1. Présentation de Python
Dаns un univers dе plus en plus influenсé pаr les dоnnées, l'intelligеnce artificiеllе et l'autоmatisatiоn, Pythоn s'еst affirmé соmmе l'un des langages de prоgrammatiоn lеs plus puissants, aсcеssiblеs et répandus à l'éсhelle mоndiale. Dévelоppé en 1991 par lе prоgrаmmeur néerlаndais Guidо van Rоssum, Pythоn dоit sоn nоm nоn pas à l'animal, mais à la сélèbrе trоupе соmique britannique Mоnty Pythоn's Flying Circus, сe qui illustrе la nature ludique et accueillаnte qui définit сe lаngage.
Aсtuellеmеnt, Pythоn se сlassе fréquemment en tête des clаssеmеnts de pоpularité dеs lаngagеs de prоgrammatiоn, tеls que l'indiсе TIOBE et l'enquête Stack Ovеrflоw Dеvelоper Survеy. Cette prévalence nе dоit rien au hаsаrd ; еlle prоvient d'un mélangе unique dе simpliсité dans la syntaхe, d'une pоlyvаlence remаrquable еt d'un éсоsystème dе bibliоthèques pаrmi lеs plus riсhes de l'infоrmatique cоntempоrainе.
2. Caractéristiques du langage
Parmi ses caractéristiques techniques essentielles, Python est un langage :
- Interprété : le code s'exécute ligne par ligne sans nécessiter de compilation préalable.
- Dynamiquement typé : les variables n'ont pas besoin d'être déclarées avec un type explicite.
- Orienté objet, fonctionnel et impératif : Python supporte plusieurs paradigmes de programmation.
- Multiplateforme : il fonctionne sur Windows, macOS, Linux et de nombreux autres systèmes.
- Open source : son code source est libre, gratuit et maintenu par une communauté mondiale active.
3. Les grands domaines d'application de Python
La véritable force de Python réside dans son extraordinaire polyvalence. Rares sont les domaines du numérique où ce langage n'est pas présent.
3.1. Science des données et statistiques
Python est devenu le langage principal utilisé en analyse de données. Des outils comme Pandas pour manipuler les données, NumPy pour les calculs numériques et SciPy pour les algorithmes scientifiques constituent une base essentielle pour tout analyste ou statisticien. Dans des domaines comme l’épidémiologie, l’économie, la biologie ou les sciences sociales, Python permet de traiter de grandes quantités de données, de faire des analyses descriptives et inférentielles, et de créer des graphiques grâce à Matplotlib et Seaborn.
3.2. Intelligence artificielle et apprentissage automatique
C'est sans doute le domaine qui a le plus contribué à l'essor récent de Python. Les bibliothèques Scikit-learn pour le machine learning classique, TensorFlow et PyTorch pour l'apprentissage profond (deep learning), ont fait de Python le langage de référence pour entraîner des modèles prédictifs, construire des réseaux de neurones et développer des systèmes d'intelligence artificielle. Les grands modèles de langage, les systèmes de reconnaissance d'images, les algorithmes de recommandation tous sont majoritairement développés en Python.
3.3. Modélisation mathématique et simulation
Python excelle dans la résolution d'équations différentielles ordinaires (EDO) grâce à la bibliothèque SciPy (module odeint et solve_ivp), la simulation de systèmes dynamiques, l'optimisation mathématique et le calcul symbolique avec SymPy. En épidémiologie mathématique, par exemple, il est possible de modéliser et simuler des modèles compartimentaux comme SIR, SEIR ou SIRB du choléra avec quelques dizaines de lignes de code.
3.4. Développement web
Python est au cœur de nombreuses applications web grâce à des frameworks comme Django, un framework complet orienté production utilisé par des plateformes comme Instagram et Pinterest, et Flask, un micro-framework léger et flexible. Ces outils permettent de construire des API RESTful, des sites dynamiques et des applications web robustes.
3.5. Automatisation et scripting
Python est l'outil par excellence pour automatiser des tâches répétitives : manipulation de fichiers, envoi automatique d'e-mails, scraping de données sur le web avec BeautifulSoup et Scrapy, interaction avec des interfaces utilisateur graphiques ou en ligne de commande. Ce qui prendrait des heures manuellement peut souvent être accompli en quelques minutes avec un script Python bien écrit.
3.6. Visualisation de données
La communication des résultats est aussi importante que leur production. Python offre un arsenal de bibliothèques de visualisation : Matplotlib pour les graphiques classiques, Seaborn pour les visualisations statistiques élégantes, Plotly pour les graphiques interactifs, et Bokeh pour les tableaux de bord dynamiques. Ces outils permettent de transformer des chiffres bruts en graphiques clairs, informatifs et publiables.
