Python est un langage simple et puissant, idéal pour débuter. Utilisé par Google et Netflix, il séduit par sa clarté et sa vaste collection de bibliothèques.
Si vous débutez, vous vous demandez peut-être comment l’installer ou écrire votre premier script. Rassurez-vous : Python est conçu pour être facile à apprendre.
Pour commencer, téléchargez Python sur python.org et installez-le. N’oubliez pas de cocher « Add Python to PATH ». Ensuite, vérifiez l’installation en tapant : python –version
Dans cet article, vous découvrirez les bases : écrire des commandes, créer des variables et des fonctions, et corriger les erreurs. Vous serez prêt à créer vos premiers programmes.
Commandes de Base et Introspection en Python
Quand vous commencez avec Python, il est essentiel de savoir comment interagir avec le langage et explorer les objets. Ces commandes simples vous permettront de mieux comprendre ce que fait votre code.
Afficher des informations avec print()
La fonction print() est la plus utilisée. Elle sert à afficher un message ou la valeur d’une variable.
Exemple :
print("Bonjour, Python !")
Vous verrez apparaître :
Bonjour, Python !
Vérifier le type avec type()
Vous ne savez pas de quel type est une valeur ? Utilisez type().
x = 42
print(type(x))
Résultat :
<class ‘int’>
Ici, x est un entier.
Explorer un objet avec dir()
La fonction dir() liste les attributs et méthodes disponibles sur un objet. C’est utile pour découvrir ce qu’on peut faire avec.
nom = "Python"
print(dir(nom))
Vous verrez de nombreuses méthodes comme upper, lower ou split.
Obtenir de l’aide avec help()
help() affiche la documentation intégrée.
help(str)
Python vous explique comment fonctionne le type str. Pour quitter l’aide, tapez q dans le terminal.
Exemple complet
Voici un petit script qui combine ces commandes :
nombre = 7
texte = "Hello"
print("Valeur :", texte)
print("Type de nombre :", type(nombre))
print("Méthodes de texte :", dir(texte))
help(len)
Ce script vous montre comment :
- afficher des valeurs,
- vérifier des types,
- explorer un objet,
- consulter l’aide.
Ces commandes sont vos outils de base. Elles vous aideront à mieux comprendre votre code et à résoudre des problèmes plus facilement.
Variables et Types de Données en Python
En Python, une variable est un nom qui référence une valeur. Vous pouvez y stocker toutes sortes de données : des nombres, des textes ou des valeurs logiques.
Créer une variable par affectation
Pour créer une variable, il suffit d’écrire un nom suivi d’un = :
age = 30
message = "Bienvenue"
Ici, age contient un nombre et message une chaîne de caractères.
Bonnes pratiques pour nommer vos variables
- Utilisez des noms clairs et descriptifs.
- Commencez toujours par une lettre ou un underscore _.
- Pas d’espaces ni de caractères spéciaux.
Par convention, on utilise le snake_case :
nombre_utilisateur = 5
Comprendre identité et égalité
En Python, deux notions sont importantes :
- Égalité (==) : compare la valeur.
- Identité (is) : compare si c’est exactement le même objet en mémoire.
Exemple :
a = [1, 2, 3]
b = [1, 2, 3]
- print(a == b) # True : les contenus sont égaux
- print(a is b) # False : ce sont deux objets distincts
Pour vérifier l’identifiant unique d’un objet, utilisez id() :
print(id(a))
print(id(b))
Les types de données de base
Python propose plusieurs types intégrés. Voici les plus courants :
- int : nombres entiers
nombre = 10
- float : nombres à virgule flottante
prix = 9.99
- str : chaînes de caractères
texte = « Hello »
- bool : valeurs logiques (True ou False)
actif = True
Vous pouvez vérifier le type avec type() :
type(prix)
Ces notions sont fondamentales. Elles vous aideront à mieux manipuler vos données et à éviter des erreurs courantes.
Fonctions en Python
Les fonctions sont des blocs de code qui accomplissent une tâche précise. Elles permettent de rendre votre programme plus clair et plus modulable.
Définir une fonction avec def
Pour créer une fonction, utilisez le mot-clé def, suivi du nom de la fonction et de parenthèses :
def saluer():
print("Bonjour !")
Vous appelez la fonction ainsi :
saluer()
Résultat :
Bonjour !
Arguments et valeurs de retour
Les fonctions peuvent recevoir des données et renvoyer un résultat.
