Python ;Python et découvrir quelques bonnes ressources pour cela.La richesse des langages open-source vient de la possibilité
d’utiliser des packages
développés par des spécialistes. Python est particulièrement
bien doté dans le domaine. Pour caricaturer, on lit parfois
que Python est le deuxième meilleur langage pour toutes les
tâches, ce qui en fait le meilleur langage.
En effet, la malléabilité de Python fait qu’on peut
l’aborder de manière très différentes
selon que l’on est plutôt SysAdmin, développeur web ou
data scientist. C’est ce dernier profil qui va ici nous
intéresser.
Cette richesse est néanmoins un défi pour se lancer dans
l’apprentissage de Python ou la réutilisation de codes
écrits par d’autres personnes. Les
langages statistiques
propriétaires sont dans un modèle top-down, où, une fois une licence acquise,
il suffit d’installer le logiciel et suivre la documentation écrite par
l’entreprise développeuse pour avancer. Dans les langages open source, le fonctionnement sera plutôt bottom up: l’écosystème est enrichi par des
contributions et de la documentation issue de divers horizons. Plusieurs manières de faire la même chose coexistent et cela fait parti du travail
de prendre le temps avant de choisir la meilleure approche.
Il existe principalement deux manières d’utiliser Python pour la data science1:
Python sur votre machine, configurer un environnement adapté (généralement par le biais d’Anaconda), et utiliser un logiciel de développement, tel que Jupyter ou VSCode, pour écrire et exécuter du code Python. Nous reviendrons dans la prochaine section sur ces trois niveaux d’abstraction.Python préconfiguré via votre navigateur, hébergé sur une machine distante. C’est cette machine qui exécutera le code que vous éditez depuis votre navigateur. Cette méthode est particulièrement recommandée pour les débutants ou pour ceux qui ne souhaitent pas se soucier de la configuration du système.La deuxième approche est liée à des services cloud. Dans le cadre de ce cours, comme cela sera expliqué ultérieurement, nous proposons deux solutions: le SSPCloud, un cloud développé par l’administration française et mis à disposition gratuitement aux étudiants, chercheurs et agents publics ou Google Colab.
Les deux méthodes sont décrites succinctement ci-dessous. La méthode d’installation locale est présentée pour introduire des notions utiles, mais n’est pas détaillée car elle peut être complexe et sujette à des problèmes de configuration. Si vous choisissez cette voie, préparez-vous à rencontrer des difficultés techniques et des configurations parfois obscures, nécessitant souvent des recherches fastidieuses pour résoudre des problèmes que vous n’auriez probablement pas rencontrés dans un environnement en ligne.
Python fonctionnelComme évoqué précédemment, l’utilisation de Python en local pour la data science repose sur trois éléments principaux : l’interpréteur Python, un environnement virtuel et un environnement de développement intégré (IDE). Chacun de ces composants joue un rôle complémentaire dans le processus de développement.
PythonIl s’agit du langage de programmation lui-même. Installer Python sur votre machine est la première étape essentielle, car cela fournit l’interpréteur nécessaire pour exécuter votre code Python. Cette installation définit la version de Python utilisée. A ce stade, ce n’est que le langage de base et un outil en ligne de commande.
Si vous avez accès à une ligne de commande dans un environnement où Python est disponible et bien configuré (notamment ajouté au PATH), vous pouvez déjà faire du Python par le biais de la ligne de commande2
Ligne de commande Linux
python --version
python -c "print(3+3)"
1echo "print(3+3)" > example.py && python example.py && rm example.pyexample.py depuis la ligne de commande et d’utilisation de celui-ci par la ligne de commande. Créer des fichiers depuis la ligne de commande n’étant pas un mode de travail réaliste, nous aurons l’occasion d’expliquer comment créer des fichiers par le biais d’un éditeur de texte.
PythonLe langage Python est construit, comme les autres langages open source, sous forme de socle de base et de packages supplémentaires. Ce sont ces derniers qui forment l’écosystème foisonnant et dynamique de Python et qui permettent à ce langage d’être si confortable.
Python est un langage open source ce qui signifie que n’importe qui peut proposer la réutilisation de son code sous la forme de package. Il existe donc des plateformes centralisant des packages communautaires. La principale est PyPI dans l’écosystème Python.
