Formation - Python - Perfectionnement

• Un module e-learning pour consolider ses pré-requis

1 - Utiliser les "context managers"

• Gestion des ressources en python : try ... finally, with, utilisation de with
• Utilisation de with : gérer des fichiers, analyser des répertoires, calculer en haute précision, manipuler des verrous en multithread, tester les exceptions avec pytest
• Résumer les avantages de with
• Utiliser Async avec et with
• Créer des "context Managers"
• Encodage des contextes : contexte simple, exceptions, ouverture de fichiers, redirection de sorties, temps d'exécution
• Context Manager par fonction : ouverture de fichiers version2, Temps
• Améliorer ses APIs
• Context manager asynchrone

2 - Utiliser les Meta-classes

• Modes des metas : ancien mode vs nouveau mode
• Typage et classes
• Définir une classe dynamiquement : exemple de base, exemples avancés
• Créer une propre meta-classe
• Justification de l'utilisation

3 - Fonctions internes et closure

• Création de fonctions internes
• Les bases des internes : encapsulation, construction, inner contre privé
• Conservation d'un état : méthode d'état, modifier l'état
• Ajouter un comportement
• Closure : attacher code et données, où trouver des closures, comment les utiliser au mieux

4 - Concurrence et parallélisme

• Exemples
• Accélérer un programme pour entrées/sorties : IO Synchrone, IO avec Thread, IO asynchrone
• Accélérer un programme pour CPU : CPU Synchrone, CPU avec Thread, CPU asynchrone

5 - Monitoring

• Outils internes pré-installés
• Fonctions de timer
• Exemples de mise en oeuvre
• Outils et plates-formes externes : Datadog, Dynatrace, Manage engine

6 - Freezing, packaging

• Différences entre les modes
• Avantages
• Outils de freezing : Windows, OSX, Linux
• Packaging : choisir un nom, structuration
• Publication sur PyPi
• Package complet : ajouter et ignorer des fichiers, dépendances du package, description meta du package, tests, ressources complémentaires
• Scripting de package
• Assemblage final

7 - Les Frameworks spécialisés

• XML : Standards (DOM, SAX, StAX), librairies en python, modules externes (untangle, xmltodiict, lxml, BS), conversion et Binding (XPath, génération de modèles objet), sécurisation de parsers
• IA et ML : Tensorflos, Seaborn, Numpy, Pandas, Jeras, Theano, PyTorch, Scikit-learn
• Sciences : Numpy, Pandas, SciPy, Matplotib
• Web : Django, Flask, Bottle, CherryPy, Falcon
• Autres frameworks métiers : Bio, Astronomie, OLAP, Finance, Géologie,...