Formation Python Perfectionnement

Programme de notre Formation Python Perfectionnement

Nouveautés majeures de Python (2021–2025)

• Python 3.10 (2021)
  • Pattern Matching (PEP 634) : introduction du match-case
  • Gestion d’erreurs améliorée avec des messages d’erreurs plus informatifs
  • Annotation de types avancées (| pour types alternatifs)
• Python 3.11 (2022)
  • Gestion améliorée des exceptions et traceback détaillé (PEP 657)
  • Typing Self (PEP 673) : annotations simplifiées dans les méthodes de classe
• Python 3.12 (2023)
  • Typage amélioré : annotations strictes avec des améliorations sur les génériques
• Python 3.13 (2024)
  • Task Groups (asyncio, PEP 671) pour gestion améliorée de tâches asynchrones
  • Paramètres par défaut évalués tardivement (PEP 649) simplifiant les annotations avancées
  • Métaprogrammation renforcée : classes dynamiques avancées (PEP 696)
• Le futur Python 3.14 (2025)
  • Template strings intégrées (t””) – simplifie la génération dynamique de chaînes.
  • Annotations évaluées paresseusement – meilleure gestion des références circulaires.
  • Débogage externe sécurisé – attachement facilité d’un débogueur externe.
  • Module compression.zstd intégré – compression rapide intégrée à la bibliothèque standard.
  • UUID versions 6 à 8 supportées – génération plus rapide et sécurisée.
  • Passage à Sigstore – signature sécurisée des paquets, remplaçant les signatures PGP obsolètes.

Python 3.13 et idiomes avancés

• Pattern matching avancé (PEP 634)
• Annotations strictes (PEP 695)
• Gestion avancée des erreurs (PEP 654)
• Atelier pratique : Structure initiale d’une plateforme de monitoring intelligent.

Syntaxe moderne et typage évolué

• PEP 695 : déclarer des génériques allégés et explicites)
• Dataclasses, slots=True et frozen=True pour des objets légers
• Structural Pattern Matching pour des flux de contrôle expressifs
• Bonnes pratiques de type-hints et vérification statique (mypy, pyright)

Programmation fonctionnelle sophistiquée

• Fonctions d’ordre supérieur
• Closures optimisées
• Décorateurs génériques (PEP 681)
• Atelier pratique : Implémenter des décorateurs dynamiques pour tracer l’application.

Python orienté objet : Data classes et Protocols

• Data Classes améliorées (PEP 681)
• Protocols et interfaces typées (PEP 544)
• Héritage multiple moderne et mixins
• Atelier pratique : Développer la couche métier du monitoring avec data classes.

Métaprogrammation & conception orientée objet poussée

• Décorateurs imbriqués, classes décoratrices et descriptors
• Context managers avancés
• Métaclasses : génération de classes et hooks
• API Attrs/Pydantic v2 pour déclarer des modèles performants

Métaclasses et plugins dynamiques

• Principe avancé des métaclasses
• Création dynamique de classes (PEP 696)
• Plugins automatisés
• Atelier pratique : Architecture extensible via métaclasses pour plugins.

Context Managers avancés et automatisation

• Context Managers personnalisés optimisés
• Async Context Managers
• Gestion des ressources critiques (asyncio amélioré)
• Atelier pratique : Context manager intelligent pour accès base de données.

Concurrence avancée : Threads et GIL 2.0

• GIL optimisé (nouvelle implémentation CPython)
• ThreadPoolExecutor haute performance
• Gestion avancée concurrence
• Atelier pratique : Traitement concurrent de flux en temps réel de données.

Parallélisme et multiprocessing haute performance

• Multiprocessing Pool optimisé (Process Pools)
• Partage mémoire inter-process avancé
• Celery nouvelle génération, Dask distribué
• Atelier pratique : Traitement distribué intensif des données sous monitoring.

