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
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.
Évaluation & suivi des acquis
Mill-Forma est certifié Qualiopi. Chaque session respecte les six modalités d'évaluation et de suivi suivantes :
- Feuille de présence émargée quotidiennement par le formateur et chaque stagiaire
- Émargement sécurisé via la plateforme Dendreo (suivi numérique certifié)
- Questionnaire d'auto-positionnement préalable pour évaluer niveau et attentes
- Évaluations formatives et sommatives tout au long de la formation
- Mises en situation pratiques et exercices professionnels en conditions réelles
- Attestation de fin de stage et certificat de réalisation remis au stagiaire
Certification délivrée
Attestation de fin de stage + certificat de réalisation
Délai d'accès
Sous 15 jours après validation du devis
Accessibilité PSH
Adaptations possibles en situation de handicap. En savoir plus.
Méthodes pédagogiques
- ›Alternance d'apports théoriques et de mises en pratique
- ›Études de cas issues de projets clients réels
- ›Support pédagogique numérique remis à chaque stagiaire
- ›Formateur expert métier en activité
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
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