Introduction à Python


#1

Bonjour à tous,

J’ai besoin d’apprendre à utiliser Python et je cherche un ouvrage d’introduction, au format pdf, que je puisse lire sur ma liseuse à mes heures perdues. J’ai trouvé ces références, qui paraissent tout à fait correspondre : https://codeburst.io/15-free-ebooks-to-learn-python-c299943f9f2c

Qu’en pensez-vous ? Auriez-vous d’autres références à me conseiller ?

Je ne suis pas un débutant en matière de programmation et je connais bien awk, R, Matlab, etc.

Amicalement,

Noël


#2

salut,

dans la documentation de SPPAS, j’ai écrit un chapitre “Scripting with Python and SPPAS” (chapitre 6, en PDF dans le package ou HTML sur le web). Toute la première partie permet d’aborder les bases de Python, en moins d’une heure de temps. Il y a des petits “exercices”, et les solutions se trouvent aussi dans le package.

Une fois les bases acquises avec l’IDE (basique) fournie avec Python, l’idéal est d’installer un “vrai” environnement de travail. Celui que je trouve le plus confortable est “PyCharm” : https://www.jetbrains.com/pycharm/

–Brigitte


#3

Super, merci beaucoup !

Noël


#4

Bonjour,
Il existe aussi ce site que j’ai trouvé très bien pour démarrer.
Bonne journée.

https://www.codecademy.com/fr/tracks/python


#5

Merci pour cette liste de références.
Parmi la liste, il y a un titre qui m’a paru particulièrement pertinent, peut-être pas comme première lecture pour commencer, mais dès qu’on commence a rencontré des problèmes de programmation difficiles à résoudre :
How to Make Mistakes in Python
Even the best programmers make mistakes, and experienced programmer Mike Pirnat has made his share during 15+ years with Python. Some have been simple and silly; others were embarrassing and downright costly. In this O’Reilly report, he dissects some of his most memorable blunders, peeling them back layer-by-layer to reveal just what went wrong.


#6

Merci Axel et Grégoire. J’ai commencé A Whirlwind Tour of Python et c’est une très bonne introduction.

To tap into the power of Python’s open data science stack — including NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, and other tools — you first need to understand the syntax, semantics, and patterns of the Python language. This report provides a brief yet comprehensive introduction to Python for engineers, researchers, and data scientists who are already familiar with another programming language.