À retenir
- Même avec des assistants de programmation, les débutants ont encore besoin d’un modèle mental de base pour comprendre comment les programmes s’exécutent et échouent.
- Les bases de Python portent sur la syntaxe, les données, le flux de contrôle, les fonctions, les inputs, les outputs et les habitudes de débogage.
- L’objectif n’est pas de mémoriser chaque concept. Il faut devenir assez à l’aise pour lire les erreurs et continuer à construire.
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Voyez cet article comme un guide qui couvre toutes les bases de l’informatique dont vous avez besoin si vous commencez complètement en programmation. Nous allons parcourir tous les concepts qui valent la peine d’être connus. Vous continuerez évidemment de pratiquer et d’en apprendre davantage dans notre cours Python. Ne vous inquiétez donc pas si vous ne maîtrisez pas tous les concepts après ce seul article. Vous devrez pratiquer ces concepts de programmation pour vraiment les comprendre!
Même si vous utilisez des LLMs pour programmer, chaque programmeur doit connaître certains concepts fondamentaux de l’informatique. Nous avons déjà parlé des langages de programmation et de Python, mais lorsque nous programmons, nous devons aussi bien comprendre les bases et leur place dans le grand portrait du développement logiciel. Si vous débutez et manquez un peu d’assurance, ne vous inquiétez pas. Je vais avancer une étape à la fois et utiliser des exemples pour expliquer clairement chaque concept.
Commençons par la syntaxe. La syntaxe désigne les règles formelles qu’un langage de programmation doit suivre pour que l’ordinateur comprenne vos instructions. Si vous écrivez du code qui enfreint ces règles, l’ordinateur génère une erreur. La syntaxe ressemble à la grammaire d’une langue humaine. En anglais, la plupart des phrases ont besoin d’un sujet et d’un verbe. En Python, vous devez écrire certains symboles ou mots dans le bon ordre pour que le code s’exécute. L’important est de comprendre qu’apprendre la syntaxe signifie devenir à l’aise avec la façon dont un langage de programmation veut que vous formuliez vos instructions. Si vous respectez ses règles, votre code peut réellement faire ce que vous voulez.
Les programmes ont aussi besoin d’une façon de communiquer avec le monde et les utilisateurs. Un input sert à faire entrer de nouvelles données dans votre programme, par exemple en demandant à un utilisateur d’écrire son nom. Un output représente ce que votre programme lui renvoie, par exemple en affichant « Hello, World! » à l’écran. En Python, vous utiliserez input() pour obtenir des données et print() pour les afficher. Ces outils simples permettent à votre code d’interagir avec des personnes ou des fichiers.
Mais vous vous demandez peut-être comment vos instructions codées, comme cette fonction print, se transforment en actions sur votre machine. C’est le rôle des interpréteurs et des compilateurs. Un interpréteur lit votre code un morceau à la fois et l’exécute immédiatement. Python fonctionne ainsi. Lorsque vous exécutez un script Python, l’interpréteur avance ligne par ligne, détermine ce que vous voulez dire, puis l’accomplit. Un compilateur prend plutôt tout votre code, l’analyse et le transforme en un programme distinct, généralement du code machine, que vous pouvez exécuter plus tard. C et C++ sont des langages courants qui utilisent des compilateurs. Au bout du compte, les interpréteurs et les compilateurs transforment tous les deux votre code en binaire, donc en 0 et en 1, que le matériel de l’ordinateur peut comprendre. Mais vous n’avez généralement pas besoin de vous soucier de ces détails de bas niveau! Nous voulons plutôt comprendre ce qui se passe devant nos yeux, en commençant par ces éléments a et b que nous affichons à l’écran et manipulons ici.
L’une des règles les plus courantes que vous apprendrez dans un langage de programmation porte sur l’utilisation des variables. Une variable, comme celles appelées a et b ici, est un contenant nommé qui stocke des données dans votre programme sous un label clair afin que vous puissiez les retrouver et les réutiliser plus tard. Dans ce cas, les labels ne sont pas très clairs. Il vaudrait mieux choisir un nom qui décrit vraiment ce que la variable stocke. Imaginez une boîte étiquetée sur une étagère. Vous pourriez par exemple avoir une boîte appelée « favorite_number » qui contient le nombre 42. Les variables permettent de stocker, de modifier et de réutiliser facilement l’information lorsque vous en avez besoin. Elles aident aussi votre programme à suivre son « état », soit l’instantané actuel de toutes les données qu’il contient. Si favorite_number passe de 42 à 7, l’état se met à jour et votre programme peut agir différemment selon cette nouvelle valeur.
