[Partie 1] Préparation
Chapitre 1 : Comprendre les messages d’erreur et poser des questions pour obtenir de l’aide d’experts
Comment lire les messages d'erreur Python
Enquête sur les informations de suivi
____Trouver les messages d'erreur
Prévention des erreurs à l'aide de __linters
Comment demander des conseils en programmation
____Réduisons les communications inutiles en fournissant suffisamment d'informations à l'avance.
Écrivons des phrases sous forme de questions avec des points d'interrogation.
Trouvez le site web approprié et posez une question.
Donnons un titre qui résume la question.
____Décrivez ce que vous souhaitez faire avec le code.
Veuillez fournir le message d'erreur complet.
____Partageons le code complet
____Rendez votre code plus lisible grâce à une mise en forme appropriée.
Faites savoir aux gens ce que vous avez essayé
____Partagez vos paramètres
Exemples de bonnes questions
__organiser

Chapitre 2 : Configuration de l’environnement et utilisation de la ligne de commande
système de fichiers
Chemin de Python
____Annuaire d'accueil
Répertoire de travail actuel
Chemin absolu vs. chemin relatif
programmes et processus
__ligne de commande
____Ouvrir une fenêtre de terminal
Comment exécuter un programme en ligne de commande ?
____arguments de ligne de commande
Comment exécuter du code Python avec l'option -c depuis la ligne de commande ?
Exécuter un programme Python depuis la ligne de commande
Exécutez le programme ____py.exe
____Exécuter des commandes dans un programme Python
Saisie semi-automatique par tabulation pour minimiser la saisie au clavier
Afficher l'historique des commandes
____Recueil des commandements essentiels
Variables d'environnement et chemin d'accès
Afficher les variables environnementales
Utilisation de la variable d'environnement ____PATH
____Modification de la variable d'environnement PATH en ligne de commande
Ajouter définitivement le dossier ____ à votre variable d'environnement PATH : environnement Windows
Ajout permanent du dossier ____ à votre PATH : environnements macOS et Linux
Comment exécuter un programme Python sans utiliser la ligne de commande ?
Environnement Windows
Environnement macOS
Environnement Ubuntu Linux
__organiser

[Partie 2] Bonnes pratiques, outils et techniques pour un code propre
Chapitre 3 : Établir un style de codage et automatiser la mise en forme du code
__Pourquoi perdez-vous la confiance de vos collègues ou collaborateurs ?
Guide de style et PEP 8
__espacement horizontal
Utilisez des espaces pour l'indentation.
____Utiliser des espaces à l'intérieur des lignes de code
espacement vertical
____Exemples d'utilisation de l'espacement vertical
____Meilleures pratiques en matière d'espacement vertical
Formateur de code strict, Noir
Comment installer ____Black Tool
Comment exécuter Black en ligne de commande ?
____Désactiver le noircissement pour certaines parties du code
__organiser

Chapitre 4 : Des noms faciles à comprendre
__Notation en casse
Conventions de dénomination __PEP 8
__Longueur appropriée du nom
Nom trop court
Nom trop long
__Créer un nom consultable
Évitez les blagues, les jeux de mots et les références culturelles.
__Ne pas écraser les noms intégrés
Le pire nom de variable jamais vu
__organiser

Chapitre 5 : Détecter et réagir aux signaux d’alerte liés au code
__Code dupliqué
__Nombre magique
Code commenté et code mort
Sortie de débogage
Variables avec un suffixe numérique
__Une classe qui devrait simplement être une fonction ou un module
__Compréhensions de listes imbriquées
Blocs de gestion des exceptions vides et messages d'erreur peu clairs
__Mythes sur les défauts de conception
____Il ne devrait y avoir qu'une seule instruction de retour à la fin de la fonction ?
Une fonction ne peut pas avoir plus d'une instruction try ?
L'argument du drapeau ____ est-il mauvais ?
Les variables globales sont-elles mauvaises ?
Les commentaires sont-ils inutiles ?
__organiser

