Python En 3 Modules

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Python En 3 Modules

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Fabrice Sangwa
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1. Introduction

  • Objectif du cours : Introduire les concepts fondamentaux de Python, son écosystème et ses applications pratiques.

  • Public cible : Débutants et intermédiaires en programmation.

  • Programme de la session :

    1. Bases de Python

    2. Fonctionnalités avancées : fonctions et modules

    3. Environnements virtuels

    4. Introduction à Django

    5. Interfaces graphiques

    6. Intelligence artificielle avec Python

2. Bases de Python

a) Variables et types de données

  • Types natifs (int, float, str, bool)

  • Déclaration et affectation de variables

  • Bonnes pratiques de nommage

b) Conditions

  • Structures conditionnelles : if, elif, else

  • Exemple pratique : Vérification de l'âge pour voter

c) Listes et dictionnaires

  • Création, ajout, suppression et parcours des éléments

  • Exemple : Gestion d'une liste de produits dans un magasin

d) Boucles

  • Boucles for et while

  • Utilisation avec les listes et dictionnaires

  • Exemple : Calculer la somme des éléments d'une liste

3. Fonctionnalités avancées

a) Fonctions

  • Définition et appel

  • Paramètres et valeurs de retour

  • Exemple : Fonction pour calculer l'aire d'un rectangle

b) Modules

  • Modules intégrés (ex. math, datetime)

  • Création et importation de modules personnalisés

  • Exemple : Module pour convertir des devises

4. Environnements virtuels

  • Importance des environnements virtuels

  • Création et activation avec venv ou virtualenv

  • Installation de dépendances avec pip

  • Exemple : Créer un environnement pour un projet Django

5. Introduction à Django

a) Qu'est-ce que Django ?

  • Framework Python pour le développement web

  • Caractéristiques principales (ORM, sécurité, rapidité)

b) Premiers pas avec Django

  • Installation et création d’un projet

  • Exemple : Création d’une application de gestion de tâches

c) Gestion des bases de données

  • Configuration

  • Création de modèles

  • Utilisation de l’ORM pour les opérations CRUD

6. Interfaces graphiques

a) Bibliothèques populaires

  • Tkinter (natif)

  • PyQt

  • Kivy

b) Exemple pratique

  • Création d'une calculatrice avec Tkinter

  • Ajout d’un design simple avec des boutons et une zone d’affichage

7. Intelligence Artificielle avec Python

a) Introduction à l’IA

  • Python comme langage clé pour l’IA

  • Bibliothèques populaires : NumPy, Pandas, TensorFlow, Scikit-learn

b) Exemple pratique

  • Classification simple avec Scikit-learn

    • Chargement d’un dataset (ex. iris)

    • Entraînement et évaluation d’un modèle

    • Visualisation des résultats avec Matplotlib

c) Démonstration

  • Mini-projet : Reconnaissance d'images avec TensorFlow

8. Conclusion

  • Résumé des concepts abordés

  • Ressources pour approfondir : documentation, tutoriels, exercices

  • Questions et réponses

Voici une liste de projets que tu peux proposer dans ta présentation. Ces projets couvrent les domaines abordés (bases de Python, Django, interfaces graphiques, et intelligence artificielle) et permettent à tes apprenants de mettre en pratique les concepts appris.

PROJETS

  1. Gestionnaire de notes

    • Crée un programme pour gérer les notes d’étudiants (ajouter, modifier, afficher la moyenne, etc.).

    • Utilisation de listes et dictionnaires.

  2. Convertisseur de devises

    • Programme pour convertir des montants entre différentes devises.

    • Utilise des conditions et des boucles pour améliorer l’expérience utilisateur.

  3. Calculateur d'intérêts

    • Programme pour calculer les intérêts simples et composés.

    • Prend des entrées utilisateur (capital, taux, durée).

  4. Générateur de mots de passe

    • Génère un mot de passe aléatoire avec des caractères spéciaux, chiffres et lettres.

    • Utilise les modules random et string.

2. Projets pour les Fonctions et Modules

  1. Agenda personnel

    • Crée une application console pour planifier et afficher des tâches.

    • Modulaire avec des fonctions pour ajouter, modifier et supprimer des tâches.

  2. Analyse des ventes

    • Programme qui analyse des données de ventes (quantité, prix) et calcule le chiffre d’affaires total.

    • Sépare le code en fonctions pour chaque tâche (analyse, affichage, etc.).

  3. Calculatrice scientifique

    • Utilise le module math pour créer une calculatrice avancée (racine carrée, logarithmes, etc.).

3. Projets pour Django

  1. Système de gestion de tâches

    • Application web où les utilisateurs peuvent créer, modifier et marquer des tâches comme terminées.

    • Utilise Django ORM pour stocker les données dans une base de données.

  2. Blog personnel

    • Plateforme où les utilisateurs peuvent publier, modifier et commenter des articles.

    • Ajoute un système de gestion des utilisateurs avec authentification.

  3. Site de e-commerce simplifié

    • Développe une boutique en ligne où les utilisateurs peuvent consulter des produits, les ajouter à un panier et passer commande.

    • Intègre une base de données pour stocker les produits et les commandes.

4. Projets pour les Interfaces Graphiques

  1. Calculatrice graphique

    • Développe une interface avec Tkinter pour une calculatrice simple ou scientifique.

    • Ajoute des boutons et un champ d’affichage.

  2. Gestionnaire de bibliothèque

    • Application pour gérer les emprunts et retours de livres dans une bibliothèque.

    • Utilise PyQt pour une interface visuelle intuitive.

  3. Application de dessin

    • Interface graphique permettant aux utilisateurs de dessiner à l’aide de leur souris.

    • Implémente des fonctionnalités comme la sélection de couleur et la taille du pinceau.

5. Projets pour l'Intelligence Artificielle

  1. Classification d’images

    • Modèle d’apprentissage automatique pour reconnaître des objets simples (ex. : fruits, véhicules).

    • Utilise Scikit-learn ou TensorFlow.

  2. Analyse de sentiments

    • Application pour analyser les sentiments d’un texte (positif, négatif, neutre).

    • Utilise une bibliothèque comme NLTK ou Hugging Face.

  3. Système de recommandation

    • Recommande des films ou des produits en fonction des préférences de l’utilisateur.

    • Implémente un modèle basé sur les similarités.

  4. Détection de fraude

    • Entraîne un modèle pour détecter les transactions bancaires suspectes.

    • Utilise des datasets disponibles sur Kaggle.

6. Projets pour les Environnements Virtuels

  1. API RESTful avec FastAPI

    • Crée une API pour gérer un système de gestion de livres ou de clients.

    • Configure un environnement virtuel pour installer les dépendances.

  2. Tableau de bord interactif

    • Utilise Dash ou Streamlit pour afficher des graphiques et des rapports interactifs.

    • Héberge le projet dans un environnement isolé.