Python Introduction Slides

https://github.com/nteract/testbook

https://mdk.fr/python-initiation/

TODO

• Il paraît que humancoders conseille DrPython !??
• http://scipy.github.io/old-wiki/pages/Tentative_NumPy_Tutorial
• * peut être vu comme de l'unpacking vers des noms qu'on ne voit pas.
• Ajouter une slide sur "jamais de \ en fin de ligne", il y a toujours un moyen plus lisible.
• https://www.cs.utexas.edu/users/EWD/transcriptions/EWD08xx/EWD831.html Why numbering should start at zero
• Les imports
• Attention avec def fib jour 1 on montre les fonctions avant de les avoir expliquées.
• with statement

Notes

Les arguments par defaut conservés peuvent service de memoizer:

def fib(x, memo={}):
    ...

Aucune fonction n'est montée avant le 3, (à part des méthodes sur les types natifs).

Souci : Jour 1 pytest nécessite Jour 2 pip...

La suite du programme avancé

• Packaging

• cookiecutter : docs/, tests/, README, setup.cfg, setup.py, ...

• Multiprocessing / Multithreading / Asyncio

• IO Bound vs CPU Bound

• Locks vs Queues

• Code quality

• import this, explicit is better

• sémantique : les ternaires, les listes en compréhension, sont des expressions, elles doivent être utilisées comme des expressions, pas comme des instructions.

• TDD

• pas de print, logging FTW.

• pas de "logging tiers", personne ne connaît, on reste sur logging.

• -Xdev

• black, ..., pass

• pytest, doctest

• pytest-cov

• hypothesis

• flake8

• flake8-bugbear

• tox

• mypy

• black

• pdb, breakpoint()

• EAFP, LBYL

• Performance

• Les types natifs : Leur complexité algorithmique

• Cython

• pypy

• cffi

• cprofile / pstats

• Libs

• re

• argparse

• pathlib

• logging

• numpy

• jupyter