Chapitre 6 : Comment écrire du code de type Python
Le Zen de Python
__Indentation significative
__Expressions couramment mal utilisées
Utilisez enumerate() plutôt que ____range()
Utilisez l'instruction with plutôt que ____open() et close()
Utilisons « is » au lieu de « ____== » pour comparer avec « None ».
Formatage de chaînes de caractères
Si votre chaîne de caractères contient de nombreuses barres obliques inverses, utilisez des chaînes brutes.
Formatage de chaînes de caractères à l'aide de chaînes f
__Créer une copie superficielle d'une liste
__Comment utiliser les dictionnaires Python
Utilisons get() et setdefault() dans le dictionnaire ____
Utilisez collections.defaultdict pour les valeurs par défaut
Utilisons des dictionnaires au lieu d'instructions switch.
expressions conditionnelles : l’opérateur ternaire « moche » de Python
Opération sur les valeurs variables
____Chaînage des opérateurs d'affectation et de comparaison
Vérifiez si une variable ____ est l'une des valeurs suivantes
__organiser

Chapitre 7 : Terminologie de la programmation dans l’univers Python
Définition de divers termes
Python en tant que langage de programmation vs. Python en tant qu'interpréteur
Collecte des ordures ménagères
____littéral
____Mot-clé
____objet, valeur, instance, identifiant
____article
____type de données mutable, type de données immuable
____Index, Clé, Hachage
Types de conteneurs, de séquences, de mappages et d'ensembles
Méthode du double tiret bas, méthode magique
____module, paquet
objet appelable, objet de première classe
__Un terme souvent utilisé de manière interchangeable
déclaration vs. expression
Bloc vs Section vs Corps
Variables vs. Propriétés
Fonction vs. Méthode
Objets itérables vs itérateurs
Erreur de syntaxe vs. erreur d'exécution vs. erreur sémantique
____Paramètres vs. Arguments
____Contrainte de type vs. Casting de type
Propriété vs. Attribut
Code octet vs. code machine
Script vs. Programme, Langage de script vs. Langage de programmation
Bibliothèque vs Framework vs SDK vs Moteur vs API
__organiser
__Informations Complémentaires

Chapitre 8 : Pièges courants en Python
__Ne pas ajouter/supprimer d'éléments de la liste pendant que la boucle est en cours.
Ne copiez pas les valeurs mutables sans utiliser __copy.copy() ou copy.deepcopy().
__N'utilisez pas d'objets mutables dans les arguments par défaut
__Ne créez pas de chaînes de caractères en concaténant des chaînes de caractères.
Ne vous attendez pas à ce que __sort() trie par ordre alphabétique.
Ne présumez pas que les nombres à virgule flottante sont parfaitement précis.
__N'utilisez pas l'opérateur d'inégalité != consécutivement.
N'oubliez pas la virgule dans les tuples à un seul élément.
__organiser

Chapitre 9 : Les particularités étranges de Python
Pourquoi __256 est-il vrai (256) mais 257 est faux (257) ?
Stage de chaînes
L'opérateur d'incrémentation/décrémentation factice de Python
__all() est vrai s'il n'y a rien
La valeur booléenne est une valeur entière
__Écrire plusieurs opérateurs successivement
Fonction antigravité de Python
__organiser

Chapitre 10 : Création de fonctions similaires à celles de Python
__nom de la fonction
Compromis sur la taille de la fonction
__Paramètres et arguments de la fonction
____arguments par défaut
Passage d'arguments aux fonctions à l'aide de ____* et **
Création d'une fonction à argument variable en utilisant ____*
Création d'une fonction à arguments variables en utilisant ____**
Création de fonctions wrapper avec ____* et **
Programmation fonctionnelle
____effet secondaire
fonction de dimension supérieure
Fonction Lambda
Cartographie et filtrage à l'aide de compréhensions de listes
__La valeur résultante doit toujours être du même type de données.
Lever une exception ou renvoyer un code d'erreur
__organiser

Chapitre 11 : Commentaires et indications de type
__annotation
Style de commentaire
____commentaires en ligne
Notes explicatives
____Résumé des notes
____Annotations contenant des connaissances empiriques
____Annotations contenant des informations juridiques
Commentaires professionnels
____Balises de code et commentaires TODO
____Annotations magiques et encodage des fichiers sources
__docstring
__Indice de type
____Utiliser des outils d'analyse statique
Définir des indications de type ____ pour plusieurs types
____Définition des indications de type pour les listes, les dictionnaires, etc.
Rétroportage des indications de type à l'aide d'annotations ____
__organiser