On parle d’environnement pour désigner l’ensemble des packages disponibles à Python pour effectuer des traitements spécifiques. Python n’est pas installé avec l’ensemble des packages disponibles sur PyPI, c’est donc à vous d’enrichir votre environnement en installant de nouveaux packages lorsque vous en avez besoin.
Si votre Python est correctement configuré, vous pourrez installer de nouveaux packages avec pip install3. Nous allons utiliser de nombreux packages dans ce cours, cette commande reviendra donc régulièrement.
Ensuite, une fois installé, un script doit déclarer un package avant de l’utiliser (sinon Python ne saura pas où chercher telle ou telle fonction). C’est l’objet de la commande import. Par exemple import pandas as pd permet d’utiliser le package Pandas (à condition qu’il soit déjà installé)
Voici une illustration de la manière dont fonctionne la gestion de packages en Python
Il est déconseillé d’utiliser des importations globales sous la forme from pkg import *. Par exemple, prenons deux modules qui proposent une fonction sqrt:
# Don't do that please !
from numpy import *
from math import *
sqrt([4, 3])Ces importations globales chargent toutes les fonctions et variables des modules numpy et math dans l’espace de noms global (namespace), ce qui peut entraîner des conflits de nommage.
D’abord, cela peut mener à des résultats imprévisibles car si les implémentations diffèrent, comment sait-on si c’est la fonction du package numpy ou math qui a été utilisée. Ici ce sera celle du package math, importé en dernier, ce qui provoquera une erreur: le module math ne gère que des entiers, pas des vecteurs, a contrario de numpy.
Ensuite, cela rend le code moins lisible, car il devient difficile de savoir d’où provient chaque fonction ou variable utilisée, ce qui complique la maintenance et le débogage.
Il donc préférable d’importer uniquement les fonctions nécessaires ou d’utiliser des alias explicites, comme import numpy as np et import math pour éviter ces problèmes.
import numpy as np
from math import sqrt
np.sqrt([3, 4])
sqrt(3)L’utilisation de Python en ligne de commande est fondamentale dans le monde applicatif. Néanmoins, ce n’est pas pratique d’écrire directement son code dans la ligne de commande au quotidien. Heureusement, il existe des éditeurs adaptés qu’on appelle des IDE. Ce sont des logiciels qui offrent une interface pratique pour écrire et exécuter votre code. Ils offrent des fonctionnalités permettant de simplifier la lecture et l’écriture de code: coloration syntaxique, autocomplétion, débuggage, diagnostics de qualité formelle du code, etc.
Les notebooks Jupyter4 offrent une interface interactive qui permet d’écrire du code Python, de tester celui-ci et d’avoir le résultat en dessous de l’instruction plutôt que dans une console séparée. Les notebooks Jupyter sont incontournables dans les domaines de la data science et de l’enseignement et de la recherche car ils simplifient grandement l’exploration et le tâtonnement.
Ils permettent, dans un même document, de combiner du texte au format Markdown (un format de texte au balisage plus léger que HTML ou \(\LaTeX\)), du code Python, et du code HTML pour les visualisations et animations.
Jupyter. Source: Cours de Python pour les sciences de la vie (Paris 18) par Patrick Fuchs et Pierre PoulainA l’origine, le logiciel Jupyter était le seul offrant ces fonctionnalités interactives. Il existe maintenant d’autres manières de bénéficier des avantages du notebook tout en ayant un IDE aux fonctionnalités plus complètes que Jupyter. C’est pour cette raison qu’il est plus pratique, en 2024, d’utiliser VSCode[^vscode-python], un éditeur de code généraliste mais proposant d’excellentes fonctionnalités en Python, que Jupyter. Pour en savoir plus sur l’utilisation des notebooks dans VSCode, se référer à la documentation officielle.
