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Exemple de dictionnaire Python illustrant la création et la manipulation des clés et valeurs.
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Dictionnaire Python : Votre guide visuel pas à pas pour débutants

Le dictionnaire Python est une structure de données incontournable pour gérer des informations de manière organisée et flexible. Que vous débutiez en programmation ou que vous consolidiez vos bases, comprendre comment fonctionnent ces ensembles de paires clé-valeur vous ouvrira de nombreuses portes. Ce guide pas à pas vous accompagnera dans la découverte des principales fonctionnalités des dictionnaires en langage Python : de la création à la modification, en passant par l’itération et l’utilisation des méthodes les plus courantes. À travers des explications claires et des exemples concrets, vous apprendrez à manipuler ces objets puissants avec aisance et efficacité.

Obtenir toutes les clés ou toutes les valeurs (keys(), values(), items())

Les méthodes keys(), values() et items() constituent la base pour explorer le contenu d’un dictionnaire Python. Ces fonctions retournent des vues dynamiques qui reflètent automatiquement les modifications apportées au dictionnaire original. La méthode keys() extrait uniquement les identifiants du dictionnaire, comme dans car.keys() qui affiche dict_keys(['brand', 'model', 'year']). Pour accéder aux données stockées, values() retourne tous les éléments sans leurs identifiants correspondants. La fonction items() combine ces deux approches en renvoyant des paires clé-valeur sous forme de tuples, facilitant l’accès simultané aux deux composants lors du parcours du dictionnaire. Ces méthodes permettent de transformer efficacement les données d’un dictionnaire en Python 3 en fonction des besoins spécifiques de votre programme.

Parcourir un dictionnaire avec une boucle for

Après avoir obtenu les clés et valeurs, vous devez savoir parcourir un dictionnaire Python efficacement. Python offre trois approches principales pour itérer dans un dictionnaire. La méthode par défaut for key in mon_dictionnaire: traverse uniquement les clés, vous permettant d’accéder aux valeurs via mon_dictionnaire[key]. Pour une lecture directe des valeurs sans se soucier des clés, utilisez for value in mon_dictionnaire.values():. La technique la plus complète reste for key, value in mon_dictionnaire.items(): qui donne accès simultanément aux clés et valeurs. Cette dernière approche se révèle particulièrement utile comme le montre cet exemple de dictionnaire Python:


mon_dictionnaire = {"Data": 1, "Bird": 2, "Python": 3}
for key, value in mon_dictionnaire.items():
    print(f"La clé est {key} et la valeur est {value}")

Modifier et supprimer des éléments d’un dictionnaire

La modification des dictionnaires Python s’effectue avec une syntaxe intuitive qui complète le processus d’itération. Pour modifier une valeur existante, utilisez simplement la notation crochets avec la clé ciblée : mon_dictionnaire["clé2"] = "nouvelle_valeur2". Cette même syntaxe sert aussi à ajouter une clé à un dictionnaire Python lorsque la clé n’existe pas encore. Pour supprimer une entrée d’un dictionnaire Python, plusieurs options s’offrent à vous : la méthode pop() qui supprime et renvoie la valeur associée à une clé, l’instruction del qui élimine un élément sans retourner sa valeur, ou encore clear() qui vide entièrement le dictionnaire tout en conservant la structure. Ces opérations permettent une gestion fluide et flexible des données, caractéristique essentielle des types de données Python comme les dictionnaires.

Méthodes utiles des dictionnaires (update(), pop(), clear(), etc.)

Les différentes méthodes dictionnaire Python offrent des fonctionnalités spécialisées pour manipuler un dictionnaire Python. Voici une comparaison des méthodes les plus utilisées:

Méthode Fonction Exemple Résultat
update() Ajoute ou met à jour plusieurs paires clé-valeur d1 = {'a': 1}; d1.update({'b': 2}) {'a': 1, 'b': 2}
pop() Supprime et renvoie la valeur d’une clé d = {'name': 'Jean'}; d.pop('name') Renvoie 'Jean', d devient {}
clear() Vide entièrement le dictionnaire vide Python d = {'a': 1}; d.clear() {}
get() Accède à une valeur avec valeur par défaut d.get('age', 'Non spécifié') Renvoie valeur ou défaut
popitem() Supprime et renvoie la dernière paire d.popitem() Tuple (clé, valeur)
setdefault() Renvoie valeur ou insère valeur par défaut dictionnaire Python d.setdefault('age', 25) Valeur existante ou défaut

Lempel-Ziv-Oberhumer est un algorithme de compression qui, comme les dictionnaires Python, utilise des paires clé-valeur pour stocker et récupérer des données efficacement. Cette structure de données est également très utilisée pour créer des listes de dictionnaires Python ou un dictionnaire dans un dictionnaire Python pour des applications plus complexes.

Exemple de dictionnaire Python avec des clés et des valeurs, illustrant les méthodes pour parcourir et manipuler un dictionnaire en Python.

Introduction aux dictionnaires en Python

Les dictionnaires Python représentent une structure de données fondamentale pour stocker des informations sous forme de paires clé-valeur. Contrairement aux listes Python qui utilisent des indices numériques, les dictionnaires permettent d’accéder aux données via des clés uniques. Cette particularité les rend indispensables pour organiser des informations complexes comme des configurations, des profils utilisateurs ou des données d’API. Depuis Python 3.7, les dictionnaires conservent l’ordre d’insertion des éléments, ce qui n’était pas le cas dans les versions antérieures. Leur flexibilité permet de stocker différents types de données comme valeurs – nombres, chaînes, listes et même des dictionnaires imbriqués Python – tout en garantissant un accès rapide grâce à l’unicité des clés. En tant que type de données Python essentiel, ils sont largement utilisés dans le langage de programmation Python pour structurer l’information de manière efficace.

Syntaxe de base pour créer un dictionnaire

Pour commencer à utiliser les dictionnaires Python, voici les étapes essentielles de création :

  1. Utilisez des accolades {} pour définir un nouveau dictionnaire.
  2. Séparez chaque paire clé-valeur par une virgule.
  3. Associez chaque clé à sa valeur avec le symbole deux-points :.
  4. Créez un dictionnaire simple avec cette syntaxe : mon_dict = {"nom": "Alice", "age": 30}.
  5. Initialisez un dictionnaire vide Python avec {} ou le constructeur dict().
  6. Adaptez vos valeurs selon vos besoins – elles peuvent être de n’importe quel type Python (nombres, chaînes, listes, tuple Python, etc.).
  7. Pour une génération automatique, utilisez une compréhension de dictionnaire Python comme {x: x**2 for x in range(1,6)}.

Un exemple de dictionnaire Python peut également être créé à partir d’autres structures comme des listes de paires ou des tuples.

Accéder aux valeurs avec les clés

Après avoir créé un dictionnaire, plusieurs méthodes permettent d’extraire les informations stockées :

  • Utilisez la notation par crochets dictionnaire["clé"] pour accéder directement à une valeur par sa clé.
  • Préférez la méthode get() pour éviter les erreurs quand une clé n’existe pas : dictionnaire.get("clé", "valeur_défaut").
  • Servez-vous de keys() pour obtenir toutes les clés du dictionnaire dans une structure itérable.
  • Employez values() pour récupérer uniquement les valeurs stockées dans le dictionnaire.
  • Exploitez items() pour parcourir un dictionnaire Python simultanément avec les clés et valeurs lors d’une boucle.

Attention aux erreurs KeyError qui surviennent si vous tentez d’accéder à une clé inexistante sans utiliser get().

Pour manipuler un dictionnaire Python efficacement, vous pouvez également utiliser l’opération d’ajout avec l’opérateur d’affectation pour ajouter une clé à un dictionnaire Python, ou créer une liste de dictionnaires Python pour des structures de données plus complexes.

Illustration d'un dictionnaire en Python montrant un exemple de création et de manipulation de dictionnaires avec des clés et des valeurs.

Les dictionnaires imbriqués

Après avoir maîtrisé les méthodes dictionnaire Python, vous pouvez explorer des structures plus complexes comme les dictionnaires dans un dictionnaire Python. Un dictionnaire imbriqué Python contient d’autres dictionnaires en tant que valeurs, permettant de stocker des données hiérarchiques et multidimensionnelles. Cette structure s’avère particulièrement utile pour représenter des informations complexes comme des profils d’utilisateurs avec plusieurs catégories de données. Pour accéder aux éléments d’un dictionnaire en python, utilisez plusieurs paires de crochets successifs : étudiant["cours"]["informatique"]. La modification fonctionne de façon similaire, comme dans l’exemple : étudiant["cours"]["mathématiques"] = 88. Pour parcourir un dictionnaire Python imbriqué efficacement, combinez les boucles for avec la méthode items() et vérifiez si une valeur est un dictionnaire avec isinstance(valeur, dict).

Bonnes pratiques et erreurs courantes à éviter avec les dictionnaires

En perfectionnant votre utilisation des dictionnaires imbriqués Python, gardez à l’esprit ces pratiques essentielles pour éviter les problèmes courants :

  • Utilisez des clés-values Python immuables et descriptives pour garantir la stabilité de vos dictionnaires et améliorer la lisibilité du code.
  • Préférez la méthode get() pour accéder aux valeurs et éviter les KeyError lorsqu’une clé peut être absente.
  • Employez les compréhensions de dictionnaire Python pour transformer ou filtrer des données efficacement.
  • Distinguez les copies superficielles (dict.copy()) et profondes (copy.deepcopy()) selon la complexité de vos structures.
  • Évitez de mettre à jour un dictionnaire Python pendant que vous l’itérez pour prévenir des comportements imprévisibles.
  • Vérifiez toujours l’existence d’une clé avant d’effectuer une opération avec "clé" in dico ou utilisez keys().
  • Limitez la profondeur des dictionnaires imbriqués Python pour maintenir la lisibilité et la maintenabilité du code.

