléments.

    Découpage (slicing) :
    Utilisez la notation de découpage avec [::-1] pour créer une nouvelle liste inversée sans modifier l’original.

    1. Bien sûr Adam! Une fonction lambda en Python est une petite fonction anonyme définie en une seule ligne. Voici une explication simple avec quelques exemples :

      Voici la syntaxe générale d’une fonction lambda:

      – lambda indique que vous créez une fonction lambda.
      – arguments sont les paramètres de la fonction.
      – expression est le résultat renvoyé par la fonction.

      Exemples simples : Addition de deux nombres
      Je vous donne ici un petit exemple simple qui montre comment utiliser une fonction lambda pour des tâches simples sans avoir à définir une fonction complète avec def. Elle est pratique pour des opérations rapides et ponctuelles.

    1. Bonjour Adam,
      En Python, le type d’une variable peut être changé dynamiquement en cours d’exécution du programme. Cette caractéristique est connue sous le nom de typage dynamique. Vous pouvez utiliser l’instruction d’assignation pour attribuer une nouvelle valeur à une variable avec un type différent. Voici un exemple simple :
      Ici dans cet exemple, la variable ma_variable commence en tant qu’entier (int) et est ensuite réaffectée avec une valeur de type flottant (float). Python ajuste automatiquement le type de la variable en fonction de la valeur qui lui est assignée.
      Cependant, bien que cela soit possible, il est généralement recommandé de maintenir la cohérence des types pour éviter des erreurs potentielles et rendre le code plus lisible. Des conversions explicites de types peuvent également être utilisées lorsque nécessaire.

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    1. Salut adeline
      En Python, il n’y a pas de concept strict de “constantes” comme dans certains autres langages de programmation qui permettent de déclarer explicitement des variables comme constantes. Cependant, il est courant de conventionner des variables en majuscules pour indiquer qu’elles sont destinées à rester constantes tout au long du programme.

    1. Effectivement oui tangerv,
      vous pouvez supprimer les espaces blancs d’une chaîne en Python en utilisant plusieurs méthodes. En voici une qui utilise la méthode strip() :
      Cette méthode supprime les espaces au début et à la fin de la chaîne.

    1. Bonjour florealvin,
      Vous pouvez vérifier si une clé existe dans un dictionnaire Python en utilisant l’opérateur “in” ou en utilisant la méthode get(). Voici un exemple en utilisant l’opérateur “in”

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  146. Ping : Les variables en python – Très Facile
  147. Ping : Introduction au langage python 3 – Très Facile

    1. Salut baptiste!
      Tkinter est une bibliothèque graphique standard de Python qui permet de créer des interfaces graphiques pour les applications de bureau. Son nom est une combinaison de “Tk”, qui est la bibliothèque graphique sous-jacente, et “inter” qui signifie interface. Tkinter est inclus par défaut dans les distributions standard de Python, ce qui signifie qu’il est généralement disponible sans nécessiter d’installation supplémentaire.
      Concernant la gestion de stock ou toute autre application de bureau, Tkinter est tout à fait capable de créer des applications de ce genre. Il est bien adapté pour les petites applications avec des interfaces utilisateur simples. Cependant, pour des projets plus complexes et exigeants, vous pourriez envisager d’utiliser d’autres bibliothèques graphiques plus avancées, comme PyQt5, qui offrent plus de fonctionnalités et de flexibilité! Bonne chance !

  149. Quand j’essaye d’installer une extension de python avec l’utilitaire pip je reçois le message d’erreur suivant:
    pip’ is not recognized as an internal or external command !
    merci de m’aider à résoudre le problème.