Vous devez toutefois parfois savoir quel type de données vous placez dans la boîte de votre variable. Cela nous amène aux types de données. Un type de données est une catégorie à laquelle appartient un élément, par exemple un nombre entier, un nombre à virgule flottante, une chaîne ou un booléen. Les entiers sont des nombres sans partie décimale. Les floats contiennent des décimales. Les chaînes sont des séquences de caractères comme des mots ou des phrases. Les booléens prennent la valeur vraie ou fausse. Les différents langages gèrent les types de données différemment, mais l’idée principale reste la même : ils aident l’ordinateur à savoir comment traiter vos données. Additionner deux nombres est par exemple très différent d’essayer d’additionner un nombre et une phrase. Comprendre les types de données est essentiel pour écrire du code correct.
Au-delà de ces types de données de base, Python vous offre aussi des contenants prêts à l’emploi qui regroupent plusieurs éléments. On les appelle des structures de données : des listes pour les séquences ordonnées, comme [1, 2, 3]; des dictionnaires pour les paires clé-valeur, comme {“name”: “Alex”}; des tuples, qui ressemblent à des listes impossibles à modifier; et des ensembles pour les éléments uniques, comme {1, 2, 3}. Ils vous aident à mieux organiser vos données de différentes façons, et vous les utiliserez tous au cours de votre parcours en programmation.
Une fois que vous maîtrisez les types et les structures de données, vous voudrez contrôler ce qui arrive à votre code dans certaines conditions. Par défaut, Python exécute votre code de haut en bas, une ligne à la fois. Mais vous voulez parfois le diriger dans différentes directions ou répéter des étapes. C’est là qu’interviennent les structures de contrôle comme les conditions et les boucles. Une instruction conditionnelle est un morceau de code qui s’exécute seulement si une condition précise est remplie. C’est essentiellement une façon de dire : « Si quelque chose est vrai, fais une chose; sinon, fais autre chose. » Dans le monde réel, imaginez un système de sécurité qui vérifie si vous avez le bon code pour ouvrir une porte. Si le code est correct, la porte se déverrouille. S’il est incorrect, une alarme se déclenche. Les conditions ajoutent de la logique à votre programme et vous permettent de créer des branches dans votre workflow pour que le code gère différentes situations.
Dans le même esprit, vous pourriez vouloir que votre programme répète plusieurs fois une tâche. C’est là qu’interviennent les boucles. Une boucle est une structure qui répète un bloc de code jusqu’à ce qu’une certaine condition soit remplie ou qu’elle ait accompli son travail un nombre déterminé de fois. Pour afficher les nombres de 1 à 10, par exemple, vous pouvez utiliser une boucle qui le fait automatiquement au lieu d’écrire à la main une instruction print pour chaque nombre. Cela vous fait gagner du temps et réduit aussi le risque d’erreurs. Les boucles jouent un rôle majeur dans l’automatisation des tâches et la gestion des processus répétitifs de votre code.
Vous rencontrerez probablement aussi les fonctions. Une fonction est un bloc de code autonome qui accomplit une tâche précise et peut être réutilisé en appelant son nom. La définition exacte d’une fonction est un morceau de code nommé qui reçoit des inputs, souvent appelés paramètres, les traite, puis retourne un output. Les fonctions vous aident à mieux organiser votre code, à éviter les répétitions et à garder le tout propre et lisible. Au lieu d’écrire le même code à plusieurs endroits, vous l’écrivez une seule fois dans une fonction, puis appelez cette fonction lorsque vous en avez besoin. Elles servent à accomplir des actions et à les regrouper proprement.
Les fonctions ne sont toutefois qu’un début. Python offre aussi des classes et des objets pour regrouper des données et des actions dans une seule unité. Une classe est un outil qui définit quelque chose de nouveau dans votre programme en combinant des variables, comme le mot de passe secret d’un utilisateur, et les fonctions qui travaillent avec elles, par exemple pour sauvegarder ou afficher cette information. Les objets sont ce que vous créez à partir de la classe. Chacun contient ses propres données, mais repose sur le même modèle. Ils servent à regrouper les données et les actions dans une seule unité réutilisable.
Maintenant que nous savons comment diviser les tâches en étapes, parlons du grand portrait : les algorithmes. Un algorithme est un ensemble précis d’instructions qui permet de résoudre un problème ou d’accomplir une tâche. Si vous écrivez une recette de biscuits, vous créez essentiellement un algorithme. En programmation, les algorithmes peuvent être simples, comme trier une liste, ou très complexes, comme analyser des images. L’idée clé est qu’un algorithme décrit un processus étape par étape qui mène à un résultat. Il porte sur la façon de résoudre quelque chose, et non sur les outils qui le font. Dès que vous comprenez comment concevoir des algorithmes, vous pouvez commencer à créer des solutions structurées et efficaces pour toutes sortes de problèmes.
