Colombo Tristan

Le code généré par Django sera du HTML et pour rendre dynamique des pages HTML, il faudra passer par Javascript. Cet article permettra de revoir les bases de l'utilisation de Javascript, Ajax et présentera le framework JQuery.

Non, « se mettre à Django », ce n'est pas se mettre à la guitare et au jazz manouche en s'attachant deux doigts ! « Se mettre à Django » c'est utiliser un formidable outil de développement web en Python. D'où vient Django ? Sur quels principes théoriques est-il basé ? C'est ce que nous allons voir dans ce premier article de ce hors-série dédié à Django.

Vous avez entendu parler de Python depuis de nombreuses années maintenant... mais vous ne connaissez toujours rien de ce langage ? Pourquoi un nouveau langage est-il apparu, à quels usages est-il destiné et surtout qu'est-ce que vous allez pouvoir en faire ? Dans cet article ouvrant ce hors-série consacré à Python, ni code, ni syntaxe, uniquement une présentation des fondamentaux historiques et philosophiques de Python.

Après une introduction purement théorique, passons à la pratique et voyons quelle est la syntaxe de base utilisée en Python. Cet article constitue une introduction généraliste à la syntaxe de Python. Nous aborderons de nombreux sujets sans rentrer dans les détails, ces détails étant abordés dans les articles suivants. Nous commencerons par configurer un environnement de développement en installant des versions de Python (au moins un Python 2.x et un Python 3.x) et un éditeur de code avant d'appréhender les commandes Python en partant du type des données jusqu'à la structure d'un programme complet. Mais pour débuter, nous avons besoin de loger un Python dans notre ordinateur...

En Python, tout est objet : lorsque vous manipulez une simple variable, il s'agit en fait d'un objet. Ce langage intègre donc naturellement la possibilité de développer une architecture orientée objet. Dans cette première partie, je vous présente la théorie de la programmation orientée objet vue depuis Python.

Après avoir vu (rapidement !) la théorie de la POO, passons à la mise en pratique.Dans la première partie de cet article nous ne nous sommes attachés qu'à la compréhension d'un mécanisme général. Python est un langage très simple, mais également très complexe lorsque l'on veut vraiment savoir ce que l'on fait. J'ai l'habitude de dire que c'est un langage de « détails » : si vous voulez vraiment programmer en Python, il faudra avoir vu au moins une fois ces « détails » de syntaxe pour ne pas passer des heures par la suite à rechercher l'origine d'un bug... Qui n'en est finalement pas un, mais plutôt une incompréhension du langage. La POO en Python n'échappe pas à cette règle : prenez du temps pour bien comprendre ce qui se passe en machine. En plus, Python fournit un outil formidable pour ce genre de tests : l'interpréteur interactif !

Cet article constitue un approfondissement sur le fonctionnement des listes, des tuples et des dictionnaires. Nous apporterons une attention particulière à la technique du « slicing » ou « découpage en tranches ».

Dans les systèmes Linux, il est d'usage de pouvoir utiliser une application en mode commande, même si cette dernière dispose d'une interface graphique. Ce mécanisme permet aux utilisateurs confirmés de s'affranchir de la lourdeur inhérente aux interfaces graphiques (déplacements et clics souris répétés) au profit d'une utilisation certes moins élégante visuellement, mais plus pratique et rapide. Parfois l'interface graphique ne représente aucun intérêt et ne sera pas développée. Dans tous les cas, il va falloir être capable de lire les arguments de la ligne de commandes.

C'est une problématique que l'on retrouve fréquemment : comment analyser des chaînes de caractères ? Comment vérifier qu'elles correspondent au format attendu ? Comment récupérer des informations précises mais non connues à l'avance ? Les expressions régulières sont là pour répondre à ce problème.