Les 23 codes python indispensables pour les developpeurs
Python est un langage de programmation puissant et polyvalent qui s’est imposé comme un outil incontournable pour les développeurs, les scientifiques des données et les professionnels de divers domaines. Son accessibilité, sa communauté active et sa large gamme de bibliothèques en font un choix idéal pour automatiser des tâches, analyser des données et créer des applications performantes.
Si vous débutez avec Python, sachez qu’il est toujours utile et pratique d’avoir à disposition une collection de codes les plus indispensables.
Voici 23 codes python pré-écrits les plus indispensables pour votre travail quotidien en tant que développeurs. Ils vous feront gagner du temps en vous évitant d’avoir à écrire le même code à plusieurs reprises.
Présentation du langage de programmation python
Avant de présenter les 23 codes python indispensables pour le quotidien des développeurs et programmeurs, une brève présentation du langage de programmation s’impose.
À l’instar de C++, C#, JavaScript, R, Swift, PHP ou encore Java, Python est un langage de programmation interprété, multiparadigme et multiplateformes. Cela signifie qu’il peut être exécuté sur différents types d’ordinateurs sans avoir besoin d’être compilé, qu’il prend en charge plusieurs styles de programmation et qu’il peut être utilisé pour développer une large gamme d’applications. Python est un langage populaire pour le développement Web, la science des données, l’apprentissage automatique et bien plus encore.
Pourquoi choisir Python comme langage de programmation ?
✅ Il est facile à apprendre et à utiliser.
✅ Et il est utilisé par de grandes entreprises telles que Google, Facebook et Amazon. Si vous souhaitez vous spécialiser dans l’analyse de données, Python est le langage qu’il faut à tout prix maîtriser.
✅ Il dispose de nombreuses bibliothèques et modules disponibles.
✅ Il possède un syntaxe claire et lisible et une communauté d’utilisateurs et de développeurs.
Qu’est-ce qu’un code python et pourquoi certains sont-ils indispensables que d’autres ?
Un code Python désigne un ensemble d’instructions écrites dans le langage de programmation Python. Ces instructions indiquent à un ordinateur comment effectuer une tâche spécifique. Les codes Python peuvent être simples ou complexes, et être utilisés pour créer une large gamme d’applications, des sites Web aux applications scientifiques complexes.
Certains codes Python sont considérés comme indispensables car ils effectuent des tâches courantes ou importantes que les développeurs doivent effectuer tous les jours dans leur travail.
Ces codes vous feront gagner du temps et vous éviteront des efforts inutiles. Vous n’aurez qu’à les copier depuis des ressources comme cet article.
Codes python indispensables pour les Développeurs web
Voici 30 codes Python courts qui vont vous aider dans vos tâches quotidiennes :
1. Codes Python de manipulation de données
Python excelle dans la manipulation et l’analyse de données. Voici quelques exemples de codes Python utiles pour cette tâche :
Extrait 1 : code de chargement de données :
# Chargement de données CSV
data = pd.read_csv('data.csv')
# Chargement de données JSON
data = pd.read_json('data.json')
# Chargement de données depuis une base de données
import sqlalchemy as sa
engine = sa.create_engine('sqlite:///data.db')
data = pd.read_sql_table('table_name', engine)Ce code vous permet de charger des données provenant de sources variées (fichiers CSV, JSON ou bases de données) vers un DataFrame Pandas pour une analyse et une manipulation ultérieures. Il simplifie l’accès et le traitement de données provenant de différents formats., facilite l’analyse et la manipulation des données grâce aux structures de données Pandas et permet une exploration et une visualisation efficaces des données.
Extrait 2 : code de nettoyage et préparation des données
# Suppression des valeurs manquantes
data.dropna(inplace=True)
# Remplacement des valeurs manquantes par une valeur par défaut
data['colonne'].fillna(0, inplace=True)
# Suppression des doublons
data.drop_duplicates(inplace=True)
# Conversion des types de données
data['colonne'] = pd.to_numeric(data['colonne'])Ce code nettoie le DataFrame en supprimant les données manquantes, les doublons et en convertissant les types de données pour une analyse ultérieure.
