Mise en place d’un environnement de travail pour Python

Bienvenue dans cet atelier dédié à l’apprentissage de Python ! Que vous soyez novice ou déjà un peu aguerri, cet article a pour but de vous guider dans la création d’un environnement de développement convivial et efficace. Nous allons explorer l’installation de Python, l’utilisation de Visual Studio Code (VSC), et nous terminerons par quelques tests pour vérifier que tout fonctionne correctement.

Vérification de l’installation de Python

Avant de commencer, il est important de vérifier si Python est déjà installé sur votre machine. Pour les utilisateurs de Windows, ouvrez l’invite de commande et tapez la commande suivante :

python --version

Si Python est installé, vous verrez la version s’afficher. Dans le cas contraire, un message d’erreur apparaîtra.

Pour ceux qui utilisent un Mac, ouvrez le terminal et entrez la commande suivante :

python3 --version

Comme sur Windows, si Python est installé, la version sera affichée ; sinon, vous recevrez un message indiquant que la commande n’est pas trouvée.

Installation de Python

Si vous constatez que Python n’est pas encore installé, ne vous inquiétez pas, l’installation est assez simple. Commencez par vous rendre sur le site officiel de Python, où vous pourrez télécharger la dernière version.

Pour Windows

L’installation se fait via un assistant convivial. Veillez à cocher la case « Add Python to PATH » lors de l’installation, car cela vous évitera d’avoir à modifier manuellement les variables d’environnement.

Pour Mac

Pour ceux qui utilisent un Mac, il existe deux méthodes pratiques pour installer Python. La première méthode consiste à utiliser Homebrew, un gestionnaire de paquets. Si vous n’avez pas encore installé Homebrew, vous pouvez le faire en suivant les instructions sur leur site. Ensuite, exécutez la commande suivante dans le terminal :

brew install python

La seconde méthode consiste à télécharger l’installateur graphique pour macOS directement depuis le site officiel de Python. En vous rendant sur la page Python 3.13.0, vous trouverez le fichier macOS 64-bit universal2 installer. Cet installateur vous guide à travers le processus d’installation et est très convivial, ce qui le rend idéal pour ceux qui préfèrent une approche plus traditionnelle.

Une fois l’installation terminée, n’oubliez pas de vérifier à nouveau si tout est en ordre en utilisant les commandes mentionnées précédemment.

Installation de Visual Studio Code

Après avoir installé Python, il est temps de mettre en place Visual Studio Code, un éditeur de code puissant et personnalisable qui rendra votre expérience de développement bien plus agréable. Rendez-vous sur le site de Visual Studio Code pour télécharger la version adaptée à votre système d’exploitation.

Une fois que vous avez installé VSC, il est essentiel d’ajouter quelques extensions qui amélioreront vos fonctionnalités de développement. Pour ce faire, ouvrez Visual Studio Code et accédez au marketplace des extensions en cliquant sur l’icône d’extensions dans la barre latérale (ou en utilisant le raccourci Ctrl+Shift+X). Vous pourrez y rechercher et installer les extensions souhaitées directement depuis l’interface, rendant le processus simple et rapide.

Quelques extensions qui peuvent être utiles

Le marketplace de Visual Studio Code regorge d’extensions utiles qui peuvent enrichir ses fonctionnalités, allant du support pour des langages supplémentaires à des outils de débogage et de formatage de code. Installer une extension est très simple : il suffit de cliquer sur l’icône des extensions située sur le côté gauche de l’interface, représentée par quatre petits carrés dont celui en haut à droite est excentré.

Une fois sur la page des extensions, saisissez le nom de l’extension souhaitée dans le champ de recherche. Lorsque vous l’avez trouvée, sélectionnez-la, puis cliquez sur « Installer » depuis la page qui s’affiche.

Voici quelques-unes des extensions les plus recommandées pour Python :

• L’extension Python est incontournable, car elle fournit des outils de base pour l’édition de code, y compris l’auto-complétion et le débogage.
• Ensuite, Pylance, qui offre une complétion de code plus intelligente et une vérification des types, vous aidera à détecter des erreurs avant même d’exécuter votre code.
• Si vous envisagez de travailler avec des notebooks Jupyter, l’extension Jupyter vous permettra d’exécuter du code en cellules et de visualiser les résultats immédiatement, ce qui est idéal pour l’apprentissage interactif.
• Pour ceux qui souhaitent développer des applications web, l’extension Live Server est un excellent ajout, permettant de lancer un serveur local pour voir les modifications en temps réel dans votre navigateur.
• Enfin, autopep8 est une extension recommandée pour formater automatiquement votre code Python selon les normes PEP 8, ce qui améliore sa lisibilité. Pour plus d’informations, vous pouvez consulter la page dédiée sur le site de Visual Studio Code Formatting Python in VS Code.
  D’autre part, Prettier est également une option pour le formatage de code, bien qu’il soit davantage orienté vers les projets multi-langages, permettant une approche uniforme pour plusieurs types de fichiers, y compris Python.

