Formation Maîtriser les Techniques Avancées Python : Perfectionnez votre Code

Programme de la formation
Maîtriser les Techniques Avancées Python : Perfectionnez votre Code

• Rappels et Bonnes Pratiques Python Avancées

  - Revue des concepts Python intermédiaires (classes, héritage, gestion erreurs)
  - Principes SOLID et leur application en Python
  - Refactoring de code existant pour améliorer la lisibilité et la performance

• Décorateurs et Métaprogrammation I

  - Comprendre les fonctions d'ordre supérieur et les closures
  - Création de décorateurs simples (fonctions et classes)
  - Application de décorateurs pour la journalisation, la mesure de temps

• Décorateurs et Métaprogrammation II

  - Décorateurs avec arguments et décorateurs chaînés
  - Introduction aux métaclasses : comprendre leur utilité
  - Cas d'usage avancés des métaclasses (validation de classes)
  === MODULE_NUMBER: 4
  MODULE_TITLE: Générateurs, Itérateurs et Contexteurs
  MODULE_CONTENT:
  - Le protocole itérateur : `__iter__` et `__next__`
  - Création de générateurs avec `yield` pour la gestion mémoire
  - Conception et utilisation des gestionnaires de contexte (`with` statement)

• Programmation Asynchrone avec Asyncio I

  - Concepts de la concurrence : threads, processus, coroutines
  - Introduction à `asyncio`: boucles d'événements, `async`/`await`
  - Exécution de tâches asynchrones simples et gestion du temps

• Programmation Asynchrone avec Asyncio II

  - Communication entre coroutines : `Queue`, `Event`, `Condition`
  - Intégration de code bloquant dans `asyncio` (`run_in_executor`)
  - Gestion des erreurs et annulation de tâches asynchrones

• Tests Unitaires Avancés avec Pytest

  - Structure d'un projet de tests avec Pytest
  - Fixtures Pytest pour la réutilisabilité et l'isolation
  - Paramétrisation des tests pour couvrir divers scénarios

• Mocks, Stubs et Patches pour l'Isolation des Tests

  - Stratégies de mock et stub pour les dépendances externes
  - Utilisation de `unittest.mock` et `pytest-mock`
  - Test d'intégration avec des doubles de test légers

• Introduction aux Design Patterns Python

  - Présentation des patrons de conception (Creational, Structural, Behavioral)
  - Etude de quelques patterns clés : Singleton, Factory, Strategy
  - Application des patterns pour résoudre des problèmes de conception courants

• Optimisation de la Performance en Python

  - Profilage du code Python (`cProfile`, `timeit`)
  - Techniques d'optimisation (utilisation des structures de données, C extensions)
  - Just-In-Time (JIT) compilation avec Numba

• Déploiement et Empaquetage d'Applications Python

  - Création de paquets Python distribuables (`setup.py`, `pyproject.toml`)
  - Gestion des dépendances avec `pip-tools` ou `Poetry`
  - Considérations pour le déploiement (Docker, virtualisation)

• Sécurité et Maintenabilité du Code Python

  - Audits de sécurité des applications Python (OWASP Top 10)
  - Analyse statique du code (Flake8, Pylint, Mypy pour le typage)
  - Documentation du code avec Sphinx et meilleures pratiques de commentaires
  === COMPETENCE ===
  COMPETENCE_NUMBER: 1
  COMPETENCE_NAME: Maîtriser les paradigmes avancés de Python
  COMPETENCE_CONTENT: Appliquer des concepts tels que les décorateurs, générateurs et métaclasses pour écrire du code Python concis, puissant et réutilisable, en exploitant pleinement les capacités dynamiques du langage.
  === COMPETENCE ===
  COMPETENCE_NUMBER: 2
  COMPETENCE_NAME: Développer des applications asynchrones fiables
  COMPETENCE_CONTENT: Concevoir et implémenter des systèmes concurrents et réactifs en utilisant la programmation asynchrone avec `asyncio`, améliorant ainsi la performance et la scalabilité des applications I/O-bound.
  === COMPETENCE ===
  COMPETENCE_NUMBER: 3
  COMPETENCE_NAME: Implémenter des stratégies de tests robustes
  COMPETENCE_CONTENT: Mettre en œuvre des tests unitaires avancés avec Pytest, incluant l'utilisation de fixtures et de mocks, pour garantir la qualité, la fiabilité et la maintenabilité des applications Python.
  === COMPETENCE ===
  COMPETENCE_NUMBER: 4
  COMPETENCE_NAME: Optimiser et déployer des projets Python complexes
  COMPETENCE_CONTENT: Profiler, optimiser la performance et empaqueter des applications Python pour le déploiement, en intégrant des bonnes pratiques de sécurité et de maintenabilité du code.