Formation PYTHON Perfectionnement

PROGRAMMATION MULTITHREAD EN PYTHON

1. Pourquoi faire de la programmation multithread ?

2. Présentation du module threading

3. Coder une classe de thread en Python

4. La gestion des accès concurrents en Python

5. Utilisation de pool de threads

MISE EN ŒUVRE D'INTERFACES GRAPHIQUES EN PYTHON

1. Les principales API de mise en œuvre d'IHM en Python

   • Présentation de Tkinter (Tk Interface)
   • Présentation de PySide 6 (Binding Qt)
   • Points forts et points faibles de ces solutions

2. Création d'une première fenêtre graphique avec PySide 6

   • La gestion des styles via Qt

3. Gestion des barres de contrôle

   • Mise en œuvre d'une barre de menus
   • Mise en œuvre de barres d'outils
   • Mise en œuvre d'une barre de statuts
   • Gestion des menus contextuels

4. Gestion des layouts Qt

   • Introduction au concept de layout
   • Utilisation des classes QHBoxLayout et QVBoxLayout
   • Utilisation de la classe QGridLayout
   • Utilisation de la calsse QFormLayout

5. Traitement des évènements

   • Les évènements Qt
   • Présentation du paradigme Slots/Signaux
   • Les décorateurs PySide2 pour la gestion des slots (@Slot)
   • Définir vos propres signaux

6. Quelques widgets complémentaires

   • Les widgets simples
   • Les conteneurs
   • Les boites de dialogue

7. Architecture MVC en Qt

   • Introduction à l'architecture MVC
   • Mise en œuvre de tables de données
   • Mise en œuvre d'arborescence de données
   • Mise en œuvre de listes de données

8. Utilisation du Qt Designer

   • Présentation du designer
   • Prise en main de l'outil
   • Notion de promotion de Widget
   • Génération du code en Python
   • Le compilateur pyside-uic
   • Intégration des codes générés dans votre application

CALCUL SCIENTIFIQUE EN PYTHON

1. Introduction à la SciPy Stack

2. Utilisation de MatPlotLib

   • Un outil de visualisation de données mathématiques
   • Produire un graphique en 2D
   • Produire un graphique en 3D
   • Afficher plusieurs figures simultanément
   • Sauvegarder un graphique MatPlotLib
   • Intégration MatPlotLib / Application Qt

3. NumPy et les calculs algébriques et matriciels

   • Les tableaux et les matrices
   • Le shape des matrices et le reshape
   • NumPy et les fichiers
   • Indexing, subsetting et slicing
   • Opérations proposées sur vecteurs et matrices
   • Les fonctions trigonométriques
   • Algèbre linéaire avec NumPy
   • Les nombres complexes et l'algèbre complexe
   • Visualisation des résultats avec MatPlotLib

4. SciPy et le calcul scientifique

   • L'écart-type et la variance
   • La régression linéaire
   • Intégration
   • Opérations d'algèbre linéaire avec SciPy
   • Interpolation avec le module scipy.interpolate
   • Ajustement de courbe avec le module scipy.optimize
   • Transformées de Fourier avec le module scipy.fft
   • Traitement d'images avec SciPy

5. Utilisation de Pandas

   • Introduction
   • Les différentes sources de données supportées par Pandas
   • Series et DataFrame
   • Indexation et sélection des données
   • Manipulation des données