    1. Bonjour adeline
      Si vous rencontrez le problème où la commande “pip” n’est pas reconnue, cela peut être causer par de nombreuses raisons:
      1) Installation de Python incorrecte : Assurez-vous que Python est correctement installé sur votre système. Vous devriez pouvoir exécuter la commande “python” dans votre terminal pour vérifier si Python est accessible. Si ce n’est pas le cas, vous devrez peut-être réinstaller Python.
      2) Variable d’environnement non configurée : Si Python est correctement installé, il est possible que la variable d’environnement correspondant au répertoire d’installation de Python ne soit pas configurée correctement. Dans ce cas, vous devrez ajouter le chemin d’accès au répertoire “Scripts” de Python à votre variable d’environnement “PATH”.
      3) Installation de pip manquante : Parfois, certaines distributions Python n’incluent pas pip par défaut. Si vous avez installé une version de Python qui n’inclut pas pip, vous devrez l’installer séparément. Vous pouvez le faire en téléchargeant le script d’installation de get-pip.py à partir du site Web officiel de pip (https://pip.pypa.io) et en l’exécutant avec Python.
      Si vous rencontrez encore des problèmes n’hésitez pas à les reposter ici! Je répondrai au passage!

  150. Ping : Liste des sites pour apprendre Python – Très Facile

    1. Effectivement oui, il est possible de faire du développement mobile avec Python en utilisant des outils spécifiques qui permettent de créer des applications pour les différentes plateformes mobiles (iOS, Android, etc.).
      Il existe plusieurs frameworks pour faire du développement mobile avec Python, tels que :
      Kivy : un framework open-source qui permet de développer des applications multiplateformes pour iOS, Android, Windows, OS X et Linux. Il utilise un langage de description de l’interface utilisateur (UI) propre pour décrire l’interface utilisateur de l’application.
      BeeWare : un ensemble d’outils pour développer des applications natives pour Android, iOS, Windows, macOS, Linux, et WebAssembly en utilisant Python.
      PyMob : un framework qui permet de créer des applications mobiles en utilisant Python et la librairie Kivy. Il permet de générer des codes pour différentes plateformes mobiles.
      Chaquopy : un plugin pour Android Studio qui permet de développer des applications Android en utilisant Python.
      Notez bien que ces frameworks sont encore en cours d’évolution, et que les performances et les fonctionnalités peuvent varier en fonction des plateformes et des versions. Il est donc important de vérifier la compatibilité et les limites de ces frameworks avant de choisir l’un d’entre eux pour votre projet.
      Il est également possible de faire du développement mobile en utilisant des librairies pour générer du code natif (Java ou Swift) à partir de code Python, mais cela nécessite généralement une certaine expertise en développement mobile et une bonne connaissance des plateformes cibles.

    2. SQLite est un système de gestion de base de données relationnelle léger et populaire qui peut être utilisé pour un projet de bureau en Python. Il est souvent utilisé pour des projets de petite à moyenne envergure, car il est intégré à l’application, n’exige pas de configuration de serveur et est facile à utiliser avec Python grâce à des bibliothèques comme sqlite3.
      Cependant, il y a des cas où SQLite pourrait ne pas être suffisant pour un projet de bureau en Python. Par exemple, si votre projet nécessite une forte scalabilité ou des performances élevées pour gérer un grand volume de données ou un grand nombre d’utilisateurs simultanés, SQLite pourrait ne pas être la meilleure option. Il y a aussi des fonctionnalités avancées telles que les transactions distribuées, la réplication de base de données, les vues matérialisées qui ne sont pas disponibles dans SQLite.
      Dans l’ensemble, SQLite peut être un choix judicieux pour un projet de bureau en Python si les exigences de performance et de fonctionnalité sont modestes. Cependant, il est important de considérer toutes les exigences de votre projet avant de choisir SQLite ou un autre système de gestion de bases de données pour votre projet.