Lorsque les développeurs utilisent des fonctions, des variables et des objets pour créer des algorithmes, ils parlent souvent de deux principes courants. Le premier est DRY, l’acronyme de « Don’t Repeat Yourself ». L’idée principale consiste à éviter d’écrire le même code plusieurs fois à différents endroits. Si vous avez besoin du même comportement, placez-le dans une fonction ou une classe, donc essentiellement dans ce que nous appelons nos « ressources partagées », puis appelez cette fonction ou cette ressource là où elle est nécessaire. Votre code devient plus court, plus facile à lire et moins susceptible de contenir des erreurs. Le deuxième principe est KISS, l’acronyme de « Keep It Simple, Stupid ». Cette phrase nous rappelle que la solution la plus simple est parfois la meilleure. C’est la version du rasoir d’Occam pour les programmeurs. Elle rappelle aussi d’éviter toute complexité inutile pour garder votre code lisible et facile à maintenir. Ajouter des commentaires représente une autre astuce pour améliorer la lisibilité. Il s’agit de petites notes écrites avec un # pour expliquer ce que fait votre code. Des commentaires clairs et des habitudes ordonnées facilitent votre futur travail sur le code, ainsi que celui des autres. Les responsables de votre entreprise vous adoreront si vous documentez déjà correctement votre code comme développeur junior!
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À mesure que vous écrirez plus de programmes, vous voudrez utiliser les outils créés par d’autres personnes. Pour y arriver, nous utilisons des librairies. Une librairie est une collection de code écrit par d’autres développeurs pour résoudre des problèmes courants. Il pourrait par exemple exister une librairie pour travailler avec des dates ou une autre pour effectuer des opérations mathématiques. Au lieu de réinventer la roue, vous pouvez simplement importer une librairie et appeler les fonctions que quelqu’un d’autre a déjà testées. Les librairies contribuent à rendre la programmation aussi accueillante : les gens partagent leurs solutions pour vous éviter de repartir de zéro.
Sans librairie
Avec librairie
Ces librairies supplémentaires deviennent aussi ce qu’on appelle des dépendances. Si vous écrivez un programme qui utilise une librairie pour dessiner des graphiques, cette librairie est une dépendance, puisque votre code dépend d’elle. Lorsque vous utilisez des librairies, surtout en Python, vous les installez souvent avec un gestionnaire de packages. En Python, le plus courant est pip. Un gestionnaire de packages est un outil qui télécharge et installe automatiquement des librairies, ainsi que toutes leurs propres dépendances. La gestion des dépendances peut devenir complexe, puisque différents projets peuvent exiger différentes versions d’une même librairie. C’est là que pip excelle : il récupère les bonnes versions pour vous. Pip ressemble à une boutique d’applications pour le code Python. Il vous permet d’obtenir le code dont vous avez besoin dans un dépôt central pour l’utiliser dans votre projet. Mais si vous travaillez sur plusieurs projets, vous pourriez avoir besoin de différentes librairies dont les dépendances entrent en conflit, ce qui peut provoquer beaucoup de problèmes. Croyez-moi! Pour les éviter, vous devez séparer ces projets avec des environnements virtuels. C’est exactement le rôle d’un environnement virtuel : isoler les dépendances de votre projet de celles des autres projets sur le même ordinateur. Il crée un petit bac à sable, ce qui permet à chaque projet de posséder exactement les librairies et les versions dont il a besoin sans entrer en conflit avec quoi que ce soit d’autre.
Le concept de framework va encore plus loin que les librairies. Un framework ressemble à un ensemble plus complet d’outils, de librairies et de directives conçu pour vous aider à construire de plus grandes applications. En développement Web, par exemple, des frameworks comme Django ou Flask fournissent beaucoup de code intégré pour gérer les sessions d’utilisateurs, les bases de données et d’autres fonctionnalités courantes. Un framework peut vous faire économiser énormément de temps, parce que plusieurs composants essentiels de votre application sont déjà configurés. Vous devez seulement ajouter les détails propres à votre projet.
D’accord, cela faisait beaucoup d’information! N’hésitez pas à réécouter cette partie plus tard si c’était trop. Mais heureusement, vous connaissez maintenant les éléments fondamentaux du code et savez comment accéder au code prêt à l’emploi créé ailleurs. Vous vous demandez peut-être maintenant où écrire réellement votre code et comment l’exécuter. Ce serait plutôt utile à savoir, non?
