Python est simple à lire, mais assez puissant pour de vrais systèmes.

1. Premier programme

name = "Awa"
print(f"Bonjour {name} !")

Python privilégie une syntaxe lisible. Les chaînes préfixées par f permettent d’insérer facilement des expressions dans du texte.

2. Variables et types

age = 17             # int
price = 12.5         # float
name = "Moussa"      # str
active = True        # bool
nothing = None       # absence de valeur

Python est dynamiquement typé : le type est associé à la valeur plutôt qu’à une déclaration explicite de variable. Cela ne signifie pas que les types sont inexistants.

3. Conditions

score = 14

if score >= 10:
    print("Validé")
elif score >= 8:
    print("Presque")
else:
    print("À retravailler")

L’indentation regroupe les instructions appartenant au même bloc.

4. Boucles

skills = ["HTML", "CSS", "Python"]

for skill in skills:
    print(skill)

attempts = 0
while attempts < 3:
    attempts += 1

Utilise for lorsque tu parcours une collection, et while lorsqu’une répétition dépend d’une condition.

5. Structures de données

student = {
    "name": "Fanta",
    "score": 16,
    "skills": ["Python", "HTML"]
}
print(student["name"])

6. Fonctions

def calculate_total(price, quantity=1):
    return price * quantity

total = calculate_total(4500, 3)
print(total)

Une fonction doit idéalement accomplir une responsabilité identifiable. Les paramètres configurent son comportement et return fournit le résultat à l’appelant.

7. Compréhensions : transformer une collection

prices = [5000, 12000, 28000, 45000]
affordable = [price for price in prices if price <= 30000]

Les compréhensions sont puissantes, mais une version trop complexe devient moins lisible qu’une boucle classique. La clarté reste prioritaire.

8. Gérer les erreurs

raw = input("Âge : ")

try:
    age = int(raw)
except ValueError:
    print("Entre un nombre valide.")

Évite les except: trop larges lorsque tu peux cibler une exception précise. Cela empêche de masquer des erreurs inattendues.

9. Modules et imports

# tools.py
def slugify(text):
    return text.lower().replace(" ", "-")

# app.py
from tools import slugify
print(slugify("Mon Projet"))

Les modules permettent de répartir les responsabilités dans plusieurs fichiers plutôt que d’accumuler tout le programme dans un seul script.

10. Environnements virtuels

Deux projets peuvent dépendre de versions différentes d’une bibliothèque. La documentation Python recommande les environnements virtuels pour isoler les dépendances.

python -m venv .venv

Active ensuite l’environnement selon ton système, puis installe uniquement les dépendances nécessaires au projet. Le dossier d’environnement lui-même ne doit généralement pas être versionné.

11. Lire un fichier proprement

with open("notes.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
    content = file.read()

print(content)

Le bloc with garantit la fermeture correcte de la ressource après utilisation.