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Informations et cours |
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- 2024-01-16 Premier cours de cette session le mardi 17 janvier 2023. Be there and beware!
- Quoi « Apprendre à programmer », 4L6SC01P
- Où Salle L209, bâtiment Ricœur, Université Paris Nanterre, 200 avenue de la République, Nanterre
- Quand 12 séances, les mardis de 10:30 à 12:30, du 16/01 au 16/04
- Voir le calendrier de l'université pour les dates de vacances.
- Contact Loïc Grobol
<lgrobol@parisnanterre.fr> - Dépôt des exercices de préférence sur Cours en Ligne (clé d'inscription
rossum) ou par email (voir ci-dessus.)
- {% notebook_badges assignment/projet-2024.py.md %} Consignes mini-projet
- Espace Cours en Ligne
- Inscription libre avec la clé
rossum - Attention, cet espace ne sert qu'aux dépôts de devoirs.
- Inscription libre avec la clé
- Page du cours de l'an dernier
- Le dépôt Github du cours contient toutes les sources permettant de générer le matériel du cours.
- Lien Binder de secours :
ATTENTION : Les liens hypertextes ci-dessous mènent vers des versions statiques des notebooks. C'est pratique en cas de problème, mais pour suivre le cours et faire les exercices, il faut ouvrir les versions interactives sur Binder.
Pour ouvrir les versions interactives, cliquez sur les boutons 
Une fois dans Binder, vous pouvez récupérer votre travail sous forme de fichier ipynb dans le menu
File → Download as → Notebook (ipynb) et vous pouvez ouvrir un fichier ipynb qui est votre
machine avec File → Open… → Upload (en haut à droite) → Upload (à côté du nom de fichier).
Vous pouvez aussi les télécharger pour les ouvrir sous votre machine, dans Edupyter ou Visual Studio Code.
Une autre option, si vous avez un compte Google est d'utiliser Colaboratory pour éditer les notebooks que vous avez téléchargé.
- {% notebook_badges slides/00-introduction/infos-slides.py.md %} Slides Informations
- {% notebook_badges slides/00-introduction/notebooks.py.md %} Utiliser les notebooks Jupyter
- {% notebook_badges slides/01-IO_variables_chaines/io_variables_chaines.py.md %}
Notebook IO et variables
- {% notebook_badges slides/01-IO_variables_chaines/solutions.py.md %} Solutions
À rendre pour la prochaine fois : exercices du notebook « IO et variables ».
Installer aussi l'environnement Thonny.
Pour installer Thonny sous ChromeOS, c'est un peu plus sophistiqué, mais c'est possible.
Pour les tablettes sous iOS ou Android, ça ne sera pas possible. Vous devriez pouvoir suivre
l'essentiel du cours avec repl.it, mais ce n'est pas idéal, tenez-moi au
courant si vous n'avez pas le choix et je ferai de mon mieux pour vous permettre de suivre.
- {% notebook_badges slides/02-conditions/conditions.py.md %}
Slides Instructions conditionnelles
- {% notebook_badges slides/02-conditions/solutions.py.md %} Solutions
- {% notebook_badges slides/04-index_listes_iter/index_listes_iter.py.md %} Slides Boucles et séquences
- {% notebook_badges slides/03-turtle/turtle.py.md %}
Notebook
turtle - {% notebook_badges slides/05-td_while/td_while.py.md %}
Notebook
while- {% notebook_badges slides/05-td_while/solutions.py.md %} Solutions
- {% notebook_badges slides/06-recapitulatif/recapitulatif.py.md %}
Notebook exos
- {% notebook_badges slides/06-recapitulatif/solutions.py.md %} Solutions
- {% notebook_badges slides/07-fonctions/fonctions.py.md %} Notebook fonctions
- {% notebook_badges slides/08-return_fichiers/return_fichiers.py.md %} Notebook retour et fichiers
- {% notebook_badges slides/09-iterables_dictionnaires/iterables_dictionnaires.py.md %} Notebook itérables et dictionnaires
- {% notebook_badges slides/10-complements/complements.py.md %} Notebook compléments
- {% notebook_badges slides/11-recapitulatif-2/recapitulatif-2.py.md %} Notebook
exos
- {% notebook_badges slides/11-recapitulatif-2/solutions.py.md %} Notebook solutions
- {% notebook_badges slides/12-wrap/wrapup.py.md %} Notebook
résumé
- {% notebook_badges slides/12-wrap/solutions.py.md %} Solutions
- {% notebook_badges assignment/projet-2024.py.md %} Consignes mini-projet
- {% notebook_badges exams/exam-2024.py.md %} Partiel
- {% notebook_badges exams/exam-2024-term.py.md %} Partiel
- Real Python, des cours et des tutoriels souvent de très bonne qualité et pour tous niveaux.
- Le cours de France IOI
- Le cours d'OpenClassroom
- Un MOOC sur FUN
- Google's Python Class. Guido a travaillé chez eux. Pas ce Guido, celui-là
Plus avancés :
- Le tutoriel officiel en français !
- Practical Python
- Python Mastery
-
newcoder.io. Des projets commentés, commencer par 'Data Visualization'
- How to think like a computer scientist, Jeffrey Elkner, Allen B. Downey, et Chris Meyers. Vous pouvez l'acheter. Vous pouvez aussi le lire ici
- Dive into Python, Mark Pilgrim. Ici vous pouvez le lire ou télécharger le pdf.
- Learning Python, Mark Lutz.
- Beginning Python, Magnus Lie Hetland.
- Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language, Magnus Lie Hetland. Peut-être un peu costaud pour des débutants.
- Programmation Efficace. Les 128 Algorithmes Qu'Il Faut Avoir Compris et Codés en Python au Cours de sa Vie, Christoph Dürr et Jill-Jênn Vie. Si le cours vous paraît trop facile. Le code Python est clair, les difficultés sont commentées. Les algos sont très costauds.
Copyright © 2023 Loïc Grobol <loic.grobol@gmail.com>
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