Python | Perfectionnement Mixte : présentiel / à distance

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..

Ingénieurs et développeurs

 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
  • Eviter 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

• Apports des connaissances communes.
• Mises en situation sur le thème de la formation et des cas concrets.
• Méthodologie d'apprentissage attractive, interactive et participative.
• Equilibre théorie / pratique : 60 % / 40 %.
• Supports de cours fournis au format papier et/ou numérique.
• Ressources documentaires en ligne et références mises à disposition par le formateur.
• Pour les formations en présentiel dans les locaux mis à disposition, les apprenants sont accueillis dans une salle de cours équipée d'un réseau Wi-Fi, d'un tableau blanc ou paperboard. Un ordinateur avec les logiciels appropriés est mis à disposition (le cas échéant).

En amont de la formation :

• Recueil des besoins des apprenants afin de disposer des informations essentielles au bon déroulé de la formation (profil, niveau, attentes particulières...).
• Auto-positionnement des apprenants afin de mesurer le niveau de départ.

Tout au long de la formation : 

• Évaluation continue des acquis avec des questions orales, des exercices, des QCM, des cas pratiques ou mises en situation...

A la fin de la formation : 

• Auto-positionnement des apprenants afin de mesurer l'acquisition des compétences.
• Evaluation par le formateur des compétences acquises par les apprenants.
• Questionnaire de satisfaction à chaud afin de recueillir la satisfaction des apprenants à l'issue de la formation.
• Questionnaire de satisfaction à froid afin d'évaluer les apports ancrés de la formation et leurs mises en application au quotidien.

• Admission sans disposition particulière