    1. SQLite est un système de gestion de base de données relationnelle léger et populaire qui peut être utilisé pour un projet de bureau en Python. Il est souvent utilisé pour des projets de petite à moyenne envergure, car il est intégré à l’application, n’exige pas de configuration de serveur et est facile à utiliser avec Python grâce à des bibliothèques comme sqlite3.
      Cependant, il y a des cas où SQLite pourrait ne pas être suffisant pour un projet de bureau en Python. Par exemple, si votre projet nécessite une forte scalabilité ou des performances élevées pour gérer un grand volume de données ou un grand nombre d’utilisateurs simultanés, SQLite pourrait ne pas être la meilleure option. Il y a aussi des fonctionnalités avancées telles que les transactions distribuées, la réplication de base de données, les vues matérialisées qui ne sont pas disponibles dans SQLite.
      Dans l’ensemble, SQLite peut être un choix judicieux pour un projet de bureau en Python si les exigences de performance et de fonctionnalité sont modestes. Cependant, il est important de considérer toutes les exigences de votre projet avant de choisir SQLite ou un autre système de gestion de bases de données pour votre projet.

    1. Salut tangerv,
      Il existe de nombreux modules Python populaires pour le développement web, notamment :

      1. Django: un framework web complet pour les applications web de grande envergure.
      2. Flask: un framework web léger pour créer des applications web facilement.
      3. Pyramid: un autre framework web pour les applications de toutes tailles.
      4. Bottle: un micro-framework web similaire à Flask.
      5. Tornado: un framework web asynchrone pour les applications à haute performance.
      6. CherryPy: un autre framework web léger et facile à utiliser.

      Et bien sûr de nombreux autres framework python sont déstinés au développement web. Quant à moi je vous recommande Django qui est le plus populaire et le plus robuste.
      Il existe également des modules pour des tâches spécifiques telles que l’authentification (par exemple, Flask-Login), la gestion de formulaires (par exemple, WTForms) et l’accès à la base de données (par exemple, SQLAlchemy). Il est important de choisir le module qui convient le mieux à vos besoins spécifiques.
      Il existe également des modules pour des tâches spécifiques telles que l’authentification (par exemple, Flask-Login), la gestion de formulaires (par exemple, WTForms) et l’accès à la base de données (par exemple, SQLAlchemy). Il est important de choisir le module qui convient le mieux à vos besoins spécifiques.

    1. Bonjour zaher56,
      Avant de penser à ouvrir et lire un fichier JSON, il faut au préalable en connaitre la structure! En effet un fichier JSON est un fichier texte qui contient des données structurées au format JSON. Il est généralement utilisé pour stocker des données de configuration, des contenus de base de données, des données de transfert entre systèmes et des données de métadonnées pour les applications web et mobiles.
      Exemple de fichier JSON qui stocke les données d’un objet voiture
      {
      “marque” : “Renault”,
      “couleur” : “noire”,
      “prix en euro” : 15000
      }
      Pour lire un fichier JSON en python, il existe de nombreuses façons, mais la plus simple c’est en utilisant la bibliothèque json :

      Notez bien que vous devez vérifier si le fichier existe avant de l’ouvrir, si non, il faut gérer l’exception.

    1. Bonjour Florealvin
      Pour envoyer un eamil en python, rien de plus simple. En effet il existe plusieurs bibliothèques Python que vous pouvez utiliser pour envoyer des e-mails, comme smtplib, imaplib, poplib, email et yagmail. La bibliothèque la plus utilisée est smtplib! Pour envoyer un e-mail simple, vous pouvez utiliser smtplib en suivant ces étapes:
      – Importez la bibliothèque smtplib
      – Créez une connexion à un serveur SMTP en utilisant smtplib.SMTP() ou smtplib.SMTP_SSL() pour une connexion sécurisée.
      – Connectez-vous au serveur en utilisant .login() ou .starttls() pour une connexion sécurisée.
      – Construir le message en utilisant email.mime.text.MIMEText() ou email.mime.multipart.MIMEMultipart() pour les pièces jointes.
      – Envoyez le message en utilisant .sendmail()
      – Déconnectez-vous du serveur en utilisant .quit()
      Pour plus de détails consultez notre tutoriel: https://www.tresfacile.net/envoyer-un-mail-en-python-avec-le-module-smtplib/

    1. Salut ouven,
      En Python, *args et **kwargs sont des conventions utilisées pour passer des arguments à une fonction.
      *args permet de passer un nombre variable d’arguments à une fonction. Lorsque vous utilisez *args dans la définition de la fonction, tous les arguments supplémentaires passés à la fonction seront regroupés sous forme de tuple.