La meilleure manière de découvrir Python ou les notebooks étant la pratique, tous les chapitres de ce cours seront exécutables au format notebook. Les boutons suivants permettent d’ouvrir ce chapitre sous format notebook dans différents environnements:
Github , seulement pour visualiser et télécharger ceux-ci car Github n’est pas un environnement de développement et d’utilisation des notebooks ;SSPCloud, un cloud moderne développé par l’Insee et mis à disposition gratuitement aux agents publics, aux étudiants, aux chercheurs et aux agents des instituts de statistiques publiques européens. Comme ceci est mentionné dans l’encadré dédié, c’est le point d’entrée aux notebooks recommandé pour toutes les personnes ayant la possibilité de l’utiliser. Les notebooks peuvent y être ouverts via VSCode (approche recommandée) ou Jupyter, un accès à une ligne de commande avec les droits adéquats pour l’installation de package est garanti dans ces deux interfaces. A ces caractéristiques déjà désirables pour découvrir Python, s’ajoutent d’autres fonctionnalités utiles pour l’apprentissage en continu et qui sont plus explorées en troisième année dans le cours de “Mise en production de projets data science”: accès à de la GPU gratuitement, interfaçage avec d’autres technologies cloud comme un système de stockage objet, etc.Jupyter, qui permet d’accéder à des ressources Python exécutées par les serveurs de Google.Pour les agents de la fonction publique, ou
les élèves des écoles partenaires, il est recommandé
de privilégier le bouton SSPCloud qui est
une infrastructure cloud moderne, puissante et flexible
développée par l’Insee et accessible à l’url
https://datalab.sspcloud.fr5.
Comme nous l’avons évoqué, VSCode est un environnement bien plus complet que Jupyter pour l’utilisation des notebooks.
Tous les chapitres de ce cours sont pensés sous la forme d’un fil conducteur visant à répondre à une problématique avec des exercices intermédiaires faisant office de jalons. Ils sont facilement identifiables sous la forme suivante:
Un exemple de boite exercice
L’exercice suivant a pour but de vous familiariser avec l’utilisation des notebooks Jupyter en Python si vous ne connaissez pas cet environnement. Il illustre des fonctionnalités de base comme l’écriture de code, l’exécution de cellules, l’ajout de texte, et la visualisation de données.
Pour cela, ouvrir ce chapitre dans un environnement adapté aux notebooks: 6
Python qui affiche la phrase : “Bienvenue dans un notebook !” puis exécutez la cellule. Modifiez votre code et re-exécutez.<h2> en HTML ou \subsection en \(\LaTeX\) )numbers. Affichez cette liste.La figure obtenue à la fin de l’exercice ressemblera à celle-ci:
Ce cours est une introduction à la data science avec Python. La majorité du contenu de celui-ci est donc pensée pour un public qui découvre le sujet ou désire découvrir une thématique plus précise dans ce domaine, par exemple le NLP.
Cependant, ce cours est aussi le fruit de mon expérience passée de bientôt une décennie 👴 à faire du Python sur des sources de données, des infrastructures et des problématiques variées: il est donc assez éditorialisé (“opinionated” diraient les anglo-saxons) pour mettre en avant certaines exigences attendues des data scientists mais aussi vous éviter de vous fourvoyer dans les mêmes eaux tumultueuses que moi par le passé.
Ce cours propose aussi du contenu permettant d’aller au-delà des premiers mois d’apprentissage. Tout le contenu de ce site web n’est pas enseigné, certaines sections d’approfondissement voire certains chapitres ont vocation à servir à l’apprentissage continu et peuvent être consommés plusieurs mois après la découverte de ce cours.
pythonds.linogaliana.fr évolue constamment pour tenir compte de l’écosystème Python mouvant. Les notebooks resteront disponibles au-delà du semestre d’enseignement.
L’écosystème riche et foisonnant de Python a comme contrepartie qu’il faut rester attentif à ses évolutions pour ne pas voir son capital humain vieillir et ainsi devenir has-been. Alors qu’avec des langages monolithiques comme SAS ou Stata on pouvait se permettre de ne faire de veille technique mais seulement consulter la documentation officielle, avec Python ou R c’est impossible. Ce cours lui-même est en évolution continue, ce qui est assez exigeant 😅, pour épouser les évolutions de l’écosystème.