Ces conseils, recommandés par Grammalecte, vous aideront à manipuler un dictionnaire Python de façon plus robuste et professionnelle, que vous travailliez avec un exemple de dictionnaire Python simple ou une liste de dictionnaires Python complexe.

Maîtriser le fonctionnement d’un dictionnaire Python constitue une étape clé dans l’apprentissage de ce langage. Grâce à leur flexibilité, ces structures permettent d’organiser, d’accéder et de manipuler des données de manière intuitive et performante. Que vous souhaitiez parcourir, modifier, enrichir ou imbriquer des ensembles d’informations, les dictionnaires offrent une boîte à outils complète adaptée à tous les niveaux. En adoptant les bonnes pratiques évoquées tout au long de cet article et en vous appuyant sur des exemples concrets, vous serez en mesure de bâtir des programmes plus clairs, puissants et évolutifs. Avec un peu de pratique, vous verrez que ces notions deviendront vite naturelles et vous ouvriront la voie vers des projets Python plus ambitieux et structurés.

Exemple de graphique interactif créé avec Bokeh Python, illustrant des visualisations de données avancées et dynamiques.
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Bokeh Python : créez des visualisations interactives facilement

Lorsqu’il s’agit de concevoir des visualisations interactives directement dans un navigateur web, bokeh python​ se démarque comme un outil incontournable pour les passionnés de data science et de développement. Cette bibliothèque offre une solution élégante pour transformer des ensembles de données complexes en graphiques dynamiques, sans avoir à écrire une seule ligne de JavaScript. Que vous soyez débutant ou utilisateur expérimenté, cet article vous guidera pas à pas à travers les fondamentaux de cette technologie puissante, depuis son installation jusqu’à la création de dashboards sophistiqués, tout en comparant ses atouts avec ceux d’autres frameworks bien connus du paysage Python.

Introduction à Bokeh : définition et contexte de la bibliothèque Python pour la visualisation interactive

Bokeh est une puissante bibliothèque Python spécialisée dans la création de visualisations interactives pour navigateurs web. Elle se distingue par sa capacité à générer des graphiques dynamiques sans nécessiter de connaissances en JavaScript. Conçue pour les data scientists et développeurs, Bokeh permet de transformer des données brutes en représentations visuelles élégantes que les utilisateurs peuvent explorer via des interactions comme le zoom, le survol ou la sélection. Cette bibliothèque excelle particulièrement dans la création de dashboards et la gestion de flux de données en temps réel. Contrairement à d’autres outils de dataviz python comme Plotly ou Seaborn, son architecture basée sur des modèles graphiques offre une flexibilité remarquable pour personnaliser chaque aspect des visualisations interactives, tout en maintenant une syntaxe intuitive propre à Python.

Installation de Bokeh en Python (via pip, conda, etc.)

Après avoir découvert les capacités de Bokeh, passons à son installation qui s’effectue en quelques étapes simples. Voici comment procéder :

  1. Installez via pip en exécutant pip install bokeh dans votre terminal ou invite de commande.
  2. Utilisez conda avec la commande conda install bokeh si vous préférez l’environnement Anaconda.
  3. Pour obtenir la dernière version, optez pour conda install -c bokeh bokeh.
  4. Vérifiez votre installation en tapant bokeh info dans le terminal.
  5. Testez le fonctionnement avec un script Python simple important Bokeh et créant un graphique basique à l’aide de bokeh plotting.
  6. Assurez-vous d’utiliser Python 3.10 ou supérieur pour une compatibilité optimale.

Une fois installé, vous pourrez rapidement explorer la bokeh gallery pour découvrir des exemples et commencer à créer vos propres visualisations de données. Pour approfondir, la documentation et les nombreux tutoriels disponibles vous aideront dans votre apprentissage.

Exemple de graphique interactif créé avec la bibliothèque Bokeh en Python, illustrant des données visuelles dynamiques et l'utilisation de Bokeh pour la visualisation de données.

Concepts fondamentaux de Bokeh : figures, glyphs, data sources, layouts

Après avoir installé Bokeh, il est essentiel de comprendre ses éléments structurels de base. La bibliothèque s’articule autour de quatre composants fondamentaux qui interagissent pour créer des visualisations de données dynamiques. Les Figures servent de conteneurs principaux qui regroupent tous les éléments visuels et sont généralement créées via la fonction figure(). Les Glyphs représentent les éléments graphiques de base comme les cercles, lignes ou rectangles qui donnent forme à vos données. Les Data Sources, notamment les objets ColumnDataSource, stockent et organisent vos données comme une table, permettant de lier dynamiquement vos informations aux éléments visuels. Enfin, les Layouts organisent plusieurs figures ou widgets dans une interface cohérente à l’aide de colonnes, lignes ou grilles, facilitant la composition de dashboards complexes.

Exemples pratiques de graphiques interactifs (barres, lignes, nuages de points, cartes thermiques, etc.)

Les concepts fondamentaux de Bokeh prennent vie à travers divers types de graphiques interactifs. Les graphiques en barres sont parfaits pour visualiser des données catégorielles, créés simplement avec p.vbar(x=categories, top=values, width=0.9). Les courbes ou line plots conviennent aux séries temporelles et s’implémentent avec p.line(x, y, line_width=2), offrant une visualisation interactive fluide des tendances. Les nuages de points permettent d’explorer les relations entre variables avec p.circle(x, y, size=10, color="navy", alpha=0.5), où chaque point représente une observation. Les cartes thermiques visualisent efficacement des matrices de données via des rectangles colorés selon l’intensité des valeurs. Bokeh facilite l’ajout d’interactivité à ces visualisations grâce à des outils comme le zoom, la sélection et les infobulles, transformant des graphiques statiques en interfaces exploratoires. Consultez la bokeh gallery pour découvrir plus d’exemples.

Personnalisation des graphiques Bokeh (thèmes, couleurs, tailles, annotations, tooltips)

Les graphiques dynamiques peuvent être entièrement personnalisés pour répondre à vos besoins spécifiques. Bokeh plotting offre des options variées pour adapter l’apparence et l’interactivité de vos visualisations. Appliquez des thèmes cohérents à vos graphiques pour uniformiser le style visuel. Modifiez les couleurs des éléments graphiques avec des attributs comme fill_color pour les glyphs ou axis_line_color pour les axes (ex: p.xaxis.axis_line_color = "red"). Ajustez la taille des éléments via le paramètre size pour les glyphs ou axis_line_width pour les lignes d’axes. Enrichissez vos diagrammes avec des annotations comme des titres, légendes ou marqueurs textuels. Implémentez des infobulles interactives grâce à HoverTool qui affichent des informations détaillées au survol. Ces personnalisations transforment un simple graphique en un outil de visualisation puissant et informatif. Pour approfondir, consultez la documentation et suivez un tutoriel pour maîtriser ces fonctionnalités. Contrairement à Seaborn ou Plotly, Bokeh offre une approche unique pour créer des charts interactifs.

Quelles sont les applications avancées possibles avec Bokeh ?

Les fondamentaux de Bokeh offrent une base solide pour explorer des applications plus sophistiquées. Les dashboards interactifs représentent l’une des utilisations les plus puissantes de cette bibliothèque. Bokeh permet de regrouper plusieurs visualisations de données dans une interface cohérente et interactive, idéale pour l’analyse de données en temps réel. Par exemple, les agences environnementales exploitent cette fonctionnalité pour surveiller la qualité de l’air et les niveaux d’eau, facilitant ainsi une prise de décision rapide face aux menaces environnementales. La création de dashboards nécessite seulement 75 lignes de code pour un résultat professionnel, comme le démontrent plusieurs tutoriels disponibles. Cette approche centralisée transforme les données brutes en insights actionnables grâce aux outils de dataviz de personnalisation et d’interactivité intégrés.

Exemple de graphique interactif créé avec Bokeh en Python, illustrant la visualisation de données dynamique et interactive.

Aspect Pandas seul Bokeh + Pandas Avantages de l’intégration
Source de données Gestion de DataFrames pour analyse Utilisation du ColumnDataSource pour transformer les DataFrames en visualisations Référencement direct des colonnes dans les glyphes Bokeh
Interactivité Limitée à des graphiques statiques Ajout d’outils comme le survol, le zoom et les tooltips Exploration approfondie des données avec affichage d’informations contextuelles
Applications pratiques Analyses financières statiques Tableaux de bord de marché en temps réel Visualisation des tendances et anomalies pour une meilleure prise de décision
Facilité d’implémentation Code personnalisé nécessaire Méthode plot_bokeh() via l’extension Pandas-Bokeh Simplification du code avec data.plot_bokeh() pour créer des graphiques interactifs
Données géographiques Visualisation limitée Support intégré pour les cartes interactives Représentation spatiale des données avec interaction utilisateur

Après avoir maîtrisé l’intégration avec bokeh pandas dataframe, le déploiement des visualisations Bokeh dans des applications web constitue l’étape logique suivante pour partager vos insights. Le Bokeh Server joue un rôle crucial en convertissant le code Python en JSON, puis en JavaScript via BokehJS pour l’affichage dans le navigateur. Cette approche permet de créer des applications web interactives sans connaissances préalables en JavaScript. Pour les visualisations interactives statiques, l’exportation en fichiers HTML suffit, tandis que les applications nécessitant des mises à jour dynamiques exploitent le serveur Python. Des plateformes comme Codesphere facilitent le déploiement direct depuis le navigateur, rendant les plots accessibles à un public plus large sans configuration complexe. Pour découvrir plus d’options, consultez la bokeh gallery qui propose de nombreux exemples et des graphiques dynamiques que vous pourrez adapter à vos besoins spécifiques de data plotting.