3.7. Calcul scientifique et ingénierie
Dans les domaines de la physique, de la chimie, de la biologie computationnelle et de l'ingénierie, Python est utilisé pour la modélisation numérique, la simulation de phénomènes physiques, le traitement du signal et l'analyse d'images. La bibliothèque OpenCV est ainsi incontournable pour le traitement d'images et la vision artificielle.
3.8. Finance et économétrie
Le secteur financier utilise massivement Python pour l'analyse quantitative, la modélisation des risques, l'algorithme de trading, la prévision de séries temporelles financières et la gestion de portefeuilles. Des bibliothèques comme Statsmodels et arch permettent d'implémenter des modèles économétriques avancés.
3.9. Bioinformatique et santé
En bioinformatique, Biopython permet d'analyser des séquences génomiques, des structures protéiques et des données biologiques complexes. En épidémiologie et en santé publique, Python est utilisé pour modéliser la propagation des maladies infectieuses, analyser les données de surveillance sanitaire et évaluer l'impact des interventions de santé.
3.10. Cybersécurité et systèmes
Python est largement utilisé dans le domaine de la cybersécurité pour l'analyse forensique, les tests d'intrusion et le développement d'outils de sécurité. Dans l'administration système, il permet d'automatiser la gestion des serveurs, des réseaux et des infrastructures cloud.
4. Les outils nécessaires (l’environnement Python)
Pour programmer, il ne suffit pas seulement de connaître un langage comme Python. Il faut aussi utiliser certains outils qui permettent d’écrire, d’exécuter et de tester les programmes.
Par exemple, on a besoin d’un logiciel pour écrire le code (appelé éditeur ou environnement de développement), et d’un interpréteur qui comprend et exécute ce code. Sans ces outils, il est impossible de voir le résultat de ce que l’on programme.
Un bon environnement de programmation offre à l'utilisateur un espace de travail intégré où le code peut être écrit, exécuté, corrigé et documenté de manière fluide et efficace. Il permet également de gérer les dépendances entre bibliothèques, d'éviter les conflits de versions et de partager facilement son travail avec d'autres chercheurs ou collaborateurs.
L'écosystème Python propose une variété d'outils adaptés à différents profils d'utilisateurs et à différents cas d'usage. Voici les plus importants :
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Outils |
Type |
Points |
Adapté pour |
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IDLE |
IDE basique |
Simple, inclus par défaut |
Débutants, petits scripts |
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VS Code |
Éditeur de code |
Léger, flexible, extensible |
Développement général |
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PyCharm |
IDE complet |
Analyse avancée, débogage |
Projets Python complexes |
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Jupyter Notebook |
Notebook interactif |
Code + résultats + texte |
Science des données, recherche |
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Google Colab |
Notebook en ligne |
Gratuit, accès GPU, sans installation |
Calcul intensif, accessibilité |
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Spyder |
IDE scientifique |
Interface MATLAB-like, explorateur |
Sciences, ingénierie |
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Anaconda |
Distribution complète |
Tout-en-un, conda, reproductibilité |
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Dans le cadre de ce cours, nous avons choisi d'utiliser Anaconda comme environnement principal de programmation.
Pour télécharger Anaconda, tapez « Télécharger anaconda » dans la barre de recherche de votre navigateur :
Cliquez sur « Download Anaconda Distribution ». Rassurez-vous que vous êtes sur le site officiel d’anaconda. Vous pouvez directement cliquer ici.
Sur la page qui apparait, cliquez sur « Get Started », une autre va apparaitre :
Choisissez le mode de connexion que vous souhaitez. Par exemple, avec Google, on vous demandera de sélectionner une adresse e-mail (si elle est déjà enregistrée) ou de la renseigner.
Après, vous allez accéder à la page de téléchargement :
Cliquez sur la version souhaitée pour lancer le téléchargement. Une fois le téléchargement terminé, double cliquez sur le fichier pour lancer l’installation.
Cliquez sur « Next »
Lisez puis agréer les termes de licence d’utilisation.
Choisissez le type d’installation : soit l’installation pour l’utilisateur connecté ou pour tous les utilisateurs. Dans notre cas, on choisit pour tous les utilisateurs, une autre fenêtre va apparaitre pour vous demander si vous voulez que cette application apporte des modifications à votre ordinateur. Cliquez sur « Oui » pour démarrer l’installation.
Pour lancer anaconda navigator, cliquez sur le bouton Démarrer (c’est le bouton qui a le logo de Windows), dans la barre de rechercher, tapez « Anaconda navigator » :
Quand vous êtes sûrs que Anaconda Navigator est sélectionné, cliquez sur enter :
Pour notre cas, cliquez sur « Launch » de Jupyter. Jupyter notebook va démarrer sur votre navigateur par défaut :
Pour créer un nouveau notebook, cliquez sur « File », puis choisissez « New » puis « Notebook »
Un autre onglet s’affiche :
On écrit le code là où c’est encadré en rouge et pour exécuter, on clique sur Run ou le triangle noir :
Et le résultat va s’afficher juste en dessous :
