Python

Programmation avancée en Python

Approfondissement des bases

• Rappel des fondamentaux : variables, types de données, structures conditionnelles et boucles.
• Gestion des erreurs et exceptions :
  • Utilisation de try, except, else, finally.
  • Gestion d’erreurs personnalisées.
• Expressions avancées :
  • Compréhensions de listes, dictionnaires et ensembles.
  • Expressions lambda et fonctions anonymes.

Programmation orientée objet (POO)

• Concepts avancés :
  • Héritage, polymorphisme.
  • Surcharge d’opérateurs.
  • Classes abstraites, interfaces.
  • Méthodes spéciales (__str__, __repr__, __init__, __iter__, etc.).
• Gestion des conflits avec l’héritage multiple.
• Introduction à la méta-programmation et au décorateurs :
  • Décorateurs intégrés et personnalisés.

Structures de données

• Manipulation avancée des listes, tuples, dictionnaires et ensembles.
• Utilisation des collections (deque, Counter, etc.) du module collections.

Algorithmique avancée

Structures de données complexes

• Arbres :
  • Arbres binaires, AVL.
  • Parcours d’arbres : préordre, inordre, postordre.
• Graphes :
  • Représentations : matrices d’adjacence, listes d’adjacence.
  • Algorithmes de parcours : BFS (parcours en largeur), DFS (parcours en profondeur).

Algorithmes avancés

• Algorithmes de tri efficaces :
  • Tri rapide (QuickSort).
  • Tri fusion (MergeSort).
• Recherche optimisée :
  • Recherche dichotomique.
• Programmation dynamique :
  • Résolution de problèmes avec mémoire partagée.
  • Exemple : problème du sac à dos.

Analyse de complexité

• Compréhension des notations O(n), O(n^2), O(n log n), O(2^n)...
• Comparaison des performances des algorithmes.

Applications concrètes

Manipulation de données

• Lecture et traitement de fichiers (CSV, JSON).
• Utilisation des bibliothèques pandas et matplotlib pour l’analyse et la visualisation de données.

Programmation web et API

• Création d’une API simple avec Flask ou FastAPI.
• Récupération et exploitation de données via des API externes (exemple : OpenWeather, Spotify API).

Introduction à l’intelligence artificielle

• Concepts de base :
  • Apprentissage supervisé.
  • Méthodes simples comme les k-plus proches voisins (KNN).
• Implémentation de modèles avec des bibliothèques comme scikit-learn.

Cryptographie

• Introduction aux concepts de cryptographie :
  • Chiffrement symétrique et asymétrique.
  • Algorithmes de base : RSA, SHA, fonctions de hachage.

Projets pratiques

• Développement de projets complets intégrant les notions vues :
  • Jeux vidéo simples.
  • Systèmes de gestion (exemple : gestion d’un réseau social).
  • Résolution de problèmes complexes via des algorithmes.
• Projet collaboratif de fin d’année pour évaluer l’ensemble des compétences.

Évaluations et préparation aux examens

• Résolution d’exercices type BAC en Python et algorithmique.
• Révision des notions essentielles et mise en pratique via des projets en autonomie.