Ressources complémentaires : documentation officielle, communauté, extensions utiles

Après avoir exploré les applications avancées de Bokeh Python, voici les ressources essentielles pour approfondir vos connaissances sur cette puissante bibliothèque de visualisation de données Python :

  • Documentation officielle Bokeh – Consultez les guides débutants pour renforcer vos bases et le guide utilisateur détaillé couvrant tous les concepts clés de la bibliothèque. La documentation contient également une bokeh gallery avec de nombreux exemples pour vous inspirer.
  • Communauté active – Rejoignez le forum Discourse officiel et le Slack dédié pour obtenir de l’aide et partager vos expériences avec d’autres utilisateurs passionnés par les graphiques interactifs Python.
  • GitHub du projet – Suivez le développement, signalez des problèmes et contribuez aux améliorations de la bibliothèque. C’est aussi un excellent moyen de découvrir des outils de dataviz complémentaires.
  • Intégration Jupyter – Utilisez la fonction bokeh.io.output_notebook pour afficher vos visualisations directement dans vos notebooks, idéal pour travailler avec bokeh pandas dataframe et créer des charts interactifs.
  • Tutoriels externes – Explorez les vidéos, blogs et exemples de code partagés par la communauté pour découvrir des applications concrètes comme la création de dashboards, des graphiques dynamiques et des astuces techniques pour l’apprentissage Bokeh.
  • Comparaisons avec d’autres bibliothèques – Pour comprendre les différentes approches de visualisation, explorez les comparaisons bokeh vs matplotlib, ainsi que les alternatives comme Plotly, Altair et Seaborn.
  • Bokeh Server – Approfondissez l’utilisation de Bokeh Server pour développer des graphiques en temps réel et des applications web interactives complètes.

N’oubliez pas de consulter le tutoriel officiel et de vérifier que vous avez correctement effectué l’installation avant de commencer vos projets de data plotting et de visualisation interactive.

Avec Bokeh Python, vous disposez désormais d’un outil puissant et versatile pour concevoir des visualisations interactives riches directement dans votre navigateur. Que vous soyez analyste de données, développeur ou chercheur, cette bibliothèque offre une prise en main rapide tout en permettant des personnalisations avancées pour répondre aux besoins variés des projets modernes. Grâce à son intégration fluide avec Pandas, sa compatibilité avec Jupyter Notebook et son déploiement via Bokeh Server, elle se positionne comme un levier incontournable pour transformer vos données en expériences visuelles impactantes. En vous appuyant sur la documentation complète, les nombreux exemples et la communauté active, vous avez tous les éléments pour passer à l’action et repousser les limites de la dataviz Python.

Femme apprenant à coder en Python sur son ordinateur portable dans un environnement intérieur confortable.
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Apprendre à Coder en Python : 5 Étapes Simples pour Débuter Aujourd’hui

Se lancer dans la programmation peut sembler une tâche intimidante, mais apprendre à coder en Python s’impose rapidement comme l’un des choix les plus judicieux pour débuter. Avec sa syntaxe à la fois claire et accessible, ce langage offre un tremplin idéal pour explorer une vaste gamme d’applications. Que ce soit pour créer des projets personnels, automatiser des tâches ou plonger dans des domaines captivants comme le développement web ou l’analyse de données, Python ouvre des portes inattendues. Dans cet article, découvrez des conseils pratiques, des ressources utiles et des exemples concrets pour entamer votre voyage dans le monde de la programmation en toute sérénité !

Comment débuter à coder en Python ?

Python est souvent considéré comme le langage idéal pour faire ses premiers pas en programmation informatique. Sa syntaxe simple et intuitive permet de se concentrer sur l’essentiel : la résolution de problèmes, sans avoir à se perdre dans la complexité technique du code. Grâce à son typage dynamique et à un code plus compact, Python permet d’accroître la productivité tout en rendant l’expérience d’apprentissage agréable. Pour les curieux, ce langage met à votre disposition une vaste bibliothèque de modules intégrés qui offrent des solutions prêtes à l’emploi pour une myriade d’applications, comme l’analyse de données, l’automatisation ou encore la programmation orientée objet.

Python est omniprésent dans des secteurs clés de la technologie moderne. Des géants comme Netflix et Google exploitent sa polyvalence pour optimiser leurs services, tandis que des frameworks populaires tels que Django et Flask permettent de développer des applications web robustes. Python brille également dans l’automatisation des tâches répétitives, la création d’applications mobiles et même dans la programmation hardware. Avec sa prise en charge multitâche avancée, il joue un rôle crucial dans le développement d’applications performantes. C’est pourquoi Python est tellement recommandé, aussi bien aux novices qu’aux développeurs chevronnés.

Tenté par l’apprentissage ? Voici quelques ressources incontournables pour démarrer rapidement :

  • Google Classe Python (Google Classe Python) : Formation gratuite avec des exercices concrets pour maîtriser les bases.
  • freeCodeCamp.org : Un cours vidéo immersif de 7 heures comprenant du développement de projets comme des jeux.
  • CodinGame : Une plateforme interactive qui rend l’apprentissage captivant avec des jeux et des défis Python.
  • OpenClassrooms : Cours gratuits qui accompagnent les débutants dans leur progression pas à pas.
  • DataScientest : Une formation intensive pour approfondir vos connaissances à Coder en Python.
  • Documentation officielle Python : Une ressource de référence complète pour explorer la syntaxe et les outils intégrés.

Ces ressources couvrent tous les aspects clés, depuis les bases jusqu’à des concepts plus avancés comme la programmation orientée objet, en passant par des projets pratiques. Plongez-vous dès aujourd’hui dans Python et laissez libre cours à votre créativité !

Bases de la programmation en Python

La syntaxe de Python repose sur des règles simples et épurées qui offrent une courbe d’apprentissage particulièrement accessible. Une caractéristique majeure de Python est son utilisation de l’indentation pour structurer les blocs de code, éliminant le besoin d’accolades comme en Java ou en C++, ce qui améliore la lisibilité. Chaque instruction s’écrit sur une nouvelle ligne, et les commentaires commencent par le caractère #. Ces éléments, souvent négligés, rendent la découverte de Python non seulement intuitive, mais aussi gratifiante.

Les variables, autre pilier fondamental de Python, permettent de stocker des valeurs en mémoire, et leur typage dynamique facilite la tâche des programmeurs débutants. Par exemple, vous pouvez définir message = "Bonjour" ou nombre = 42 sans spécifier de type, ce qui offre une grande flexibilité, notamment pour expérimenter des projets simples ou s’attaquer à des scripts plus avancés. Que vous manipuliez des nombres, des chaînes de caractères, ou des structures complexes comme des listes et des dictionnaires, Python rend ces processus accessibles.

Personne en train de coder en Python sur un ordinateur portable, avec un livre sur Python à côté, illustrant l'apprentissage du langage Python.

Ensuite, pour structurer votre code de façon modulaire, les fonctions sont incontournables. Avec le mot-clé def, les fonctions en Python permettent d’exécuter des tâches spécifiques ou de retourner des résultats :

def moyenne(a, b):  
    return (a + b) / 2

Ces fonctions sont particulièrement utiles, que ce soit pour des exercices d’initiation ou pour créer des applications plus élaborées.

Quant aux boucles, elles permettent d’automatiser l’exécution répétée de blocs de code. Les boucles FOR, par exemple, sont parfaites pour itérer sur des listes, tandis que les boucles WHILE fonctionnent jusqu’à ce qu’une condition donnée soit remplie :

for i in range(5):  
    print(i)  

compteur = 0  
while compteur < 5:  
    print(compteur)  
    compteur += 1

Ces outils sont idéaux pour développer des solutions rapides ou explorer des bibliothèques Python comme NumPy ou Pandas.

Enfin, les conditions (IF, ELIF, ELSE) sont essentielles pour gérer le flux du programme. Avec des opérateurs tels que <, >, == ou encore les logiques and, or, et not, Python simplifie l’écriture de tests et la gestion de scénarios complexes.

Pour maximiser votre apprentissage, explorez des cours en ligne, téléchargez des exercices corrigés ou testez des exemples de programmes sur des éditeurs comme Visual Studio Code. L’écosystème Python est immense et regorge d’opportunités. Commencez par un petit programme, et construisez votre chemin vers des défis plus ambitieux !

Maîtriser les concepts avancés pour coder en Python

La programmation orientée objet (POO) est un atout clé lorsque vous souhaitez monter en compétences en Python. En encapsulant des données et des comportements dans des classes et des objets, la POO permet de structurer et de réutiliser le code efficacement. Les classes, qui agissent comme des modèles, facilitent la gestion d’applications complexes grâce à une conception claire et modulaire. Par exemple :

class Voiture:  
    def __init__(self, marque, couleur):  
        self.marque = marque  
        self.couleur = couleur  

    def démarrer(self):  
        print(f"{self.marque} démarre.")

Pour progresser, familiarisez-vous avec des bibliothèques avancées :

  • NumPy pour les calculs scientifiques,
  • Pandas pour la manipulation de données,
  • Matplotlib pour des visualisations graphiques,
  • Django et Flask pour les applications web,
  • TensorFlow ou Scikit-learn pour l’intelligence artificielle.

Ces outils élargiront vos horizons, que vous soyez débutant ou confirmé. Explorez des formations spécialisées, des tutoriels interactifs et participez à des projets open source pour perfectionner vos compétences en Python. Chaque pas vous rapprochera de la maîtrise !