Les réseaux sociaux comme Linkedin ou X ou les agrégateurs de contenu comme medium ou towardsdatascience proposent des posts de qualité hétérogène mais il n’est pas inutile d’avoir une veille technique continue sur ces sujets : au bout d’un certain temps, cela peut permettre de dégager les nouvelles tendances. Le site realpython propose généralement de très bon posts, complets et pédagogiques. Github peut être utile pour la veille technique: en allant voir les projets à la mode, on peut voir les tendances qui émergeront prochainement.
En ce qui concerne les ouvrages papiers, certains sont de très bonne qualité. Cependant, il convient de faire attention à la date de mise à jour de ceux-ci : la vitesse d’évolution de certains éléments de l’écosystème peut les périmer très rapidement. Il est généralement plus utile de bénéficier d’un post non exhaustif mais plus récent qu’un ouvrage complet.
Il existe de nombreuses newsletters très bien faites pour suivre régulièrement les évolutions de l’écosystème de la data science. C’est, pour ma part, ma principale source d’informations fraiches.
S’il ne fallait s’abonner qu’à une newsletter, la plus importante à suivre est celle de Andrew Ng, “The batch”. Réflexions sur les avancées académiques des réseaux de neurone, évolution de l’écosystème logiciel et institutionnel, cette newsletter est une excellente food for thoughts.
La newsletter de Christophe Bleffari à destination des data engineers mais qui intéressera également beaucoup les data scientists présente souvent du très bon contenu.
La newsletter de Rami Krispin (data scientist à Apple) est également très utile, notamment quand on travaille régulièrement non seulement avec Python mais aussi avec et Quarto, le logiciel de publication reproductible.
Assez technique, les vidéos d’Andrej Karpathy (data scientist à OpenAI) sont très instructives pour comprendre le fonctionnement des modèles de langage à l’état de l’art. De même, le contenu produit par Sebastian Raschka permet de connaître les dernières avancées dans la recherche sur le sujet.
Les newsletters généralistes de Data Elixir et Alpha Signal permettent de connaître les dernières nouveautés. Dans le domaine de la dataviz, celles de DataWrapper permettent de bénéficier d’un contenu accessible sur le sujet.
environment files have been tested on.
Latest built version: 2024-11-20
Python version used:
'3.12.6 | packaged by conda-forge | (main, Sep 30 2024, 18:08:52) [GCC 13.3.0]'| Package | Version |
|---|---|
| affine | 2.4.0 |
| aiobotocore | 2.15.1 |
| aiohappyeyeballs | 2.4.3 |
| aiohttp | 3.10.8 |
| aioitertools | 0.12.0 |
| aiosignal | 1.3.1 |
| alembic | 1.13.3 |
| altair | 5.4.1 |
| aniso8601 | 9.0.1 |
| annotated-types | 0.7.0 |
| appdirs | 1.4.4 |
| archspec | 0.2.3 |
| asttokens | 2.4.1 |
| attrs | 24.2.0 |
| babel | 2.16.0 |
| bcrypt | 4.2.0 |
| beautifulsoup4 | 4.12.3 |
| black | 24.8.0 |
| blinker | 1.8.2 |
| blis | 0.7.11 |
| bokeh | 3.5.2 |
| boltons | 24.0.0 |
| boto3 | 1.35.23 |
| botocore | 1.35.23 |
| branca | 0.7.2 |
| Brotli | 1.1.0 |
| cachetools | 5.5.0 |
| cartiflette | 0.0.2 |
| Cartopy | 0.24.1 |
