Python avancé

Python - concepts avancés

  • C1 Types
  • C2 Algorithmes essentiels
  • C3 Traitement de données
  • C4 Mise au point
  • C5 Projets
  • types simples int, float, str, methodes de chaines string, slice types construits listes, tuples, dictionnaires, méthodes tables de données listes de listes, tri avec clé (lambda), conversion en dictionnaires, import de fichiers csv dataframe module pandas, dataframe
  • arguments, valeur par defaut d’un argument, modules, docstring, lambda fonction
  • calculer multiplier, diviser, recherche du PGCD recherche algorithme de recherche séquentielle et dichotomique, comparer des valeurs trier tri par selection, tri par insertion
  • traitement des donnees en table Open datas, csv, module requests, donnees en table graphique avec matplotlib Tracé de graphiques avec curseur, contexte graphique regression lineaire regression, modelisation avec scipy.optimize sql et python traitement sql et visualisation TP exoplanets.db traitement sql et visualisation a partir des donnees d’exoplanetes recherche de correlations module seaborn, visualisation, recherche de clusters dans un nuage de points kmean et exoplanetes KNN et module Scikit-learn, previsions
  • Ce chapitre comprend 2 pages de cours et une page exercices: La mise au point d’un programme: Lien 1 Création et utilisation de modules: Lien 2 La liste des projets se trouve ici Modularité Qu’est ce qu’un module ? Un module est un fichier python (d’extension .py) contenant des fonctions. En principe, il n’est pas prévu pour être executé. Pour faire référence aux fonctions de ce module, il faut l’importer depuis le script principal (ìmport module.py`).
  • Ce chapitre comprend 2 pages de cours et une page exercices: La mise au point d’un programme: Lien 1 Création et utilisation de modules: Lien 2 Exercice: Lien Programmer en Grand L’infographie ci-contre montre une mesure des lignes de code dans certains programmes conséquents. Les mesures sont en millions de ligne de code: codebase - millions lines of code visualized