Python sans détour de l’addition au deep learning Coll. Informatique Pro

Vous souhaitez apprendre à programmer en Python, mais vous voulez pouvoir tout de suite réaliser des choses intéressantes et concrètes ? Ce livre est fait pour vous.

Accessible et efficace, fondé sur la pratique et l?expérience de ses auteurs en matière d?enseignement du langage Python à des étudiants ou des lycéens, il présente un large panel de cas d?utilisation autour de sept thèmes : manipulation de fichiers, extraction d?informations issues du Web, calcul scientifique et tracé de courbes, traitement d?image, du son et de la vidéo, cartes géographiques et itinéraires, interfaces graphiques et deep learning (reconnaissance d'objet).

Une première partie, sorte de guide de survie consultable à la volée selon ses besoins, passe en revue de manière synthétique toutes les notions requises pour réaliser les exemples.

Le livre a été réalisé et testé avec les dernières versions de Python (3.9- 3.10). Il couvre toutes les notions de bases et les librairies stables les plus courantes. Les exemples sont compatibles Windows, macOS et Linux (Raspberry). Les codes sources sont téléchargeables par les utilisateurs.

Ce livre intéressera en particulier les étudiants, ainsi que les enseignants et élèves de lycées en spécialité informatique.

BASES ET PRÉREQUIS (environ 100 pages)
Premier contact
Types de données
Structures de contrôle
Fonctions
Structure d'un programme, commentaire, portée d'une variable, qualité du code
Exceptions
Classes, attributs et méthodes

PRATIQUE DE PYTHON (environ 260 pages)
1. Ouvrir et écrire des fichiers
1.1. Organisation des fichiers dans un ordinateur
1.2. Lecture et écriture d'un fichier
1.3. Lecture et écriture d'un document Excel ou Calc
1.4. Créer une feuille contenant tous les noms de fichiers d'un dossier
1.5. Sélectionner un fichier avec une fenêtre de dialogue
1.6. Lecture ou écriture d'un document docx

2. Extraire des informations du Web
2.1. Module google pour effectuer des recherches
2.2. Remplir des formulaires HTML
2.3. Gestion des jetons avec Requests
2.4. Lecture d'un site web
2.5. Utiliser le format JSON

3. Calcul scientifique et tracé de courbes
3.1. Tableaux multidimensionnels avec NumPy
3.2. Tracer des courbes avec Matplotlib
3.3. Lire des données avec NumPy
3.4. Interface utilisateur avec Matplotlib

4. Image, son et vidéo
4.1. Traitement des images avec le module Pillow
4.2. Lecture et enregistrement de son avec les module SoundFile et sounddevice
4.3. Accéder à une caméra avec OpenCV
4.4. Édition des vidéos avec le module MoviePy

5. Géographie
5.1. Obtenir une carte et l'annoter
5.2. Accéder à d'autres fonds de carte
5.3. Accéder à d'autres marqueurs
5.4. Tracer son itinéraire

6. GUI
6.1. GUI avec Tkinter
6.2. Saisie d'une date en utilisant tkcalendar
6.3 PySimpleGUI

7. Utilisation du deep learning
7.1. Téléchargement des architectures et des poids
7.2. Détectier des objets dans une image
7.3. Améliorer la résolution d'une image
7.4. Transfert de style
7.5. Détecter et changer le style de zones de l'image

ANNEXES (environ 15 pages)
Installation de Python
Gestionnaire des paquets : pip
Environnement virtuel
Environnement de développement intégré pour Python
Poser une question sur un forum

Lexique anglais-français

Pascal Guézet enseigne le langage Python en bac Pro Systèmes Numériques et à l'IUT du Mans. Depuis les années 1980, il a développé des applications en C, C++ puis en Python pour améliorer la productivité des chaînes de fabrication, gérer des réseaux informatiques et traiter des données.