Formation Maîtrisez Python avancé pour développer des applications performantes. Devenez expert !

Programme de la formation
Maîtrisez Python avancé pour développer des applications performantes. Devenez expert !

• Rappels et Bonnes Pratiques Python Avancées

  - Rappel des types de données complexes et structures.
  - Bonnes pratiques de code Python (PEP 8, linting, docstrings).
  - Utilisation des environnements virtuels (venv, Poetry).

• Paradigmes de Programmation Avancés

  - Programmation Orientée Objet (héritage multiple, mixins).
  - Métaclasses et utilisation avancée des descripteurs.
  - Introduction à la programmation fonctionnelle en Python (map, filter, reduce, functools).

• Générateurs, Itérateurs et Coroutines

  - Comprendre les générateurs et la paresse.
  - Créer des itérateurs personnalisés.
  - Introduction aux coroutines avec `yield from`.

• Gestion d'Erreurs et Debugging Avancé

  - Design d'exceptions personnalisées.
  - Utilisation du module `logging` pour le débogage et la production.
  - Techniques de débogage avancées avec `pdb` et IDE.

• Programmation Asynchrone avec Asyncio

  - Concepts fondamentaux de l'asynchronisme.
  - Utilisation d'async/await.
  - Concurrence et parallélisme en Python.

• Optimisation des Performances en Python

  - Profilage du code avec `cProfile` et `line_profiler`.
  - Utilisation de `numba` et `Cython` pour l'accélération.
  - Optimisation des structures de données et algorithmes.

• Intégration de Code C/C++ avec ctypes et CFFI

  - Introduction à `ctypes` pour appeler des bibliothèques C.
  - Utilisation de `cffi` pour l'interfaçage C.
  - Cas d'usage et limitations de l'intégration.

• Manipulation Avancée de Fichiers et Réseaux

  - Fichiers binaires et sérialisation (pickle, json).
  - Sockets et communication réseau de bas niveau.
  - Opérations I/O non bloquantes.

• Tests Avancés et Intégration Continue

  - Pytest avancé (fixtures, parameterized tests, mocks).
  - Stratégies de tests d'intégration et de bout en bout.
  - Intégration continue (CI) avec GitHub Actions ou GitLab CI.

• Design Patterns en Python

  - Implémentation des patterns de création (Factory, Singleton).
  - Implémentation des patterns structurels (Decorator, Adapter).
  - Implémentation des patterns comportementaux (Observer, Strategy).

• Sécurité des Applications Python

  - Vulnérabilités courantes (injection, XSS).
  - Bonnes pratiques de sécurité (mot de passe, secrets).
  - Revue de code pour la sécurité.

• Déploiement et Conteneurisation

  - Packaging des applications Python (setuptools, wheel).
  - Introduction à Docker pour la conteneurisation.
  - Principes de déploiement d'applications Python.