Ordinateur portable sur une table avec une tasse de café, représentant l'apprentissage du langage Python au quotidien.

Coder en Python : mise en pratique

Pour solidifier vos connaissances, rien ne vaut la pratique. Voici une progression suggérée pour explorer toute l’étendue du langage Python :

1. Débutez avec des projets simples

Commencez avec des jeux comme le Pendu ou Pierre-Feuille-Ciseaux pour maîtriser les structures de base. Ces exercices interactifs sont parfaits pour se familiariser avec les boucles et conditions.

2. Explorez des outils utilitaires

Réalisez des projets pratiques comme un enregistreur de notes vocales, une application de capture d’écran, ou un notificateur de bureau. Ces projets utilisent des bibliothèques comme Tkinter et PySimpleGUI, idéales pour expérimenter.

3. Automatisez avec des bots

Développez des bots qui automatisent vos tâches. Qu’ils analysent des tweets ou envoient des rappels automatisés, cela vous familiarisera avec des frameworks comme Selenium et Tweepy.

4. Plongez dans le web scraping et l’analyse de données

Créez des outils comme un vérificateur de prix ou un projet d’analyse avec Pandas et Beautiful Soup. Cela prépare à des applications en machine learning.

5. Diffusez vos réalisations

Mettez vos travaux sur GitHub, documentez-les et contribuez à des projets collaboratifs. Participer à une communauté élargira vos perspectives.

En maîtrisant ces étapes, vous intensifierez vos compétences et pourrez aborder des projets ambitieux. Pourquoi attendre ? Commencez à coder et transformez vos idées en réalité dès maintenant !

Lancer votre aventure Python demande du temps et de l’engagement, mais chaque ligne de code écrite est un pas vers la création de solutions innovantes. En exploitant la simplicité de Python et la richesse de ses outils, vous vous ouvrirez à un monde de possibilités créatives et professionnelles. Alors, relevez le défi dès aujourd’hui – imprégnez-vous des bases, dominez les concepts avancés et laissez votre passion vous guider vers de nouveaux horizons !

Code Python montrant la déclaration et l'utilisation de tableaux, illustrant des exemples d'array en Python.
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Array Python : Guide Pratique pour Débutants

Les arrays en Python sont une composante essentielle pour gérer des structures de données efficaces et performantes. Contrairement aux listes classiques, ils offrent une solution optimisée pour stocker et manipuler des collections homogènes, grâce au module array ou à l’incontournable bibliothèque NumPy. Que vous soyez novice ou développeur chevronné, comprendre les arrays en Python vous permettra de mieux appréhender des concepts clés tels que le traitement de grandes quantités de données, les calculs numériques rapides et la manipulation avancée de tableaux multidimensionnels. Dans cet article, nous vous accompagnons étape par étape pour tout savoir sur les arrays : leur création, leurs différences avec les listes et leurs multiples cas d’utilisation en programmation.

Qu’est-ce qu’un array en Python

En Python, un array, ou tableau, est une structure de données fondamentale permettant de stocker des séquences ordonnées d’éléments de même type. Contrairement aux listes classiques, les arrays nécessitent l’importation explicite du module array ou l’utilisation de la bibliothèque NumPy pour leur création et manipulation. Ils se distinguent par leur capacité à gérer efficacement la mémoire, ce qui les rend idéaux pour le traitement de grandes quantités de données, notamment grâce à leur stockage contigu.

Les arrays Python imposent une homogénéité des types de données, comme des entiers ou des nombres à virgule flottante, ce qui favorise des calculs rapides et une gestion optimale des ressources système. Cette caractéristique les rend particulièrement utiles pour travailler avec des tableaux multidimensionnels, comme les arrays 2D, qui sont essentiels pour des projets d’analyse de données ou de machine learning.

Différence entre listes et arrays

Avant d’approfondir la création des arrays, il est important de différencier arrays et listes en Python. Bien que polyvalentes, les listes ne sont pas toujours adaptées à des tâches exigeantes impliquant des calculs intensifs ou des volumes de données très élevés. Voici une comparaison synthétique entre ces deux structures :

Caractéristique Listes Arrays
Type de données Éléments hétérogènes autorisés Éléments homogènes uniquement
Opérations arithmétiques Non supportées directement Supportées nativement (avec NumPy)
Flexibilité Très flexible Plus rigide, avec opérations optimisées
Mémoire Consommation plus importante Plus économe et efficace
Accès aux éléments Accès direct Similaire (nécessite parfois une boucle)
Performance Moins performante pour les calculs Optimisée pour les traitements numériques
Utilisation Données variées Données homogènes et calculs

Si vos besoins impliquent des calculs rapides ou la manipulation avancée de données, les arrays Python, notamment via NumPy, s’avèrent bien plus adaptés qu’une liste classique.

Création d’arrays avec des listes

Créer un array à partir de listes Python constitue la méthode la plus simple pour débuter avec ces structures. Vous aurez besoin d’importer le module array (offert par Python natif) ou d’utiliser la bibliothèque NumPy, plus complète. Voici comment procéder :

  1. Importer le module : Sélectionnez array (modèle natif) ou NumPy en fonction de vos besoins. Pour des tâches avancées, NumPy est la meilleure option.
  2. Transformer des listes en arrays : Spécifiez un type de données à l’aide d’un typecode ('i' pour les entiers, 'f' pour les flottants, etc.) ou utilisez simplement numpy.array().
  3. Utiliser des fonctionnalités avancées : Avec NumPy, effectuez des transformations d’array sans boucles explicites, optimisant ainsi les performances.

Voici un exemple d’implémentation avec NumPy :

import numpy as np
data = [1, 2, 3, 4, 5]
array_numpy = np.array(data)  # Conversion de la liste en array
print(array_numpy)

Pour revenir à une liste, utilisez .tolist(). Cette méthode facilite la transition entre types natifs et optimisés si nécessaire.

Un homme souriant travaillant sur un ordinateur portable, illustrant l'utilisation d'array en Python avec NumPy.

Création d’arrays avec le module array

Si vous préférez utiliser le module natif array, voici les étapes spécifiques :

  1. Importez le module : from array import array.
  2. Définissez le type de données : Par exemple, 'i' pour les entiers. Ce choix garantit une structure homogène.
  3. Initialisez l’array : Utilisez la syntaxe array('typecode', [éléments]). Exemple :
from array import array
arr = array('i', [1, 2, 3, 4])

Le module array est particulièrement utile pour des besoins spécifiques en gestion mémoire, tandis que NumPy est davantage conçu pour des cas complexes impliquant des tableaux 2D ou des calculs avancés.

Comment créer un array Python ?

Une fois les bases des arrays comprises, vous pouvez les créer via différentes approches. La fonction np.array() est l’une des méthodes les plus intuitives disponibles grâce à NumPy. Par exemple :

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])  # Crée un array unidimensionnel

Pour des arrays multidimensionnels, utilisez des listes imbriquées :

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # Tableau 2D

Alternativement, utilisez le module natif array en suivant les mêmes étapes décrites plus haut. Ces deux méthodes sont complémentaires et s’adaptent à vos besoins spécifiques en performance ou en simplicité.

En résumé, la création d’arrays est accessible à tout développeur grâce à ces outils robustes. Qu’il s’agisse de traiter des données simples ou de structurer des projets complexes, ces approches vous offrent une polyvalence inestimable.

Manipulation des éléments d’un array Python

L’accès et la modification des éléments dans un array Python reposent sur une indexation intuitive. Par exemple, utilisez :

  • arr[0] pour accéder au premier élément.
  • arr[-1] pour accéder au dernier élément.

Modifiez un élément avec une simple affectation, comme :

arr[1] = 10  # Change le deuxième élément en 10

Python facilite aussi le redimensionnement dynamique des arrays :

  • Ajoutez un élément avec .append().
  • Insérez une valeur grâce à .insert(index, valeur).

Enfin, supprimez des éléments avec des méthodes comme remove() ou pop().

Si vous travaillez avec des structures complexes (ex : arrays multidimensionnels), les bibliothèques comme NumPy apportent une puissance supplémentaire avec des fonctions optimisées telles que np.where() ou np.delete().

Méthodes pour supprimer un élément d’un array

Pour supprimer des éléments, plusieurs choix s’offrent à vous en fonction de vos besoins :

  • remove() : Élimine la première occurrence d’une valeur donnée.
  • pop() : Supprime et retourne un élément à un index précis.

Avec NumPy, vous pouvez utiliser des fonctions similaires adaptées aux besoins des tableaux multidimensionnels, telles que np.delete().

Méthodes essentielles des arrays Python

Méthode reverse()

Inversez l’ordre des éléments d’un array avec reverse() pour une manipulation rapide sans créer de nouvelles structures. Par exemple :

array.reverse()

Méthode sort()

Triez les éléments avec sort() ou, pour des arrays NumPy, utilisez np.sort() pour encore plus de flexibilité :

array.sort()

Méthodes count() et copie

Utilisez count() pour compter les occurrences d’un élément spécifique. Pour copier un array efficacement, privilégiez des outils comme numpy.copy() ou copy.deepcopy().

Utilisation des arrays Python en pratique

Boucles for et itérations

Les boucles for permettent une traversée simple des arrays pour des traitements élémentaires. Avec NumPy, vous pouvez explorer des fonctionnalités comme np.nditer() pour gérer des tableaux complexes.

Applications concrètes

Les arrays Python interviennent dans de nombreux domaines, notamment :

  • Analyse de données (tri, filtrage).
  • Calcul scientifique (simulations, algèbre linéaire).
  • Traitement d’images et manipulation de pixels.
  • Machine learning, avec des arrays multidimensionnels.