Exemple avec arguments et return :
def additionner(a, b):
return a + b
resultat = additionner(3, 5)
print("Le résultat est :", resultat)
Affiche :
Le résultat est : 8
Les docstrings : documenter une fonction
Pour expliquer ce que fait une fonction, ajoutez une docstring entre triple guillemets.
Exemple :
def multiplier(x, y):
"""
Multiplie deux nombres et retourne le résultat.
"""
return x * y
Vous pouvez consulter cette docstring avec help() : help(multiplier)
Exemple complet : additionner deux nombres
Voici un exemple simple et complet :
def addition_simple():
"""
Demande deux nombres à l'utilisateur et affiche leur somme.
"""
a = int(input("Entrez un nombre : "))
b = int(input("Entrez un autre nombre : "))
somme = a + b
print("La somme est :", somme)
# Pour tester :
# addition_simple()
Grâce aux fonctions, vous pouvez structurer votre code et éviter de répéter les mêmes instructions.
Contrôle du Flux d’Exécution en Python
Le contrôle du flux vous permet de faire des choix et de répéter des actions dans votre programme. Sans cela, le code s’exécuterait toujours de la même façon.
Les instructions conditionnelles : if, elif, else
Ces instructions permettent d’exécuter du code si une condition est vraie.
Exemple :
age = 20
if age >= 18:
print("Vous êtes majeur.")
elif age >= 13:
print("Vous êtes adolescent.")
else:
print("Vous êtes enfant.")
Résultat si age = 20 :
Vous êtes majeur.
Les boucles for et while
La boucle for
Elle parcourt une séquence (par exemple une liste ou une chaîne) :
animaux = ["chat", "chien", "lapin"]
for animal in animaux:
print("Animal :", animal)
Résultat :
- Animal : chat
- Animal : chien
- Animal : lapin
La fonction range()
range() crée une séquence de nombres à parcourir :
for i in range(3):
print("Itération :", i)
- Itération : 0
- Itération : 1
- Itération : 2
La boucle while
Elle répète tant qu’une condition est vraie :
compteur = 0
while compteur < 3:
print("Compteur :", compteur)
compteur += 1
Les mots-clés break et continue
- break : arrête la boucle immédiatement.
- continue : passe à l’itération suivante.
Exemple avec break et continue :
for nombre in range(5):
if nombre == 2:
continue # Ignore le 2
if nombre == 4:
break # Arrête la boucle
print("Nombre :", nombre)
Résultat :
- Nombre : 0
- Nombre : 1
- Nombre : 3
Ces structures sont essentielles pour contrôler le déroulement de votre programme. En les combinant, vous pouvez créer des logiques plus complexes et interactives.
Structures de Données Principales en Python
Python propose des structures intégrées pour organiser et manipuler les données facilement. Vous les utiliserez tout le temps.
Les chaînes de caractères (str)
Une chaîne est une suite de caractères.
Indexation et slicing :
texte = "Python"
print(texte[0]) # P
print(texte[-1]) # n
print(texte[1:4]) # yth
Méthodes courantes :
print(texte.upper()) # PYTHON
print(texte.lower()) # python
print(texte.replace("Py", "My")) # Mython
Les listes (list)
Les listes sont des séquences modifiables.
Exemple :
fruits = ["pomme", "banane", "cerise"]
print(fruits[1]) # banane
fruits.append("orange")
print(fruits) # ['pomme', 'banane', 'cerise', 'orange']
fruits[0] = "kiwi"
print(fruits) # ['kiwi', 'banane', 'cerise', 'orange']
Les tuples (tuple)
Les tuples ressemblent aux listes, mais sont immuables (on ne peut pas les modifier après création).
coordonnees = (10, 20)
print(coordonnees[0]) # 10
Essayer de modifier génère une erreur :
coordonnees[0] = 5 # TypeError
Les dictionnaires (dict)
Un dictionnaire stocke des paires clé-valeur.
Depuis Python 3.7, les dictionnaires conservent l’ordre d’insertion.
Exemple :
etudiant = {
"nom": "Alice",
"age": 22,
"actif": True
}
print(etudiant["nom"]) # Alice
etudiant["age"] = 23
print(etudiant)
Les ensembles (set)
Un ensemble contient des éléments uniques et non ordonnés.
couleurs = {"rouge", "bleu", "vert"}
couleurs.add("jaune")
print(couleurs)
Introduction rapide aux tableaux NumPy
Pour traiter des données numériques plus efficacement, on utilise souvent NumPy.
Exemple avec NumPy :
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
print(a * 2) # Multiplie chaque élément par 2
NumPy est très utilisé pour la science des données et le calcul scientifique.
