Aller au contenu
learn
Menu global

Python pour développeurs C#/Java — Mission

Pourquoi j’apprends ça

Section intitulée « Pourquoi j’apprends ça »

Python est partout autour du code C# et Java sur lequel je travaille. Guitar Alchemist fait tourner un agent de gouvernance et un service de graphe de connaissances en Python, et entraîne une tête de routage avec scikit-learn. IX entraîne son autoencodeur parcimonieux avec PyTorch. TARS compte deux douzaines d’outils Python, et le cours d’apprentissage automatique de ce site vérifie ses résultats Rust avec scikit-learn.

Je sais lire ce code, et il paraît simple, jusqu’au moment où il ne l’est plus : une liste par défaut qui se souvient de l’appel précédent, un module qui échoue quand on l’importe, une annotation de type que rien ne vérifie, une dépendance déclarée nulle part. Ce cours apprend Python tel qu’on l’écrit aujourd’hui, avec ses types, ses outils et ses tests, au lieu d’y traduire du C# ligne par ligne.

À qui s’adresse ce cours

Section intitulée « À qui s’adresse ce cours »

Tu es à l’aise avec C# ou Java : classes et interfaces, génériques, collections et LINQ ou streams, exceptions, un outil de build et un gestionnaire de packages. Tu lis et écris du Python dans des scripts, des notebooks ou des services, et tu veux l’écrire comme le font les développeurs Python.

Aucune expérience de Python n’est supposée. Les leçons expliquent chaque fonctionnalité à partir de celle de C# ou de Java que tu connais déjà, et montrent où les deux diffèrent avec des programmes qui s’exécutent.

Python en un tableau

Section intitulée « Python en un tableau »
C# Java Python
Environnement d’exécution le CLR, via dotnet la JVM, via java CPython, l’interpréteur python, qui compile en bytecode au chargement d’un fichier
Fichier de projet .csproj pom.xml, build.gradle pyproject.toml
Packages NuGet Maven Central PyPI, installés dans un environnement virtuel par projet
Outillage le SDK .NET Maven, Gradle uv, ou pip et venv
Types statiques, vérifiés par csc statiques, vérifiés par javac dynamiques à l’exécution ; annotations optionnelles vérifiées par mypy ou pyright
Valeur absente null, types référence nullables null, Optional<T> None, un objet, et X | None dans les annotations
Paramètres positionnels, nommés, valeurs par défaut constantes positionnels seulement, surcharges positionnels, nommés, valeurs par défaut évaluées une seule fois, *args et **kwargs
Blocs accolades accolades indentation

Les données

Section intitulée « Les données »

Les leçons prennent du vrai code comme matériau, cloné dans un dossier de travail et épinglé sur un commit :

Les leçons réduisent les lignes qu’elles citent à des fichiers qui s’exécutent seuls, et indiquent d’où vient chacune. Ce que j’ai trouvé dans ces dépôts, avec un moyen de le reproduire, se trouve dans le journal.

À la fin de ce cours, je saurai

Section intitulée « À la fin de ce cours, je saurai »
  • mettre en place un projet Python avec uv, fixer son interpréteur et ses dépendances, et l’exécuter de la même façon sous Windows, Linux et macOS ;
  • expliquer ce que sont un nom, un objet et un import en Python, et prédire quand deux noms partagent un même objet ;
  • choisir entre une liste, un tuple, un dict et un set, et écrire des compréhensions là où C# utiliserait LINQ ;
  • concevoir des signatures de fonctions avec des paramètres keyword-only et positional-only, et écrire des décorateurs qui conservent la signature qu’ils enveloppent ;
  • modéliser des données avec des dataclasses et des protocoles, et annoter le code pour que mypy détecte ce que csc aurait détecté ;
  • gérer les erreurs et les ressources avec les exceptions et with ;
  • structurer un package, le tester avec pytest, et le garder propre avec Ruff en CI ;
  • écrire des itérateurs, des générateurs et du code asynchrone, et savoir quand les threads, les processus ou asyncio conviennent ;
  • lire du code NumPy et pandas, et servir une API avec FastAPI.

Plan

Section intitulée « Plan »
# Leçon Tu connais déjà
1 Installer et exécuter Python dotnet, java, NuGet, Maven et Gradle, global.json, les fichiers de verrouillage
2 Le modèle d’exécution types référence et types valeur, == et Equals, null, portée de bloc, constructeurs statiques
3 Types intégrés et collections List<T>, Dictionary, HashSet, tableaux, LINQ, streams, decimal
4 Fonctions arguments optionnels et nommés, params, varargs, lambdas et fermetures, attributs et annotations
5 Classes : dataclasses, propriétés, méthodes spéciales, héritage et protocoles (à venir) classes, records, IEquatable, ToString, interfaces
6 Annotations de type : mypy et pyright, génériques, Protocol, TypedDict, ce qui n’est jamais vérifié à l’exécution génériques, types référence nullables, interfaces
7 Erreurs et ressources : exceptions, with et gestionnaires de contexte exceptions, using, try-with-resources
8 Modules et packages : imports, __init__.py, organisation d’un projet, publication assemblies, espaces de noms, packages NuGet, JAR
9 Tests : pytest, fixtures, paramétrage, Hypothesis xUnit, JUnit, FsCheck, jqwik
10 Itérateurs et générateurs : yield, itertools IEnumerable, yield return, streams
11 Concurrence : le GIL et le free-threading, asyncio, concurrent.futures, multiprocessing Task, async/await, pools de threads, CompletableFuture
12 Données et calcul : NumPy, pandas ou Polars, et un regard honnête sur l’écosystème ML tableaux, Span<T>, ML.NET
13 Outillage qualité : Ruff, formatage, pre-commit, CI analyseurs, dotnet format, Checkstyle, Spotless
14 Services : FastAPI, comparé aux API minimales d’ASP.NET Core et à Spring WebFlux ASP.NET Core, Spring
— Journal

Le cours d’apprentissage automatique et le cours sur l’IA de GA utilisent Python comme contre-vérification ; la leçon 12 renvoie vers eux au lieu de les répéter.

Ressources

Section intitulée « Ressources »