Les arrays en Python constituent un outil puissant et adaptable. Grâce à leur performance et leur flexibilité via des bibliothèques comme NumPy, ils ouvrent un large éventail de possibilités pour des applications variées. Plongez dans ces concepts et explorez leur potentiel pour améliorer vos projets Python et développer des algorithmes optimisés et performants.

Extrait de code Python dans l'IDE Spyder, illustrant une fonction d'exécution et des opérations sur des objets sélectionnés.
Conseils

Spyder Python : Guide complet pour débuter facilement avec cet IDE

Pour les passionnés de Python, qu’ils soient débutants ou expérimentés, Spyder Python constitue un allié de choix pour le développement et l’analyse de données. Conçu spécialement pour répondre aux besoins des scientifiques et des développeurs, cet environnement de développement intégré (IDE) open source allie convivialité et puissance. Dans cet article, nous explorons les principaux avantages et outils offerts par Spyder, et pourquoi il s’impose comme un atout indispensable pour coder en Python et optimiser vos projets.

Comment utiliser Spyder Python pour débuter ?

Si vous cherchez un environnement performant pour vos projets en Python, Spyder se distingue comme une solution incontournable. Conçu pour répondre aux exigences de calcul scientifique et d’analyse de données, ce logiciel open source associe simplicité et fonctionnalités avancées. Il inclut des outils essentiels comme un éditeur de code sophistiqué, un débogueur interactif et un explorateur de variables. Disponible sur toutes les grandes plateformes, Spyder peut être facilement téléchargé via le gestionnaire de paquets Anaconda, qui offre un environnement préconfiguré prêt à l’emploi.

L’interface intuitive de Spyder permet aux débutants de s’adapter rapidement tout en proposant des fonctionnalités avancées pour les professionnels. Ceux-ci apprécieront, par exemple, son intégration transparente avec Jupyter Notebook, une solution prisée pour créer des documents interactifs et analyser des données de manière dynamique. Que vous soyez intéressé par des applications comme le scraping web, la création de scripts Python ou la mesure des performances, Spyder vous garantit un cadre de travail efficace grâce à son support des bibliothèques scientifiques fondamentales telles que NumPy, Pandas et Matplotlib.

Les principales fonctionnalités de Spyder comprennent :

  • Éditeur multilingue doté de la coloration syntaxique et de l’autocomplétion intelligente pour accélérer la productivité.
  • Débogueur intégré, qui facilite la détection et la correction des erreurs, aussi bien pour les novices en programmation que pour les experts.
  • Explorateur de variables permettant une visualisation et une manipulation en temps réel des données pour des analyses approfondies.
  • Compatibilité avec les notebooks Jupyter, parfaits pour des documents interactifs.
  • Console IPython interactive, qui améliore les flux de travail grâce à un historique des commandes.
  • Profiler intégré, idéal pour optimiser le code, notamment dans des tâches intensives comme le développement de frameworks ou d’outils dédiés au scraping.
  • Intégration avec Anaconda, garantissant une installation simplifiée et un environnement Python complet.

L’installation de Spyder est simple. Vous pouvez soit utiliser Anaconda, recommandé pour bénéficier d’un environnement prêt à l’emploi, soit télécharger Spyder depuis son site officiel. Les utilisateurs de Windows doivent choisir la version adaptée, comme Spyder Python pour Windows 64-bit. Quelle que soit l’option choisie, cette installation est une excellente porte d’entrée vers le développement avec Python et vous assure une expérience enrichissante.

Pour ceux qui préfèrent une approche sans installation, Spyder Python online offre une solution cloud pratique, permettant de coder directement via un navigateur. Cette flexibilité renforce encore davantage l’attrait de Spyder, qui s’impose comme une référence pour exploiter pleinement vos compétences en programmation Python.

Développeur utilisant l'IDE Spyder pour coder en Python sur un ordinateur portable

Interface et outils de Spyder Python

L’éditeur de code avancé de Spyder Python, élément central de cet IDE populaire, procure une expérience de codage optimisée pour les développeurs. Il intègre des fonctionnalités essentielles comme la coloration syntaxique, l’auto-complétion intelligente, et l’analyse de code en temps réel. Ces caractéristiques facilitent le développement, que vous utilisiez Spyder localement ou en ligne. De plus, l’éditeur prend en charge plusieurs onglets, permettant de travailler sur plusieurs fichiers simultanément. Grâce à son système intégré de gestion des erreurs et à ses outils d’optimisation, il identifie les problèmes potentiels avant même l’exécution, rendant le processus de codage plus efficace.

La console interactive de Spyder Python, un des atouts phares de cet IDE, propose deux modes principaux pour s’adapter à différents besoins :

Mode IPython Mode Python
Affichage enrichi des résultats pour une analyse de données approfondie Interface simplifiée pour une exécution rapide
Historique des commandes pour un suivi de vos étapes Déroulement intuitif des scripts
Complétion de code dynamique pour augmenter la productivité Débogage direct et facile à prendre en main
Support des graphiques inline, idéal pour des visualisations ou le scraping web Hautes performances pour de longs scripts
Accès aux variables dans l’espace de travail pour une gestion pratique Compatibilité accrue avec divers frameworks

Pour une organisation optimale des projets, le navigateur de fichiers intégré simplifie la gestion des fichiers et dossiers. Il propose une structure arborescente claire ainsi qu’une recherche instantanée pour accéder rapidement aux segments de code ou documents spécifiques. Cet outil s’avère particulièrement utile pour les projets complexes impliquant des frameworks Python comme Pygame ou des applications de scraping.

Peu importe que vous utilisiez Spyder Python online, que vous l’installiez via Anaconda, ou que vous téléchargiez une version comme Spyder Python pour Windows 64-bit, ce logiciel s’impose comme un incontournable. Sa flexibilité en fait un choix de premier plan pour les adeptes de solutions comme Jupyter Notebook, PyCharm, ou Visual Studio Code.

Applications pratiques

Grâce à son intégration native des bibliothèques scientifiques, Spyder enrichit considérablement l’expérience des développeurs dans des domaines comme l’analyse de données ou les calculs scientifiques. Des outils essentiels tels que NumPy (calculs numériques), Pandas (manipulation des données) et Matplotlib (visualisation graphique) s’intègrent harmonieusement à l’environnement de Spyder, rendant son utilisation fluide et intuitive pour les novices comme pour les experts. Les utilisateurs ayant opté pour Spyder via Anaconda bénéficient d’une installation simplifiée, donnant directement accès à ces bibliothèques.

Les fonctionnalités clés pour la science des données avec Spyder incluent :

  • Débogage avancé avec des points d’arrêt et une inspection en profondeur des variables.
  • Compatibilité avec les notebooks Jupyter, une solution alternative aux IDE comme PyCharm ou Visual Studio Code.
  • Visualisation en temps réel des données avec Matplotlib pour un diagnostic rapide.
  • Profilage de code détaillé pour maximiser les performances des frameworks Python.
  • Auto-complétion intelligente adaptée aux bibliothèques scientifiques.
  • Explorateur de variables permettant de manipuler intuitivement les DataFrames.

Spyder est un outil apprécié dans divers secteurs. Dans la recherche scientifique, il est employé pour modéliser des systèmes complexes. Les analystes financiers, quant à eux, l’utilisent pour décrypter des tendances et réaliser des prévisions. Les experts en intelligence artificielle exploitent Spyder lors de la construction de modèles de machine learning, souvent en complément avec Jupyter Notebook. Téléchargeable facilement, il est disponible pour Windows 64-bit, mais aussi pour d’autres systèmes, garantissant un accès universel.

Cette grande polyvalence, alliée à ses outils robustes, fait de Spyder une solution idéale pour l’analyse de données et la recherche scientifique. Que vous écriviez des scripts pour le scraping ou exploriez de nouveaux usages avec des bibliothèques spécialisées comme Pygame, Spyder vous permet de relever vos défis Python avec efficacité.

Avec Spyder Python, se lancer dans le développement devient une expérience enrichissante et fluide, quel que soit votre niveau d’expertise. Grâce à ses nombreuses fonctionnalités intuitives et sa compatibilité étroite avec les bibliothèques et outils scientifiques, cet IDE se positionne comme un compagnon indispensable pour vos projets Python. Que ce soit pour l’analyse de données, le calcul scientifique ou la création de scripts, Spyder combine simplicité, performance et flexibilité pour exploiter pleinement le potentiel de la programmation Python.

BeautifulSoup
Définitions

Beautiful Soup : tout savoir sur la bibliothèque Python de Data Scraping

Le web est une véritable mine de données informatiques. Ces données peuvent être exploitées, analysées pour une infinité de cas d’usage et d’applications. On peut les utiliser pour nourrir des systèmes de Machine Learning, d’intelligence artificielle, ou tout simplement pour mettre en lumière des tendances et des phénomènes.

S’il est possible de collecter ces données manuellement afin de constituer de vastes datasets, cette tâche représente un travail de titan. Afin de l’automatiser, on utilise le Web Scraping.

Qu’est-ce que le Web Scraping ?

Le Web Scraping est un processus qui consiste à assembler des informations en provenance d’internet, à l’aide de divers outils et frameworks. Cette définition est très large, et même le fait de copier / coller les paroles d’une chanson peut être considéré comme une forme de Web Scraping.

Toutefois, le terme de Web Scraping désigne généralement un processus impliquant l’automatisation. Les volumes massifs de données sont collectés automatiquement, afin de constituer de vastes datasets.

Certains sites web s’opposent à la collecte de leurs données par des scrapers automatiques. En règle générale, le scraping à des fins éducatives est plus toléré que pour un usage commercial. Il est important de consulter les conditions d’utilisation d’un site avant d’initier un projet.