      **kwargs permet de passer un nombre variable de arguments nommés à une fonction. Lorsque vous utilisez **kwargs dans la définition de la fonction, tous les arguments supplémentaires passés à la fonction seront regroupés sous forme de dictionnaire.

      Si vous rencontrez des problèmes n’hésitez pas à les poser ici sous forme de commentaires ! Bonne chance ouven !

    1. Bonjour Baptiste
      Pour obtenir des informations sur le métériel de votre machine ainsi que le système d’exploitation, Python dispose de plusieurs modules comme plateform, psutil, pyudev ainsi que de nombreux d’autres modules.
      Concernant à titre d’exemple, le module platform de Python il fournit des informations sur le système d’exploitation et le matériel de la machine sur laquelle le script Python est en cours d’exécution. Il permet de récupérer des informations telles que :

      1. Le nom et la version du système d’exploitation (Windows, Linux, MacOS, etc.)
      2. Le nom et la version de la plateforme (Windows 10, Ubuntu 18.04, etc.)
      3. Le nom et la version du processeur (x86, x86_64, etc.)
      4. Le système de fichiers utilisé (NTFS, ext4, etc.)
      5. Le nom de l’ordinateur
      6. Le nom de l’utilisateur actuel
      7. Le type de node (exemple : “x86_64”)

      Pour utiliser le module, vous devez d’abord l’importer :

      Puis vous pouvez utiliser les différentes fonctions pour obtenir les informations souhaitées:

      Il y a plein d’autres fonctionnalités dans ce module, pour plus d’information vous pouvez consulter la documentation officielle de Python : https://docs.python.org/3/library/platform.html et aussi notre tutoriel: https://www.tresfacile.net/le-module-plateform-en-python/ Si vous rencontrez des problèmes nhésitez pas à les poser ici en commentaires! Bonne chance Baptiste!

    1. Pour obtenir le code ASCII ou Unicode d’un caractère en Python, vous pouvez utiliser la fonction built-in ord(). Cette fonction prend en argument un caractère et renvoie son code ASCII ou Unicode en tant que nombre entier. Par exemple:

      Si vous voulez obtenir le code unicode d’un caractère, vous pouvez utiliser ‘\uXXXX’ or ‘\UXXXXXXXX’ notation

      Si vous voulez récupérer la chaine de caractère de l’unicode vous pouvez utiliser la fonction built-in chr() qui prend en argument un code ASCII ou Unicode et renvoie le caractère correspondant.

      Notez que les codes ASCII correspondent aux codes Unicode pour les caractères compris entre 0 et 127. J’espère vous avoir aider! Si non veuillez reposer votre question en commentaire!

    1. Bonjour tabadou,
      Il existe de nombreux choix de bases de données que vous pouvez utiliser avec Python, chacun ayant ses propres avantages et inconvénients. Les bases de données les plus populaires et les plus couramment utilisées avec Python sont SQLite, MySQL et PostgreSQL.

      SQLite est une base de données embarquée qui est incluse avec Python. Elle est simple à utiliser et ne nécessite pas d’installation ou de configuration supplémentaires, ce qui en fait un choix idéal pour les petits projets et les développeurs débutants. Cependant, elle n’est pas conçue pour gérer des charges de travail importantes ou des demandes simultanées de plusieurs utilisateurs.

      MySQL est une base de données populaire et largement utilisée qui est également compatible avec Python. Elle est capable de gérer des charges de travail importantes et des demandes simultanées de plusieurs utilisateurs. Elle est également largement utilisée dans les entreprises, c’est donc une option solide pour les projets professionnels.

