30 codes python indispensables pour votre travail quotidien
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Les 21 codes python indispensables pour votre travail quotidien

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 donc les 21 codes python pré-écrits les plus indispensables pour votre travail quotidien. 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

coder avec python

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.

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Logo Python

Extraits de codes python indispensables pour votre travail quotidien

Voici 30 extraits de code Python courts qui vont vous aider dans vos tâches quotidiennes :

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.

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 informations 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.

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.

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.

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))
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)
codeur et designer
coder avec python

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 = SimpleDoc

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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 ?

des codeurs python
Des codeurs Python

Conclusion

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