À quoi sert le Web Scraping ?

Le Web Scraping permet d’agréger des informations plus rapidement qu’avec une collecte manuelle. Il n’est plus nécessaire de passer de longues heures à cliquer, à dérouler l’écran ou à rechercher les données.

Cette méthode se révèle particulièrement utile pour amasser de très larges volumes de données en provenance de sites web régulièrement mis à jour avec du nouveau contenu. Le scraping manuel est une tâche chronophage et rébarbative.

À l’échelle individuelle, le Web Scraping peut se révéler utile pour automatiser certaines tâches. Par exemple, un demandeur d’emploi peut utiliser Python pour automatiser ses recherches d’offres. Quelques lignes de code permettent d’enregistrer automatiquement les nouvelles annonces publiées sur des plateformes comme Indeed ou Monster, afin de ne plus avoir à visiter ces sites web quotidiennement.

web-scraping-beautiful-soup

Le Web Scraping peut aussi être utilisé pour surveiller des changements de prix, comparer des prix, ou surveiller la concurrence en collectant des sites web en provenance de leurs sites web. Les possibilités sont nombreuses et diverses.

Toutefois, cette méthode se révèle surtout pertinente pour les projets Big Data nécessitant d’immenses volumes de données. Par exemple, l’entreprise ClearView AI a utilisé le Web Scraping sur les réseaux sociaux afin de constituer une immense base de données de photos de profils pour son logiciel de reconnaissance faciale.

Le Web Scraping est presque aussi vieux qu’internet. Alors que le World Wide Web fut lancé en 1989, le World Wide Web Wanderer a été créé quatre ans plus tard. Il s’agit du premier robot web créé par Matthew Gray du MIT. Son objectif était de mesurer la taille du WWW.

Les défis du Web Scraping

Depuis sa création, internet a beaucoup évolué. On y trouve une large variété de types et formats de données, et le web scraping comporte donc plusieurs difficultés.

Le premier défi à relever est celui de la variété. Chaque site web est différent et unique, et nécessite donc un traitement spécifique pour l’extraction d’informations pertinentes.

En outre, les sites web évoluent constamment. Un script de Web Scraping peut donc fonctionner parfaitement la première fois, mais se heurter ensuite à des dysfonctionnements en cas de mise à jour.

Dès que la structure d’un site change, le scraper peut ne plus être capable de naviguer la ” sitemap ” correctement ou de trouver des informations pertinentes. Heureusement, la plupart des changements apportés aux sites web sont minimes et incrémentaux, et un scraper peut donc être mis à jour avec de simples ajustements.

Néanmoins, face à la nature dynamique d’internet, les scrapers nécessitent généralement une maintenance constante. Il est possible d’utiliser l’intégration continue pour lancer périodiquement des tests de scraping et s’assurer que les scripts fonctionnent correctement.

Les APIs en guise d’alternative au Web Scraping

Certains sites web proposent des APIs (interface de programmation d’application) permettant d’accéder à leurs données de manière prédéfinie. Ces interfaces permettent d’accéder aux données directement en utilisant des formats comme JSON et XML, plutôt que de s’en remettre au parsing de HTML.

L’utilisation d’une API est en général un processus plus stable que l’agrégation de données via le Web Scraping. Pour cause, les développeurs créent des APIs conçues pour être consommées par des programmes plutôt que par des yeux humains.

API-beautiful-soup

La présentation front-end d’une site web peut souvent changer, mais un tel changement dans le design d’un site web n’affecte pas la structure de son API. Cette structure est généralement plutôt permanente, ce qui en fait une source plus fiable de données.

Néanmoins, les APIs aussi peuvent changer. Les défis liés à la variété et à la durabilité s’appliquent donc aussi bien aux APIs qu’aux sites web. Il est également plus difficile d’inspecter la structure d’une API par soi-même si la documentation fournie n’est pas suffisamment complète.

Qu’est-ce que Beautiful Soup ?

Beautiful Soup est une bibliothèque Python utilisée pour le Web Scraping. Elle permet d’extraire des données en provenance de fichiers XML ou HTML. Cette bibliothèque crée un arbre de parsing à partir du code source de la page, pouvant être utilisé pour extraire les données de manière hiérarchique et lisible.

À l’origine, Beautiful Soup fut introduite en mai 2006 par Leonard Richardson qui continue à contribuer au projet. En outre, le projet est soutenu par Tidelift et son outil de maintenance open-source proposé par abonnement payant.

En plus de ses hautes performances, Beautiful Soup apporte plusieurs avantages. Cet outil permet de parcourir les pages de la même manière qu’un navigateur, et enjolive le code source.

Comment apprendre à utiliser Beautiful Soup et Python ?

Afin d’apprendre à utiliser Beautiful Soup, vous pouvez choisir DataScientest. Leur formation Data Analyst commence avec un module dédié à la programmation en Python, et comporte un module dédié à l’extraction de données textes et au Web Scraping.

Les autres modules de ce cursus couvrent la Dataviz, le Machine Learning, les bases de données Big Data et la Business Intelligence. À l’issue du programme, vous aurez toutes les compétences requises pour exercer le métier de Data Analyst.

Toutes nos formations adoptent une approche Blended Learning combinant coaching individuel sur notre plateforme en ligne et Masterclass. Le programme peut être complété en Formation Continue ou en mode BootCamp intensif.

À la fin du cursus, vous recevrez un certificat délivré par l’Université Paris la Sorbonne dans le cadre de notre partenariat. Parmi les alumnis, 80% ont trouvé un emploi immédiatement après la formation.

Nos programmes sont éligibles au Compte Personnel de Formation pour le financement. N’attendez plus et découvrez la formation Data Analyst de DataScientest !

Vous savez tout sur Beautiful Soup. Découvrez notre dossier complet sur le langage Python, et notre dossier sur le métier de Data Analyst.

pandas-bibliothèque-python
Définitions

Pandas : une bibliothèque Python pour manipuler facilement des données

La bibliothèque Pandas est certainement la plus utile pour les data scientist sous le langage Python. Elle permet d’explorer, transformer, visualiser et comprendre vos données afin d’en retirer le maximum d’informations. Voyons ensemble dans quelles cas l’utiliser et ses fonctions les plus courantes.

Si vous évoluez dans la data science, vous avez sûrement entendu parler de la bibliothèque Pandas. Son nom n’a rien à voir avec ce petit animal d’Asie qui ressemble à un ours. Le nom «Pandas» est une contraction des mots «Panel Data» et «Python Data Analysis». Pandas est donc une bibliothèque open-source proposant différentes fonctions qui permettent la manipulation et l’analyse de données en Python de manière simple et intuitive. C’est donc une bibliothèque polyvalente qui vous permettra de réaliser facilement des analyses de données complexes. La bibliothèque Pandas permet également de créer facilement des graphes, très utiles dans la Data Analyse.

Première force de Pandas, elle se base sur la bibliothèque Numpy

Grand avantage de Pandas, elle se base sur la très populaire bibliothèque Numpy. Cette bibliothèque fournit une pléiade de structures de données et d’opérations qui permettent de traiter des données numériques et des données chronologiques. La bibliothèque Pandas est également importante car ses données sont souvent utilisées comme base pour les fonctions de plotting de Matplotlib, une autre bibliothèque renommée utilisant le langage Python. Les données issues de Pandas sont aussi très utiles dans l’analyse statistique en SciPy, les algorithmes de Machine Learning en Scikit-learn. La bibliothèque Pandas est également très utilisée dans le traitement et l’analyse des données tabulaires (vous pourrez stocker vos données sous le format .csv, .tsv et .xlsx) en entrant des requêtes de type SQL.

Les Séries, les Dataframes et le Panel : les principales structures de données de Python Panda

Si vous utilisez Pandas, vous travaillerez principalement avec deux structures de données, les Séries et les Dataframes.

Les Séries : Une Série est un tableau unidimensionnel étiqueté qui peut contenir des données de n’importe quel type (entier, chaîne, flottant, objets python, etc.). En d’autres mots, les séries sont équivalentes aux colonnes dans un tableau Excel. Les étiquettes des axes sont collectivement appelées index.

Pandas en général est utilisé pour les données de séries chronologiques financières ou des données économiques. Ce langage dispose de nombreux assistants intégrés pour gérer les données financières. Grâce à Numpy, vous pourrez facilement gérer de grands tableaux multidimensionnels pour le calcul scientifique.

tableau-multidimensionnel

La Dataframe : c’est une structure de données bidimensionnelle, c’est-à-dire que les données sont alignées de façon tabulaire en lignes et en colonnes. On peut la comparer en quelque sorte à un classeur Excel. La Dataframe Pandas est particulièrement puissante car elle permet de :

  • charger des données provenant de différentes sources.
  • réaliser facilement des statistiques et calculer la moyenne, la médiane, le maximum et le minimum de chaque colonne et les corrélations entre chacune d’entre elles.
  • nettoyer facilement les données en supprimant les valeurs manquantes ou en filtrant les lignes ou les colonnes selon certains critères.
  • visualiser les données avec l’aide de Matplotlib. Tracez des barres, des lignes, des histogrammes, des bulles, etc.
  • elle permet de stocker les données nettoyées et transformées dans un CSV, TSV ou XLSX.

La Dataframe vous permet également de créer vos propres fonctions Python pour effectuer certaines tâches de calcul et les appliquer aux données de vos Dataframes.

En utilisant les Séries et les Dataframes on peut donc facilement manipuler des données et les représenter.

