Introduction pratique à Python 2 SOMMAIRE 3 SOMMAIRE SOMMAIRE INTRODUCTION  9

Introduction pratique à Python 2 SOMMAIRE 3 SOMMAIRE SOMMAIRE INTRODUCTION  9  AVANT DE COMMENCER À CODER 15 INSTALLER PYTHON 16 POUR MAC 16 INSTALLER PYTHON DIRECTEMENT DEPUIS PYTHON.ORG 16 INSTALLER PYTHON DIRECTEMENT DEPUIS ANACONDA 17 POUR WINDOWS 17 INSTALLER PYTHON DIRECTEMENT DEPUIS PYTHON.ORG 17 INSTALLER PYTHON DIRECTEMENT DEPUIS ANACONDA 17 L’ÉDITEUR DE TEXTE 18 QU’EST CE QUE C’EST ? 18 QUEL ÉDITEUR DE TEXTE CHOISIR ? 19 QU’EST CE QUE C’EST ? 21 SUR MAC  22 SUR WINDOWS : 22 LES COMMANDES PRINCIPALES 23 $ CD 24 $ LS 25 UN PROGRAMME EN PYTHON 26 ÉCRIRE UN PREMIER PROGRAMME 27 EXÉCUTER UN PROGRAMME AVEC LE REPL 28 POUR ALLER PLUS LOIN : DÉBUGGER UN PROGRAMME 32 LES VARIABLES 36 QU’EST CE QU’UNE VARIABLE ? 37 OPÉRATIONS ENTRE VARIABLES 40 DES CHIFFRES ; MAIS AUSSI DU TEXTE  41 EST IL POSSIBLE DE CRÉER DES  42 CONSTANTES ? 42 POUR ALLER PLUS LOIN : CONCATÉNER UNE VARIABLE AVEC UNE CHAÎNE DE CARACTÈRES 42 Introduction pratique à Python 4 SOMMAIRE LES DIFFÉRENTS TYPES DE DONNÉES EN PYTHON 45 DONNÉES NUMÉRIQUES 46 INTEGER 46 FLOAT 46 DONNÉES TEXTES 48 STRING 48 COLLECTION DE DONNÉES 48 TUPLE 48 LISTE 49 SET 50 DICTIONNAIRES 51 AUTRES TYPES IMPORTANTS DE DONNÉES 52 BOOLÉEN 52 NONE 53 LES OPÉRATEURS EN PYTHON 55 POUR LES VALEURS NUMÉRIQUES 56 OPÉRATIONS CLASSIQUES  56 OPÉRATIONS PUIS AFFECTATION 57 COMPARAISONS 58 COMPARATEURS STRICTS 58 COMPARATEURS NON STRICTS 59 ÉGAL OU DIFFÉRENT 59 AUTRES OPÉRATEURS BOOLÉENS 61 AND / OR  61 NOT 62 IS 63 IN$ 63 DES SPÉCIFICITÉS POUR LES VALEURS TEXTE 63 LES OPÉRATEURS CLASSIQUES 64 ACCÉDER À DES CARACTÈRES DANS LA CHAÎNE 64 TEST D’APPARTENANCE 65 ALLER À LA LIGNE 65 TABULATION 66 QUELQUES FONCTIONS UTILES  67 5 SOMMAIRE POUR ALLER PLUS LOIN : FORMATER DES NOMBRES DANS UNE CHAÎNE DE CAR- ACTÈRES 73 CONDITIONS & BOUCLES 77 CONDITIONS 78 IF  78 ELSE 79 ELIF 80 CONCATÉNER LES CONDITIONS  81 BOUCLES 83 BOUCLES WHILE 83 BOUCLES FOR 85 DOUBLE-BOUCLE 88 BREAK 90 FONCTIONS 93 QU’EST CE QUE C’EST QU’UNE 94 FONCTION ? 94 CRÉER UNE FONCTION 94 AJOUTER UN PARAMÈTRE PAR DÉFAUT  96 GÉRER DES EXCEPTIONS 97 QU’EST CE QUE C’EST ? 97 GÉRER PLUSIEURS ERREURS À LA FOIS  99 DES EXCEPTIONS HORS DES FONCTIONS 101 DONNER UN ALIAS À VOS EXCEPTIONS  101 POUR ALLER PLUS LOIN : CRÉER VOS PROPRES EXCEPTIONS  102 MANIPULATION AVANCÉE DES COLLECTIONS DE DONNÉES 107 LISTES 108 INDEXATION 108 AJOUTER DES ITEMS 108 ENLEVER DES ITEMS 110 SLICES 113 QU’EST CE QUE C’EST ? 113 Introduction pratique à Python 6 SOMMAIRE PRINCIPE GÉNÉRAL 113 SLICE À INDEX NÉGATIF 115 LES SLICES FONCTIONNENT AUSSI POUR LES CHAÎNES DE CARACTÈRES 116 SLICER PAR INTERVALLE 116 ENLEVER ET REMPLACER DES ITEMS 117 DICTIONNAIRES 118 MANIPULER UNE CLÉ 119 AJOUTER UNE CLÉ 119 CHANGER UNE CLÉ 119 SUPPRIMER UNE CLÉ 120 BOUCLE AVEC LES DICTIONNAIRES 120 ITÉRER SUR LES CLÉS D’UN DICTIONNAIRE 120 ITÉRER SUR LES VALEURS D’UNE CLÉ  121 ITÉRER SUR LES VALEURS D’UNE CLÉ ET LA CLÉ 121 POUR ALLER PLUS LOIN : LES KWARGS 121 TUPLES 123 ECHANGER LES VALEURS DANS UN TUPLE 124 ITÉRER AVEC DES TUPLES 124 POUR ALLER PLUS LOIN : ARGS 125 SETS 126 .UNION() 126 .DIFFERENCE() 126 .SYMETRIC_DIFFERENCE() 127 .INTERSECTION() 127 UTILISER DES LIBRAIRIES EN PYTHON 130 QU’EST CE QU’UNE LIBRAIRIE ? 