Ces structures de données sont les fondations de Python. Elles vous permettent de stocker, organiser et transformer l’information dans vos programmes.
Modules et Packages en Python
En Python, vous n’êtes pas obligé de tout programmer vous-même. Vous pouvez importer des modules (fichiers Python contenant du code) et installer des packages (collections de modules prêts à l’emploi).
Qu’est-ce qu’un module ?
Un module est simplement un fichier Python avec des fonctions, classes ou variables que vous pouvez réutiliser.
Exemple :
Python inclut des modules standards comme math :
import math
print(math.sqrt(16)) # 4.0
Vous pouvez aussi importer une fonction précise :
from math import pi
print(pi) # 3.141592653589793
Qu’est-ce qu’un package ?
Un package est un dossier contenant plusieurs modules. Par exemple, numpy est un package populaire pour la manipulation de tableaux.
Installer des packages avec pipExemple :
pip est l’outil standard pour installer des packages depuis le Python Package Index (PyPI).
Exemple : pip install requests
Ensuite, vous pouvez importer requests dans votre code :
import requests
response = requests.get("https://api.github.com")
print(response.status_code)
Installer avec conda ou pixi
Si vous utilisez Anaconda ou Miniforge, vous pouvez installer des packages avec conda :
conda install numpy
Pixi est un gestionnaire moderne qui facilite la création d’environnements reproductibles :
pixi init
pixi add numpy
Pixi crée un fichier pixi.toml qui décrit les dépendances.
Gérer les dépendances avec des environnements virtuels
Pour éviter les conflits entre projets, créez un environnement isolé.
Avec venv (standard)
- Créez un environnement :
python -m venv mon_env
- Activez-le :
Windows :
mon_env\Scripts\activate
macOS/Linux :
source mon_env/bin/activate
- Installez vos packages :
pip install requests
- Pour quitter l’environnement :
deactivate
Bonnes pratiques d’organisation
- Créez toujours un environnement virtuel par projet.
- Listez vos dépendances dans requirements.txt ou pixi.toml.
- Organisez votre code en modules et packages pour plus de clarté.
Ces outils rendent Python modulaire, puissant et facile à étendre. Vous pourrez installer des bibliothèques tierces et partager vos projets plus facilement.
Gestion des erreurs et Débogage en Python
Même les meilleurs programmes peuvent échouer. Python propose des outils puissants pour gérer les erreurs et comprendre pourquoi le code ne fonctionne pas.
Comprendre les exceptions
Une exception est une erreur détectée pendant l’exécution. Par exemple :
- ZeroDivisionError : division par zéro.
- ValueError : une valeur incorrecte.
- FileNotFoundError : un fichier introuvable.
Exemple d’erreur :
print(10 / 0)
Résultat :
ZeroDivisionError: division by zero
Gérer les erreurs avec try et except
Pour éviter qu’un programme s’arrête brutalement, entourez le code risqué avec try et except.
Exemple :
try:
nombre = int(input("Entrez un nombre : "))
print("Le résultat :", 10 / nombre)
except ZeroDivisionError:
print("Erreur : division par zéro.")
except ValueError:
print("Erreur : entrée invalide.")
Si vous entrez 0, le message est :
Erreur : division par zéro.
Utiliser finally pour le nettoyage
Le bloc finally s’exécute toujours, qu’il y ait une erreur ou non. Idéal pour fermer un fichier ou libérer des ressources.
Exemple :
try:
fichier = open("exemple.txt", "r")
contenu = fichier.read()
except FileNotFoundError:
print("Fichier introuvable.")
finally:
print("Bloc finally exécuté.")
Lever une exception avec raise
Vous pouvez déclencher une erreur volontairement si une condition n’est pas respectée.
Exemple :
def verifier_age(age):
if age < 0:
raise ValueError("L'âge ne peut pas être négatif.")
Introduction au débogage avec pdb
Le module pdb vous aide à analyser le code pas à pas.
Exemple rapide :
Ajoutez ceci dans votre script :
import pdb; pdb.set_trace()
Le programme s’arrête et attend vos commandes :
- n : passer à l’instruction suivante
- c : continuer l’exécution
- q : quitter le débogueur
Conseils pour résoudre les problèmes
- Lisez toujours attentivement le message d’erreur.
- Ajoutez des print() pour suivre le déroulement.
- Utilisez try/except pour anticiper les cas spéciaux.
- Testez votre code par petites étapes.
La gestion des erreurs et le débogage sont essentiels pour écrire du code fiable et compréhensible.