Enfin, le Panel est un conteneur important pour les données en 3 dimensions. Les noms des 3 axes sont destinés à décrire les opérations impliquant des données de panel et, en particulier, l’analyse économétrique de ces données. L’analyse économétrique est une analyse quantitative, permettant de vérifier l’existence de certaines relations entre des phénomènes économiques et de mesurer concrètement ces relations sur la base d’observations de faits réels. On peut par exemple observer les notes des élèves d’une classe et les comparer sur les devoirs rendus durant les trois trimestres d’une année scolaire.

Pandas, un langage essentiel en Data Science et en Machine Learning

Pandas est un outil particulièrement populaire en science des données il est particulièrement reconnu pour le traitement et l’analyse des données. En effet, Pandas est très utile dans le nettoyage, la transformation, la manipulation et l’analyse de données. En d’autres mots, Pandas aide les Data Scientists à mettre de l’ordre dans leurs données ce qui représente selon certains près de 80% de leur travail.

En ce qui concerne le Machine Learning, Pandas est tout aussi reconnu comme un outil de choix. Ces fonctions permettent notamment d’explorer, de transformer mais aussi de créer une visualisation de la donnée.

En effet, Pandas est souvent accompagné de la bibliothèque Scikit-learn, c’est le package de machine learning de Python. L’utilisation de Scikit-learn intervient dans un deuxième temps après le passage de Pandas dans la première phase d’exploration de la donnée dans un projet de Data Science.

Se former à Pandas avec DataScientest

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Comment apprendre?

Tutoriel API Flask : Comment programmer une API avec Python ?

Bonjour à tous et bienvenue dans ce Tutoriel sur Flask. Dans la suite de cet article, vous allez apprendre à mettre en place une API sous Python à l’aide de cet outil de plus en plus utilisé.

Qu’est-ce qu’une API ? Quand est-ce utile ?

Nous allons commencer ce tutoriel sur Flask en parlant des APIs. Les API (application programming interface / interface de programmation d’application) sont des interfaces. Elles vous permettent de déclencher des fonctionnalités d’un projet. Vous pouvez vous imaginer un panneau de commandes. Et Flask est un outil qui permet de construire des API avec python.

Si vous disposez de code qui vous sert à réaliser des tâches, peu importe lesquelles, vous pourriez vouloir le rendre disponible, permettre à des utilisateurs d’envoyer des requêtes à votre service. Et c’est dans ce contexte que mettre en place une API vous intéressera.

Exemple :

Pour donner l’exemple d’une situation dans laquelle vous auriez besoin d’une API : imaginez que vous veniez de développer une fonctionnalité permettant, à partir d’une image, d’obtenir une valeur numérique.

On a la fonction « fonction1 » qui prend en paramètre un objet de type bytes (une image) qui sera traité et qui fournira en sortie une variable de type string.

Dire que vous aimeriez mettre en place une interface pour qu’un utilisateur distant puisse lui envoyer une requête, que cet utilisateur puisse dire à votre programme « s’il te plait, exécute le code sur l’image que je te fournit et renvoie moi le résultat » c’est comme dire que vous aimeriez mettre en place une API.

Les types de requêtes

En travaillant sur la mise en place d’API, on a remarqué que les requêtes qu’on voulait implémenter se catégorisent très souvent parmi ces quatre :

  •     Créer un élément
  •     Modifier un élément
  •     Supprimer un élément
  •     Récupérer une liste d’éléments

Nous allons donc voir dans ce tutoriel sur flask comment implémenter des requêtes de type : get (récupérer), post (envoyer), put (modifier), delete (supprimer).

Il existe d’autres types de requêtes, vous n’en aurez surement pas besoin mais vous pourrez les trouver ici.

Adresse et routes

Vous allez run votre service sur une machine, que ce soit la vôtre ou celle que vous louez dans un datacenter.

Elle aura une adresse IP. Notez que l’adresse 127.0.0.1 signifie « moi-même ». Si vous envoyez une requête à cette adresse, c’est vers votre PC que vous vous dirigez.

Votre ordinateur ou le serveur sur lequel vous voulez faire fonctionner le service sont des machines et elles ont des « ports » sur lesquels les services peuvent communiquer.

Votre API, ce sera un programme qui sera en écoute sur un port de la machine sur laquelle il est installé.

Si vous lancez votre API sur le port 1234 de votre machine, vous pourrez lui envoyer des requêtes en précisant l’url 127.0.0.1:1234

Une dernière chose : mettons que j’ai deux fonctionnalités : fonction1 et fonction2 qui sont toutes deux des requêtes de type get. Comment mon utilisateur pourra m’indiquer celle qu’il veut utiliser en ne fournissant que l’adresse 127.0.0.1:1234 ?

On pourrait imaginer que pour déclencher la fonction1, il puisse s’adresser à 127.0.0.1:1234/ici et que pour déclencher la fonction2, il puisse s’adresser à 127.0.0.1:1234/la. Eh bien c’est comme ça que cela fonctionne et on appelle /ici et /la des « routes ».

Notez que « / », est la route par défaut. Si vous envoyez une requête à 127.0.0.1:1234, on considèrera que vous vous adressez à 127.0.0.1:1234/

Prise en main de flask et implémentation de routes

La base

Le module Flask de python permet d’implémenter des API : pip install Flask.

module-flaskunnamed-13unnamed-14

Voici le snippet dont ces images sont extraites. Il est accessible via ce github repository.

Dans le répertoire où se situe le main.py, vous pouvez lancer la commande « python main.py ».

On aura alors un programme python en écoute sur le port 5000 (voir main.py ligne 14).

Il accepte des requêtes de type get à la route exemple_route (voir main.py ligne 11 et ligne 5 ainsi que routes/exemple_route.py ligne 4).

Les paramètres

Pour que les choses deviennent plus intéressantes, on accepte des paramètres. Voici le même snippet avec quelques lignes supplémentaires (exemple_route_/exemple_route.py : lignes 4; 5; 6; 10 et 11).

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Tester son API

Pour tester vos routes, je vous propose dans ce tutoriel sur flask, d’utiliser postman ou la bibliothèque requests de Python :

Une API CRUD (Create Read Update Delete)

Vous pouvez consulter ce github repository qui permet de faire les quatre types de requêtes (get, post, put, delete) et qui présente deux routes : exemple_route et exemple_route_all.

Les requêtes acceptées sont :

  • exemple_route get : prend « user » en paramètre et renvoie son mot de passe s’il existe
  • exemple_route post : prend « user » et « password » en paramètres et ajoute une valeur à notre liste d’utilisateurs
  • exemple_route put : prend « user » et « password » en paramètres et modifie le mot de passe de l’utilisateur user s’il existe
  • exemple_route delete : prend « user » en paramètre et supprimer l’utilisateur s’il existe
  • exemple_route_all get : ne prend pas de paramètre et renvoie la liste des utilisateurs et leur mot de passe

En inspectant le code, on se rend compte qu’il existe une variable « données » (exemple_route/exemple_route.py  ligne 14). Elle sera récupérée dans les méthodes implémentées à la suite grâce à la ligne de commande « global données « .

Pour vous permettre de créer une API, je vous suggère :

  • de disposer des bibliothèques : Flask, flask_cors, flask_restful
  • de partir d’un clone du repository Small_flask_api
  • d’y ajouter des fichiers dans le dossier routes pour contenir vos classes et la définition de leurs paramètres en vous inspirant du repository Exemple_API_1
  • d’ajouter les imports de classes dans le main.py et de déclarer leur associations

Je vous fournis un programme disponible sur ce repository. La fonction approximation_lagrange du fichier utils.py prend une liste de points en paramètres et renvoie une liste de coefficients d’un polynôme d’interpolation. La fonction écrire_polynome du fichier operations.py prend cette valeur dernièrement retournée pour rendre la syntaxe de l’écriture du polynôme interprétable par un éditeur LaTeX.

Je vous propose d’implémenter une API qui permette d’opérer sur une liste de points : récupérer, ajouter, supprimer. Elle permet également de récupérer l’expression d’un polynôme passant par les points de contrôle.

Vous trouverez une solution ici.

La documentation Flask

Pour continuer d’apprendre et acquérir des compétences après ce tutoriel sur flask, il vous faudra expérimenter au travers de projets, personnels et/ou professionnels. Vous aurez surement besoin de consulter la documentation flask et les forums d’entraide en cas de besoin, notamment Stack Overflow.

Envoyer un fichier ou une image

Envoyer une image en réponse est fréquemment demandé, ainsi je vous explique comment faire.

Importer send_file de la bibliothèque flask et l’appeler au retour d’une route en spécifiant le chemin pour situer le fichier. Vous pouvez consulter ce repository illustrant le renvoie d’images.

Se former sur Flask

Datascientest propose la formation au métier de data engineer qui permet non seulement d’apprendre à construire des API avec Flask, mais aussi d’utiliser FastApi et de, par la suite, conteneuriser les services API. La conteneurisation est un procédé utilisé pour isoler ses services, simplifier leur scalabilité et leur déploiement cross-platform.

Découvrir la formation Data Engineer

formation-python
Dossier

Formation Python : pourquoi et comment ?

Pourquoi apprendre Python ?  C’est l’une des premières questions que les étudiants se posent dans de nombreux centres académiques et formations Python. La réponse coule d’elle-même pour de nombreuses raisons. Python est un langage de programmation très populaire. Il a été une pièce maîtresse dans de grands projets et surtout dans l’introduction de pratiques innovantes lors de la programmation.

L’une des forces de ce langage de programmation est la large communauté de développeurs qui l’entoure. Tous ces professionnels cherchent à contribuer, partager et créer des logiciels évolutifs en communauté. En ce sens, il y a une sorte d’ambiance Python. Cela attire les programmeurs, les chercheurs et les professionnels de tous horizons qui cherchent à améliorer leurs performances de travail.