Extrait 3 : code d’analyse descriptive des données
# Résumé statistique des données
data.describe()
# Distribution des données
data['colonne'].hist()
# Corrélation entre les variables
data.corr()Ce code Python effectue une analyse descriptive des données dans un DataFrame Pandas. Il joue un rôle crucial dans l’exploration et la compréhension des données.
2. Automatisation de tâches
Python est un outil puissant pour automatiser des tâches répétitives et fastidieuses. Voici quelques exemples de codes Python utiles pour l’automatisation :
Extrait 4 : code d’envoi d’emails
import smtplib
# Envoi d'un email simple
sender_email = 'votreadresse@email.com'
receiver_email = 'destinataire@email.com'
password = 'votre_mot_de_passe'
message = 'Contenu de l\'email'
server = smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587)
server.starttls()
server.login(sender_email, password)
server.sendmail(sender_email, receiver_email, message)
server.quit()Ce code vous offre la possibilité d’automatiser l’envoi d’emails simples (et non complexes) à partir d’un compte Gmail. Il est utile pour des tâches telles que :
Envoyer des notifications : alerter les utilisateurs d’événements importants, de mises à jour ou de rappels.
Envoyer des confirmations : confirmer des commandes, des réservations ou d’autres actions effectuées par les utilisateurs.
Envoyer des newsletters ou des bulletins d’information : partager des ou des mises à jour avec un groupe d’abonnés.
Extrait 5 : Code python d’extraction de données web
import requests
# Récupération du contenu d'une page web
url = 'https://www.exemple.com'
response = requests.get(url)
content = response.content
# Extraction de données spécifiques à partir du contenu HTML
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
data = soup.find_all('div', class_='classe_cible')
for element in data:
# Traitement des données extraites
...Ce code Python utilise les bibliothèques requests et BeautifulSoup pour récupérer et analyser le contenu d’une page web. Il est utile pour des tâches telles que :
Scraping de données : extraire des informations structurées ou non structurées à partir de pages web pour une analyse ultérieure ou le stockage dans une base de données.
Surveillance du web : suivre les changements de contenu sur des sites web spécifiques et alerter les utilisateurs de mises à jour importantes.
Agrégation de contenu : rassembler des informations provenant de plusieurs sources web et les présenter de manière centralisée.
3. Recherche et remplacement de texte
Extrait de code python n 6 :
texte = "Ceci est un exemple de texte."
nouveau_texte = texte.replace("exemple", "remplacement")
print(nouveau_texte) # Affiche : "Ceci est un remplacement de texte."Ce code vous permet de remplacer de manière simple et efficace une chaîne de caractères spécifique par une autre dans une chaîne de texte. Il est utile pour diverses tâches telles que :
Correction d’erreurs orthographiques ou de fautes de frappe : remplacer des mots mal orthographiés par leur orthographe correcte.
Anonymisation de données : remplacer des informations sensibles par des valeurs génériques pour protéger la confidentialité.
Traduction de texte : remplacer des mots ou des phrases dans une langue par leur traduction dans une autre langue.
4. Manipulation de texte
Extrait 7 : code de suppression des espaces inutiles
texte = " Texte avec espaces inutiles. "
texte_sans_espaces = texte.strip()
print(texte_sans_espaces) # Affiche : "Texte avec espaces inutiles."Utilisez ce code python indispensable pour nettoyer les chaînes de caractères en supprimant les espaces superflus qui peuvent nuire à la lisibilité et à la manipulation du texte
Si vous ignorez en quoi une telle fonctionnalité pourrait vous service, voici quelques exemples concrets de son utilité :
Formulaires web : lors de la soumission d’un formulaire web, il est important de supprimer les espaces inutiles saisis par l’utilisateur pour faciliter la validation et le traitement des données.
Analyse de texte : pour analyser le contenu textuel, il est souvent nécessaire de supprimer les espaces inutiles afin de se concentrer sur les mots et leur contexte.
Stockage de données : en stockant des données textuelles, il peut être utile de supprimer les espaces inutiles pour optimiser l’espace de stockage.
