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Python : Bonnes pratiques et patrons de conception
Formation
À Paris ()
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Description
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Typologie
Formation
Vous apprendrez à Appliquer des patrons de conception et des bonnes pratiques pour développer des applications avec Python Exploiter des fonctionnalités avancées de programmation Python pour concevoir des programmes fiables Créer et gérer des threads de contrôle concurrents Générer des requêtes et des réponses aux services Web REST et utiliser les données renvoyées Suivre l'exécution du programme et améliorer les performances Lancer des tests unitaires sur les programmes et les modules Python, les installer et les distribuer
Les Avis
Les exploits du centre
Toutes les formations sont actualisées
L'évaluation moyenne est supérieure à 3,7
Plus de 50 opinions au cours des 12 derniers mois
Ce centre est avec Emagister depuis 16 ans.
Le programme
- Étendre les classes pour définir des sous-classes
- Hériter des plusieurs super-classes et classes mixin
- Ajouter des propriétés à une classe
- Définir des classes abstraites de base
- Personnaliser les itérations et les indexations avec des méthodes « magiques »
- Modifier le code de façon dynamique avec le « monkey patching »
- Lever des exceptions personnalisées
- Réduire la complexité du code avec les gestionnaires de contexte et l'instruction with
- Développer et lancer des tests unitaires Python
- Simplifier les tests automatiques avec le paquetage Nose
- Investiguer les dépendances entre objets avec le paquetage Mock
- Mettre en uvre les assertions avec le paquetage MagicMock
- Journaliser les messages pour les audits et le débogage
- Vérifier le code à la recherche de bogues avec PyLint
- Extraire les informations sur les erreurs à partir des exceptions
- Suivre l'exécution du programme avec l'environnement de développement intégré PyCharm
- Mettre en uvre les patrons décorateurs avec @
- Contrôler les accès à un objet avec le patron Proxy
- Utiliser le patron d'itération avec les générateurs Python
- Définir un algorithme squelette avec le patron de méthode
- Autoriser des couplages lâche entre classes avec le patron observateur
- Développer un service REST
- Générer des réponses JSON pour des clients Ajax
- Envoyer des requêtes REST depuis un client Python
- Utiliser les données JSON et XML renvoyées
- Chronométrer l'exécution des fonctions avec le module « timeit »
- Suivre l'exécution du programme via « cProfile »
- Manipuler le suivi de l'exécution de manière interactive avec « pstats »
- Déterminer les structures de données efficaces parmi listes, dictionnaires et tuples
- Transformer et filtrer des ensembles de données avec les compréhensions
- Remplacer l'interpréteur traditionnel Python par PyPy
- Installer les modules depuis le dépôt PyPi avec pip
- Portabilité du code entre les différentes versions de Python
- Définir des environnements Python isolés avec « virtualenv »
- Préparer la distribution d'un paquetage avec « setuptools »
- Importer les modules Python dans un dépôt local
- Créer et gérer plusieurs threads de contrôle avec la classe Thread
- Synchroniser des threads avec des verrous
- Exécuter des commandes du système d'exploitation comme sous-processus
- Synchroniser des processus avec les files d'attente
- Exécuter des traitements en parallèle avec les groupes de processus et des exécuteurs
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