      PostgreSQL est également un choix populaire pour les projets Python, il est connu pour sa robustesse et sa flexibilité. Il supporte de nombreux types de données avancés tels que les tableaux et les types de données JSON, et il possède un moteur de recherche intégré pour effectuer des recherches sur des documents texte volumineux. Il est souvent utilisé pour les projets nécessitant des fonctionnalités de base de données avancées.

      Au final, le choix dépendra de vos besoins spécifiques en matière de base de données. Si vous avez besoin d’une base de données simple pour un petit projet, SQLite peut être un bon choix. Si vous avez besoin d’une base de données capable de gérer des charges de travail importantes et des demandes simultanées de plusieurs utilisateurs, MySQL ou PostgreSQL peuvent être des choix appropriés. Il est également recommandé de vérifier les librairies d’accès à la base de données Python disponibles pour chaque option avant de faire un choix.

    1. Salut Casave
      Il existe plusieurs bibliothèques en Python qui permettent de lire des fichiers Excel. La plus populaire est pandas, qui est une bibliothèque de manipulation de données puissante et facile à utiliser. Vous pouvez l’utiliser pour lire un fichier Excel en utilisant la méthode read_excel(). Il vous suffit de fournir le nom de fichier et l’emplacement de celui-ci, et la méthode renverra un objet DataFrame pandas qui contient les données du fichier Excel.

      Voici un exemple de code pour lire un fichier Excel nommé “data.xlsx” dans le répertoire courant:

      Il existe également d’autres bibliothèques comme openpyxl qui permet de lire, créer et modifier les fichiers Excel. C’est une bibliothèque très complète et c’est l’une des meilleures options si vous avez besoin de plus de contrôle sur les données lues. Il existe d’autres bibliothèques moins connues comme xlrd, xlwt, xlutils mais elles ne sont généralement pas utilisées autant que pandas ou openpyxl car les deux dernières sont plus complètes et plus performantes.
      Il est important de noter que ces bibliothèques nécessitent le fichier Excel sur votre machine locale pour fonctionner.

    1. Salut Bik
      Les dictionnaires en Python sont des structures de données très utiles et puissantes qui peuvent être utilisées pour stocker des informations sous forme de paires clé-valeur. Les clés d’un dictionnaire sont uniques et utilisées pour accéder à la valeur correspondante.
      Il y a plusieurs raisons pour lesquelles les dictionnaires sont utiles en Python :
      Performances : Les dictionnaires en Python sont implémentés en utilisant une structure de données appelée “table de hachage”, qui permet des temps d’accès, de suppression et de recherche en O(1) en moyenne, ce qui les rends très rapides.
      Flexibilité : Les dictionnaires sont des structures de données flexibles qui peuvent contenir des objets de n’importe quel type, et ils peuvent également être utilisés pour stocker des informations de différents types (par exemple, des nombres, des chaînes de caractères, des listes, etc.).
      Simplicité : Les dictionnaires sont très simples à utiliser en Python, avec une syntaxe claire pour accéder et mettre à jour les valeurs stockées dans un dictionnaire.
      Applications : Les dictionnaires sont souvent utilisés pour stocker des informations qui doivent être associées à des clés uniques, comme les préférences utilisateur, les informations de connexion, les traductions, les définitions de mots, les données de comptage, les informations d’agrégation etc.
      Oprérations: Il y a beaucoup d’opérations in-built en python qui peuvent faciliter vos opérations sur les dictionnaires: tels que keys, values, items, pop, update, get etc.

      En résumé, les dictionnaires en Python sont des structures de données très utiles qui offrent une performance rapide, une flexibilité et une simplicité d’utilisation.