5. Renommer des fichiers
Extrait 8 : code qui renomme automatiquement les fichiers
import os
# Renommer un fichier
os.rename('ancien_nom.txt', 'nouveau_nom.txt')
# Renommer plusieurs fichiers dans un répertoire
for filename in os.listdir('répertoire'):
new_filename = filename.replace('ancien_nom', 'nouveau_nom')
os.rename(os.path.join('répertoire', filename), os.path.join('répertoire', new_filename))Ce code sert à automatiser le processus de renommage de fichiers, ce qui peut être fastidieux et sujet à des erreurs lorsqu’il est effectué manuellement. Dans le cadre de votre profession, vous aurez à l’utiliser dans divers cas, tels que :
Organiser des fichiers : pour renommer des groupes de fichiers de manière cohérente en fonction d’une convention de nommage spécifique.
Modifier des extensions de fichiers : pour convertir des fichiers d’un format à un autre en modifiant leur extension.
Gérer des fichiers téléchargés : pour renommer automatiquement les fichiers téléchargés en suivant une structure de nommage prédéfinie.
6. Planification de tâches avec Schedule
Extrait 9 : code pour la planification de tâches avec Schedule
import schedule
import time
def ma_fonction():
# Tâche à exécuter
print("Exécution de la tâche planifiée.")
schedule.every().day.at("10:00").do(ma_fonction)
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)Vous aurez besoin de ce code python au quotidien pour automatiser l’exécution de tâches récurrentes à des moments précis ; pour des cas comme :
Sauvegardes automatiques : pour sauvegarder des fichiers ou des bases de données à intervalles réguliers.
Envoi d’e-mails : pour envoyer des e-mails de notification ou de rapport à des moments précis.
Mise à jour de données : pour mettre à jour des données web ou des flux RSS à intervalles réguliers.
Exécution de scripts : pour exécuter des scripts Python ou d’autres programmes à des moments planifiés.
7. Création de rapports PDF avec ReportLab
Extrait 10 : code pour la création de rapports PDF avec ReportLab
from reportlab.lib.pages import Page
from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet
from reportlab.platypus import SimpleDoc, Table, Paragraph
# Création d'un document PDF
doc = SimpleDoc8. Extraction de sous-chaînes en manipulation de texte
Extrait 11 : code python pour l’extraction de sous-chaînes
texte = "Ceci est une chaîne de caractères."
sous_chaine = texte[5:10] # Extrait "est une"
print(sous_chaine)L’extraction de sous-chaînes est une opération courante en programmation et a de nombreuses applications, telles que :
Manipulation de texte : extraire des parties spécifiques d’un texte pour les traiter ou les afficher différemment.
Analyse de données : extraire des informations pertinentes à partir de chaînes de données complexes.
Formatage de texte : extraire des sections spécifiques d’un texte pour les formater différemment (gras, italique, etc.).
Validation des données : extraire des sous-chaînes pour les valider selon des règles spécifiques.
10. Division d’une chaîne en liste
Extrait 12 : code python pour diviser une chaîne en liste
chaine = "Une chaîne séparée par des virgules"
liste = chaine.split(",")
print(liste) # Affiche : ['Une', 'chaîne', 'séparée', 'par', 'des', 'virgules']
Avec ce code, vous pourrez diviser un texte en mots, phrases ou jetons pour une analyse ultérieure, extraire des champs ou des valeurs spécifiques à partir de chaînes de données structurées ou encore vérifier si une chaîne de caractères correspond à un format attendu en la divisant et en analysant ses éléments.
11. Récupération de données JSON d’une API
Extrait 13 : code python pour la récupération de données JSON d’une API
import requests
url = 'https://api.exemple.com/data'
response = requests.get(url)
data = response.json()
# Traitement des données JSON
for element in data:
# ...Ce code fournit un exemple de base pour récupérer des données JSON d’une API RESTful et les traiter ensuite en Python. Les données récupérées pourront ensuite être intégrées pour enrichir les fonctionnalités des applications.
12. Extraire des données spécifiques à l’aide de sélecteurs CSS
Extrait 14 : code pour extraire des données spécifiques à l’aide de sélecteurs CSS
titres = soup.find_all('h1')
for titre in titres:
print(titre.text)Ce code extrait efficacement le texte de tous les titres H1 d’un document HTML en utilisant la bibliothèque Beautiful Soup et des sélecteurs CSS. Cette technique est utile pour analyser et extraire des informations spécifiques à partir de pages web ou d’autres sources HTML.
