1. A propos du cours

1. Auteur : Sébastien Combéfis (ECAM Brussels Engineering School)
2. Type : Cours avancé d'ingénierie Python - Slides de présentation
3. Langue : Français
4. Licence : Usage académique éducatif

2. Prérequis

1. Maîtrise des bases de Python : syntaxe, structures de contrôle, fonctions
2. Connaissance des structures de données fondamentales (listes, dictionnaires, tuples)
3. Expérience en programmation procédurale et algorithmique de base
4. Familiarité avec un environnement de développement Python
5. Compréhension des concepts de programmation orientée objet (classes, objets, héritage)

3. Public cible

Ce cours s'adresse aux étudiants en ingénierie de 2ème année de bachelier de l'ECAM Brussels Engineering School ayant déjà suivi un premier cours de Python. Il convient également aux développeurs Python intermédiaires souhaitant approfondir leurs connaissances et aux ingénieurs en formation cherchant à maîtriser les concepts avancés de programmation Python pour des applications techniques et scientifiques.

4. Outils matériels et logiciels

4.1 Outils matériels

1. Ordinateur personnel avec processeur moderne (Intel i5/Ryzen 5 ou supérieur)
2. Mémoire RAM : 8 Go minimum (16 Go recommandé)
3. Espace disque : 1 Go libre pour l'installation des outils
4. Connexion Internet pour l'accès aux ressources et documentation
5. Écran avec résolution minimale 1280x720 pour le développement confortable

4.2 Outils logiciels

1. Python 3.8+ avec pip pour la gestion des packages
2. Environnement de développement (VS Code, PyCharm ou équivalent)
3. Jupyter Notebook pour l'expérimentation interactive
4. Git pour le contrôle de version des projets
5. Bibliothèques scientifiques : NumPy, pandas, matplotlib
6. Outils de test : pytest ou unittest intégré

5. Champs d'applications

1. Ingénierie logicielle et développement d'applications complexes
2. Analyse de données scientifiques et traitement de données massives
3. Calcul scientifique et modélisation mathématique avancée
4. Automatisation de processus industriels et techniques
5. Développement d'outils d'ingénierie et de simulation
6. Intelligence artificielle et apprentissage automatique

6. Courte description

Troisième cours de Python avancé pour ingénieurs couvrant la programmation orientée objet avancée, les design patterns, les générateurs et les décorateurs. Approche pratique avec études de cas concrets pour applications d'ingénierie.

7. Longue description du cours

Ce document constitue le troisième cours de Python avancé dispensé par Sébastien Combéfis aux étudiants de 2ème année de bachelier de l'ECAM Brussels Engineering School. Ce cours se situe dans la continuité des enseignements précédents et vise à approfondir les concepts avancés de programmation Python spécifiquement adaptés aux besoins des futurs ingénieurs.

Le cours commence par un rappel des concepts fondamentaux de la programmation orientée objet vus précédemment :

• Révision des classes et objets en Python
• Rappel des concepts d'encapsulation, héritage et polymorphisme
• Méthodes spéciales et opérateurs de base
• Construction et destruction d'objets

La première partie approfondit la programmation orientée objet avancée :

• Héritage multiple et résolution de l'ordre de méthode (MRO)
• Classes abstraites avec le module abc
• Interfaces et contrats de programmation
• Méthodes de classe (@classmethod) et méthodes statiques (@staticmethod)
• Propriétés et descripteurs avancés

Le cours aborde les design patterns essentiels en Python :

• Pattern Singleton pour les classes uniques
• Pattern Factory pour la création d'objets
• Pattern Observer pour la communication entre objets
• Pattern Strategy pour les algorithmes interchangeables
• Pattern Decorator pour l'enrichissement de fonctionnalités

Une section importante est consacrée aux fonctions avancées et fonctionnalités du langage :

• Générateurs et expressions génératrices avec yield
• Décorateurs avancés avec paramètres
• Fonctions d'ordre supérieur et fonctions lambda complexes
• Context managers avec l'instruction with
• Fonctions de première classe et closures

Le cours traite de la métaprogrammation et introspection :

• Utilisation de getattr, setattr et hasattr
• Inspection des objets avec le module inspect
• Création dynamique de classes et de fonctions
• Décorateurs de classes et métaclasses introduction
• Reflection et manipulation à l'exécution

La partie gestion des erreurs avancée couvre :

• Hiérarchie des exceptions personnalisées
• Gestion contextuelle des ressources
• Patterns de gestion d'erreurs pour applications robustes
• Journalisation avancée avec le module logging
• Debugging avancé et profiling

Le cours inclut des chapitres sur l'optimisation des performances :

• Utilisation efficace des structures de données
• Compréhensions avancées et expressions génératrices
• Optimisation de la mémoire avec __slots__
• Utilisation du module timeit pour le benchmarking
• Techniques de caching et mémoïsation

Les bonnes pratiques d'ingénierie logicielle sont abordées :

• Conventions de codage PEP 8 avancées
• Documentation avec docstrings et annotations de type
• Tests unitaires avancés avec pytest
• Modularisation et organisation des projets
• Gestion des dépendances avec requirements.txt

Des études de cas concrets illustrent les concepts :

• Développement d'une bibliothèque mathématique avancée
• Création d'un système de gestion de données techniques
• Implémentation d'algorithmes d'ingénierie optimisés
• Développement d'outils d'analyse et de visualisation
• Intégration avec des bibliothèques scientifiques

La pédagogie adoptée se caractérise par :

• Une approche progressive et structurée
• Des exemples concrets tirés du domaine de l'ingénierie
• Des exercices pratiques avec applications réelles
• Une attention aux bonnes pratiques industrielles
• Des projets intégrateurs pour consolider les apprentissages

Ce cours prépare les étudiants à :

• Développer des applications Python complexes et maintenables
• Appliquer les design patterns appropriés aux problèmes d'ingénierie
• Optimiser les performances des applications techniques
• Collaborer efficacement sur des projets d'ingénierie logicielle
• Poursuivre vers des spécialisations avancées en Python

À l'issue de ce cours, les étudiants seront capables de concevoir et développer des solutions Python robustes et efficaces pour résoudre des problèmes complexes d'ingénierie, en appliquant les principes avancés de programmation orientée objet et les meilleures pratiques du développement logiciel professionnel.

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