1. A propos du cours

1. Auteur : Bruno Hocquard (Centre de Recherche en Informatique, Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique – LABRI) ; support intitulé «Introduction à l’algorithmique et à la programmation en Python». :contentReference[oaicite:2]{index=2}
2. Type : Ensemble de diapositives pédagogiques (slides) couvrant les thèmes de l’algorithmique, des types, des variables, de l’entrée‑sortie et des structures de contrôle en Python. :contentReference[oaicite:3]{index=3}
3. Langue : Français
4. Licence : Utilisation libre à des fins pédagogiques (aucune mention explicite de licence commerciale). :contentReference[oaicite:4]{index=4}

2. Prérequis

1. Notions de base en algorithmique (ex : qu’est‑ce qu’un algorithme vs un programme). :contentReference[oaicite:5]{index=5}
2. Connaissance modérée des mathématiques et de la logique (variables, expressions, types de données) pour suivre les exemples.
3. Ordinateur avec accès à un interpréteur Python (version 3) et à un éditeur de code (ex : Spyder / Anaconda) — mentionné dans le support. :contentReference[oaicite:8]{index=8}
4. Volonté d’expérimenter : lancer des scripts, observer des traces d’exécution, jouer avec les variables. :contentReference[oaicite:9]{index=9}

3. Publique cible

Ce cours s’adresse aux étudiants en licence ou classes préparatoires qui découvrent la programmation scientifique, aux débutants en Python souhaitant acquérir des bases solides en algorithmique et structure de programme, ainsi qu’aux enseignants ou formateurs cherchant un support clair et structuré pour initier leurs classes à la notion d’algorithme, à la saisie de données, aux variables et aux boucles. Le document est adapté à un public non‑spécialiste en informatique.

4. Outils matériels et logiciels

4.1 Outils matériels

1. Un ordinateur (portable ou fixe) équipé d’un système d’exploitation moderne (Windows, macOS ou Linux).
2. Clavier et souris/pavé tactile pourcrire du code plus aisément.
3. Écran ou vidéoprojecteur si le cours est dispensé en présentiel.
4. Connexion Internet souhaitable pour accéder à des ressources complémentaires ou bibliothèques Python.

4.2 Outils logiciels

1. Interpréteur Python 3 (version 3 .x) installé sur la machine — le support l’indique explicitement. :contentReference[oaicite:11]{index=11}
2. Environnement de développement ou éditeur de texte adapté (par exemple Spyder via Anaconda, ou tout autre IDE ou éditeur simple associable à Python). :contentReference[oaicite:12]{index=12}
3. Module standard de Python (bibliothèque incluse) pour manipuler les variables, les entrées/sorties, les structures de données.
4. Optionnel : un outil de visualisation pas‑à‑pas des variables et de l’exécution (par exemple Python Tutor mentionné dans le support) pour mieux comprendre l’exécution d’un programme. :contentReference[oaicite:14]{index=14}

5. Champs d'applications

1. Introduction à la programmation pour des études en sciences, ingénierie ou informatique : implémentation d’algorithmes simples, manipulation de données.
2. Préparation des étudiants à des travaux dirigés ou travaux pratiques en Python (algorithmes, entrées/sorties, boucles, conditions).
3. Automatisation de petits calculs, prototypage de scripts simples pour la simulation ou la modélisation dans différents domaines scientifiques.
4. Formation initiale aux concepts d’algorithmique et de programmation structurée en vue d’un apprentissage plus avancé (bases de données, simulation, calcul numérique).

6. Courte description

Ce support de cours présente un apprentissage progressif de l’algorithmique et de la programmation en Python : variables, types, affectations, entrées/sorties, conditions, boucles, structuration de programmes, et traçage pas‑à‑pas des exécutions pour bien comprendre le fonctionnement. :contentReference[oaicite:15]{index=15}

7. Longue description du cours

Ce document de plus de 150 diapositives propose une découverte complète et méthodique de la programmation avec Python version 3, dans un contexte pédagogique adapté aux étudiants débutants ou peu familiers avec la notion d’algorithme. Il commence par définir la différence entre un algorithme et un programme, en expliquant que l’algorithme relève d’une description conceptuelle de la résolution d’un problème alors que le programme est l’implémentation dans un langage exécutable. :contentReference[oaicite:16]{index=16}

Par la suite, le support aborde les notions de compilation vs interprétation, montrant que Python est un langage interprété, ce qui facilite l’écriture et l’exécution rapide de programmes. :contentReference[oaicite:17]{index=17} Il introduit également l’environnement d’exécution, les éditeurs/IDE recommandés, la manipulation de fichiers, l’utilisation d’un interpréteur interactif et l’exécution de scripts.

Une partie centrale est consacrée à la définition et à l’usage des variables, des types de données (entiers, flottants, chaînes de caractères, booléens), des opérateurs arithmétiques et logiques, des expressions et des affectations. Le document prend le soin d’illustrer la trace d’exécution d’un programme, à l’aide de schémas ou d’outils intuitifs (ex : Python Tutor) afin de visualiser chaque modification de variable et chaque étape de traitement. :contentReference[oaicite:18]{index=18}

Ensuite, le cours fait le lien avec l’entrée/sortie : lire des données depuis le clavier, afficher des résultats à l’écran, conversion de types, gestion d’erreurs simples. Il prépare aussi aux structures de contrôle : les conditions (if, else), les boucles (for, while), et la sortie anticipée (break, continue). Les diapositives comportent de nombreux exemples d’application dans un univers scientifique ou mathématique (calcul de suite, test de primalité, simulation simple).

Un accent particulier est mis sur la manière de structurer un programme simple mais clair : nommage des variables, indentation, commentaires, découpage en blocs logiques. Le support prend le soin de montrer que la compétence ne se limite pas à la syntaxe mais que l’étudiant doit comprendre ce qui se passe sous le capot, étape après étape. Cela permet de développer un esprit de programmation rigoureux, déjà utile en mathématiques ou dans les sciences expérimentales.

Vers la fin, le document propose des exercices auto‑formatés, des quizz, ainsi qu’un affichage pas‑à‑pas de l’exécution d’algorithmes classiques (ex : algorithme d’Euclide pour le PGCD, calcul de la factorielle, gestion de chaînes de caractères et de listes simples). Ceci permet à l’utilisateur de passer de la théorie à la pratique immédiatement, de tester son code et de visualiser les effets de chaque instruction sur les variables.

En résumé, ce cours offre un excellent point d’entrée pour tout étudiant ou formateur souhaitant couvrir les bases de l’algorithmique et de la programmation en Python, avec un support visuel riche, des exemples concrets et une progression logique du plus simple au plus structuré. Il constitue un fondement solide pour aller ensuite vers des sujets plus avancés comme la programmation orientée objet, les bibliothèques scientifiques ou la simulation numérique.

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