Développement IT
Formation Python : développement backend et scripts métiers
Cette formation permet de concevoir des scripts fiables et des composants backend maintenables pour automatiser, structurer et sécuriser les traitements métiers.
Format
Intra-entreprise
Durée recommandée
≈ 28 à 42 heures
Démarrage
Sous 15 jours
Sur-mesure
Programme co-construit avec le formateur
Mis à jour le
Pour qui ?
- ›Développeurs, techniciens ou profils IT souhaitant utiliser Python pour automatiser des traitements et développer des services backend.
- ›Développeurs web, data ou applicatifs amenés à créer des scripts métiers, des API ou des outils internes en Python.
- ›Référents techniques, chefs de projet techniques ou équipes de développement souhaitant structurer leurs pratiques autour de Python.
Prérequis
- ›Maîtriser les bases de la programmation et la logique algorithmique.
Objectifs pédagogiques
- ›Comprendre les usages de Python dans le développement backend et l’automatisation de traitements métiers.
- ›Concevoir des scripts lisibles, robustes et réutilisables pour traiter des données, automatiser des tâches et fiabiliser des opérations courantes.
- ›Structurer une application backend Python en organisant le code, les dépendances, les échanges de données et les responsabilités techniques.
- ›Développer des interfaces de service ou des API simples pour exposer des traitements métiers de manière sécurisée et maintenable.
- ›Gérer les erreurs, les validations, les logs et les tests afin d’améliorer la qualité et la fiabilité des développements.
- ›Mettre en œuvre de bonnes pratiques de maintenance, de documentation et d’industrialisation adaptées à des usages professionnels.
Programme détaillé
8 modules, construits autour de vos cas réels.
Durée recommandée ≈ 28 à 42 heures, modulable selon le rythme du groupe et vos contraintes intra-entreprise.
01Comprendre les usages de Python en backend et en automatisation métier
Chapitres- Situer Python dans les environnements backend, applicatifs et outils internes selon les besoins de l'équipe.
- Distinguer script ponctuel, automatisation récurrente, service backend et API exposée.
- Identifier les cas d'usage fréquents : traitement de fichiers, synchronisation de données, intégration d'outils, services métiers.
- Évaluer les forces et limites de Python face aux volumes, aux performances attendues et aux contraintes d'exploitation.
- Repérer les bonnes pratiques pour produire un code utile, lisible et durable en contexte professionnel.
02Maîtriser les fondamentaux du langage pour des scripts fiables
Chapitres- Utiliser structures de données, conditions, boucles, fonctions et modules avec rigueur.
- Manipuler chaînes, collections, dates, nombres et fichiers selon les besoins courants des traitements métiers.
- Organiser les traitements en fonctions réutilisables aux responsabilités clairement séparées.
- Gérer entrées, sorties et paramètres pour rendre les scripts flexibles et maintenables.
- Prévenir les erreurs fréquentes liées aux conversions, aux valeurs manquantes et aux traitements répétitifs.
- Appliquer ces fondamentaux sur des automatisations simples de manipulation de données.
03Structurer des scripts métiers robustes et maintenables
Chapitres- 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.
- Exploiter les bibliothèques standards utiles aux tâches métiers : os, pathlib, csv, json, datetime, logging.
- Gérer fichiers, dossiers, exports et imports dans les formats courants.
- Améliorer la lisibilité avec des conventions de nommage, de commentaires et de documentation adaptées.
04Développer des traitements de données et automatisations utiles au métier
Chapitres- Lire, contrôler, transformer et consolider des données issues de fichiers, formulaires ou sources applicatives.
- Automatiser les 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 volumes, temps d'exécution et dépendances dans une logique de fiabilité.
- Sécuriser les traitements par des contrôles de cohérence, de format et de complétude.
- Construire un scénario d'automatisation métier représentatif de bout en bout.
05Concevoir un backend Python organisé et évolutif
Chapitres- Comprendre l'architecture générale d'une application backend Python.
- Structurer le code en couches ou composants : logique métier, accès aux données, services, interfaces.
- Organiser routes, traitements, validations et configurations dans un cadre maintenable.
- Séparer 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.
- Choisir une architecture adaptée à la taille du projet et aux usages visés.
06Exposer des traitements via des API et services web
Chapitres- Comprendre le rôle d'une API dans l'intégration d'outils et l'exposition de fonctionnalités métiers.
- Concevoir des endpoints pour lire, créer, mettre à jour ou déclencher des traitements.
- Structurer les échanges avec des formats de données cohérents et des réponses explicites.
- Gérer validations d'entrée, erreurs, statuts HTTP et règles de sécurité de premier niveau.
- Documenter les services pour faciliter leur usage par d'autres équipes ou applications.
- Créer un service backend simple autour d'un besoin métier concret.
07Fiabiliser les développements avec tests, gestion d'erreurs et journalisation
Chapitres- Mettre en place une gestion d'exceptions adaptée aux cas d'erreur métier et technique.
- Exploiter les logs pour suivre l'exécution, diagnostiquer les anomalies et faciliter la maintenance.
- Écrire des tests unitaires et fonctionnels 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.
08Industrialiser les scripts et applications Python dans un contexte professionnel
Chapitres- Gérer environnements virtuels, dépendances et fichiers de configuration.
- Préparer l'exécution d'un script ou d'un service en local, sur serveur ou en tâche planifiée.
- Organiser paramètres sensibles, chemins, secrets et variables d'environnement avec méthode.
- Mettre en place versionnement, revue de code et documentation technique.
- Anticiper la maintenance, les évolutions fonctionnelles et la reprise par d'autres développeurs.
- Consolider les acquis par des exercices d'analyse, d'amélioration et de structuration.
Moyens & supports pédagogiques
- Accueil des stagiaires
- Supports de formation projets
- Apports théoriques et pratiques
- Études de cas concrets
- Auto-positionnement
- Accès en ligne aux ressources
Évaluation & suivi des acquis
Feuille de présence
Émargement des stagiaires en présentiel ou à distance, via support papier ou signature électronique.
Émargement sécurisé
Signatures électroniques collectées en ligne et conservées dans un coffre-fort numérique sécurisé par Dendreo.
Auto-positionnement
Évaluation du niveau des stagiaires en début et en fin de formation pour mesurer la progression.
Évaluations pédagogiques
Validation des acquis par des questions orales ou écrites tout au long de la formation.
Mises en situation
Exercices pratiques et cas concrets pour ancrer les compétences dans la réalité métier.
Attestation de fin de formation
Remise d'une attestation officielle à l'issue de la formation.
Délai d’accès
Sous 15 jours après validation du devis
Accessibilité PSH
Adaptations possibles en situation de handicap. En savoir plus
Prochaine étape
Construire votre formation Python : développement backend et scripts métiers
Un échange de 20 minutes suffit pour cadrer vos enjeux et la session. Devis personnalisé sous 48h, démarrage sous 15 jours.
- Réponse sous 24h ouvrées
- 01 85 71 00 29
Pour aller plus loin
