PYTHON - Perfectionnement

• Maîtriser les techniques avancées en Python : gestion de contexte, métaclasses, closures, fonctions complexes
• Optimiser la performance des programmes via le monitoring et le parallélisme
• Packager et déployer des artefacts Python
• Utiliser des bibliothèques clés pour le calcul scientifique, l'IA, le traitement XML, et la gestion réseau

EXPLOITATION DES LIBRAIRIES CLÉS DU LANGAGE PYTHON

• Historique et panorama de Python
• Environnements de développement

TECHNIQUES AVANCÉES DU LANGAGE PYTHON (1/3)

• Gestion avancée des paramètres
• Collections simples et avancées
• Itérateurs et générateurs avancés
• List et dict comprehension, map/reduce et évaluation paresseuse

TECHNIQUES AVANCÉES DU LANGAGE PYTHON (2/3)

• Gestion et définition des exceptions
• Utilisation des context managers
• Méthodes asynchrones
• Typage avec type hints

TECHNIQUES AVANCÉES DU LANGAGE PYTHON (3/3)

• Programmation orientée objets avancée
• Propriétés, opérateurs et fonctions natives
• Héritage multiple et algorithme MRO
• Décorateurs, variables et méthodes de classe
• Classes abstraites, interfaces, métaclasses et introspection

OPTIMISATION DES PERFORMANCES

• Programmation parallèle et concurrente
• Multi-threading, multi-processus
• Pool de threads ou processus, objets futurs
• Synchronisation et paradigmes de concurrence

PACKAGING ET DÉPLOIEMENT DES ARTEFACTS PYTHON

• Installation de bibliothèques tierces
• Gestion des dépendances du projet
• Création de packages et environnements virtuels
• Profiling et tests unitaires

LIBRAIRIES ESSENTIELLES (1/5) - XML ET WEB SCRAPING

• Utilisation de XML, lxml, BeautifulSoup
• Lecture et validation XML, chemin XPath et sélecteurs CSS
• Transformation Python ou XSL

LIBRAIRIES ESSENTIELLES (2/5) - CALCUL SCIENTIFIQUE

• NumPy et SciPy pour le calcul numérique
• Tableaux multi-dimensionnels, statistiques et graphiques avec Matplotlib

LIBRAIRIES ESSENTIELLES (3/5) - TRAITEMENT DES DONNÉES

• Pandas pour la gestion des DataFrames
• Import/export, nettoyage, filtrage, transformation et regroupement des données

LIBRAIRIES ESSENTIELLES (4/5) - MACHINE LEARNING

• Frameworks de ML : TensorFlow, Keras, ScikitLearn
• Réseaux de neurones, régression, apprentissage et prédiction

LIBRAIRIES ESSENTIELLES (5/5) - FRAMEWORKS WEB/REST ET ORM

• Django, Flask, FastAPI, SQLAlchemy
• Création d'API REST, routage HTTP, conversion JSON, DTO pour validation des données