Les notebooks Jupyter …

…sont des environnements interactifs qui combinent code exécutable, visualisations et documentation dans un même document. Ils sont largement utilisés dans des domaines tels que l’analyse de données, l’apprentissage automatique et l’éducation, par exemple :

1. Analyse de données : Un analyste de données peut importer un ensemble de données, effectuer des nettoyages et des transformations, puis visualiser les résultats dans le même document. Par exemple, un analyste pourrait utiliser un notebook pour explorer les ventes d’une entreprise, en créant des graphiques pour identifier les tendances.
2. Éducation : Dans une classe de programmation, un enseignant peut utiliser un notebook Jupyter pour présenter des concepts en temps réel. Les étudiants peuvent exécuter des cellules de code pour voir immédiatement les résultats, facilitant ainsi l’apprentissage pratique.
3. Prototypage d’algorithmes : Un scientifique des données pourrait développer et tester un modèle de machine learning dans un notebook, en itérant rapidement sur le code et en visualisant les performances du modèle à chaque étape.

En résumé, les notebooks Jupyter permettent d’intégrer facilement code, résultats et documentation, ce qui les rend idéaux pour l’analyse exploratoire et l’apprentissage interactif.

Configuration de l’environnement

Une fois que Visual Studio Code et les extensions sont installés, il est temps de paramétrer votre environnement. Ouvrez VSC et accédez à la palette de commandes, que vous pouvez ouvrir en appuyant sur Ctrl+Shift+P sur Windows ou Cmd+Shift+P sur Mac. Tapez « Python: Select Interpreter »,

et choisissez l’interpréteur Python que vous venez d’installer.

Ensuite, créez un nouveau fichier avec l’extension .py, par exemple, hello.py. Pour vous assurer que tout fonctionne correctement, essayons d’écrire un simple programme. Dans votre fichier, entrez le code suivant :

print("Bonjour, Python !")

Pour tester rapidement le fichier Python que vous venez de créer, vous avez deux options. La première consiste à utiliser le terminal intégré de Visual Studio Code. Ouvrez le terminal (Ctrl – Maj – ù) ou (Cmd – Maj – ù) et tapez la commande suivante :

python hello.py

Cela exécutera le code et affichera les résultats directement dans le terminal.

La seconde option, plus conviviale, consiste à cliquer sur la petite flèche de lecture (Run) située en haut à droite de l’interface. En utilisant cette méthode, vous pouvez exécuter le code du fichier simplement en un clic, sans avoir à saisir les instructions dans le terminal. Cela permet d’obtenir instantanément les résultats et rend l’environnement de développement encore plus accessible, en particulier pour ceux qui débutent avec Python.

Conclusion

Voilà, nous avons mis en place un environnement de travail efficace pour apprendre et développer avec Python ! Nous espérons que cet atelier vous a permis de comprendre les étapes clés et vous a donné envie d’explorer davantage.

• N’hésitez pas à consulter la documentation officielle de Python et à explorer quelques tutoriels en ligne.
• Rapprochez vous également de plateformes comme Codecademy et Coursera qui proposent d’excellents cours pour approfondir vos connaissances.
• Rejoignez des forums comme Stack Overflow peut également s’avérer très utile, vous permettant de trouver des réponses à vos questions et de partager vos expériences avec d’autres développeurs.

Pour ceux qui souhaitent approfondir leur compréhension de la programmation et des algorithmes, le livre Informatique et sciences du numérique – Édition spéciale Python, publié chez Eyrolles, est une ressource précieuse.

Ce livre ne se contente pas d’introduire Python comme un langage de programmation, mais il explore également des concepts fondamentaux d’algorithmique et de programmation, offrant ainsi une approche complète et pédagogique pour les apprenants de tous niveaux.

Que vous soyez novice ou que vous cherchiez à perfectionner vos compétences, cet ouvrage fournit des bases solides pour comprendre comment concevoir des solutions informatiques efficaces à l’aide de Python.