Peu importe ce que vous construisez, vous aurez besoin d’un environnement pour écrire votre code. Un éditeur de code est un programme qui colore votre syntaxe et vous aide à écrire et à gérer vos fichiers. C’est essentiellement un éditeur de texte enrichi de fonctionnalités pour les programmeurs, comme la coloration des mots-clés, la complétion automatique du code ou l’intégration à des outils comme le contrôle de version. Certaines personnes apprécient la simplicité des éditeurs de code, qui sont plus légers et plus rapides pour les petites tâches.
Lorsque vous voulez des fonctionnalités supplémentaires comme des outils visuels de débogage, la gestion de projets ou des processus de build avancés, vous utilisez plutôt un IDE. Un IDE, ou environnement de développement intégré, est une application logicielle qui regroupe un éditeur de code et d’autres outils. Il peut analyser votre code en temps réel, suggérer des corrections, gérer vos dépendances et vous permettre de parcourir votre programme ligne par ligne pour voir ce qui se passe. Ces fonctionnalités peuvent être très utiles, surtout lorsque vos projets grandissent et que vous avez besoin de comprendre plus profondément le fonctionnement de votre code. Plusieurs d’entre elles sont maintenant d’excellentes améliorations fondées sur l’IA dont nous parlerons aussi dans notre cours.
Écrire du code ne représente toutefois que la moitié du processus. Vous devez aussi dire à l’ordinateur d’accomplir réellement ce que contient le code, donc de l’exécuter. Une option consiste à ouvrir un terminal en ligne de commande et à écrire des commandes qui exécutent directement vos scripts. La ligne de commande, aussi appelée shell ou terminal, peut sembler un peu simple au départ, mais elle est incroyablement puissante. Vous pouvez créer et déplacer des fichiers, lancer des programmes et transmettre des arguments sans jamais quitter cette fenêtre. De nombreux développeurs l’adorent, parce qu’elle est rapide et exige peu de ressources. Une fois que vous vous y habituez, vous pouvez automatiser des tâches et enchaîner des commandes de façons presque magiques. Plusieurs éditeurs de code et IDE offrent un terminal intégré et permettent aussi d’exécuter directement le code. D’autres exigent une configuration externe ou une exécution en ligne de commande.
Exemple de CLI
Si vous préférez un environnement plus interactif, surtout pour expérimenter rapidement ou travailler avec des données en Python, les notebooks Jupyter ou Google Colab pourraient vous convenir, comme nous le verrons. Un notebook peut s’exécuter dans votre navigateur Web et vous permettre d’écrire de petits morceaux de code dont vous voyez immédiatement les résultats, souvent sous forme de texte, de graphiques ou même d’animations. C’est fantastique pour explorer les données, documenter les étapes et partager votre processus.
Selon vos objectifs, vous pourriez explorer des outils de conteneurisation comme Docker, qui vous permettent d’empaqueter votre code et son environnement dans un seul programme facile à exécuter, ou des systèmes d’intégration continue qui testent et construisent automatiquement votre code chaque fois que vous poussez une modification. Mais pour la plupart des débutants, une bonne maîtrise de la ligne de commande, un solide éditeur de code ou IDE et une compréhension des notebooks Jupyter ou de Google Colab couvrent la majorité des besoins quotidiens en programmation.
Peu importe l’environnement choisi, vous finirez par faire des erreurs. C’est parfaitement normal, et c’est là qu’intervient le débogage, soit le processus qui consiste à trouver et à corriger ces erreurs. Vous devrez peut-être lire des messages d’erreur, utiliser des instructions print ou parcourir votre programme avec un débogueur. Cela peut parfois être frustrant, mais il s’agit aussi d’une compétence essentielle pour tout développeur. Le débogage vous apprend à comprendre le flux de votre code et à anticiper les endroits où des bogues pourraient apparaître. Python offre par exemple un outil appelé try-except, qui vous permet de dire : « Essaie ce code, mais si quelque chose se passe mal, comme un utilisateur qui écrit un mot au lieu d’un nombre, intercepte l’erreur et gère-la calmement au lieu de planter. »
Débogage avec VSCode. La fenêtre « Watch » affiche les variables et leurs valeurs. Dans le code, le point rouge indique où le programme doit arrêter son exécution. Le panneau qui contient les boutons Play, Jump (flèche courbée), Step In (flèche vers le bas), Step Out (flèche vers le haut), Restart (flèche circulaire) et Stop contrôle l’exécution ligne par ligne. La ligne surlignée en jaune représente la prochaine ligne à exécuter. Vous pouvez voir la valeur d’une variable en jaune dans le code si elle est assez simple à afficher.