131 DÉFINITION 131 COMMENT SE STRUCTURE UNE LIBRAIRIE ? 131 COMMENT IMPORTER UNE LIBRAIRIE ? 132 COMMENT UTILISER UNE LIBRAIRIE ? 132 GÉRER LES DONNÉES TEMPORELLES AVEC DATETIME 133 PREMIERE APPROCHE 133 QUELQUES FONCTIONS UTILES POUR LES DATES 134 APPLIQUER CES MÊMES FONCTIONS POUR LES HEURES ET LES HORODATAGES POUR LES HEURES  138 APPLICATIONS DES FONCTIONS LIÉES AUX HEURESPOUR LES HORODATAGES 139 7 SOMMAIRE DES FONCTIONS SPÉCIFIQUES AUX HORODATAGES 140 GÉRER DES CALCULS AVEC DES DONNÉESTEMPORELLES 142 TIMEDELTA 142 OPÉRATION AVEC TIMEDELTA 142 LIRE ET CRÉER DES FICHIERS AVEC PYTHON 144 MÉTHODE GÉNÉRALE DE LECTURE ET ÉCRITURE D’UNE FICHIER 144 LECTURE D’UN FICHIER 144 ECRITURE D’UN FICHIER 146 LIRE DES FICHIERS CSV, JSON ET EXCEL 148 EXPORTER DES DONNÉES EN FICHIER CSV, JSON OU EXCEL 155 COMMENT FAIRE POUR LES AUTRES LIBRAIRIES ? 158 REGARDEZ LA DOCUMENTATION DES LIBRAIRIES QUE VOUS UTILISEZ 159 TOUTE LIBRAIRIE N’EST PAS BONNE À UTILISER 159 PROGRAMMATION ORIENTÉE OBJET  161 POURQUOI FAIRE DE LA PROGRAMMATION ORIENTÉE OBJET ? 162 LE JARGON 163 CRÉER UNE CLASSE 164 CRÉER UNE MÉTHODE 165 LA FONCTION __INIT__() 167 INTEGRATED DEVELOPMENT ENVIRONMENT (OU IDE) 170 QU’EST CE QU’UN IDE ? 171 PYCHARM 172 LES AVANTAGES DE PYCHARM 172 UN DÉFAUT ? 172 JUPYTER NOTEBOOK 173 LES AVANTAGES DU NOTEBOOK  173 UN DÉFAUT TOUT DE MÊME  174 AVANTAGES DE SPYDER 174 ET ALORS POURQUOI CELA NE SERAIT PAS BIEN ? 175 CONCLUSION 176 SOLUTIONS 179 ANNEXES 204 INTRODUCTION I 9 SOMMAIRE Introduction A QUI S’ADRESSE CE MANUEL ? Ce manuel s’adresse à toutes personnes qui n’ont pas, ou très peu, d’expé­ rience en programmation et qui souhaitent apprendre par la pratique. Nous irons à l’essentiel des connaissances du langage de programmation Python et éviter d’encombrer le lecteur avec des concepts qui ne lui serviront pas. Python est un langage généraliste, que ce soit en développement web, en an­ alyse de données ou encore dans l’hardware, les applications sont innombra­ bles. Cependant, par souci de synthèse, nous nous concentrerons plutôt sur les applications liées à l’analyse de données et le développement web. Les principes fondamentaux restent les mêmes mais nous ne couvrerons pas l’utilisation de certains outils comme Django ou Flask. Nous verrons cepend­ ant l’utilisation de certaines librairies comme Pandas ou Numpy pour manip­ uler nos données. COMMENT UTILISER CE MANUEL ? Nous tenons à préciser que ce manuel n’est pas un livre théorique qu’il est nécessaire de lire dans son entierété. Vous pouvez sauter des parties et en revoir d’autres puisque toutes sont indépendantes. Il est tout à fait probable que vous ne compreniez pas tout dès la première lecture. C’est tout à fait normal en programmation. Rien ne sert de rester buté, passez à la suite et