Chapitre 12 Techniques de gestion de code avec Git
__Commits et dépôts Git
Création d'un nouveau projet Python à l'aide du package cookiecutter
Installation de Git
____Définissez votre nom d'utilisateur Git et votre adresse e-mail
Installation des outils Git GUI
Flux de travail Git
____Comment Git gère l'état des fichiers
Pourquoi dois-je déplacer le fichier ____ vers un état de transit ?
Créez un dépôt Git sur votre ordinateur.
Ajouter et gérer des fichiers avec ____git
Ignorer les fichiers spécifiques dans ____repo
____Valider les modifications
____Supprimer les fichiers du dépôt
Renommer et déplacer des fichiers dans ____repo
__Voir le journal des commits
__Restaurer l'historique des modifications précédent
____Rejeter les modifications locales non validées
____Libérer les fichiers préparés de l'état de préparation
____Annuler la dernière modification
____Rétablir un seul fichier à un commit spécifique
____Réécrire l'historique des commits
GitHub et la commande git push
____Envoyer un dépôt existant vers GitHub
Cloner un dépôt à partir d'un dépôt GitHub existant
__organiser

Chapitre 13 : Analyse et amélioration des performances des algorithmes à l’aide de la notation Big O
module __timeit
__cProfile profileur
Analyse de l'algorithme __Big O
__Grand degré O
Comprendre la notation Big O à travers l'exemple de l'organisation d'une bibliothèque
Big O, qui mesure le scénario le plus défavorable
Déterminons le degré de complexité (Big O) du code.
____Pourquoi ignorons-nous les ordres et coefficients faibles ?
Exemple d'analyse de la notation Big O
Ordre de notation Big O d'un appel de fonction typique
____Big O en bref
La notation Big O n'a aucun sens lorsque ____n est petit, et n est généralement petit.
__organiser

Chapitre 14 : Projets pratiques : La tour de Hanoï et le jeu à quatre mains
Projet de jeu de la tour d'Hanoï
Contenu de l'affichage à l'écran
____code source
____Écrire le code
Projet de jeu pastoral
Contenu de l'affichage à l'écran
____code source
____Écrire le code
__organiser

[Partie 3] Python et la programmation orientée objet
Chapitre 15 : Programmation orientée objet et classes : Apprendre par le jeu du morpion
Analogie avec le monde réel : remplir un formulaire en ligne
Création d'un objet à partir d'une __classe
Créez une classe simple appelée __WizCoin
____méthode, __init__(), soi
____attribut
Propriétés privées et méthodes privées
fonction __type() et attribut __qualname__
Comparaison entre la programmation orientée objet et la programmation non orientée objet : le jeu du morpion
Concevoir des cours adaptés au monde réel est difficile.
__organiser

Chapitre 16 : Finies les duplications de code ! Résolvez le problème grâce à l’héritage
__Comment fonctionne l'héritage
Remplacement de méthode ____
Fonction ____super()
____Synthèse plutôt qu'héritage
Inconvénients de l'héritage ____
fonctions __isinstance() et issubclass()
méthode __class
attribut __class
méthode __static
__Lors de l'utilisation de classes et de fonctionnalités orientées objet statiques
Terminologie orientée objet
____encapsulation
____polymorphisme
Quand ne pas utiliser l'héritage
Héritage multiple
Ordre de résolution de la méthode
__organiser

Chapitre 17 : Programmation orientée objet en Python
__propriété
Convertir ____attribut en propriété
Utilisation des setters pour la validation des données
Propriété en lecture seule
Quand utiliser la propriété ____
Méthode du double underscore en Python
Méthode du double underscore dans les expressions de chaînes de caractères
Méthode du double trait de soulignement des nombres
Méthode du double trait de soulignement en miroir des nombres
____Méthode de substitution par augmentation sur place et double soulignement
____Comparer la méthode du double soulignement
__organiser

| Ce que ce livre aborde |
● Comment écrire du code propre en utilisant l'outil de formatage automatique noir de Python, y compris les bonnes pratiques de codage
● Identification des causes des bogues courants et détection des bogues à l'aide d'analyseurs statiques
Comment structurer les fichiers de votre projet de code à l'aide de l'outil de modèle Cookie Cutter.
● Techniques de programmation fonctionnelle pour les fonctions d'ordre supérieur telles que les lambdas
● Analyse de la vitesse d'exécution du code avec les modules intégrés timeit et cProfile de Python
● Comment rédiger des commentaires et des docstrings pertinents et quand les écrire