13. Enregistrer les données extraites dans un fichier
Extrait 15 : code pour Enregistrer les données extraites dans un fichier
with open('données.csv', 'w') as fichier:
for article in soup.find_all('article'):
titre = article.find('h2').text
contenu = article.find('p').text
fichier.write(f"{titre},{contenu}\n")Ce code extrait le titre et le contenu de chaque article d’un document HTML et les enregistre dans un fichier CSV nommé données.csv. Il utilise des techniques de manipulation de fichiers et de la bibliothèque csv pour structurer et enregistrer les données de manière organisée.
14. Gérer les erreurs et exceptions
Extrait 16 : code pour gérer les erreurs et exceptions
try:
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
# Traiter le contenu de la page
else:
print(f"Erreur HTTP {response.status_code}")
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"Erreur lors de la requête : {e}")Ce code utilise un bloc try…except pour gérer les erreurs et exceptions qui pourraient survenir lors de l’utilisation de la bibliothèque requests pour envoyer des requêtes HTTP. Il permet de différencier les erreurs HTTP (codes de statut) des exceptions de requête générales et de fournir des messages d’erreur informatifs pour faciliter le débogage et la gestion des erreurs.
Ce code démontre les bonnes pratiques pour gérer les erreurs réseau et les problèmes de connexion lors de l’interaction avec des API web ou des ressources en ligne.
15. Respecter les robots.txt et les conditions d’utilisation des sites Web
Extrait 17 : code pour respecter les robots.txt et les conditions d’utilisation des sites Web
# Vérifier si le site Web autorise le web scraping
if 'User-Agent' not in response.headers:
print("Le web scraping n'est pas autorisé sur ce site")
exit()
# Respecter les délais d'attente entre les requêtes
time.sleep(2)Ce code vous offre la possibilité de collecter des données de manière responsable et respectueuse des sites Web, en préservant la santé des serveurs et en évitant des blocages ou des sanctions. Elles contribuent à maintenir une relation positive entre les scrapers et les propriétaires de sites Web.
16. Génération de mots de passe aléatoires
Extrait 18 : code pour générer des mots de passe aléatoires
import random
import string
def generer_mot_de_passe(longueur):
"""Génère un mot de passe aléatoire de la longueur spécifiée."""
caracteres = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation
mot_de_passe = "".join(random.choice(caracteres) for i in range(longueur))
return mot_de_passe
longueur = int(input("Entrez la longueur du mot de passe: "))
mot_de_passe = generer_mot_de_passe(longueur)
print("Votre mot de passe aléatoire est:", mot_de_passe)Ce code est utile pour les situations pour créer des mots de passe sécurisés pour de nouveaux comptes en ligne, remplacer les mots de passe faibles ou réutilisés par des mots de passe plus forts et uniques et gérer un grand nombre de mots de passe de manière sécurisée.
17. Extraire le texte d’un fichier PDF
Extrait 19 : code pour extraire le texte d’un fichier PDF
import PyPDF2
def extraire_texte_pdf(fichier_pdf):
"""Extrait le texte d'un fichier PDF."""
with open(fichier_pdf, 'rb') as fichier:
objet_pdf = PyPDF2.PdfReader(fichier)
page = objet_pdf.getPage(0)
texte = page.extractText()
return texte
fichier_pdf = input("Entrez le nom du fichier PDF: ")
texte = extraire_texte_pdf(fichier_pdf)
print(texte)Ce code Python permet d’extraire le texte brut d’un fichier PDF. Il s’agit d’un outil utile pour automatiser la lecture et le traitement de documents PDF, pour extraire des informations spécifiques ou pour convertir des PDF en documents textuels modifiables.
Notez qu’il extrait uniquement le texte brut d’un fichier PDF. Ce code ne conserve pas la mise en forme du document original, telle que la police, la taille du texte, les marges, etc.