    1. Bonjour Emmy,
      Voici un autre exemple simple d’héritage multiple en Python :

      Dans cet exemple, la classe RectangleCercle hérite des propriétés et méthodes de la classe Rectangle et de la classe Cercle. Cela signifie que la classe RectangleCercle a toutes les caractéristiques d’un rectangle et d’un cercle.
      Comme dans l’exemple précédent, l’ordre dans lequel les classes parentes sont spécifiées dans l’héritage multiple peut avoir un impact sur la façon dont Python gère les conflits de méthodes ou de propriétés. Dans cet exemple, si les classes Rectangle et Cercle avaient des méthodes ou des propriétés portant le même nom, la version définie dans la première classe spécifiée (Rectangle) aurait la priorité.

    1. Bonjour florealvin,
      Les tuples et les listes sont deux types de données de base en Python qui sont utilisés pour stocker une collection d’éléments. Toutefois, ils ont certaines différences clés:

      Les tuples sont immuables, c’est-à-dire que vous ne pouvez pas ajouter, supprimer ou modifier un élément d’un tuple une fois qu’il a été créé. Les listes, en revanche, sont mutables et vous pouvez ajouter, supprimer ou modifier des éléments d’une liste à tout moment.

      Les tuples sont plus rapides que les listes. Si vous avez besoin de lire rapidement des données sans avoir à les modifier, vous devriez utiliser un tuple plutôt qu’une liste.

      Les tuples utilisent moins de mémoire que les listes. Si vous travaillez avec de grandes collections de données et que vous devez être attentif à l’utilisation de la mémoire, vous devriez utiliser un tuple plutôt qu’une liste.

      Les tuples sont définis en utilisant des parenthèses, tandis que les listes sont définies en utilisant des crochets. Par exemple:

      En général, vous devriez utiliser un tuple lorsque vous avez besoin de stocker des données qui ne doivent pas être modifiées, et une liste lorsque vous avez besoin de stocker des données qui peuvent être modifiées.

    1. Bonjour Gabin,
      En Python, un namespace est un dictionnaire qui contient des noms de variables et leurs valeurs associées. Chaque namespace est propre à un module ou à une fonction, et les noms de variables dans un namespace sont uniques à celui-ci.
      Voici un exemple de l’utilisation de namespaces dans Python:

      Lorsque vous exécutez ce code, il affichera les valeurs suivantes:

      Dans cet exemple, il y a deux namespaces différents: le namespace global (qui est le namespace du module) et le namespace de la fonction foo. Le namespace global contient les variables x et y avec les valeurs 1 et 2, respectivement. Le namespace de la fonction foo contient également des variables x et y, mais avec les valeurs 3 et 4, respectivement. Ces deux namespaces sont distincts, de sorte que les variables x et y dans le namespace de la fonction ne sont pas affectées par les variables x et y dans le namespace global, et vice versa.

    1. En Python, une classe abstraite est une classe qui ne peut pas être instanciée directement. Elle sert de modèle pour d’autres classes et définit une structure commune à toutes ces classes. Une classe abstraite peut définir des méthodes et des attributs, mais ces méthodes et attributs ne sont pas implémentés de manière concrète. Au lieu de cela, les classes filles (classes qui héritent de la classe abstraite) doivent implémenter ces méthodes et attributs de manière spécifique.
      Les méthodes d’une classe abstraite sont déclarées comme des méthodes abstraites, qui ne contiennent pas de corps (c’est-à-dire qu’elles n’ont pas de code). Les classes filles de la classe abstraite doivent implémenter ces méthodes abstraites de manière concrète avant de pouvoir être instanciées.
      Les méthodes d’une classe abstraite peuvent également être implémentées de manière concrète. Dans ce cas, les classes filles héritent de cette implémentation, mais peuvent éventuellement la surcharger (c’est-à-dire la redéfinir) si nécessaire.
      comment définir une classe abstraite en python ?
      Pour définir une classe abstraite en Python, vous devez utiliser le module abc (abstract base classes) et déclarer au moins une méthode abstraite dans la classe. Voici comment définir une classe abstraite en Python :
      Importez le module abc en utilisant la commande from abc import ABC, abstractmethod.
      Déclarez une classe en utilisant la syntaxe class NomDeLaClasse(ABC):.
      Définissez les méthodes et les attributs de la classe comme d’habitude.
      Pour déclarer une méthode abstraite, utilisez l’annotation @abstractmethod au-dessus de la définition de la méthode. Les méthodes abstraites ne contiennent pas de corps (c’est-à-dire qu’elles n’ont pas de code).
      Voici un exemple de classe abstraite qui définit une méthode abstraite make_sound :
      from abc import ABC, abstractmethod