| catalogue | 2.0.10 |
| cattrs | 24.1.2 |
| certifi | 2024.8.30 |
| cffi | 1.17.1 |
| charset-normalizer | 3.3.2 |
| click | 8.1.7 |
| click-plugins | 1.1.1 |
| cligj | 0.7.2 |
| cloudpathlib | 0.20.0 |
| cloudpickle | 3.0.0 |
| colorama | 0.4.6 |
| comm | 0.2.2 |
| commonmark | 0.9.1 |
| conda | 24.9.1 |
| conda-libmamba-solver | 24.7.0 |
| conda-package-handling | 2.3.0 |
| conda_package_streaming | 0.10.0 |
| confection | 0.1.5 |
| contextily | 1.6.2 |
| contourpy | 1.3.0 |
| cryptography | 43.0.1 |
| cycler | 0.12.1 |
| cymem | 2.0.8 |
| cytoolz | 1.0.0 |
| dask | 2024.9.1 |
| dask-expr | 1.1.15 |
| databricks-sdk | 0.33.0 |
| debugpy | 1.8.6 |
| decorator | 5.1.1 |
| Deprecated | 1.2.14 |
| diskcache | 5.6.3 |
| distributed | 2024.9.1 |
| distro | 1.9.0 |
| docker | 7.1.0 |
| duckdb | 0.10.1 |
| en-core-web-sm | 3.7.1 |
| entrypoints | 0.4 |
| et_xmlfile | 2.0.0 |
| exceptiongroup | 1.2.2 |
| executing | 2.1.0 |
| fastexcel | 0.11.6 |
| fastjsonschema | 2.20.0 |
| fiona | 1.10.1 |
| Flask | 3.0.3 |
| folium | 0.17.0 |
| fontawesomefree | 6.6.0 |
| fonttools | 4.54.1 |
| frozendict | 2.4.4 |
| frozenlist | 1.4.1 |
| fsspec | 2023.12.2 |
| gensim | 4.3.2 |
| geographiclib | 2.0 |
| geopandas | 1.0.1 |
| geoplot | 0.5.1 |
| geopy | 2.4.1 |
| gitdb | 4.0.11 |
| GitPython | 3.1.43 |
| google-auth | 2.35.0 |
| graphene | 3.3 |
| graphql-core | 3.2.4 |
| graphql-relay | 3.2.0 |
| graphviz | 0.20.3 |
| great-tables | 0.12.0 |
| greenlet | 3.1.1 |
| gunicorn | 22.0.0 |
| h2 | 4.1.0 |
| hpack | 4.0.0 |
| htmltools | 0.6.0 |
| hyperframe | 6.0.1 |
| idna | 3.10 |
| imageio | 2.36.0 |
| importlib_metadata | 8.5.0 |
| importlib_resources | 6.4.5 |
| inflate64 | 1.0.0 |
| ipykernel | 6.29.5 |
| ipython | 8.28.0 |
| itsdangerous | 2.2.0 |
| jedi | 0.19.1 |
| Jinja2 | 3.1.4 |
| jmespath | 1.0.1 |
| joblib | 1.4.2 |
| jsonpatch | 1.33 |
| jsonpointer | 3.0.0 |
| jsonschema | 4.23.0 |
| jsonschema-specifications | 2024.10.1 |
| jupyter-cache | 1.0.0 |
| jupyter_client | 8.6.3 |
| jupyter_core | 5.7.2 |
| kaleido | 0.2.1 |
| kiwisolver | 1.4.7 |
| langcodes | 3.5.0 |
| language_data | 1.3.0 |
| lazy_loader | 0.4 |
| libmambapy | 1.5.9 |
| locket | 1.0.0 |
| lxml | 5.3.0 |
| lz4 | 4.3.3 |
| Mako | 1.3.5 |
| mamba | 1.5.9 |
| mapclassify | 2.8.1 |
| marisa-trie | 1.2.1 |
| Markdown | 3.6 |
| markdown-it-py | 3.0.0 |
| MarkupSafe | 2.1.5 |
| matplotlib | 3.9.2 |
| matplotlib-inline | 0.1.7 |
| mdurl | 0.1.2 |
| menuinst | 2.1.2 |
| mercantile | 1.2.1 |
| mizani | 0.11.4 |
| mlflow | 2.16.2 |
| mlflow-skinny | 2.16.2 |
| msgpack | 1.1.0 |
| multidict | 6.1.0 |
| multivolumefile | 0.2.3 |
| munkres | 1.1.4 |
| murmurhash | 1.0.10 |
| mypy-extensions | 1.0.0 |
| narwhals | 1.14.1 |
| nbclient | 0.10.0 |
| nbformat | 5.10.4 |
| nest_asyncio | 1.6.0 |
| networkx | 3.3 |
| nltk | 3.9.1 |
| numpy | 1.26.4 |
| opencv-python-headless | 4.10.0.84 |
| openpyxl | 3.1.5 |
| opentelemetry-api | 1.16.0 |
| opentelemetry-sdk | 1.16.0 |
| opentelemetry-semantic-conventions | 0.37b0 |
| OWSLib | 0.28.1 |
| packaging | 24.1 |
| pandas | 2.2.3 |
| paramiko | 3.5.0 |
| parso | 0.8.4 |
| partd | 1.4.2 |
