Python pour les débutants : les logiciels essentiels à connaître

Python est l’un des langages de programmation les plus populaires, tant pour la recherche scientifique que le développement d’applications et l’intelligence artificielle. Découvrez les logiciels à connaître absolument pour débuter !

Utilisé par plus de 15 millions de développeurs dans le monde selon Statista, Python est l’un des langages de programmation les plus populaires. Ceci s’explique notamment par sa polyvalence : on l’utilise aussi bien pour la création d’applications que pour la science des données et le machine learning.

De nombreuses entreprises, institutions financières, et autres agences gouvernementales recrutent des experts Python. On peut citer pour exemples Intel, Google, IBM, Pixar, Netflix, Facebook, Spotify ou même la Nasa. De nombreux sites célèbres sont écrits en Python, comme Reddit ou Instagram.

Il s’agit aussi du langage standard pour la recherche scientifique. Il est exploité pour l’astronomie, la science sociale, mais aussi l’intelligence artificielle.

Ainsi, apprendre à manier ce langage offre de nombreuses opportunités professionnelles. Il est toutefois nécessaire de suivre une formation Python pour découvrir tous les logiciels principaux. Voici les outils à connaître !

Les éditeurs de code

Afin d’écrire, modifier et sauvegarder les fichiers de code Python, on utilise les éditeurs de code. Il en existe un grand nombre.

L’un des plus populaires est Visual Studio Code : un logiciel open-source, multiplateforme est gratuit développé par Microsoft. Il propose des fonctionnalités comme le débogage intégré, l’autocomplétion ou la coloration syntaxique.

Les développeurs l’apprécient pour sa simplicité de configuration, et la possibilité de le personnaliser à l’aide de nombreuses extensions.

De son côté, PyCharm est un IDE (environnement de développement intégré) pour Python. Développé par JetBrains, il facilite l’écriture de code. Cet outil se décline en version communautaire gratuite ou version professionnelle payante.

Un autre éditeur populaire est Sublime Text, réputé pour son interface utilisateur élégante et ses fonctionnalités très utiles comme la sélection multiple. Ses principaux atouts sont sa réactivité et sa rapidité.

Jupyter Notebook : l’environnement de développement interactif

L’environnement de développement interactif Jupyter Notebook est très utilisé, car il permet de créer et de partager des documents contenant du code Python, des graphiques et des explications.

Son interface se base sur une série de cellules, contenant chacune du code Python ou du texte. Il est possible d’exécuter chaque cellule individuellement et de voir immédiatement les résultats.

Par la suite, des bibliothèques comme Matplotlib et Seaborn permettent de créer les graphiques. On peut ensuite sauvegarder les résultats sous forme de fichiers HTML ou PDF pour le partage.

C’est un outil très utile pour l’apprentissage et la visualisation de données, ou encore pour la création de rapports interactifs pour la business intelligence.

Anaconda et les bibliothèques de Data Science

L’une des grandes forces de Python est son vaste écosystème de bibliothèques logicielles. Il en existe plus de 200 000, permettant une large variété de cas d’usage.

Pour la science des données, on utilise notamment NumPy afin de travailler avec des tableaux multidimensionnels (arrays) et des matrices.

Cette bibliothèque fournit des fonctions mathématiques pour effectuer des opérations sur les tableaux. Elle permet par exemple d’effectuer des calculs statistiques, de l’algèbre linéaire ou encore de créer des graphiques en 2D et en 3D.

De même, Pandas aide à manipuler des données structurées à l’aide de DataFrames. Il s’agit d’une structure de données en deux dimensions semblables à un tableau ou à une feuille de calcul, permettant de stocker des données tabulaires.

C’est un outil incontournable pour la manipulation de données en Python, en particulier pour l’analyse et la préparation de modélisation statistique. Il permet notamment la fusion, la jointure, le filtrage, l’agrégation et la transformation.

Pour tous les calculs scientifiques et techniques, SciPy est considéré comme la bibliothèque Python de référence. Ses différentes fonctions sont idéales pour les tâches de modélisation scientifique et d’analyse de données.

Notons qu’il existe une distribution de Python spécialement dédiée à la data science et l’analyse de données : Anaconda. Elle contient plusieurs bibliothèques de données populaires préinstallées, dont NumPy, Pandas et Matplotlib.

BeautifulSoup et Scrapy pour le web scraping

Le web scraping est l’extraction de données à partir de pages web. Ceci permet de récupérer du texte, des images ou encore des liens.

C’est une tâche très courante, notamment pour la data science ou l’optimisation de référencement de site internet.

La bibliothèque Python BeautifulSoup est très utilisée pour le scraping HTML et XML sur des pages web statiques. De son côté, Scrapy est un framework permettant de récupérer des données à partir de pages dynamiques ou sur plusieurs sites.

TensorFlow et Pytorch pour le machine learning

L’apprentissage automatique et l’IA sont des technologies de plus en plus importantes, notamment avec l’essor des outils comme ChatGPT. Là encore, le langage Python occupe un rôle central.

Développé par Google, TensorFlow est une bibliothèque très populaire auprès des entreprises pour la création de modèles de machine learning.

Il en va de même pour PyTorch, développé par Facebook, adopté par de nombreux chercheurs pour la création de modèles d’apprentissage profond.

Les outils de développement web

Les développeurs de sites et d’applications web peuvent se tourner vers les frameworks du langage Python.

En général, les débutants optent pour Flask qui est à la fois minimaliste et facile à apprendre. Il s’avère particulièrement utile pour les petites applications web et les projets de développement rapide. On l’utilise aussi pour la création d’API RESTful.

Pour les projets de plus grande envergure, tels que les sites d’e-commerce ou les réseaux sociaux, Django fournit une grande variété de fonctionnalités comme la gestion de base de données ou l’authentification.

Ces différents logiciels, frameworks et bibliothèques permettent à un débutant de manier Python et de l’utiliser pour une large variété d’applications. En fonction de vos objectifs, veillez à choisir la bonne formation pour apprendre à maîtriser les outils dont vos avez le plus besoin !