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  • 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

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Une formatrice accompagne deux participants penchés sur leurs notes, en salle de formation
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.

Atelier en salle : une participante présente des notes au tableau

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

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

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