Formation Python, Perfectionnement du code Mixed: In person / distance learning

En quatre jours, cette session “Python perfectionnement” consolide les bases et ouvre l’accès aux techniques expertes : fonctions avancées, conception objet poussée, optimisation et exécution parallèle, puis industrialisation (packaging, CI/CD).

Chaque journée se conclut par un atelier modulable afin de mettre immédiatement en pratique les notions étudiées.

A l'issue de la formation, le stagiaire sera capable d'utiliser Python pour développer des applications plus performantes et optimisées.

• Approfondir la connaissance des concepts avancés de Python
• Utiliser les techniques avancées du langage Python
• Optimiser les performances de vos programmes à l'aide du monitoring et du parallélisme
• Packager et déployer ses artefacts Python
• Exploiter des librairies contribuant au succès du langage (data science & machine learning, cybersécurité, développement web, logiciels et outils...)

Jour 1 – Maîtriser les fonctionnalités avancées du langage

Objectifs du jour

• Produire et consommer des données « au fil de l'eau » sans surcharge mémoire
• Ajouter un journal, un cache ou un chronomètre sans toucher au cœur du code
• Sécuriser l'ouverture / fermeture des ressources externes
• Remplacer de longues cascades de conditions par des blocs lisibles

Contenu

• Fonctions productrices (générateurs) :
  • Livrer les résultats un à un plutôt qu'en bloc
  • Chaîner plusieurs producteurs pour un pipeline efficace
• Fonctions « habillage » :
  • Envelopper une fonction pour tracer, mettre en cache ou minuter
  • Passer des paramètres d'habillage pour différents contextes
• Gestionnaires de contexte :
  • Bloc « avec… » qui ouvre puis referme toujours fichier, connexion ou verrou
• Correspondance de motifs
• Lire et maintenir plus facilement les grandes branches conditionnelles

Atelier pratique

• Créer une mini-bibliothèque « journal + chronomètre » et l'appliquer à un script.

Jour 2 – Conception objet avancée & qualité

Objectifs

• Imposer un contrat d'interface commun à plusieurs développements
• Réutiliser un comportement ciblé sans multiplier les niveaux d'héritage
• Générer automatiquement des classes ou registres de plugins
• Couvrir le code par des tests complets et lisibles

Contenu

• Classes abstraites :
  • Imposer un contrat d'interface avec abc.ABC
  • Obliger les sous-classes à implémenter les méthodes clés
• Mixins et réutilisation ciblée :
  • Injecter un horodatage, un identifiant unique… sans hiérarchie profonde
• Patterns de conception simple :
  • Singleton via décorateur ou variable de module
  • Factory via fonctions ou classes
• Composition vs Héritage : encapsuler une instance ou hériter ?
• Plugins : construire un registre de plugins chargé à l'exécution
• Tests avancés :
  • Doubles d'objets
  • Mesure de couverture
  • Tests génératifs (property-based)
• Visualisation UML

Atelier pratique

• Refactoriser une hiérarchie existante, ajouter le contrat, puis écrire les tests couvrant 90 % du code

Jour 3 - Performance, concurrence et optimisation

Objectifs du jour

• Localiser les goulots d'étranglement d'un programme Python
• Accélérer un calcul ou un traitement d'entrées/sorties lourdes
• Choisir entre parallélisme (multi-cœur) et exécution asynchrone
• Quantifier le gain obtenu après optimisation

Contenu

• Profilage visuel :
  • Graphiques CPU/mémoire pour hiérarchiser les priorités d'optimisation
• Optimisations de structure :
  • Sélectionner la collection la plus rapide
  • Éviter les conversions répétées
  • Utiliser pathlib pour la lisibilité et la portabilité
• Exécution parallèle :
  • Répartir les tâches sur plusieurs cœurs ou processus selon la charge
• Exécution non bloquante :
  • Boucle d'évènements qui continue pendant les attentes réseau ou disque
  • Réutilisation des connexions avec requests.session

Atelier pratique

• Mesurer puis accélérer l'analyse d'un gros fichier ; comparer le gain entre multi-processus et approche asynchrone

Jour 4 – Packaging, documentation & déploiement continu

Objectifs du jour

• Distribuer un projet Python sous forme de paquet installable partout
• Produire une documentation HTML à jour depuis le code
• Automatiser contrôle de style, tests et publication via CI/CD
• Conteneuriser une appli Python dans une image légère

Contenu

• Fichier de configuration unique :
  • Centraliser nom, version, auteurs, dépendances (exécution vs développement)
  • Générer un wheel installable sur tout poste
• Documentation automatisée :
  • Extraire les commentaires pour créer un site HTML consultable
  • Maintenir la doc à jour grâce aux vérifications CI
• Typage statique léger :
  • Annotations pour détecter les incohérences avant exécution
• IA & sécurité logiciel
  • Génération automatique d'un squelette de test unitaire ou de script CI avec un assistant LLM
  • Risques et bonnes pratiques (RGPD)
• Chaîne CI/CD de base :
  • À chaque dépôt : contrôle de style → tests → construction → publication
  • Conteneurisation avec une image Python « slim » prête à déployer
  • Usage pytest, ruff, tox/nox

Atelier pratique

• Transformer le module développé en paquet
• Générer la doc puis configurer un pipeline CI minimal qui lance linter et les tests automatiquement.

Docaposte Institute propose plusieurs dispositifs pédagogiques adaptés aux apprenants :

• Formation en présentiel
• En groupe (inter-entreprises ou intra-entreprise)
• En individuel (monitorat)
• En journée ou en cours du soir (sur demande spécifique)
• Formation en distanciel
• Distanciel synchrone
• Distanciel asynchrone

• Alternance d'apports théoriques et de mises en pratique contextualisées.
• Progression pédagogique structurée, de la compréhension à la mise en œuvre opérationnelle.
• Pédagogie immersive favorisant une mise en application immédiate des compétences.
• Formation interactive et participative s'appuyant sur des ateliers pratiques, études de cas et échanges collectifs (+ 60 % du temps de formation.)
• Séquences pédagogiques rythmées et évaluations formatives régulières pour renforcer l'ancrage des apprentissages.
• Supports de cours, ressources documentaires et références mis à disposition par le formateur

En amont de la formation (évaluation en ligne dans l'extranet apprenant)

• Recueil des besoins et des attentes des participants.
• Auto-positionnement permettant d'évaluer le niveau initial des apprenants.

Tout au long de la formation

• Évaluations continues réalisées par le formateur à travers des questions orales, exercices, QCM, études de cas et mises en situation pratiques.
  
  

À l'issue de la formation (évaluations en ligne dans l'extranet apprenant)

• Auto-positionnement afin de mesurer l'acquisition des compétences visées.
• Validation de l'acquisition des compétences par le formateur
• Questionnaire de satisfaction « à chaud » à l'issue de la formation
• Questionnaire de satisfaction "à froid", 45 jours après la formation afin d'évaluer l'ancrage des acquis et leur mise en application en situation professionnelle.

• Admission sans disposition particulière