Programmation asynchrone innovante avec asyncio

• Async/Await avancé (Python 3.13)
• Nouveautés asyncio (PEP 671 – Task Groups)
• Combinaison d’async et multi-processus
• Atelier pratique : Agrégation non-bloquante des données externes via API.

Profiling et optimisation continue du code

• Profiling temps réel (Py-Spy, Scalene)
• Optimisation mémoire avec tracemalloc amélioré
• Techniques modernes : memoization avancée, compilation JIT (Numba)
• Atelier pratique : Optimiser le cœur algorithmique de la plateforme.

Structuration et gestion de projet

• Organisation modulaire : dossiers et fichiers (setup.py, pyproject.toml)
• Gestion moderne des dépendances : Poetry, Pipenv, gestion explicite des versions
• Virtualisation d’environnements : venv, Conda pour isoler les dépendances
• Atelier pratique : Initialiser et structurer proprement un projet Python avec Poetry et un environnement virtuel dédié.

Packaging avancé

• Poetry & Pyproject.toml : packaging simplifié, fiable et reproductible
• Création de Wheel : distribution optimisée (.whl vs .tar.gz)
• Construction d’exécutables : PyInstaller, cx_Freeze pour exécutable autonome
• Atelier pratique : Créer un artefact distribuable (Wheel) et un exécutable autonome avec PyInstaller.

Monitoring et analyse de performance

• Profiler intégré
• Sampling profilers (py-spy, Scalene) pour la production
• Traque mémoire
• Visualisation des traces (snakeviz, speedscope)

Déploiement et Distribution sécurisée

• Publication publique sur PyPI : distribution ouverte (twine, CI/CD)
• Index privés : Artifactory, Nexus, PyPI privé interne (sécurisé avec authentification)
• Signature et sécurité : Sigstore, vérification des artefacts avec clés sécurisées
• Atelier pratique : Publier et sécuriser un paquet Python sur un dépôt interne avec signature cryptographique (Sigstore).

Data science : Analyse avancée & visualisation interactive

• Pandas 2.x optimisé
• Polars (dataframes haute performance)
• Visualisations interactives (Plotly Dash, Streamlit avancé)
• Atelier pratique : Tableau de bord interactif des indicateurs clés.

Données volumineuses à vitesse éclair

• Benchmarks Polars vs Pandas : gains ×5 à ×20 sur les agrégations
• APIs Lazy Polars et query optimisation
• Gestion efficace des formats colonne (Parquet, Arrow), impact sur l’IO
• Atelier pratique : migrer un pipeline Pandas vers Polars et mesurer le speed-up

Machine Learning de dernière génération

• Nouveautés scikit-learn 1.5 (hist-GBDT, accélération CPU/GPU)
• Intégration des modèles vers ONNX / Pydantic pour la validation
• Aperçu des frameworks ML avancés (PyTorch 2.x, Lightning)

Data science : Analyse avancée & visualisation interactive

• Introduction au Machine Learning
• AutoML (PyCaret, Auto-sklearn 2.0)
• Intégration du Deep Learning (TensorFlow 3.x, PyTorch 3.0)
• Modèles prédictifs intelligents, explicabilité (SHAP)
• Atelier pratique : Détection intelligente d’anomalies avec AutoM

Développement Web : APIs performantes et scalables

• FastAPI avancé (async, websockets)
• Sécurité avancée (OAuth2, JWT nouvelle génération)
• Microservices, API Gateway (Typer, FastAPI Gateway)
• Atelier pratique : API scalable et sécurisée pour exposer les résultats.

Cybersécurité et bibliothèques innovantes

• Sécurité applicative moderne (OWASP 2025, cryptography 3.0)
• Python et cybersécurité avancée (Scapy NG, Requests sécurisées, paramétrisation sécurisée)
• Veille technologique permanente (PyCon 2025, GitHub Trends)
• Atelier pratique : Sécurisation complète et veille active sur la plateforme.