Indispensables connaissances logicielles à acquérir

Python : les logiciels incontournables pour débuter dans la programmation #

Python est l’un des langages de programmation les plus populaires, que ce soit pour la recherche scientifique, le développement d’applications ou encore l’intelligence artificielle. Découvrez les logiciels indispensables pour commencer !

Les éditeurs de code #

Les éditeurs de code sont essentiels pour écrire, modifier et sauvegarder des fichiers Python. Il en existe de nombreux.

Visual Studio Code est l’un des plus populaires. Développé par Microsoft, c’est un logiciel open-source, gratuit et multiplateforme. Il offre des fonctionnalités telles que le débogage intégré, l’autocomplétion et la coloration syntaxique. Les développeurs apprécient sa simplicité de configuration et sa personnalisation grâce à de nombreuses extensions.

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PyCharm, quant à lui, est un environnement de développement intégré (IDE) spécialement conçu pour Python. Développé par JetBrains, il facilite l’écriture de code. Il existe une version communautaire gratuite ainsi qu’une version professionnelle payante.

Sublime Text est un autre éditeur populaire, réputé pour son interface utilisateur élégante et ses fonctionnalités pratiques comme la sélection multiple. Il se distingue par sa réactivité et sa rapidité.

Jupyter Notebook : un environnement de développement interactif

Jupyter Notebook est un environnement de développement interactif très utilisé. Il permet de créer et de partager des documents contenant du code Python, des graphiques et des explications. Son interface est basée sur des cellules, qui contiennent du code ou du texte. Chaque cellule peut être exécutée individuellement et les résultats sont affichés immédiatement. Des bibliothèques comme Matplotlib et Seaborn permettent de créer des graphiques, et les résultats peuvent être sauvegardés au format HTML ou PDF pour le partage. C’est un outil très utile pour l’apprentissage et la visualisation de données, ainsi que pour la création de rapports interactifs pour l’intelligence économique.

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Quand t’as réussi à coder facilement en Python

Anaconda et les bibliothèques de Data Science

Python bénéficie d’un vaste écosystème de bibliothèques logicielles, avec plus de 200 000 références couvrant une large variété d’applications. Pour la science des données, la bibliothèque NumPy est utilisée pour travailler avec des tableaux multidimensionnels (arrays) et des matrices. NumPy propose des fonctions mathématiques pour effectuer des opérations sur ces tableaux, notamment des calculs statistiques, de l’algèbre linéaire et la création de graphiques en 2D et en 3D. Pandas est un outil incontournable pour la manipulation et l’analyse de données structurées, à l’aide de DataFrames. Ces structures de données en deux dimensions permettent de stocker des données tabulaires et offrent des fonctionnalités telles que la fusion, la jointure, le filtrage, l’agrégation et la transformation. Pour les calculs scientifiques et techniques, la bibliothèque SciPy est la référence, offrant des fonctions idéales pour la modélisation scientifique et l’analyse de données. Enfin, Anaconda est une distribution de Python dédiée à la data science et à l’analyse de données, avec des bibliothèques populaires telles que NumPy, Pandas et Matplotlib préinstallées.

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BeautifulSoup et Scrapy pour le web scraping

Le web scraping est une tâche courante en Python, particulièrement dans les domaines de la data science et de l’optimisation du référencement de sites Internet. BeautifulSoup est une bibliothèque très utilisée pour le scraping HTML et XML sur des pages web statiques. Scrapy est un framework permettant de récupérer des données à partir de pages web dynamiques ou de plusieurs sites.

TensorFlow et Pytorch pour le machine learning

Python joue un rôle central dans le domaine de l’apprentissage automatique et de l’IA, en particulier avec des outils tels que ChatGPT. TensorFlow, développé par Google, est une bibliothèque très populaire pour la création de modèles de machine learning. PyTorch, développé par Facebook, est largement adopté par les chercheurs pour la création de modèles d’apprentissage profond.

Les outils de développement web #

Les développeurs de sites et d’applications web peuvent choisir parmi plusieurs frameworks Python. Flask est souvent recommandé pour les débutants en raison de sa simplicité et de sa facilité d’apprentissage. Il est particulièrement adapté aux petites applications web et aux projets de développement rapide, ainsi qu’à la création d’API RESTful. Django, quant à lui, est plus adapté aux projets de grande envergure, tels que les sites d’e-commerce ou les réseaux sociaux, grâce à sa large gamme de fonctionnalités telles que la gestion de base de données et l’authentification.

Ces logiciels, frameworks et bibliothèques Python offrent aux débutants de nombreuses opportunités d’apprentissage et d’application pratique. En fonction de vos objectifs, il est important de choisir une formation adaptée pour maîtriser les outils les plus pertinents pour votre domaine d’activité.

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Launay David

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