Projet fil rouge — Construire une application Python complète — de l'idée au déploiement
- Objectif : mener un projet Python de bout en bout en appliquant chaque niveau du guide — des bases jusqu'à la mise en production.
- Matériel : l'aide-mémoire Python ci-dessous (syntaxe et commandes essentielles) à garder sous la main.
- Méthode : une étape par niveau. Choisissez UN projet qui vous motive (gestionnaire de tâches, suivi de dépenses, mini-API, analyse d'un CSV) et faites-le grandir.
⬇️ Télécharger l'aide-mémoire Python (TXT)
Étape 0 · Niveau 0 — Préparer l'atelier (N0)
Installez Python et VS Code, vérifiez « python --version », et testez un premier script + le REPL. Choisissez l'idée de votre projet et son objectif concret.
Étape 1 · Niveau 1 — Coder la logique de base (N1)
Écrivez le cœur du programme avec variables, conditions, boucles et fonctions. Décomposez le problème en petites fonctions réutilisables (DRY).
Étape 2 · Niveau 2 — Structurer les données (N2)
Modélisez vos données avec les bonnes structures (listes, dictionnaires), créez une ou deux classes (POO), sauvegardez/chargez en fichier (JSON) et fiabilisez avec try/except.
Étape 3 · Niveau 3 — Professionnaliser le code (N3)
Découpez en modules, créez un venv + requirements.txt, ajoutez des type hints et écrivez vos premiers tests pytest. Employez un outil pythonique (comprehension, décorateur) là où c'est pertinent.
Étape 4 · Niveau 4 — Choisir une spécialisation (N4)
Donnez une dimension à votre projet : exposez-le en API (FastAPI), ajoutez une analyse de données (pandas + graphique), OU automatisez une tâche / du scraping. UNE brique suffit.
Étape 5 · Niveau 5 — Industrialiser et déployer (N5)
Nettoyez le code (PEP 8, black, flake8), conteneurisez avec un Dockerfile, versionnez sur GitHub avec un pipeline CI (pytest via GitHub Actions), puis déployez en ligne (Render/Railway).
Critères de réussite
- Code organisé en fonctions/modules, lisible et conforme à PEP 8 (black + flake8).
- Données correctement structurées, persistées (fichier/JSON) et erreurs gérées (try/except).
- Environnement reproductible (venv + requirements.txt) et tests pytest qui passent.
- Une spécialisation ajoutée (API, data ou automatisation) et, idéalement, l'application déployée en ligne via un pipeline CI/CD.