      class Animal(ABC):
      def __init__(self, name):
      self.name = name

      @abstractmethod
      def make_sound(self):
      pass
      Pour utiliser cette classe abstraite, vous devez définir une classe fille qui hérite de Animal et qui implémente la méthode abstraite make_sound. Voici comment définir une classe fille qui hérite de Animal et implémente la méthode make_sound :
      class Dog(Animal):
      def make_sound(self):
      print(“Woof!”)
      Vous pouvez maintenant instancier la classe Dog et utiliser la méthode make_sound :
      dog = Dog(“Buddy”)
      dog.make_sound() # Affiche “Woof!”
      Notez que vous ne pouvez pas instancier la classe abstraite Animal, car elle est abstraite et ne peut pas être utilisée directement. Vous devez créer une classe fille qui implémente toutes les méthodes abstraites de la classe mère avant de pouvoir instancier cette classe fille.

    1. A propos de la licence pyqt
      PyQt est une bibliothèque de logiciels qui permet de développer des applications graphiques de bureau utilisant le langage de programmation Python et le framework de développement d’interface utilisateur Qt. PyQt est disponible sous deux licences différentes : une licence GPL et une licence commerciale.
      La licence GPL (GNU General Public License) est une licence libre qui permet à toute personne de utiliser, étudier, partager et améliorer le logiciel. Toutefois, si vous utilisez PyQt dans le cadre de développement d’un logiciel commercial, vous devez acheter une licence commerciale auprès de The Qt Company, qui est le développeur et le distributeur de PyQt.
      La licence commerciale de PyQt permet d’utiliser le logiciel à des fins commerciales sans avoir à divulguer le code source du logiciel développé avec PyQt. Elle offre également un support technique et une assistance de qualité supérieure.
      En résumé, si vous souhaitez utiliser PyQt à des fins non commerciales ou pour des projets open source, vous pouvez utiliser la licence GPL. Si vous souhaitez utiliser PyQt à des fins commerciales, vous devrez acheter une licence commerciale auprès de The Qt Company.

    1. PyQt et tkinter sont tous deux des bibliothèques de fenêtrage pour Python qui vous permettent de créer des interfaces graphiques utilisateur (GUI) pour votre programme. Toutefois, il y a quelques différences clés entre ces deux bibliothèques :
      – Licence : PyQt est une bibliothèque propriétaire, tandis que tkinter est une bibliothèque open source incluse dans Python par défaut.
      – Complexité : PyQt est généralement considérée comme une bibliothèque plus complexe à utiliser que tkinter, car elle a un certain nombre de fonctionnalités avancées qui peuvent être difficiles à maîtriser pour les débutants. Tkinter, en revanche, est plus simple et facile à apprendre.
      – Capacités : PyQt offre une plus grande variété de widgets (éléments de l’interface utilisateur tels que des boutons, des cases à cocher, etc.) et de fonctionnalités avancées que tkinter. Tkinter a un ensemble de widgets plus limité, mais il est néanmoins suffisant pour de nombreux projets.
      – Support : PyQt est soutenu par une équipe de développeurs professionnels, tandis que tkinter est principalement soutenu par la communauté Python. Cela peut influencer la qualité et la rapidité du support que vous pouvez obtenir
      En général, tkinter est une bonne option pour les projets simples ou pour ceux qui sont limités en termes de temps ou de budget, tandis que PyQt est une meilleure option pour les projets plus complexes qui nécessitent des fonctionnalités avancées.