| pathspec | 0.12.1 |
| patsy | 0.5.6 |
| Pebble | 5.0.7 |
| pexpect | 4.9.0 |
| pickleshare | 0.7.5 |
| pillow | 10.4.0 |
| pip | 24.2 |
| platformdirs | 4.3.6 |
| plotly | 5.24.1 |
| plotnine | 0.13.6 |
| pluggy | 1.5.0 |
| polars | 1.8.2 |
| preshed | 3.0.9 |
| prometheus_client | 0.21.0 |
| prometheus_flask_exporter | 0.23.1 |
| prompt_toolkit | 3.0.48 |
| protobuf | 4.25.3 |
| psutil | 6.0.0 |
| ptyprocess | 0.7.0 |
| pure_eval | 0.2.3 |
| py7zr | 0.20.8 |
| pyarrow | 17.0.0 |
| pyarrow-hotfix | 0.6 |
| pyasn1 | 0.6.1 |
| pyasn1_modules | 0.4.1 |
| pybcj | 1.0.2 |
| pycosat | 0.6.6 |
| pycparser | 2.22 |
| pycryptodomex | 3.21.0 |
| pydantic | 2.9.2 |
| pydantic_core | 2.23.4 |
| Pygments | 2.18.0 |
| PyNaCl | 1.5.0 |
| pynsee | 0.1.8 |
| pyogrio | 0.10.0 |
| pyOpenSSL | 24.2.1 |
| pyparsing | 3.1.4 |
| pyppmd | 1.1.0 |
| pyproj | 3.7.0 |
| pyshp | 2.3.1 |
| PySocks | 1.7.1 |
| python-dateutil | 2.9.0 |
| python-dotenv | 1.0.1 |
| python-magic | 0.4.27 |
| pytz | 2024.1 |
| pyu2f | 0.1.5 |
| pywaffle | 1.1.1 |
| PyYAML | 6.0.2 |
| pyzmq | 26.2.0 |
| pyzstd | 0.16.2 |
| querystring_parser | 1.2.4 |
| rasterio | 1.4.2 |
| referencing | 0.35.1 |
| regex | 2024.9.11 |
| requests | 2.32.3 |
| requests-cache | 1.2.1 |
| retrying | 1.3.4 |
| rich | 13.9.4 |
| rpds-py | 0.21.0 |
| rsa | 4.9 |
| ruamel.yaml | 0.18.6 |
| ruamel.yaml.clib | 0.2.8 |
| s3fs | 2023.12.2 |
| s3transfer | 0.10.2 |
| scikit-image | 0.24.0 |
| scikit-learn | 1.5.2 |
| scipy | 1.13.0 |
| seaborn | 0.13.2 |
| setuptools | 74.1.2 |
| shapely | 2.0.6 |
| shellingham | 1.5.4 |
| six | 1.16.0 |
| smart-open | 7.0.5 |
| smmap | 5.0.0 |
| sortedcontainers | 2.4.0 |
| soupsieve | 2.5 |
| spacy | 3.7.5 |
| spacy-legacy | 3.0.12 |
| spacy-loggers | 1.0.5 |
| SQLAlchemy | 2.0.35 |
| sqlparse | 0.5.1 |
| srsly | 2.4.8 |
| stack-data | 0.6.2 |
| statsmodels | 0.14.4 |
| tabulate | 0.9.0 |
| tblib | 3.0.0 |
| tenacity | 9.0.0 |
| texttable | 1.7.0 |
| thinc | 8.2.5 |
| threadpoolctl | 3.5.0 |
| tifffile | 2024.9.20 |
| toolz | 1.0.0 |
| topojson | 1.9 |
| tornado | 6.4.1 |
| tqdm | 4.66.5 |
| traitlets | 5.14.3 |
| truststore | 0.9.2 |
| typer | 0.13.1 |
| typing_extensions | 4.12.2 |
| tzdata | 2024.2 |
| Unidecode | 1.3.8 |
| url-normalize | 1.4.3 |
| urllib3 | 1.26.20 |
| wasabi | 1.1.3 |
| wcwidth | 0.2.13 |
| weasel | 0.4.1 |
| webdriver-manager | 4.0.2 |
| websocket-client | 1.8.0 |
| Werkzeug | 3.0.4 |
| wheel | 0.44.0 |
| wordcloud | 1.9.3 |
| wrapt | 1.16.0 |
| xgboost | 2.1.1 |
| xlrd | 2.0.1 |
| xyzservices | 2024.9.0 |
| yarl | 1.13.1 |
| yellowbrick | 1.5 |
| zict | 3.0.0 |
| zipp | 3.20.2 |
| zstandard | 0.23.0 |
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| SHA | Date | Author | Description |
|---|---|---|---|
| 5f08b57 | 2024-08-29 10:33:57 | Lino Galiana | Traduction de l’introduction (#551) |
| f8b0413 | 2024-08-28 15:15:04 | Lino Galiana | Révision complète de la partie introductive (#549) |
A third way to use Python, still under development, relies on a technology called WebAssembly. This approach allows executing Python code directly in the browser, offering a local execution experience without requiring complex installation.↩︎