faites quelques exercices avant de revenir sur ce que vous n’avez pas compris. Vous allez voir que les choses vont se débloquer petit à petit. Revenez sur ce manuel souvent, et servez-vous en comme d’une référence théorique une fois que vous vous êtes lancé dans le bain de la programmation. Introduction pratique à Python 10 SOMMAIRE QUI SONT LES AUTEURS ? Antoine Krajnc-Rosenthal : Diplômé d'Audencia Business School et de UC Berkeley, Antoine a travaillé pendant plus de 3 ans en tant que Business Ana­ lyst à San Francisco et à Paris. Il a ensuite fondé sa première entreprise Evohé qu'il a vendu pour repartir dans la Silicon Valley et fonder le cours de Data Analytics de Product School, le plus grand bootcamp de Product Management des US, qu'il a enseigné pendant 2 ans. Il est aujourd'hui CEO et fondateur du cours de Data Science de Jedha. Anaïs Armandy : Egalement diplômée d’Audencia Business School, Anaïs a commencé sa carrière chez Ubisoft en tant qu’ Assitante Brand Manager puis chez L’Oréal en tant qu’International Project Manager Assistant. Elle a ensuite changé de voie pour aller dans de plus petites structures. Elle a commencé ce­ tte nouvelle carrière chez One Conciergerie, une startup dédiée à la concierge où elle exercera le poste de Chief Marketing Officer avant de rejoindre Jedha. JEDHA ? Chez Jedha, nous faisons le pari de faire de toute personne motivée débutante ou non, un expert en Data Science. L’équipe porte en son coeur la volonté de transmettre un savoir complexe à ceux qui sont prêts à se donner les moyens d’apprendre. C’est d’ailleurs toujo­ urs une grande fierté de voir en chacun de nos élèves la preuve qu’il est pos­ sible d’apprendre et de maîtriser des concepts difficiles si l’on est volontaire. Le domaine de la Data est encore nouveau et paraît trop souvent inatteign­ able. Ce n’est pourtant pas le cas. Comme toutes matières, il nécessite l’ap­ prentissage de certains fondamentaux, comme la programmation ; mais rien n’est insurmontable. Il suffit simplement de croire en ses capacités et se dire qu’on peut y arriver. Après tout, si d’autres l’on fait, pourquoi pas vous ? C’est dans cet état d’esprit que nous avons fondé Jedha ainsi que les deux 11 SOMMAIRE Introduction cours phares de l’école. Nous avons commencé par un cours de Data Science à temps partiel durant lequel nous apprenons aux étudiants les fondamen­ taux fin qu’ils découvrent toutes les possibilités qu’offre cette voie. Puis, nous avons ensuite ouvert un programme de 12 semaines durant lesquelles nos élèves vont plus loin dans l’apprentissage du domaine au point d’en devenir experts et d’être prêts à résoudre des problématiques complexes posées en entreprise. UN PEU D’HISTOIRE ORIGINE DU LANGAGE Les origines de Python remontent à 1989. Son créateur, Guido van Rossum par­ ticipe alors au développement du langage ABC au sein du CWI à Amsterdam. Alors que l’équipe en charge uploads/Litterature/ introduction-pratique-python-pdf.pdf

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