Ce document présente une introduction au langage de programmation Python, en détaillant ses objectifs, son environnement de développement, et ses concepts fondamentaux comme les variables, types primitifs, opérateurs, structures de contrôle, listes, tuples, dictionnaires, fonctions et modules. Python est un langage interprété et multi-paradigme, conçu pour être simple et accessible, permettant diverses applications allant de l'automatisation à l'analyse de données. Les sections comprennent également des instructions sur l'installation et l'exécution de scripts, ainsi que des références pour des ressources supplémentaires.

1. Introduction
à Python
Abdoulaye DIENG 1Septembre 2020

2. Objectif général
Acquérir les connaissances nécessaires à la
programmation avec le langage Python
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3. Objectifs spécifiques
• Mémoriser des données primitives
• Traiter des données
• Communiquer avec l’extérieur
• Contrôler le flux d’exécution des instructions
• Mémoriser des données composites
• Découper et réutiliser du code
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4. Sommaire
1) Qu’est que Python ?
2) Environnement de développement
3) Variables
4) Types primitifs
5) Opérateurs
6) Entrée et sortie de base
7) Structures de contrôle
8) Listes
9) Tuples
10) Dictionnaires
11) Fonctions
12) Modules 4

5. Qu’est ce que Python
Langage de programmation interprété, multi-paradigme
(fonctionnel et orienté objet) et multiplateforme (Windows,
Linux, macOS, Android et iOS)
Offre des outils de haut niveau et une syntaxe simple
Créé par Guido Van Russom en 1989
Dernière version 3.8 en sept 2020
Usage :
 Scripts pour automatiser des tâches
 Analyse de données
 Calcul numérique
 Développement web
 Instagram, YouTube, Dropbox, …
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6. Environnement de dev
installation de Python
Selon le SE, télécharger le fichier d'installation de Python à
l’URL https://www.python.org/downloads/
Installer Python sous Windows
exécuter le fichier d'installation et suivre les étapes
Installer Python sous Mac OS X
Ouvrir le fichier .dmg, faire un double-clic sur le paquet
d'installation Python.mpkg et suivre les étapes
Installer Python sous Linux
1) Décompresser l'archive : tar -xzf archive
2) Se mettre dans le dossier créé
3) Exécuter le script configure : ./configure
4) Compiler
make puis make install en tant que super-utilisateur.
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7. Environnement de dev
édition et exécution d’un script Python
Pour éditer un script python
• Créer le dossier « exemples-python » : lieu de stockage de
tous les exemples du cours
• À l’aide d’un éditeur de texte, créer un nouveau fichier
« nomScript.py » dans « exemples-python »
Pour exécuter un script python
• Lancer l’invite de commande (Windows) ou le terminal (Mac
ou Linux)
• Se placer dans « exemples-python »
• Lancer la commande
python nomScript.py (sous Windows)
python3 nomScript.py (sous Mac OS/Linux)
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8. Environnement de dev
interpréteur de Python
L’interpréteur convertit les instructions Python en un langage
compréhensible par l’ordinateur
Il peut être utilisé pour exécuter une instruction
Pour ouvrir l’interpréteur
• Lancer l’invite de commande ou le terminal
• taper python ou python3
Résultat : triple chevrons
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9. Variable
Variable : emplacement mémoire pour le stockage
d’une donnée
En python, pas de déclaration de variable :
une variable est créée lors de son initialisation
Exemples
age = 26
prenom, taille = "Ali", 1.85
juste = correct = True
Python est un langage dont le typage est dynamique : la même
variable peut avoir différents types au cours de son existence
Quelques fonctions natives
• del
• type
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v
a
l
e
u
r
identificateur

10. Types primitifs
Type : permet de savoir comment stocker et traiter une
donnée
int : entier signé
float : nombre à virgule flottante
Ex : 2.5e2 = 2.5 x 102 = 250
str : chaîne de caractères
Ex : 'Bonjour’ = "Bonjour"
'J'aime le Python!'
"Chaînensurnplusieursnlignes"
"""Autre chaîne
sur plusieurs
lignes"""
bool : booléen (True ou False)
Valeurs fausses : False, None, 0, 0.0, ''
Qlq fonctions de conversion
int(), float(), … 10

