Python Malin - Apprenez à coder plus intelligemment. édition 2025

Au coeur de ce livre se trouve une ambition claire : vous accompagner, pas à pas, de l'installation de votre environnement de travail à la maîtrise de 100 projets concrets, variés et pragmatiques. Ces 100 projets sont classés de façon à construire d'abord les bases du langage Python, puis à explorer progressivement des thématiques toujours plus riches. La fiche F01 vous introduit à la suite Anaconda 2024 et à Jupyter Notebook, la configuration de référence pour composer et exécuter l'ensemble des exemples présentés. Les fiches n°1 à n°20 abordent les fondamentaux et les bonnes pratiques : les impressions personnalisées, les tris, les échanges de variables, les comptages, le traitement de listes et de dictionnaires, la gestion des dates et des heures, le formatage des nombres, et les tests et les assertions. Les fiches n°21 à n°50 abordent les structures de données avancées et la modularité : exploration des ensembles, des tuples, des itérateurs, des générateurs, des arguments dynamiques, les créations dynamiques de classes, l'introspection, tes annotations de type, l'ETL simple avec Pandas, les mesures de performance, la lecture et l'écriture de fichiers CSV. Les fiches n°51 à n°80 abordent l'interactivité et l'intégration : la coloration de texte en console, les barres de progression, l'interrogation de pages web, le scraping d'articles, la génération de données synthétiques, ta géolocalisation, l'API Web, l'envoi d'emails, la création de calendriers et de QR codes, le traitement de PDF, d'images et de vidéos, et la reconnaissance optique des caractères (OCR). Les fiches n°81 à n°100 abordent la visualisation et l'innovation : l'art ASCII, les emojis, les code-barres et QR, la manipulation de graphiques via Matplotlib, Seeborn, Folium, GeoPendas, la simulasen démographique, l'extraction de motifs séquentiels, l'analyse de performances sportives, et pour conclure l'interface graphique Tkinter pleinement intégrée à un DataFrame Pandas. Vous n'avez pas besoin d'être un expert pour démarrer : chaque projet propose un contexte d'utilisation, les bibliothèques nécessaires, et un exemple de données pour vous lancer immédiatement. Vous apprendrez ainsi à composer des solutions intelligentes, à exploiter au mieux les fonctions natives de Python, à orchestrer des modules tiers, et à construire des outils opérationnels.