Python, programmation Objet
- Syntaxe du langage Python.
- Approche orientée Objet.
- Programmation Objet en Python.
- Utilisation StdLib.
- Outils QA.
- Création IHM TkInter.
- Interfaçage Python/C.
- Conclusion.
Travaux pratiques
Modélisation en UML d'un cas d'étude simple. Mise en œuvre de modules Python : expressions régulières, accès à une base de données. Utilisation des outils pylint et pychecker pour la vérification d'un code Python. Mise en œuvre de tests unitaires.
Python, perfectionnement
- Rappels importants sur le langage.
- Fonctions avancées.
- Programmation orientée Objet avancée.
- Déploiement et qualité.
- Le parallélisme : optimiser les performances de vos programmes.
- Les bibliothèques : contribuer au succès du langage.
Travaux pratiques
Optimisation : intersection de listes et calcul de complexité d'algorithmes. Implémenter une métaclasse pour créer des classes de type singleton. Packager une bibliothèque et la déposer sur PypI. Répartition et consolidation (Map Reduce) de calculs avec Celery.
Django, développement web avec Python
- Introduction.
- L'accès aux données avec Django.
- Gestion des vues.
- Les templates.
- Gestion des formulaires.
- Fonctions avancées.
Travaux pratiques
Préparation de l'environnement. Installation et développement de Python, Django, Serveur Apache, MySQL et Eclipse. Création d'un nouveau projet. Intégrer Ajax à travers le framework JQuery.
Spark Python, développer des applications pour le big data
- Présentation d’Apache Spark.
- Utiliser Spark avec Python : les Resilient Distributed Dataset (RDD).
- Manipuler des données structurées.
- Machine learning avec Spark.
- Analyser en temps réel avec Spark Streaming.
- Théorie des graphes.
Travaux pratiques
De nombreux exercices sont réalisés pour illustrer les sujets.
17j
- 119h00 