Vous n’avez pas accès directement à la ligne de commande avec Google Colab, seulement de manière détournée par le biais de l’interface du notebook en faisant précéder la commande d’un !. Sur les services VSCode du SSPCloud, l’interface recommandée pour ce cours, vous avez accès à une ligne de commande en cliquant sur ☰ > Terminal > New Terminal. Sur une installation personnelle de VSCode, ce sera en haut dans le menu Terminal > New Terminal.↩︎
More details on environments are available in the 3rd-year course “Deployment of Data Science Projects”, including different types of virtual environments (conda or venv) and their implications for Python computing chains.↩︎
Jupyter originated from the IPython project, an interactive environment for Python developed by Fernando Pérez in 2001. In 2014, the project evolved to support other programming languages in addition to Python, leading to the creation of the Jupyter project. The name “Jupyter” is an acronym referring to the three main languages it supports: Julia, Python, and R. Jupyter notebooks are crucial in the fields of data science and education and research because they greatly simplify exploration and experimentation.↩︎
For users of this infrastructure, the notebooks for this course are also listed, along with many other high-quality resources, on the Training page.↩︎
To use https://datalab.sspcloud.fr if you are eligible, you need to create an account.↩︎
@book{galiana2023,
author = {Galiana, Lino},
title = {Python pour la data science},
date = {2023},
url = {https://pythonds.linogaliana.fr/},
doi = {10.5281/zenodo.8229676},
langid = {fr}
}
5 Comment résoudre les erreurs ?
La survenue d’erreurs est tout à fait naturelle et attendue lors de l’apprentissage (et même après !) d’un langage informatique. La résolution de ces erreurs est vraiment l’occasion de comprendre comment fonctionne le langage et de devenir autonome dans sa pratique de celui-ci. Voici une proposition d’étapes à suivre (dans cet ordre) pour résoudre une erreur :
Pythonen cas d’erreur. Souvent, elles sont informatives et peuvent contenir directement la réponse.Google). Par exemple, donner le nom de l’erreur et une partie informative du message d’erreur renvoyé parPythonpermet généralement de bien orienter les résultats vers ce que l’on cherche.Stackoverflowen détaillant bien le problème rencontré de sorte à ce que les utilisateurs du forum puissent le reproduire et trouver une solution.Pythonet des différents packages) sont souvent un peu arides, mais généralement exhaustives. Elles permettent notamment de bien comprendre la manière d’utiliser les différents objets. Par exemple pour les fonctions : ce qu’elles attendent en entrée, les paramètres et leur type, ce qu’elles renvoient en sortie, etc.ChatGPT,Github Copilot) peuvent être d’une grande aide. En faisant attention à leur donner des instructions adaptées et en vérifiant le code produit pour éviter les hallucinations, on peut gagner beaucoup de temps grâce à celles-ci.Corriger la cellule ci-dessous pour qu’elle ne produise plus d’erreur