11. Opérateurs
Arithmétiques
+ , - , * , ** (exposant), / , // (division entière), %
+ et * opèrent sur des str et sur des listes
assignation
= (affectation), += (ajouter à), *=, /=, -=, %=
logiques
and (et), or (ou), not (non)
comparaison
== , != , < , <= , > , >=
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12. Entrée et sortie de base
Un programme peut avoir des interactions avec l'utilisateur.
input() invite un utilisateur à saisir une donnée pour la
retourner sous la forme d’une chaîne de caractères.
Syntaxe : input([prompt])
print() permet d’afficher des données
Syntaxe
print(valeur(s), sep=' ', end='n', file=sys.stdout, flush=False)
exemple-io.py
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13. Structures de contrôle
présentation
Par défaut, les instructions d’un programme sont exécutées d’une
manière séquentielle.
Exemple :
Parfois, il est nécessaire qu’un traitement (une ou +sieurs
instructions) ne soit pas systématiquement exécuté ou soit
exécuté plusieurs fois :
d’où l’intérêt des structures de contrôle.
Deux grands types de structures de contrôle :
• structures conditionnelles ou tests ;
• structures répétitives (ou itératives) ou boucles.
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14. Structures de contrôle
conditionnelles - Syntaxe
Opérateur ternaire
[on_true] if [condition] else
[on_false]
14
if condition_1 :
traitement_1
elif condition_2 :
traitement_2
… # suite de elif
[else :
traitement_n]
• exemple-if.py
if condition :
traitement_1
[else :
traitement_2 ]

15. Structures de contrôle
répétitives - Syntaxe
while condition :
traitement
for element in objet_iterable :
traitement
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16. Structures de contrôle
exemple-while.py – exemple-for.py
16
x
• exemple-while.py
• exemple-for.py

17. Listes
présentation
Liste
• permet de regrouper des données connexes
• Les données sont modifiables et repérées par des
indices (0, 1, …, -2, -1)
Syntaxes de définition
• nom_liste = [ ] ou nom_liste = [ elt1, elt2, … ]
• nom_liste = list() ou nom_liste = list((elt1, elt2, …))
• Ex : ma_liste = list(('p','y')) et ta_liste = ['t','h','o','n',3]
Accès à un élément
• nomListe[indice]
• Ex : ma_liste[1] contient "y" et ta_liste[-1] contient 3
Parcourir une liste
for element in nom_liste :
Vérifier la présence (ou non) d’un élément dans une liste
if element [not] in nom_liste : 17

18. Listes
quelques opérations
len(nom_liste) retourne le nombre d’éléments
min(nom_liste)/max(nom_liste) retourne le minimum (ou
maximum) d’une liste
.append(element) ajoute l’élément spécifié à la fin
.insert(indice,element) ajoute un élément à l’indice spécifié
.remove(element) supprime la 1ère occurrence de l’élément spécifié
.pop([indice]) supprime le dernier élt ou l’élt à l’indice spécifié
.clear() vide entièrement une liste
.index(element) retourne l’indice de la 1ère occur. de l’élt spécifié
.count(element) retourne le nbr d’occurrences de l’élément spécifié
.sort() trie une liste dans l’ordre croissant
.reverse() inverse l’ordre des éléments d’une liste
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19. Tuples
présentation
Tuple
• permet de regrouper des données connexes
• Les données sont non-modifiables et repérées par des
indices (0, 1, …, -2, -1)
Syntaxes de définition
• nom_tuple = () ou nom_tuple = ( elt1, elt2, … )
• nom_tuple = tuple() ou nom_tuple = tuple((elt1, elt2, …))
• Ex : mon_tuple = tuple(('p','y'))
ton_tuple = ('t','h','o','n',3)
Accès à un élément (comme pour une liste)
Parcourir un tuple (comme pour une liste)
Vérifier la présence d’un élément (comme pour une liste)
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20. Tuples
quelques opérations
len(nom_tuple) retourne le nombre d’éléments
del supprime complètement un tuple
.count(element) retourne le nbr d’occurrences de l’élément
spécifié
.index(element) retourne l’indice de la 1ère occurrence de
l’élément spécifié
20