| Structure de ce livre |
Ce livre ne se contente pas de couvrir en détail la syntaxe de Python, il aborde également divers outils en ligne de commande utilisés par les développeurs professionnels, notamment les lignes de commande, les formateurs de code, les linters et le contrôle de version.
Nous avons abordé les éléments qui rendent un code lisible et comment écrire un code véritablement propre, et vous travaillerez sur quelques projets de programmation pour voir comment ces principes s'appliquent aux logiciels du monde réel.
Bien que ce livre ne soit pas un manuel d'informatique, il aborde également des sujets tels que l'analyse des algorithmes Big O et la conception orientée objet.

[Partie 1] Préparation

Chapitre 1 : Comprendre les messages d’erreur et poser des questions pour obtenir de l’aide d’experts
Ce livre vous montre comment poser efficacement des questions aux autres et trouver vous-même les réponses dont vous avez besoin.
Il vous apprend également à lire les messages d'erreur et les règles de bienséance pour demander de l'aide en ligne.

Chapitre 2 : Configuration de l’environnement et utilisation de la ligne de commande
Nous verrons comment naviguer dans la ligne de commande, notamment comment configurer votre environnement de développement et la variable d'environnement PATH.

[Partie 2] Bonnes pratiques, outils et techniques pour un code propre

Chapitre 3 : Établir un style de codage et automatiser la mise en forme du code
Nous allons examiner le guide de style PEP 8 et la mise en forme du code afin d'améliorer la lisibilité.
Vous apprendrez également à automatiser ce processus à l'aide de Black, un outil de formatage de code.

Chapitre 4 : Noms faciles à comprendre
Apprenez à nommer les variables et les fonctions pour améliorer la lisibilité du code.

Chapitre 5 : Détecter et réagir aux signaux d’alerte liés au code
Nous allons aborder certains signes avant-coureurs potentiels qui pourraient indiquer la présence de bogues dans votre code.

Chapitre 6 : Comment écrire du code de type Python
Nous allons examiner certaines conventions d'écriture de code Python et comment créer du code pythonique.

Chapitre 7 : Terminologie de la programmation dans l’univers Python
Découvrez les termes techniques et les termes souvent confondus utilisés dans le domaine de la programmation.

Chapitre 8 : Pièges courants en Python
Cet ouvrage aborde les causes des confusions et des bogues courants dans le langage Python, ainsi que les solutions et les stratégies de codage permettant de les éviter.

Chapitre 9 : Les particularités étranges de Python
Nous aborderons certaines des fonctionnalités les plus étranges du langage Python que vous ignorez peut-être, comme l'internement des chaînes de caractères et le clin d'œil à l'antigravité.
Comprendre pourquoi certains types de données et opérateurs provoquent un tel comportement inattendu vous permettra d'approfondir votre compréhension du fonctionnement de Python.

Chapitre 10 : Création de fonctions similaires à celles de Python
Apprenez à structurer vos fonctions pour optimiser leur convivialité et leur lisibilité.
Apprenez les techniques de programmation fonctionnelle telles que la syntaxe des arguments * et **, les avantages et les inconvénients des fonctions longues et courtes, et les fonctions lambda.

Chapitre 11 : Commentaires et indications de type
Le programme aborde l'importance des parties non liées au code et leur impact sur la maintenabilité.
Explique à quelle fréquence utiliser les commentaires et les docstrings et comment les rendre utiles.
Dans ce chapitre, nous apprendrons également à détecter les bogues à l'aide d'indications de type et d'analyseurs statiques comme MyPy.

Chapitre 12 Techniques de gestion de code avec Git
Apprenez à utiliser les outils de contrôle de version Git pour enregistrer les modifications du code source, revenir aux versions précédentes de votre travail ou retracer l'origine des bogues.
Nous verrons également comment utiliser l'outil de découpage de fichiers pour organiser les fichiers de votre projet de code.