Python est un langage de programmation totalement gratuit et interprétatif qui est assez polyvalent. Il permet de mettre en place des projets variés allant du développement d’un site Web aux applications pour les systèmes d’exploitation.

La simplicité de la ligne de commande lors de la programmation est remarquable. C’est un fait connu de tous ceux qui l’utilisent. Et si vous n’êtes pas encore convaincu de suivre une formation Python, nous allons vous donner ici 5 raisons d’apprendre ce langage de programmation orienté objet.

Pourquoi suivre une formation Python ?

Python est un langage de programmation qui a beaucoup de qualité. C’est pour cette raison qu’il est actuellement très utilisé dans plusieurs domaines.

Open source

Si vous avez déjà programmé dans un autre langage, vous avez probablement remarqué qu’il s’agit de langages propriétaires avec quelques défauts dans la partie support. Et c’est encore pire pour les entreprises détenant des droits et faisant face par la suite à des problèmes juridiques.

Python est complètement open source. Il est accessible au public et tout le monde peut le modifier à sa guise en ajoutant ou en mettant de côté une partie du code toujours dans le but d’améliorer le travail de programmation.

accessibilité-python

En effet, Python a une licence connue sous le nom de PSFL ou Python Software Foundation License. Elle est compatible avec la licence publique générale GNU. De cette manière, il permet l’utilisation du code dans tout type de projet sans violations possibles du travail du programmeur et de ses actifs.

Multi-paradigme et multiplateforme

Initialement, Python a été conçu pour Unix. Mais, aujourd’hui, il peut fonctionner avec n’importe quel autre système. Il n’y a aucun risque qu’il y ait des problèmes d’implémentation tant que les utilisateurs recevront le Compiler approprié qui peut être configuré à partir du site officiel de Python.

Lorsqu’un langage est multi-paradigme, il permet non seulement de créer du développement Web, mais aussi de créer des applications ou des programmes sous d’autres critères de code structurel. Ainsi, Python est pratique pour développer des sous-paradigmes de programmation avancés contrairement à d’autres formes de programmation conventionnelles que l’on trouve notamment avec les langages plus anciens.

Python rassemble le meilleur de tous les langages en un seul. Il permet de développer des jeux, des applications, des sites Web et tout ce dont un programmeur est capable de faire, quelle que soit la complexité du projet.

C’est ainsi que les grandes entreprises utilisent Python au quotidien, notamment celles qui doivent interpréter des volumes massifs de données grâce à la data science et le Machine Learning.

Python est également présenté comme multiplateforme. En effet, il peut fonctionner sur n’importe quel système d’exploitation et a même été adapté à d’autres gadgets avec beaucoup de succès.

Polyvalence lors de la programmation

Avec Python, tout est possible. On peut créer n’importe quoi, du site Web à un programme ou une application pour effectuer une tâche telle que le calcul de valeurs statistiques ou la résolution de mathématiques complexes.

Syntaxe parfaite simple

La syntaxe Python est conviviale et cet élément met certainement en évidence la programmation. Pour les novices en programmation, il sera très facile d’effectuer le processus d’écriture du code.

Lorsqu’on parle de syntaxe, nous nous référons aux règles de protocole qui font partie d’un processus. D’une certaine manière, il s’agit des règles de grammaire et de style qui rendent un message lisible et compréhensible. On peut dire que le code est l’âme, mais la syntaxe donne forme à cette âme et lui donne le plus nécessaire pour avoir une certaine valeur.

syntaxe-Python

En d’autres termes, la syntaxe de Python facilite fortement la formation à ce langage de programmation, d’où d’ailleurs cet engouement vers ce langage de programmation. Pour les personnes qui ne font que programmer, elle est très facile à comprendre par rapport à d’autres langages de programmation qui sont beaucoup plus compliqués.

Python rend la programmation beaucoup plus facile. Dans de nombreuses situations, lors d’un projet mené en équipe, c’est généralement la faiblesse des autres langages de programmation. Mais c’est tout le contraire avec Python, car le code est beaucoup plus compréhensible.

De quoi se compose une formation Python ?

Une formation Python avec un programme et une qualité pédagogique similaire peut durer 12 mois au maximum. Elle nécessite bien évidemment des supports de cours, que ce soit une formation à distance, initiale ou en continue. Les sessions de formation peuvent comprendre plusieurs modules avec des exercices pratiques ou travaux pratiques en programmation Python (conception de base de données, création des applications avec des interfaces graphiques, développement web…), des pré-requis pour maîtriser ce langage de programmation. Mais avant tout, il faut savoir l’utiliser selon les deux modes de programmation proposés par Python.

Programmation structurée

Python a plusieurs paradigmes de programmation et l’un d’eux est la programmation structurée. Ce paradigme est basé sur 3 sous-programmes :

  • La séquence qui se produit naturellement dans le langage. C’est l’ordre d’exécution dans lequel les instructions sont écrites.
  • La sélection qui est l’exécution de phrases selon une condition.
  • L’itération (cycle ou boucle) qui est l’exécution d’énoncés répétitifs ou non selon une condition vraie.

Programmation orientée objet

Le deuxième paradigme enseigné lors d’une formation Python est la programmation orientée objet, mais uniquement lorsque le premier paradigme est maitrisé. Ici, les étudiants apprennent à fusionner les deux paradigmes pour travailler avec des classes en Python. Ce paradigme est basé sur :

  • L’héritage simple et multiple qui consiste à faire hériter à une classe enfant les méthodes et les attributs d’une classe parent.
  • Le polymorphisme et l’encapsulation où le premier envoie les mêmes messages à différents objets et le second change l’état d’un objet uniquement à travers les opérations définies pour cet objet.
  • La modularité qui consiste à subdiviser une application en modules indépendants.
Dossier

Pourquoi Python est-il populaire auprès des data scientists ?

Le langage de programmation de Python Software Foundation est une programmation orientée objet. Lorsque les data scientists parient sur Python pour le traitement des données volumineuses, ils sont conscients qu’il existe d’autres options populaires telles que R, Java ou SAS. Toutefois, Python demeure la meilleure alternative pour ses avantages dans l’analyse du Big Data.

Pourquoi choisir Python ?

Entre R, Java ou Python pour le Big Data, choisir le dernier (en version majeure ou version mineure) est plus facile après avoir lu les 5 arguments suivants :

1.      Simplicité

Python est un langage de programmation interprété connu pour faire fonctionner les programmes avec le moins de chaînes de caractères et de lignes de code. Il identifie et associe automatiquement les types de données. En outre, il est généralement facile à utiliser, ce qui prend moins de temps lors du codage. Il n’y a pas non plus de limitation pour le traitement des données.

2.      Compatibilité

Hadoop est la plateforme Big Data open source la plus populaire. La prise en charge inhérente à Python, peu importe la version du langage, est une autre raison de la préférer.

3.      Facilité d’apprentissage

Comparé à d’autres langages, le langage de programmation de Guido Van Rossum est facile à apprendre même pour les programmeurs moins expérimentés. C’est le langage de programmation idéal pour trois raisons. Premièrement, elle dispose de vastes ressources d’apprentissage. Deuxièmement, elle garantit un code lisible. Et troisièmement, elle s’entoure d’une grande communauté. Tout cela se traduit par une courbe d’apprentissage progressive avec l’application directe de concepts dans des programmes du monde réel. La grande communauté Python assure que si un utilisateur rencontre des problèmes de développement, il y en aura d’autres qui pourront lui prêter main-forte pour les résoudre.

4.      Visualisation de données

Bien que R soit meilleur pour la visualisation des données, avec les packages récents, Python pour le Big Data a amélioré son offre sur ce domaine. Il existe désormais des API qui peuvent fournir de bons résultats.

5.      Bibliothèques riches

Python dispose d’un ensemble de bibliothèques riche. Grâce à cela, il est possible de faire des mises à jour pour un large éventail de besoins en matière de science des données et d’analyse. Certains de ces modules populaires apportent à ce langage une longueur d’avance : NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyBrain, Cython, PyMySQL et iPython.

Que sont les bibliothèques en Python ?

La polyvalence de toutes les versions de Python pour développer plusieurs applications est ce qui a poussé son usage au-delà de celui des développeurs. En effet, il a attiré l’intérêt de groupes de recherche de différentes universités du monde entier. Il leur ont permis de développer des librairies pour toutes sortes de domaines : application web, biologie, physique, mathématiques et ingénierie. Ces bibliothèques sont constituées de modules qui ont un grand nombre de fonctions, d’outils et d’algorithmes. Ils permettent d’économiser beaucoup de temps de programmation et ont une structure facile à comprendre.

Le programme Python est considéré comme le langage de programmation pour le développement de logiciels, de pages Web, d’applications de bureau ou mobiles. Mais, il est également le meilleur pour le développement d’outils scientifiques. Par conséquent, les data scientists sont destinés à aller de pair avec Python pour développer tous leurs projets sur le Big Data.

Python et la data science

La data science est chargée d’analyser, de transformer les données et d’extraire des informations utiles pour la prise de décision. Et il n’y a pas besoin d’avoir des connaissances avancées en programmation pour utiliser Python afin d’effectuer ces tâches. La programmation et la visualisation des résultats sont plus simples. Il y a peu de lignes de code en Python et ses interfaces graphiques de programmation sont conviviales.

Dans le développement d’un projet de science des données, il existe différentes tâches pour terminer ledit projet, dont les plus pertinentes sont l’extraction de données, le traitement de l’information, le développement d’algorithmes (machine learning) et l’évaluation des résultats.