1. A propos du cours

1. Auteur : Sébastien Combéfis et Quentin Lurkin - ECAM Brussels Engineering School
2. Type : Cours avancé de programmation Python
3. Langue : Français
4. Licence : Ressource académique ECAM

2. Prérequis

1. Maîtrise solide des bases de Python
2. Connaissance des fonctions et de la portée des variables
3. Expérience avec les structures de données Python
4. Familiarité avec les concepts de programmation modulaire
5. Compréhension des principes de base de la programmation orientée objet

3. Publique cible

Ce cours s'adresse aux étudiants en ingénierie de l'ECAM suivant le cours P12T Développement informatique, ainsi qu'aux développeurs Python intermédiaires souhaitant maîtriser les paradigmes avancés. Il convient aux ingénieurs en formation et aux professionnels cherchant à approfondir leurs compétences en programmation fonctionnelle et en métaprogrammation Python.

4. Outils matériels et logiciels

4.1 Outils matériels

1. Ordinateur avec processeur performant
2. Minimum 4GB de mémoire RAM
3. Espace disque pour environnement de développement
4. Connexion internet pour documentation

4.2 Outils logiciels

1. Python 3.x avec interpréteur
2. IDE Python (PyCharm, VS Code, etc.)
3. Environnement de ligne de commande
4. Gestionnaire de packages pip
5. Outils de debugging intégrés

5. Champs d'applications

1. Développement d'applications modulaires
2. Programmation fonctionnelle en Python
3. Création de décorateurs réutilisables
4. Gestion efficace de la mémoire avec les générateurs
5. Refactoring de code existant

6. Courte description

Ce cours avancé de Python explore la programmation fonctionnelle, les décorateurs et les générateurs dans le cadre du développement informatique à l'ECAM. Il présente les techniques de refactoring pour améliorer la qualité et la maintenabilité du code Python professionnel.

7. Longue description du cours

Ce cours de programmation Python avancée dispensé à l'ECAM Brussels Engineering School se concentre sur les paradigmes et techniques essentiels pour le développement informatique professionnel. La sixième séance du module P12T aborde trois piliers fondamentaux de la programmation Python moderne : la programmation fonctionnelle, les décorateurs et les générateurs.

La section sur la programmation fonctionnelle introduit les concepts clés de ce paradigme et leur application en Python. Le cours explore les fonctions d'ordre supérieur qui peuvent accepter d'autres fonctions en paramètres ou retourner des fonctions comme résultat. Les étudiants apprennent à utiliser les fonctions map(), filter() et reduce() pour manipuler les collections de données de manière déclarative et concise. Les fonctions lambda sont présentées comme outil pour créer des fonctions anonymes simples, particulièrement utiles dans le contexte des opérations sur les collections.

Les compréhensions de listes, ensembles et dictionnaires sont étudiées en profondeur comme une alternative fonctionnelle et plus lisible aux boucles traditionnelles. Le cours montre comment ces constructions permettent d'exprimer des transformations complexes sur les données en une seule ligne de code, tout en améliorant les performances grâce à leur optimisation interne en Python.

La partie consacrée aux décorateurs représente un aspect crucial de la métaprogrammation en Python. Le cours explique le mécanisme des décorateurs comme des fonctions qui modifient le comportement d'autres fonctions. Les étudiants apprennent à créer leurs propres décorateurs, à comprendre la syntaxe du @decorator, et à gérer les aspects avancés comme les décorateurs avec paramètres et les décorateurs de classes.

Les applications pratiques des décorateurs sont nombreuses et variées : logging automatique des appels de fonctions, validation des paramètres, gestion de cache, mesure de performances, et implémentation de systèmes d'autorisation. Le cours présente des cas concrets montrant comment les décorateurs peuvent réduire la duplication de code et améliorer la maintenabilité des applications.

Les générateurs sont explorés comme une fonctionnalité puissante pour la gestion efficace de la mémoire et le traitement de flux de données. Le cours explique la différence fondamentale entre les fonctions traditionnelles et les générateurs, en mettant l'accent sur l'instruction yield qui permet de produire une séquence de valeurs sans avoir à les stocker entièrement en mémoire.

Les expressions de générateur sont présentées comme une alternative légère aux compréhensions de listes, particulièrement utile pour traiter de grandes quantités de données. Le cours montre comment les générateurs permettent de créer des pipelines de traitement de données efficaces en mémoire, où chaque élément est traité au fur et à mesure de sa production.

La section sur le refactoring aborde les techniques systématiques pour améliorer la structure du code existant sans en modifier le comportement externe. Le cours présente des patterns de refactoring spécifiques à Python, incluant la transformation de boucles en compréhensions, l'extraction de fonctions pour réduire la complexité, et l'utilisation de décorateurs pour factoriser le code transverse.

Les étudiants apprennent à identifier les "code smells" courants en Python et à appliquer les refactorings appropriés. Des outils comme pylint et flake8 sont mentionnés pour aider à détecter les problèmes de qualité de code automatiquement.

Le cours inclut de nombreux exemples pratiques et exercices de codage qui permettent aux étudiants d'appliquer immédiatement les concepts appris. Chaque technique est illustrée par des comparaisons entre du code "avant" et "après" refactoring, montrant clairement les bénéfices en termes de lisibilité, maintenabilité et performance.

Enfin, le document souligne l'importance de ces techniques dans un contexte professionnel de développement, où la qualité du code, sa maintenabilité et son efficacité sont des critères essentiels pour la réussite des projets informatiques. Les compétences acquises dans ce cours préparent les futurs ingénieurs à aborder des projets complexes avec les outils et méthodologies les plus modernes du écosystème Python.

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