Chapitre 13 : Analyse et amélioration des performances des algorithmes à l’aide de la notation Big O
Apprenez à mesurer objectivement la vitesse de votre code à l'aide des modules timeit et cProfile.
Nous expliquons également comment utiliser l'analyse d'algorithme Big O pour prédire dans quelle mesure votre code ralentira à mesure que la quantité de données à traiter augmentera.

Chapitre 14 : Projets pratiques : La tour de Hanoï et le jeu à quatre mains
Nous mettrons en pratique les techniques apprises jusqu'à présent en écrivant deux jeux en ligne de commande.
Hanoi Tower, un jeu de puzzle où l'on déplace un disque d'une tour à l'autre, et Samok, un jeu de plateau traditionnel pour deux joueurs.

[Partie 3] Python et la programmation orientée objet

Chapitre 15 : Programmation orientée objet et classes : Apprendre par le jeu du morpion
Définit le rôle souvent mal compris de la programmation orientée objet (POO).
De nombreux développeurs abusent des techniques de programmation orientée objet dans leur code parce qu'ils pensent que tout le monde le fait, ce qui est une cause majeure de la complexité du code source.
Ce chapitre vous apprend à écrire des classes, mais surtout, il explique pourquoi vous devriez et ne devriez pas utiliser de classes.

Chapitre 16 : Finies les duplications de code ! Résolvez le problème grâce à l’héritage
Découvrez l'héritage de classes et son utilité pour la réutilisation du code.

Chapitre 17 : Programmation orientée objet de style Python
Cet ouvrage couvre les caractéristiques uniques de la conception orientée objet de Python, telles que les propriétés, les méthodes doublement soulignées et la surcharge d'opérateurs.

[Recommandation]

Mon premier programme Python fonctionne aussi.
Mais si j'avais lu ce livre plus tôt, les choses auraient été bien meilleures.
Ce livre est une mine d'or de connaissances précieuses qui seront utiles aux débutants, aux développeurs intermédiaires et même aux programmeurs confirmés.
- GeekTechStuff

Ce livre regorge d'informations utiles pour tous les développeurs Python.
Pour quiconque souhaite apprendre les bases de la programmation, et plus particulièrement la programmation en Python, quel meilleur livre pourrait-il y avoir ?
- Ian Mizer / Groupe de programmeurs Python d'Atlanta

C'est un livre vraiment excellent.
L'auteur Swaigart se concentre sur trois sujets : les défis initiaux auxquels les développeurs sont souvent confrontés (demander de l'aide, mettre en place un environnement de travail), les meilleures pratiques et les outils et techniques de programmation, et enfin, l'exploitation de Python orienté objet.
Ce livre est particulièrement utile car il offre une vue d'ensemble claire des informations que vous devriez autrement rechercher à de nombreux endroits.
- Serdar Yegulalp / InfoWorld

[Note de l'auteur]

Ce serait une erreur de considérer ce livre comme un simple recueil de conseils utiles pour écrire du code propre.
Ce livre vous guidera à travers la ligne de commande et vous montrera comment utiliser divers outils spécialisés tels que les formateurs de code, les vérificateurs de types, les linters et le contrôle de version.
L'auteur Al Swaigat partage ses connaissances et son expertise, couvrant tous les aspects, de la configuration de l'environnement de développement, du nommage des variables et des meilleures pratiques en matière de lisibilité, à la documentation, l'organisation du code, la mesure des performances, la conception orientée objet et l'analyse des algorithmes Big O.
Les techniques intermédiaires et avancées enseignées dans ce livre sont utiles non seulement en Python, mais dans tous les langages, et amélioreront considérablement vos compétences en programmation.
Aussi bon soit un livre, sa lecture ne fait pas de vous un développeur de logiciels professionnel, mais celui-ci vous guide clairement sur la manière d'écrire du code facile à déboguer, conforme aux conventions Python et lisible.
Le chemin qui vous mènera à devenir un expert s'ouvre bientôt à vous.

