Cours de Python pour Débutants : Concepts et Exercices

Introduction au Cours de Python pour débutants et Initiés

Ce PDF est une ressource essentielle conçue pour les étudiants et les débutants souhaitant apprendre à programmer en Python. Il offre une vue d’ensemble complète, allant de l’histoire et de l’installation du langage à des exemples concrets d’utilisation, en passant par des exercices pratiques. Utilisant une approche pédagogique adaptée, ce document présente les fondamentaux de Python, notamment la syntaxe, la gestion des variables, et l’utilisation de regex pour le traitement de texte. Grâce à ses nombreuses explications, ce fichier facilite la compréhension pour ceux qui débutent en programmation tout en offrant des connaissances approfondies pour renforcer ses compétences. En suivant ce cours, on peut maîtriser les bases indispensables à la réalisation de scripts, le parsing de fichiers, ou encore l’automatisation de tâches, tout en découvrant les bonnes pratiques pour travailler efficacement avec Python.

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Sujets abordés en détail

• Introduction à Python : Historique, versions, et recommandations pour débuter avec Python 3.
• Premiers scripts : Comment lancer un programme Python, utiliser l’interpréteur, créer des scripts, et rendre un fichier exécutable.
• Syntaxe et indentation : Logiciels, commentaires, structure des blocs, et conformité syntaxique.
• Variables et types : Déclaration, affectation, types de base, et bonnes pratiques de nommage.
• Expressions régulières (regex) : Notions de base, utilisation pour la recherche, la sélection, et le nettoyage de texte.
• Nettoyage et parsing : Techniques pour supprimer ou reformater du texte à partir de regex, notamment pour corriger des textes déformés ou mal formatés.
• Exercices pratiques : Scripts pour rechercher des mots-clés dans un fichier, ou nettoyer un poème contenant des espaces multiples.
• Différences Python 2 et Python 3 : Points à connaître si vous traitez d’anciens codes ou migrer vers la version actuelle.
• Ressources et liens utiles : Sites officiels, livres, modules et bibliothèques pour approfondir.
• Utilisations concrètes : Automatisation, traitement de fichiers, extraction d’informations, bioinformatique, etc.

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Concepts clés expliqués

1. La différence entre Python 2 et Python 3 Python 3 est la version moderne recommandée pour tous les nouveaux projets. Elle corrige plusieurs limitations et incohérences de Python 2. Le cours insiste sur le fait qu'il faut privilégier Python 3 pour bénéficier d’un support depuis la communauté, d'une syntaxe améliorée et de nouvelles fonctionnalités. Par exemple, la fonction print() en Python 3 doit obligatoirement être utilisée avec des parenthèses, contrairement à Python 2 où elle était une instruction. La gestion des chaînes de caractères a aussi été améliorée avec l'introduction du support UTF-8 par défaut, facilitant le traitement de textes multilingues.

2. La création et utilisation des scripts Python Le document explique que tout programme Python peut être écrit dans un fichier avec l’extension .py. Deux méthodes existent pour exécuter ce script : en ligne de commande via python3 script.py ou en rendant le fichier exécutable et en lançant directement ./script.py. La première méthode nécessite d’avoir Python installé, la seconde nécessite de faire précéder le script de la ligne #! /usr/bin/env python3 et de lui donner des droits d’exécution avec la commande chmod +x.

3. La syntaxe et l’indentation Python repose sur une syntaxe claire où l’indentation est essentielle pour délimiter les blocs de code (conditions, boucles, fonctions). Le document insiste sur l’importance d’utiliser une indentation cohérente pour éviter les erreurs, ce qui facilite la lecture, la débogage, et la maintenance du code.

4. Utilisation des expressions régulières Les expressions régulières (regex) sont un outil puissant pour rechercher, extraire ou transformer du texte. Le cours raconte comment utiliser la fonction re.sub() pour remplacer des motifs dans un texte, par exemple pour supprimer les espaces en trop ou extraire les lignes contenant un mot-clé spécifique dans un fichier. La maîtrise des regex est essentielle pour le traitement automatisé de textes en bioinformatique, gestion de fichiers, ou traitement linguistique.

5. Nettoyage de texte avec regex Le cours donne un exemple pratique pour nettoyer un poème de Jean de La Fontaine où des espaces multiples ont été insérés par erreur. En utilisant re.sub() avec une expression qui détecte deux ou plusieurs espaces, l'étudiant peut réduire toutes ces séquences en un seul espace, rendant ainsi le texte propre et exploitable.

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Applications et cas d’usage concrets

Les connaissances acquises dans ce PDF peuvent être appliquées dans de nombreux domaines, notamment en bioinformatique, où le traitement de fichiers de séquences génomiques ou de bases de données nécessite de la recherche d’informations spécifiques ou du nettoyage de données. Par exemple, le script pour rechercher le mot “DEFINITION” dans un fichier GenBank permet de rapidement extraire des descriptions de séquences, utile pour analyser rapidement une grande quantité de données biologiques.

De plus, dans le domaine de l’automatisation, ces scripts peuvent être intégrés dans des pipelines pour analyser des résultats expérimentaux, extraire des informations clés d’un grand volume de textes, ou mettre en forme des données pour une visualisation ou une analyse statistique. La capacité à utiliser efficacement regex pour traiter des textes hétérogènes est une compétence précieuse pour tout professionnel de la bioinformatique ou de la programmation scientifique.

