Module 1 — Comprendre les usages de Python en backend et en automatisation métier
- Positionnement de Python dans les environnements backend, applicatifs et outils internes.
- Différences entre script ponctuel, automatisation récurrente, service backend et API.
- Cas d’usage fréquents : traitement de fichiers, synchronisation de données, intégration d’outils, services métiers.
- Forces et limites de Python selon les volumes, les performances attendues et les contraintes d’exploitation.
- Identification des bonnes pratiques pour concevoir un code utile, lisible et durable dans un contexte professionnel.
Module 2 — Maîtriser les fondamentaux du langage pour des scripts fiables
- Utiliser les structures de données, conditions, boucles, fonctions et modules de manière rigoureuse.
- Manipuler chaînes, collections, dates, nombres et fichiers selon les besoins courants des traitements métiers.
- Organiser les traitements en fonctions réutilisables et responsabilités clairement séparées.
- Gérer les entrées, sorties et paramètres pour rendre les scripts plus flexibles et maintenables.
- Prévenir les erreurs fréquentes liées aux conversions, aux valeurs manquantes et aux traitements répétitifs.
- Mise en application encadrée sur des automatisations simples de manipulation de données.
Module 3 — Structurer des scripts métiers robustes et maintenables
- Découper un script en étapes logiques : collecte, validation, transformation, restitution.
- Mettre en place une organisation claire des fichiers, des modules et des paramètres de configuration.
- Utiliser les bibliothèques standards utiles aux tâches métiers : os, pathlib, csv, json, datetime, logging.
- Gérer les fichiers, dossiers, exports et imports dans différents formats courants.
- Améliorer la lisibilité avec des conventions de nommage, de commentaires et de documentation adaptées.
- Encadrer les mises en application pour transformer un besoin opérationnel en script structuré.
Module 4 — Développer des traitements de données et automatisations utiles au métier
- Lire, contrôler, transformer et consolider des données issues de fichiers, formulaires ou sources applicatives.
- Automatiser des tâches répétitives : génération de rapports, nettoyage de données, renommage, notifications, imports.
- Intégrer des appels à des services externes ou à des bases simples selon les besoins du traitement.
- Gérer les volumes, les temps d’exécution et les dépendances dans une logique de fiabilité.
- Sécuriser les traitements avec des contrôles de cohérence, de format et de complétude.
- Mise en application encadrée sur un scénario d’automatisation métier représentatif.
Module 5 — Concevoir un backend Python organisé et évolutif
- Comprendre l’architecture générale d’une application backend Python.
- Structurer le code en couches ou composants : logique métier, accès aux données, services, interfaces.
- Organiser les routes, traitements, validations et configurations dans un cadre maintenable.
- Distinguer clairement les responsabilités entre règles métier, accès techniques et exposition des données.
- Préparer un socle réutilisable pour faire évoluer un outil interne vers une application plus complète.
- Identifier les critères de choix d’architecture selon la taille du projet et les usages visés.
Module 6 — Exposer des traitements via des API et services web
- Comprendre le rôle d’une API dans l’intégration d’outils et l’exposition de fonctionnalités métiers.
- • Concevoir des endpoints simples pour lire, créer, mettre à jour ou déclencher des traitements.
- • Structurer les échanges avec des formats de données cohérents et des réponses explicites.
- • Gérer les validations d’entrée, les erreurs, les statuts et les règles de sécurité de premier niveau.
- • Documenter les services pour faciliter leur usage par d’autres équipes ou applications.
- • Mise en application encadrée sur la création d’un service backend simple autour d’un besoin métier.
Module 7 — Fiabiliser les développements avec tests, gestion d’erreurs et journalisation
- Mettre en place une gestion d’exceptions adaptée aux cas d’erreur métier et technique.
- Utiliser les logs pour suivre l’exécution, diagnostiquer les anomalies et faciliter la maintenance.
- Écrire des tests unitaires et fonctionnels simples pour sécuriser les composants essentiels.
- Vérifier les comportements attendus sur les fonctions critiques, les validations et les traitements de données.
- Réduire les régressions grâce à des scénarios de test ciblés et reproductibles.
- Améliorer la qualité globale du code par une approche structurée de vérification.
Module 8 — Industrialiser les scripts et applications Python dans un contexte professionnel
- Gérer les environnements virtuels, dépendances et fichiers de configuration.
- Préparer l’exécution d’un script ou d’un service dans différents contextes : local, serveur, tâche planifiée.
- Organiser les paramètres sensibles, chemins, secrets et variables d’environnement avec méthode.
- Mettre en place des pratiques de versionnement, de revue de code et de documentation technique.
- Anticiper la maintenance, les évolutions fonctionnelles et la reprise par d’autres développeurs.
- Consolider les acquis à travers des exercices d’analyse, d’amélioration et de structuration encadrés.