[Note du traducteur]

Depuis la publication de l'ouvrage de Robert C. Martin intitulé « Clean Code : The Art of Agile Software Craftsmanship », l'intérêt des développeurs pour l'écriture de code propre et la refactorisation n'a cessé de croître.
La facilité de maintenance et l'extensibilité des fonctionnalités offertes par un code lisible sont reconnues comme des attributs logiciels que doivent rechercher non seulement les développeurs travaillant avec du code existant, mais aussi ceux qui démarrent un projet à partir de zéro.
À cette fin, diverses méthodes pratiques et bonnes pratiques sont partagées, et le développement des environnements de développement intégrés (IDE) peut même bénéficier de l'automatisation.
Mais même dans cette atmosphère et cet environnement propices, si vous avez l'impression qu'il manque quelque chose, même de 2 %, ce n'est pas seulement votre problème.
Comme tout autre langage de programmation, Python est facile à apprendre mais difficile à maîtriser.
Comparé à d'autres langages de programmation, Python, de par sa nature de haut niveau, facilite grandement la prise en main et ouvre les yeux des développeurs novices sur les nombreuses possibilités offertes par l'informatique. Cependant, lorsqu'ils sont confrontés à des problèmes concrets et tentent de les résoudre, ils sont souvent surpris de constater que Python est loin d'être simple.
Le problème vient-il du langage Python lui-même ? De ses bibliothèques et frameworks complexes ? Ou bien de mon manque de connaissances fondamentales en informatique ? Comment les utilisateurs vraiment avancés utilisent-ils Python, et quels secrets découvrent-ils que j’ignore ?
Comme le suggère son titre, « Clean Code, Now in Python », cet ouvrage présente comment appliquer les principes du code propre à Python pour créer un code similaire à celui de Python.
Plutôt que de simplement transposer à Python le contenu des manuels de programmation propre et de la documentation en ligne existants, ce livre identifie les obstacles que les développeurs débutants doivent surmonter pour devenir des développeurs compétents, et présente divers exemples et conseils sur la manière de les surmonter de façon standard.
Ce livre présente des conseils pratiques et des astuces spécifiques à l'industrie pour trouver des informations et utiliser la ligne de commande comme un pro, nommer les éléments importants pour un code propre, suivre des directives de style de codage et de formatage similaires à celles de Python, éliminer les anomalies de code, écrire des fonctions efficaces, des commentaires et des indications de type, et éviter les particularités et les pièges de Python.
De plus, pour renforcer vos compétences informatiques, il aborde divers termes de programmation, les méthodes essentielles de contrôle de version que vous devez connaître, les théories et les outils de mesure des performances des algorithmes, ainsi que des explications sur la programmation orientée objet.
S’appuyant sur les connaissances acquises dans les chapitres précédents, ce livre propose un guide étape par étape pour développer un jeu simple de manière orientée objet, à l’instar de Python, permettant ainsi aux lecteurs de développer une approche progressive et évolutive du développement logiciel.
Bien que ce livre n'offre peut-être pas de révélations révolutionnaires, il regorge de contenu précieux qui motivera les développeurs désireux d'améliorer progressivement leurs compétences au quotidien, leur fournira un point de départ et jettera les bases solides nécessaires pour qu'ils n'aient pas peur face aux défis.
Si vous lisez ce livre, mettez en pratique ce que vous apprenez et répétez le processus d'adaptation à votre propre style, vous vous retrouverez transformé en développeur de logiciels professionnel à un moment donné.
J'espère sincèrement que ce livre sera un excellent professeur et un bon ami pour vous tout au long de votre parcours de développement.
- Park Jae-ho

Comparé à des langages comme Java, Golang et C++, Python possède ses propres caractéristiques uniques.
Bien qu'il soit plus accessible et plus facile à expliquer et à comprendre que d'autres langages, il présente l'inconvénient d'être plus lent que d'autres langages lors des tests de codage d'algorithmes, et certains développeurs expriment des difficultés de débogage.
Lorsqu'on utilise le terme « expert Python », même les développeurs expérimentés ont souvent du mal à expliquer quelles compétences et connaissances possède un expert Python, ou quelles étapes un développeur junior peut suivre pour devenir un expert Python.
Ce livre est loin d'être un ouvrage d'introduction à Python.
Cependant, je me tiens également à distance des ouvrages trop académiques.
Les préoccupations de l'auteur quant à la manière de combler le fossé entre débutant et expert sont manifestes tout au long du texte.
Ce livre n'utilise ni décorateurs difficiles ni lambdas abrégés extrêmes.
Cependant, il propose plusieurs méthodes que les débutants peuvent essayer pour aller plus loin.
- Kim Dong-hyun