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Glossaire des termes clés

• Script Python : Fichier contenant du code Python, destiné à être exécuté.
• Interpréteur : Programme qui exécute directement le code Python ligne par ligne.
• Regex (Expression régulière) : Motif utilisé pour rechercher ou manipuler du texte.
• UTF-8 : Encodage standard pour représenter des textes multilingues.
• Indentation : Marqueur de début de bloc en Python, vital pour la syntaxe.
• Fichier GenBank : Format standard pour stocker des séquences biologiques avec annotations.
• Automatisation : Création de scripts pour exécuter des tâches répétitives sans intervention manuelle.
• Migration : Passage d’une version ancienne (Python 2) à une version moderne (Python 3).
• Fonction re.sub() : Fonction permettant de remplacer un motif dans une chaîne de caractères.
• Parsing : Processus d’analyse et d’extraction de données structurées à partir d’un texte.

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À qui s’adresse ce PDF ?

Ce document s’adresse principalement aux étudiants en bioinformatique, biologie ou biochimie, cherchant à acquérir une compétence de base en programmation Python. Il est aussi utile pour toute personne souhaitant automatiser des tâches liées à la gestion de données ou au traitement de textes. Débutants ou novices en programmation, trouveront dans ce PDF une introduction claire, accompagnée d’exemples concrets et d’exercices pour progresser rapidement. Les enseignants et formateurs en informatique pour la biologie y verront une ressource pédagogique solide pour initier leurs étudiants à l’utilisation de Python dans des contextes scientifiques.

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Comment utiliser efficacement ce PDF ?

Pour tirer le meilleur parti de ce document, il est conseillé de suivre une approche progressive : commencez par lire et expérimenter avec les premiers chapitres sur l’installation dePython et la création de scripts. Pratiquez immédiatement en réalisant les exercices, notamment ceux liés à la recherche dans les fichiers textuels ou au nettoyage de données. N’hésitez pas à explorer les exemples fournis, à coder vous-même des scripts similaires, et à tester différentes expressions régulières. Enfin, complétez votre apprentissage par des ressources en ligne, des livres ou des tutoriels pour approfondir chacun des sujets abordés. La clé est la pratique régulière, pour assimiler la syntaxe et développer une véritable aisance dans le traitement automatique de données.

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FAQ et questions fréquentes

Comment utiliser les expressions régulières pour rechercher des motifs dans un fichier texte en Python ? Pour utiliser les regex en Python, on importe le module re et on utilise des fonctions comme re.search(), re.findall(), ou re.match(). Par exemple, pour trouver une ligne débutant par un mot précis, on écrit une expression comme r'^mot'. En parcourant un fichier ligne par ligne, on peut appliquer ces fonctions pour extraire les informations souhaitées de façon flexible et efficace.

Comment nettoyer un texte contenant plusieurs espaces ou tabs avec Python ? Utilise la fonction re.sub() pour remplacer toutes les suites d’espaces ou de tabulations par un seul espace. La syntaxe est souvent re.sub(r'\s+', ' ', texte). Cela fusionne toutes les occurrences de plusieurs espaces, tabulations ou retours à la ligne en une seule. Ensuite, tu peux sauvegarder le texte "nettoyé" dans un nouveau fichier pour avoir un document propre.

Quelle est la différence entre search(), match() et fullmatch() dans le module re ? search() cherche une correspondance n’importe où dans la chaîne, tandis que match() ne vérifie que le début de celle-ci. fullmatch() requiert que toute la chaîne corresponde au motif. Ces fonctions permettent de cibler précisément ce que l’on veut détecter dans une chaîne, selon que la recherche doit être globale, au début ou sur toute la ligne.

Comment tester et améliorer une expression régulière pour qu’elle fonctionne efficacement ? Utilise des outils en ligne comme regexr.com ou regexone.com pour visualiser où la regex correspond dans ton texte. Commence avec une version simple, puis complexifie en ajoutant des métacaractères. Toujours tester avec divers exemples pour couvrir différents cas. La documentation officielle de Python est aussi une ressource précieuse pour affiner ta regex.

Comment écrire un script Python pour traiter un fichier et en extraire certaines lignes ou données spécifiques ? Ouvre le fichier avec open(), et parcours chaque ligne. Utilise une regex pour détecter les lignes d’intérêt, puis affiche-les ou enregistre-les. Fonctionne par exemple avec if re.match(r'^mot', ligne): .... Tu peux aussi stocker ces lignes dans une liste pour traitement ultérieur ou sauvegarde dans un autre fichier.

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Exercices et projets

Le PDF propose plusieurs exercices pour renforcer la maîtrise des expressions régulières et du traitement de textes, notamment :

• Créer un script pour rechercher un mot-clé au début d’une ligne dans un fichier GEDCOM.
• Extraire tous les logs liés à un mot-clé particulier dans un fichier journal.
• Nettoyer un texte contenant des espaces multiples en le rendant lisible avec une seule espace entre les mots.
• Transformer une séquence d’ADN en sa séquence complémentaire.

Conseils pour réussir ces exercices :

• Découpe chaque tâche en étapes claires.
• Commence par tester ta regex sur des chaînes de caractères simples pour t’assurer qu’elle correspond exactement à ce que tu veux.
• Utilise des fonctions Python comme re.findall(), re.sub() pour simplifier le code.
• Vérifie régulièrement avec des exemples concrets pour éviter les erreurs.
• Documente ton code pour t’y retrouver facilement lors des modifications.

Mis à jour le 26 Apr 2025