Comme il n'existe pas un langage, il n'existe pas un type de programmation qui s'applique à tous les langages. Dans cet article, nous allons effectuer un tour rapide des principaux types de programmation, ce qui vous permettra de comprendre les caractéristiques d'un langage que vous souhaitez utiliser.

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...

Le langage Python évolue vite. De nombreuses versions différentes peuvent cohabiter sur un même système. Il est encore possible de croiser fréquemment des programmes uniquement compatibles Python 2.3 ou 2.4. La coexistence des versions 2.5 et 2.6 est également monnaie courante. Python 3.1 apparaît directement empaqueté sur de plus en plus de systèmes. Côté bibliothèques externes, la multitude disponible évolue comme elle peut, en comptant sur la forte compatibilité de la série 2.X. Dans ces conditions, faire tourner votre programme n'est pas toujours une sinécure. En effet, si deux applications ont besoin d'un même module, mais dans des versions différentes, vous risquez lors de la mise à jour de casser l'une des deux applications. De la même façon, les développements en entreprise sont souvent réalisés dans un temps limité avec un budget restreint. Vous obtenez au final un programme non évolutif qu'une prochaine mise à jour de la version de Python par défaut de votre système menace de casser.

Python est sorti le 28 mars dernier en version 3.6.5, notre système de mise à jour maison nous en a informé sur le champ [1]. Pourtant ce programme ne fait pas tout et pour la gestion des environnements virtuels, il existe un petit bijou de simplicité...

Chaque langage a ses bonnes pratiques. Parmi celles-ci, les règles de codage, qui paraissent futiles à certains, sont pourtant essentielles. En Python, ces règles portent le nom de PEP 8. Petit rappel sur le contenu de PEP 8 et les outils qui lui sont associés.

L'objectif : Dans le cadre d'un projet Python, nous souhaitons documenter proprement de code.

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 !