5 choses à apprendre en priorité en Python

5 choses à apprendre en priorité en Python

Quand on apprend un nouveau langage de programmation, on apprend d’abord les bases. Et pour la plupart des langages, elles sont communes : déclarer une variable, faire des conditions et des boucles, faire des fonctions, importer un code d’un autre fichier, etc.

Ce qui va différencier le moment où vous savez programmer dans CE langage, ce sont des notions qui lui sont spécifiques et que vous commencez à maitriser.

Voici 5 notions spécifiques au langage qu’il faut apprendre en priorité si vous voulez pouvoir dire “je code en Python” :

Pip

Pip est le moyen le plus utilisé d’installer une bibliothèque externe dans l’environnement Python. Dès qu’on veut faire un projet sérieux, on en a besoin. Tellement qu’il va en fait être inclus par défaut dans Python 3.4.

Virtualenv

Virtualenv permet d’isoler plusieurs installations de Python. A partir du moment où l’on travaille sur plusieurs projets en même temps, il devient vite indispensable. Mais personnellement, je l’utilise même quand je n’ai qu’un projet installé sur une machine car il me permet de le séparer du setup Python du système et d’utiliser des hooks.

Un outil qui a été ajouté dans la lib standard en Python 3.3. J’apprécie que le pragmatisme de l’évolution de Python qui intègre petit à petit les projets qui se sont révélés les outils de facto dans la communauté.

Les listes en intention

J’ai envie de dire l’itération en générale, mais c’est un très vaste sujet, et il est couvert en grande partie par les 3 derniers points.

La liste en intention, ou liste en compréhension, est une manière de boucler sur un itérable (souvent une liste), avec optionellement un filtre, afin de produire une nouvelle liste. En une ligne.

C’est stylistiquement la marque de fabrique de Python (même si c’est piqué à Haskell). C’est également ce qui le rend aussi expressif. On peut presque coder tout un programme en déclaratif avec des enchainements de listes en intention.

C’est beau, propre, efficace et court. IN-DIS-PEN-SA-BLE.

L’unpacking

L’unpacking est une autre fonctionalité typiquement pythonienne qui permet de prendre un itérable (souvent un tuple), et de mettre ses éléments dans des variables d’une traite.

Cela permet d’augmenter drastiquement la lisibilité des programmes.

Les générateurs

Les générateurs permettent non seulement un énorme gain en performance, mais en plus ils autorisent le traitement itératif de flux de données dont on ne connait pas la taille en avance, voire de taille infinie. Si vous utilisez des expressions génératrices, vous pourrez le faire en déclaratif. Si vous utilisez yield, vous pourrez cacher un algorithme complet derrière une simple boucle for.

Lire l’article sur yield.

Le reste ?

Tout le reste, c’est du détail. Les décorateurs, la POO, l’opérateur with, les métaclasses, les astuces magiques pour faire ceci ou cela. C’est bien, mais ça peut attendre. Ce sont ces 5 notions, qui, bien utilisées, feront d’un programmeur un dev Python.

sam artois

A propos de l'auteur

Samuel Artois est un développeur Python passionné d'automatisation et de marketing. Depuis plusieurs années, il a développé une expertise solide dans ces domaines et a su mettre ses compétences en pratique sur de nombreux projets.

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