Python, de zéro - Un cours complet pour apprendre la programmation Python [Tutoriel]

**Sve@r** · 18/09/2022, 17h39

Chers membres du club,

J'ai le plaisir de vous présenter ce tutoriel :

Python, de zéro
Un cours qui se veut complet sur l'apprentissage de la programmation Python

Cet article est un cours qui se veut complet sur l'apprentissage de la programmation Python.

Il présentera comment faire ses premiers pas en Python et comprendre sa syntaxe, comment créer (et exécuter) ses premiers scripts, son typage allant du plus simple au plus complexe.

Il détaillera les chaînes, leur encodage et les différentes façons de les afficher. Il décrira aussi les fonctions et leurs paramètres dans différentes configurations, les itérables, les générateurs et la syntaxe des fameuses listes de compréhension. Puis il abordera l'objet en Python avec les classes et les métaclasses et enfin le gestionnaire de contexte et les décorateurs.

Et il terminera avec quelques petits exemples variés.

Il se veut complet, mais Python est vaste, donc toutes les notions présentées seront expliquées le plus clairement possible et généralement accompagnées d'un exemple ou deux, mais sans s'y attarder plus que cela, laissant le lecteur désireux de les approfondir devoir chercher ailleurs les détails ou exercices qui lui manqueront, comme sur cette page dédiée à différents exercices Python.

Bonne lecture

Retrouvez Les meilleurs cours et tutoriels pour apprendre Python.

Invité · 18/09/2022, 22h16

C'est nuuuul, enlevez lui ses trophées !!!

Sacré boulot ! Je t'en offre un de plus

**Diablo76** · 19/09/2022, 11h04

Super boulot, très complet, clair et ludique

Il convient aussi bien aux débutants qu'a un publique expérimenté.

J'ai adoré le chapitre sur les métaclasses, bien que je ne les utilise jamais, mais ça m'a rappelé les métatables en Lua pour faire du pseudo OO.

Encore bravo pour cet énorme travail.

**disedorgue** · 19/09/2022, 11h12

je ne dirais que:

**zancrows** · 19/09/2022, 11h32

Super tuto, je le trouve très clair et synthétique !

J'ai noté une petite erreur dans la section "IV-8. True, False, None" (je ne sais pas si c'est le bon endroit pour remonter ça)
Il manque une double quote ici:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
 
>>> "" == False
False
>>> "" == True
False
>>> bool("") == False
True
>>> print(ok" if not "" else "bad") # <- ici
ok

Je poursuis la lecture

**Sve@r** · 19/09/2022, 12h42

Merci merci, ça fait plaisir

Mais en fait j'attends avec inquiétude l'avis de Wiztricks...

Pour les métaclasses moi non plus je ne les utilise jamais et c'est pour ça que ce chapitre a été l'un des plus difficiles à écrire. En fait, le plus difficile, c'est surtout de trouver des exemples le plus clairs possibles qui illustrent une notion peu utilisée.

**Pyramidev** · 23/09/2022, 02h32

Envoyé par Sve@r

Chers membres du club,

J'ai le plaisir de vous présenter ce tutoriel :

Python, de zéro
Un cours qui se veut complet sur l'apprentissage de la programmation Python

Bravo pour l'effort. Je n'aurais pas eu la motivation d'écrire un tuto aussi long.

Envoyé par papajoker

- Générateurs, je trouve très réducteur de ne voir que le "temporel" comme argument pour l'utiliser… Pour moi, ne consommer en mémoire qu'un élément et non une liste entière est le premier argument

Envoyé par Sve@r

Ben pour tout dire, la mémoire était mon argument au début, celui que je présentais en cours quand j'expliquais les générateurs. Et puis un élève a dit "oui, effectivement on gagne de la mémoire mais en contrepartie on appelle plusieurs fois la fonction et chaque appel engendre un coût", argument sur lequel je n'ai pas su quoi répondre (probablement parce qu'il est exact

).
Donc ensuite j'ai réfléchi pour trouver dans quel cas le générateur répondrait à un vrai besoin, besoin tellement nécessaire que l'inconvénient des appels multiples n'aurait plus de pertinence => et j'ai trouvé le temporel.

Du coup, je viens de lire le chapitre du tuto sur les générateurs.

Le problème de consommation de mémoire peut s'illustrer ainsi : par exemple, admettons que l'on écrive un code Python qui, pour un dossier donné, parcourt tous les fichiers qu'il contient récursivement et, pour chaque fichier, lit toutes les lignes, par exemple pour chercher des occurrences d'une chaîne (comme grep). Il y a plusieurs manières différentes de coder cela. Mais, si on code une fonction qui retourne un itérable de lignes et si le dossier est très gros, il vaut mieux que la fonction retourne un générateur au lieu de charger d'un coup en mémoire le contenu récursif de tout le dossier.

Ce qui est bien avec cet exemple, c'est qu'on peut enchaîner sur le temporel ainsi : comme avec grep, on peut commencer à afficher des résultats de recherche au fur et à mesure sans avoir fini de parcourir tous les fichiers.

**disedorgue** · 23/09/2022, 19h56

Il ne faut pas oublier aussi que l'on peut fournir une valeur en entrée sur un retour de yield, et donc dans l'absolu, avoir un générateur qui peut changer de comportement en cours de route.
Ce qui peut permettre par exemple de séparer la logique fonctionnelle de la logique métier. Par exemple le générateur nous retourne une ligne selon un certain pattern qui fonctionnellement n'est pas faux mais dans la logique métier serait faux ce qui permettrait de garder un code pas trop complexe et voir de s'interrompre avant la fin suite à un trop grand nombre d'erreur métier.

C'est un exemple parmi d'autres.

Pour moi, dire que cela charge moins la mémoire, c'est réducteur car rien n'empêche d'avoir par exemple un générateur qui a lu l'intégralité d'un fichier et stocké en mémoire et ensuite de le fournir au demandeur ligne par ligne.