Exploration des implémentations de Python et utilisation de IPython
Python offre plusieurs implémentations telles que CPython, Jython, IronPython, et PyPy. Découvrez comment IPython et Jupyter peuvent améliorer votre efficacité.
Introduction







Logique de contrôle de flux














Types avancés










Les fonctions










Créer un programme complet : explorateur d'historique web
Ecosystème autour de Python







La programmation orientée objet en Python







Détails de la leçon
Description de la leçon
Python n'est pas seulement un langage de programmation, mais également un standard définissant son comportement ainsi que les capacités de sa bibliothèque standard. La CPython est l'implémentation la plus courante, mais il en existe plusieurs autres.
Jython permet de faire tourner du Python sur une machine virtuelle Java, et IronPython sur une machine virtuelle .NET. Brython transforme le code Python en JavaScript pour le navigateur. Quant à PyPy, il est écrit en Python et est l'implémentation la plus rapide, bien que son intégration avec certaines bibliothèques C comme NumPy, SciPy, et Panda soit limitée.
Un autre outil notable est IPython, une version améliorée du shell Python qui inclut la coloration syntaxique et la complétion de code. L'outil Jupyter, anciennement IPython Notebook, permet d'éditer du code dans un navigateur avec un rendu interactif. Jupyter supporte désormais plusieurs langages, et son interface permet de combiner code, texte et visualisations de manière efficace.
Objectifs de cette leçon
Les objectifs de cette vidéo sont de :
- Présenter les différentes implémentations de Python.
- Expliquer les avantages et inconvénients de chaque implémentation.
- Introduire et démontrer l'utilisation de IPython et Jupyter.
Prérequis pour cette leçon
Les prérequis pour suivre cette vidéo comprennent :
- Une connaissance de base du langage de programmation Python.
- Une compréhension basique des concepts de programmation et des bibliothèques standards en Python.
Métiers concernés
Les usages professionnels de ces implémentations et outils comprennent :
- Développeur logiciel dans des environnements multi-langages.
- Analyste de données utilisant des bibliothèques comme NumPy et SciPy.
- Enseignant ou formateur en programmation Python.
- Recherche en informatique nécessitant des prototypes rapides avec PyPy.
Alternatives et ressources
Les alternatives aux implémentations classiques de Python incluent :
- Jython pour les environnements Java.
- IronPython pour les environnements .NET.
- Brython pour convertir le code Python en JavaScript.
- PyPy pour les besoins de performance élevée.
Questions & Réponses