21. Dictionnaires
présentation
Dictionnaire
• permet de regrouper des données connexes
• Les données sont modifiables et repérées par des clés
Syntaxes de définition
• nom_dico = {} ou nom_dico = {'clé1':val1, 'clé2':val2, … }
• nom_dico = dict() ou nom_dico = dict(clé1=val1, clé2=val2,
…)
• Ex : pers1 = dict(nom='Yero Sow', age=25, taille=1.83)
pers2 = {'nom':'Ngor Diouf', 'age':23, 'taille':1.85}
Accès à un élément
• nom_dico['clé']
• Ex : pers1['age'] contient 25
Ajouter un élément
nom_dico['new_clé'] = new_value
Parcourir un dictionnaire donne accès aux clés
for nom_clé in nom_dico
Utiliser l’interpréteur pour tester 21

22. Dictionnaires
quelques opérations
len(nom_dico) retourne le nombre d’éléments
.pop(clé) supprime la valeur de la clé spécifiée
.popitem() supprime la dernier élément
.clear() vide entièrement un dictionnaire
.get(clé) retourne la valeur de la clé spécifiée
.update({'clé_A' : val_A, 'clé_B' : val_B,…} ) modifie ou ajoute
un ou +sieurs éléments
.values() retourne la liste contenant les valeurs
for val in nom_dico.values() pour parcourir les valeurs
.items() retourne la liste des éléments sous la forme de tuples
(clé,valeur)
for key, val in nom_dico.items() pour parcourir clés et valeurs
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23. Fonctions
présentation
Fonction = ensemble d’instructions portant un nom
Utilité :
• implémenter la décomposition d’un problème en sous-problèmes
• faciliter la lisibilité, le débogage et la réutilisabilité/factorisation
Une fonction est définie avec un nom, un corps et d’éventuels arguments (ou
paramètres formel) lui permettant de communiquer
Une fonction n’est exécutée que lorsqu’elle est appelée
Lors de l’appel, tout paramètre formel est associé à une variable ou une
constante nommée « paramètre effectif » du code appelant
Tout passage de paramètre se fait par référence : tout changement du
paramètre formel se reflète sur le paramètre effectif
Après son exécution une fonction peut retourner explicitement une valeur 23

24. Fonctions
syntaxe
Syntaxe de la définition d’une fonction
def nom_fonction([param_1 [, param_2, …] ] ) :
séquence d'instructions
[return expression]
L'appel d'une fonction qui :
• ne retourne pas de valeur constitue une instruction en lui-
même ;
• retourne une valeur est remplacé à l'exécution par cette valeur
retournée ; cet appel doit forcément se trouver dans un calcul,
une affectation, un affichage, un test, etc.
24

25. Fonctions
exemple-fonction-sans-return.py
25

26. Fonctions
exemple-fonction-avec-return.py
26

27. Fonction
lambda
Une fonction lambda permet d'avoir une syntaxe plus courte
 Elle prend un nombre quelconque d’arguments et retourne la
valeur d’une expression unique
Syntaxe
• lambda [arg1 [,arg2,.....argn]] : expression
• Pas de parenthèses, ni de return
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28. Fonction
exemple-lambda-multiplier.py
28

29. Fonction
exemple-lambda-myfunc.py
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30. Module
présentation
Un module est un ensemble de codes encapsulés dans un script
et qui peut être utilisé par d’autres scripts.
Intérêts : faciliter la réutilisation, la lisibilité, le débogage, le
travail d’équipe, …
Exemples de modules natifs
crypt, csv, datetime, math, …
liste complète : commande help('modules')
Possibilité de créer ses propres modules
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31. Module
création
Un module peut être un script contenant des variables et des
fonctions dont certaines seront utilisables par d’autres scripts
Exemple (circle.py)
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32. Module
importation d’un module
L’importation permet à un script d’utiliser le code d’un module
Syntaxes d’importation
1) import nom_module
2) from nom_module import nom_membre
3) from nom_module import *
Syntaxes d’accès à un membre d’un module importé
1) nom_module.nom_membre
2) nom_membre si l’importation est faite avec 2) ou 3)
Exemple (use-circle.py)
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33. Références
• https://docs.python.org/3.8/
• https://openclassrooms.com/fr/courses/235344-
apprenez-a-programmer-en-python
• https://www.pierre-giraud.com/python-apprendre-
programmer-cours/
• https://www.geeksforgeeks.org/python-
programming-language/
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