Algorithmique & Performance

Introduction pratique aux context managers Python à partir de l’exemple classique d’ouverture de fichiers, puis mise en place pas à pas de ses propres context managers.

Session de mentorat TOSA.

Les algorithmes de tri sont des méthodes pour ranger dans l'ordre des listes de valeurs mélangées. Ils ont un rôle très important dans de nombreux algorithmes, et les optimiser est un problème majeur de l'informatique. Apprendre à implémenter ces algorithmes est un excellent exercice, car cela permet à la fois d'apprendre à manipuler des listes et de comprendre de nombreux concepts de base en algorithmique. Je vous propose donc un live coding dans lequel j'expliquerai en détail plusieurs algorithmes de tri, ainsi que la manière de les coder en python.

Pour cette session nous allons parler de la récursivité et des dataclasses.

Nous allons revenir sur des exercices qui sont tombés au TOSA

Passons à la pratique en codant ensemble et en direct une application de budget familial Au sommaire : - Codage depuis le départ d’une api django qui permet de gérer la logique d’une application de gestion de budget dans un foyer. - Création de l’application django et settings. - Créations des models. - Créations des vues pour contrôler ces models. - Test des vues avec pytest. - Si le temps le permet, mise en production avec pythonanywhere. - S’il reste du temps, mais j’en doute, mise en place d’un front pour consommer l’api.

Nous avons déjà parlé du jeu de la vie pendant l'événement : [Le fascinant jeu de la vie](https://discord.com/channels/396825382009044994/1244547016449851423). C'est une simulation informatique qui possède des propriétés intéressantes. Je vous propose un live coding : comment coder le jeu de la vie en python !

Dans cette session nous allons revenir sur différents modules : csv, json, collections, sys, urllib. Nous verrons également comment réaliser l'exercice TOSA parmi les plus difficile qui nécessite de déterminer les relations de parenté dans un graphe

Comment communiquer entre le client et le serveur Les websockets de base L'optimisation des messages envoyés en binaires (+ envoyer seulement les coordonnées/updates des joueurs dans le FOV, création d'un schéma de donné spécifique..) afin d'avoir des messages plus petits gérer la synchronisation client - serveur pour éviter un changement de position pendant une frame L'utilisation de l'interpolation qui permet d'avoir des mouvements fluides même avec une mauvaise connexion, (et permet aussi l'utilisation d'uint16 dans les updates de positions au lieu de floats) L'optimisation des collisions et toute sorte d'interaction entre entités du coté serveur

Le jeu de la vie est une simulation informatique aux règles très simples, mais qui montre des comportements incroyablement complexes. Je vais vous présenter les figures étonnantes que l'on peut construire dans ce jeu "zéro joueurs". Nous parlerons d'automates cellulaires, un concept entre informatique et mathématiques, et qui possède une diversité d'applications impressionnante. Live coding prévu sur le sujet dans 1 mois.

Le cryptojacking : ou comment vos appareils sont utilisés pour miner des cryptomonnaies.

Dans cette session, nous allons parler d'optimisation, notamment lors de l'utilisation d'itérables.

Format JSON et le module JSON, structures de données itérables, module collections.

Introduction à la cybersécurité.

Retour sur les évalutions TOSA, révision des notions fondamentales de Python.

Dernière session de novembre : on va en profiter pour passer en revue les projets du mois terminés, notamment celui de Gabriel qui nous fera une présentation de son projet. J'en profiterai pour faire une correction en live du projet pour vous montrer les points à améliorer. Venez nombreux poser vos questions à Gabriel concernant la réalisation de A à Z d'un projet d'envergure comme celui-ci !

Exercices de création de bon de commandes .txt depuis un fichier excel. On verra du coup entres autres: - manipulation excel avec pandas - création de fichiers et utilisation de regex - optimisation avec du multi threading

Exploration de l'API de Queryset de Django : - Introduction aux Querysets - Récupération d'éléments - Tri et limitation de Querysets - Relations et Lookup complexes - Utilisation des objets Q - Agrégation et Annotations - Optimisation des performances - Mise à jour de plusieurs objets - Problèmes de performance N+1 - select_related et prefetch_related Liens vers les différentes branches du dépôt Git avec les sources : - [Opérations de base](https://github.com/DocstringFr/django-querysets/tree/basic-operations) - [Opérations avancées](https://github.com/DocstringFr/django-querysets/tree/advanced-operations) - [Optimisations et performances](https://github.com/DocstringFr/django-querysets/tree/query-optimizations)

Dans cette session de mentorat, Pierre-André discute avec les étudiants de divers sujets : - Déploiement d'une application avec **Docker sur Proxmox**. - Comment déployer des services **Docker avec Portainer**. - **Résolution d'exercices d'algorithmie** avec Python. - Comment utiliser **le modulo** pour vérifier les multiples d'un nombre.

Découvrez comment manipuler des fichiers Word en Python, préparer des appels à l’API ChatGPT pour les résumer et modéliser un labyrinthe avec des arbres.

1. Revue d'une question d'un étudiant sur l'ex de Camel Case 2. Revue des vitesses d'algo 3. Mise ne place du frontend en streamlit pour une api

Découvrez les générateurs avec yield, une librairie LaTeX en Python et les bases de la complexité O(n) tout en évoquant un workflow de déploiement avec Git.

Présentation en live de la résolution d'un bug sur la connexion de Docstring. On va voir également la différence entre isnumeric et isdigit, la fonction dir ainsi que quelques erreurs faites avec les modules. On corrigera le projet de librairie de Lionel et on va voir comment intégrer Bootstrap pour le front-end. On verra également comment résoudre un problème avec le bot Discord en lisant la documentation et le "changelog". Pour finir, on discute de Tailwind et je montre en live comment j'aborde la résolution d'un problème de code.

- Organisation de son code lorsqu'on a beaucoup de données d'entrées - Utilisation des set. Un peu comme des listes mais permet les opérations Booléennes (union , intersection) - Un moyen pour optimiser le temps de chargement d'un gros dictionnaire ou dataframe dans un projet qui dure plusieurs jours

- Rappel sur le terminal et l’interpreteur - Approfondissement d'une question de et cas pratique de passage d'argument optionnels avec args et tri d'un dico - Création de l'illusion d'un graphique animé en créant un gif en utilisant python uniquement bien sûr - On verra ensuite, si on est pas au bout et que vous n'avez pas de questions j'évoquerai la mesure de complexité d'un algorithme avec la "Big O" notation. ça peut paraitre complexe mais vous verrez c'est simple

- dictionary setdefault exercice avec debug - classe et heritage (exemple avec modélisation sol) - algorithmie et big 0 notation - du fun avec turtle

Plongez dans une correction d’exercice en Python pour comprendre la récursivité, les tests unitaires et les bases de la qualité de code de façon accessible.

Dans cette session, on va aborder le concept de refactoring : qu'est-ce que c'est, quelles sont les bonnes pratiques, pourquoi et quand refactorer du code ? <a href="https://www.notion.so/docstring/6-juin-2022-742504ca6e124af69601cab1718c47bf" class="link" target="_blank">Notes de la session <i class="fad fa-external-link"></i></a>

Dans cette session, on a vu comment mesurer les performances d'un script Python avec le module timeit. On a également parlé des différentes librairies existantes (ressource, profile et cProfile...). On a également parlé de la différence entre git, github et git bash, et pour finir on a vu un aperçu de Github Copilot et de la façon dont il peut aider à écrire du code plus rapidement.