- Cours pratique
- Informatique
Formation Développement Python : Tests, Optimisation et Packaging
Maîtrisez les bonnes pratiques de tests, d’optimisation et de distribution d’applications Python professionnelles

- Durée
- 3 jours
- Niveau
- Intermédiaire
- Modalités
- Présentiel / Distanciel
Description de la formation Python Optimisation
Qu’est-ce que le développement Python optimisé et maintenable ?
Le développement Python professionnel ne se limite pas à écrire du code fonctionnel. Il s’appuie sur une approche rigoureuse combinant tests automatisés, analyse statique, performance et bonnes pratiques de distribution. Cette formation offre une vision complète du cycle de vie du code Python : de la validation des fonctionnalités à la mise en production, en passant par la qualité et la performance.
Pourquoi suivre une formation Développement Python : Tests, Optimisation et Packaging ?
Dans un environnement où la fiabilité et la performance du code sont cruciales, savoir tester, analyser et optimiser ses programmes Python est un avantage compétitif majeur. Cette formation vous permettra de gagner en efficacité, de garantir la qualité de vos projets et d’améliorer leur maintenabilité. En outre, vous apprendrez à concevoir des paquets prêts pour PyPI et à exploiter pleinement la puissance de Python grâce à la parallélisation et aux alternatives de compilation modernes.

Objectifs pédagogiques
À l'issue de cette formation Python Optimisation, vous aurez acquis les compétences et connaissances nécessaires pour :
- Tester son code efficacement avec pytest et hypothesis
- Garantir la qualité logicielle grâce aux outils d’analyse statique (pylint, mypy, black)
- Créer des paquets Python distribuables sur PyPI
- Identifier et corriger les goulets d’étranglement de performance avec cProfile et pyperf
- Choisir les structures de données adaptées et comprendre la complexité algorithmique
- Explorer Cython, PyPy, Numba et maîtriser la parallélisation (multiprocessing, threading, asyncio)
Objectifs opérationnels
Savoir concevoir, tester, optimiser et distribuer efficacement du code Python maintenable et performant.
Programme
Contenu du cours, module par module
6 modules
- Organisation et structuration des tests unitaires
- Fixtures, mocks et paramétrisation des tests
- Tests de propriétés avec Hypothesis
- Mesure de couverture et intégration CI/CD
Travaux pratiques
Description : Mise en œuvre de tests unitaires et de tests basés sur les propriétés. Comment écrire des tests clairs et maintenables ? Analyse des résultats et validation via coverage.
- Utilisation de pylint, flake8 et black
- Typage statique avec mypy
- Détection de code mort, duplication et complexité cyclomatique
- Intégration dans un pipeline de développement
Travaux pratiques
Description : Application d’outils d’analyse sur un code existant, correction progressive des alertes. Discussion sur la dette technique et comment la réduire.
- Introduction à cProfile et pyperf
- Identification des goulets d’étranglement
- Optimisation mémoire et CPU
- Benchmarks reproductibles et interprétation des métriques
Travaux pratiques
Description : Profilage d’un programme, comparaison avant/après optimisation. Quelle métrique suivre pour justifier une amélioration ?
- Choisir les bonnes structures (listes, sets, dictionnaires, heapq…)
- Mesurer et analyser la complexité en temps et en espace
- Implémenter des algorithmes efficaces
- Cas pratiques d’optimisation algorithmique
Travaux pratiques
Description : Atelier sur la réécriture d’algorithmes pour réduire la complexité. Validation via des tests de performance automatisés.
- Structure d’un projet Python professionnel.
- setup.cfg, pyproject.toml et setuptools.
- Gestion des dépendances avec Poetry.
- Publication sur PyPI et gestion des versions.
Travaux pratiques
Description : Création d’un package complet, tests locaux, génération de wheel et mise en ligne sur TestPyPI.
- Accélérer le code avec Cython, Numba et PyPy
- Parallélisation avec multiprocessing, threading et asyncio
- Gestion des verrous et du GIL
- Étude de cas sur un pipeline parallèle
Travaux pratiques
Description : Comparaison de différents modèles de parallélisation et mesure des gains. Quelle approche choisir selon le type de tâche ?
Travaux pratiques
Les ateliers pratiques représentent environ 50 % du cours et sont réalisés à l’aide d’outils tels que pytest, pylint, cProfile, pyperf et setuptools.
Programme mis à jour le 29/01/2026
Public concerné
Ce cours s'adresse aux développeurs Python, ingénieurs logiciels, data scientists ou toute personne souhaitant renforcer la qualité, la performance et la maintenabilité de leurs projets Python.

Prérequis
Une bonne connaissance préalable du langage Python (syntaxe, fonctions, modules) est nécessaire. Une expérience pratique en développement de scripts ou d’applications Python est recommandée pour tirer pleinement profit de la formation.
J’évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Faire le testFinancement
Cette formation peut être prise en charge par votre entreprise, seule ou avec l’appui de son opérateur de compétences. Nous fournissons le devis et les pièces attendues par l’OPCO.
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