18. Télécharger un fichier depuis un site web
Extrait 19 : code pour télécharger un fichier depuis un site web
import requests
def télécharger_fichier(url, nom_fichier):
"""Télécharge un fichier depuis une URL et l'enregistre avec le nom spécifié."""
réponse = requests.get(url)
with open(nom_fichier, 'wb') as fichier:
fichier.write(réponse.content)
url = input("Entrez l'URL du fichier: ")
nom_fichier = input("Entrez le nom du fichier à enregistrer: ")
télécharger_fichier(url, nom_fichier)Grâce à ce code Python, vous pouvez télécharger un fichier depuis une URL spécifiée et de l’enregistrer sur votre ordinateur avec le nom de fichier souhaité. Il s’agit d’un outil utile pour automatiser le téléchargement de fichiers à partir d’Internet, pour sauvegarder des copies locales de documents en ligne ou pour extraire des données à des fins d’analyse.
19. Supprimer des fichiers en double
Extrait 20 : code pour supprimer des fichiers en double
import os
def supprimer_fichiers_en_double(dossier):
"""Supprime les fichiers en double dans un dossier."""
fichiers_vus = set()
for fichier in os.listdir(dossier):
fichier_complet = os.path.join(dossier, fichier)
taille_fichier = os.path.getsize(fichier_complet)
hash_fichier = hashlib.md5(open(fichier_complet, 'rb').read()).hexdigest()
if hash_fichier in fichiers_vus:
os.remove(fichier_complet)
print("Fichier en double supprimé:", fichier)
else:
fichiers_vus.add(hash_fichier)
dossier = input("Entrez le chemin du dossier: ")
supprimer_fichiers_en_double(dossier)Utilisez ce code Python pour supprimer les fichiers en double dans un dossier spécifié. Il s’agit d’un outil utile pour libérer de l’espace de stockage, organiser vos fichiers et éviter les redondances inutiles ou encore gérer des dossiers volumineux contenant de nombreux fichiers similaires.
20. Renommer des fichiers en masse
Extrait 21 : code pour renommer des fichiers en masse
import os
def renommer_fichiers(dossier, ancien_nom, nouveau_nom):
"""Renomme tous les fichiers dans un dossier en remplaçant le nom ancien par le nom nouveau."""
for fichier in os.listdir(dossier):
if ancien_nom in fichier:
nouveau_fichier = fichier.replace(ancien_nom, nouveau_nom)
os.rename(os.path.join(dossier, fichier), os.path.join(dossier
Ce code est utile dans diverses situations telles que le renommage d’un grand nombre de fichiers de manière cohérente, la modification des conventions de nommage de fichiers pour une meilleure organisation ou encore la correction des erreurs ou des incohérences dans les noms de fichiers.
Lire aussi : Comment localiser une adresse IP avec python ?
Les codes Python indispensables pour gérer les erreurs
Extrait n22 : code pour la gestion des exceptions
nombre = input("Entrez un nombre : ")
try:
nombre = int(nombre)
resultat = 10 / nombre
print("Le résultat de la division est :", resultat)
except ValueError:
print("Vous n'avez pas entré un nombre valide.")
except ZeroDivisionError:
print("Division par zéro impossible.")Explication :
try: On place ici le code qui pourrait potentiellement lever une exception.except: Si une exception se produit dans le bloctry, le programme passe au blocexceptcorrespondant au type d’exception.ValueError: Cette exception est levée si la conversion de la chaîne en entier échoue (par exemple, si l’utilisateur entre une lettre).ZeroDivisionError: Cette exception est levée si on tente une division par zéro.
Pourquoi utiliser try/except ?
- Éviter les arrêts inattendus du programme: Au lieu de planter, le programme continue son exécution en gérant l’erreur.
- Fournir des messages d’erreur clairs: Vous pouvez personnaliser les messages pour l’utilisateur, l’aidant à comprendre ce qui s’est passé.
- Séparer le code « normal » du code de gestion d’erreur: Cela rend le code plus lisible et maintenable.
Extrait n23 : Utiliser des assertions pour le débogage
# Vérifier qu'une valeur est positive
age = -5
assert age >= 0, "L'âge doit être positif."
# Vérifier le type d'une variable
nombre = "cinq"
assert isinstance(nombre, int), "La variable doit être un entier."
# Vérifier une condition complexe
liste = [1, 2, 3]
assert len(liste) > 0 and all(isinstance(x, int) for x in liste), "La liste doit contenir au moins un élément et uniquement des entiers."