    1. L’erreur sqlite3.OperationalError: no such table: users indique que la base de données à laquelle vous tentez d’accéder ne contient pas de table avec le nom users.
      Il peut y avoir plusieurs raisons à cette erreur :
      Vous avez peut-être fait une faute de frappe dans le nom de la table. Assurez-vous d’avoir correctement orthographié le nom de la table.
      La table n’a peut-être pas encore été créée. Il peut être nécessaire d’exécuter une instruction CREATE TABLE pour créer la table users avant de pouvoir y accéder.
      Vous tentez peut-être d’accéder à la table depuis une autre base de données ou un autre schéma. Assurez-vous de vous connecter à la bonne base de données et au bon schéma et vérifiez que la table users existe dans cette base de données.
      La table a peut-être été supprimée. Si vous avez récemment supprimé la table users, elle ne sera plus disponible dans la base de données. Vous devrez la recréer ou la restaurer à partir d’une sauvegarde pour y accéder à nouveau.
      Pour résoudre davantage le problème, vous pouvez essayer les actions suivantes :
      Vérifiez l’orthographe du nom de la table. Assurez-vous qu’il est correctement orthographié dans votre instruction SQL.
      Vérifiez si la table existe en exécutant une instruction SELECT sur la table. Si la table n’existe pas, vous obtiendrez une erreur similaire à sqlite3.OperationalError: no such table: users.
      Si la table n’existe pas, essayez de la créer en utilisant une instruction CREATE TABLE.
      Si la table existe mais que vous obtenez toujours l’erreur, assurez-vous de vous connecter à la bonne base de données et au bon schéma. Vous pouvez vérifier la base de données et le schéma courants en utilisant les instructions SELECT DATABASE() et SELECT SCHEMA(), respectivement.

      J’espère que cela vous aidera ! N’hésitez pas à me faire part de toutes autres questions.

  170. Ping : Le langage Python – Très Facile

    1. Bj mouba,
      En Python, une classe abstraite est une classe qui contient un ou plusieurs méthodes abstraites. Une méthode abstraite est une méthode qui est déclarée dans la classe abstraite, mais qui n’a pas d’implémentation. Les méthodes abstraites sont des méthodes qui doivent être implémentées par toute sous-classe concrète (c’est-à-dire non abstraite) de la classe abstraite.
      Les classes abstraites sont utilisées comme modèle pour créer des sous-classes concrètes. Elles vous permettent de définir un ensemble de méthodes qui doivent être implémentées par toute sous-classe concrète, garantissant ainsi à la sous-classe un certain ensemble de capacités. Les classes abstraites sont définies en utilisant le module abc (classe de base abstraite) en Python.
      D’un autre côté, une métaclasse est une classe qui est utilisée pour créer une classe. En Python, une classe est un objet, et par conséquent elle est créée en utilisant une classe. La classe qui est utilisée pour créer une classe s’appelle une métaclasse.
      Les métaclasses sont souvent utilisées pour personnaliser le comportement d’une classe. Par exemple, vous pouvez utiliser une métaclasse pour ajouter automatiquement certaines méthodes à une classe ou pour vous assurer que certaines conditions sont remplies lorsqu’une classe est définie.
      En résumé, la principale différence entre les classes abstraites et les métaclasses est que les classes abstraites sont utilisées pour définir un ensemble de méthodes qui doivent être implémentées par une sous-classe concrète, tandis que les métaclasses sont utilisées pour personnaliser le comportement d’une classe. Les classes abstraites sont définies en utilisant le module abc, tandis que les métaclasses sont définies en utilisant la fonction type.

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    Nous allons toujours utiliser le cours python , mais faites-le sur une année entière et utilisez des cours python supplémentaires pour remplir les autres semaines.
    La partie graphique est très bien abordée via la bibliothèque Tkinter. Nous utiliserons donc d’autres sources pour cela à la fin de ce cours python à l’avenir.
    AUSSI : Les étudiants ont tous eu de très bons éloges pour ce cours python . Bien écrit et bien conçu.

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