Python pour l’expérimentation

Une nouvelle version est en cours d’écriture :
https://iogs-lense-training.github.io/python-for-science/

• Python @ SupOp

  A LIRE AVANT TOUTE UTILISATION




• Les bases du langage

  Distributions, scripts, bibliothèques

• Bases scientifiques

  Numpy, Scipy, Matplotlib, Sympy

• Analyse de données

  Pandas, Seaborn,

• H

  Interfaçage

  PySide/PyQT, Serial,

• H

  Autres bibliothèques

  control,…

Autres contenus

https://github.com/IOGS-Digital-Methods/semester-5

A voir également

• OpenCV pour le traitement avancé des images
• Pillow pour le traitement des images
• TF2D et images

• Bonnes pratiques en Python
  • https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/15_bonnes_pratiques/
  • Commentaires et documentations : https://realpython.com/documenting-python-code/
    • pycodestyle : pour vérifier les codes – Error codes
    • pydocstyle : pour vérifier les docstrings – Error codes
  • Doctest : https://blog.flozz.fr/2020/06/15/doctest-vous-navez-aucune-excuse-pour-ne-pas-ecrire-des-tests-unitaires-en-python/
• IHM / Qt
  • PyQt5 GUI : https://courspython.com/interface-graphique.html
  • PyQt5 Events : https://zetcode.com/gui/pyqt5/eventssignals/

• Documentation
  • SPHINX : https://www.sphinx-doc.org/en/master/

• Classes et objets
  • UML : https://www.modelio.org/