Entrée et Sortie (I/O) en Python
Pour rendre vos programmes utiles, vous devez lire et écrire des données. Python propose des outils simples et puissants pour gérer les fichiers et traiter les entrées.
Lire un fichier texte
La fonction open() permet d’ouvrir un fichier. Utilisez le mode « r » (read).
Exemple :
with open("exemple.txt", "r", encoding="utf-8") as fichier:
contenu = fichier.read()
print(contenu)
Le bloc with ferme automatiquement le fichier.
Écrire dans un fichier texte
Pour créer ou remplacer un fichier, utilisez le mode « w » (write).
with open("nouveau.txt", "w", encoding="utf-8") as fichier:
fichier.write("Bonjour, fichier !")
Pour ajouter à la fin, utilisez « a » (append).
Lire un fichier binaire
Pour des images ou des données binaires :
with open("photo.jpg", "rb") as fichier:
donnees = fichier.read()
print("Taille en octets :", len(donnees))
Traitement des chaînes de caractères
Vous allez souvent devoir transformer du texte.
Exemples :
ligne = " Python est génial "
print(ligne.strip()) # Supprime les espaces
print(ligne.upper()) # Met en majuscules
mots = ligne.split() # Découpe en liste
print(mots)
Conversion de types
Pour convertir des chaînes en nombres :
texte = "42"
nombre = int(texte)
print(nombre + 1) # 43
Ou en flottant :
valeur = float("3.14")
Formats avancés : un aperçu rapide
Si vous travaillez avec de gros volumes de données, vous croiserez des formats comme :
- HDF5 : stockage de données structurées, via la bibliothèque h5py
- CSV : fichiers texte avec des lignes séparées par des virgules (avec csv ou pandas)
Accéder à des données via des APIs et le web scraping
Pour récupérer des données sur Internet, on utilise des bibliothèques comme :
- requests (requêtes HTTP)
- BeautifulSoup (scraping HTML)
Exemple minimal avec requests :
import requests
reponse = requests.get("https://api.github.com")
print(reponse.status_code)
print(reponse.json())
Ces outils d’I/O vous permettent de lire des fichiers, sauvegarder des résultats et communiquer avec le web.
FAQ
Qu’est-ce qu’un script d’automatisation ?
Un script d’automatisation est un petit programme qui exécute automatiquement des tâches répétitives, comme renommer des fichiers, envoyer des emails ou collecter des données. En Python, ces scripts permettent de gagner du temps et de réduire les erreurs humaines.
Comment débuter avec des automatisations simples en Python ?
Pour commencer, installez Python, puis écrivez un script qui utilise des bibliothèques comme os pour gérer des fichiers ou requests pour récupérer des données en ligne. Il suffit de créer un fichier .py, de coder quelques instructions et de l’exécuter dans le terminal avec python nom_du_script.py.
Est-ce toujours aussi difficile d’apprendre à coder ?
Non, c’est normal de trouver les débuts un peu déroutants. Avec de la pratique, la compréhension vient plus facilement. Commencer par des petits projets et avancer étape par étape aide beaucoup à progresser sans se décourager.
Quelle est la cause d’une SyntaxError ?
Une SyntaxError apparaît quand Python ne comprend pas l’instruction parce qu’elle ne respecte pas les règles d’écriture. Cela peut venir d’un oubli de parenthèse, d’un mauvais indentation ou d’une faute de frappe. Relire attentivement le message d’erreur indique souvent l’endroit précis du problème.
Comment créer un environnement virtuel ?
Un environnement virtuel permet d’isoler les dépendances d’un projet. Pour le créer :
Tapez
python -m venv mon_envdans le terminal.Activez-le :
Windows :
mon_env\Scripts\activatemacOS/Linux :
source mon_env/bin/activate
Installez vos packages dans cet environnement. Pour quitter, tapez
deactivate.
Python refuse d’utiliser des fonctions comme .split() ou .isdigit() ?
Ces méthodes ne fonctionnent que sur les chaînes de caractères (str). Si une variable est d’un autre type (par exemple int), il faut d’abord la convertir avec str(). Par exemple :
nombre = 123
texte = str(nombre)
texte.isdigit()
Quels concepts Python posent le plus de difficultés ?
Les débutants rencontrent souvent des difficultés avec les notions suivantes :
La différence entre les listes et les tuples.
L’utilisation des fonctions et des arguments.
La compréhension des erreurs et exceptions.
La gestion des imports et des packages.
Prendre le temps de pratiquer et relire les exemples aide beaucoup à progresser.