Un bogue ne se manifeste toutefois parfois qu’après avoir essayé toutes sortes de façons différentes d’utiliser votre code. C’est pourquoi les tests logiciels sont importants. Ils consistent à écrire du code supplémentaire ou à utiliser des outils qui vérifient si votre code principal se comporte comme prévu dans différentes conditions. Vous pourriez par exemple écrire des tests, appelés tests unitaires, qui observent ce qui arrive lorsqu’une personne entre un mot de passe valide plutôt qu’invalide, ou lorsque votre fonction reçoit un nombre beaucoup plus grand que d’habitude. Les tests réduisent les surprises et vérifient que votre programme gère la variété de cas qu’il pourrait rencontrer dans le monde réel.
Même avec des tests, les développeurs veulent parfois pouvoir revenir à une ancienne version du code lorsqu’un problème survient. C’est là qu’intervient le contrôle de version. Ce système suit les changements apportés à vos fichiers au fil du temps pour vous permettre de voir ce qui a changé et à quel moment. Il facilite aussi la collaboration, puisque chaque personne peut travailler simultanément sur différentes parties du code, puis fusionner ses modifications avec celles des autres.
Git est l’outil de contrôle de version le plus populaire. Il s’agit d’un programme installé sur votre ordinateur qui vous permet de faire un commit de vos changements avec un court message qui décrit ce que vous avez fait. Pour partager votre code, vous pouvez l’héberger sur une plateforme comme GitHub. GitHub est un site Web qui stocke vos dépôts Git afin que d’autres personnes puissent consulter votre code, collaborer avec vous ou même suggérer des changements. Si vous travaillez en équipe, Git et GitHub deviennent des outils centraux de la gestion de votre processus de développement.
Tôt ou tard, surtout si le développement Web vous intéresse, vous entendrez parler des serveurs Web. Un serveur Web est un programme qui écoute les requêtes provenant d’Internet et leur renvoie des réponses. Lorsque vous écrivez l’adresse d’un site dans votre navigateur, par exemple, un serveur Web reçoit cette requête, détermine ce que vous cherchez et renvoie la page Web à votre navigateur. Cet échange suit généralement un protocole appelé HTTP, l’acronyme de Hypertext Transfer Protocol. Une requête HTTP pourrait dire : « Donne-moi la page d’accueil », et le serveur répondrait : « La voici. »
Parfois, vous voulez recevoir des données plutôt qu’une page Web, comme lorsque vous échangez avec un modèle de langage dans votre code. C’est là qu’intervient une API, ou interface de programmation d’application. Il s’agit d’un ensemble de règles et d’endpoints qui permet à différents programmes de communiquer. Si un site Web possède une API, vous pouvez lui envoyer des requêtes, par exemple « J’ai besoin de la météo actuelle », puis recevoir les données dans un format uniforme. Les API permettent à différentes applications de se connecter et d’échanger de l’information plus facilement.
Lorsque vous travaillez avec des données, vous voudrez peut-être les stocker quelque part pour qu’elles ne disparaissent pas à l’arrêt de votre programme. C’est là qu’intervient une base de données, soit un système qui organise, stocke et récupère efficacement les données. Il existe plusieurs façons de stocker et de gérer l’information. La plus simple consiste à la placer dans un fichier, comme un fichier CSV (comma-separated values) ou JSON (JavaScript Object Notation). Les fichiers CSV stockent les données sous forme de tableau où les virgules séparent les valeurs, tandis que JSON les structure en paires clé-valeur qui peuvent facilement être imbriquées. Parmi les solutions plus complexes, les bases de données relationnelles comme MySQL organisent les données en tableaux composés de lignes et de colonnes. Il existe aussi des bases de données non relationnelles, comme MongoDB, qui stockent les données dans des documents ou des paires clé-valeur. Votre code peut interagir avec chaque type de base de données pour ajouter, modifier et interroger l’information selon les besoins.
Enfin, de nombreux projets modernes s’exécutent sur des serveurs que vous ne gérez pas vous-même. C’est ce qu’on appelle souvent le cloud computing. Il consiste à utiliser le matériel et les services de quelqu’un d’autre pour déployer vos applications, stocker des fichiers ou exécuter des bases de données. Des entreprises comme Amazon Web Services, Microsoft Azure ou Google Cloud vous permettent de louer des serveurs au mois, à l’heure ou à la minute pour éviter de maintenir vos propres machines physiques. Cette approche est pratique pour de nombreuses équipes, puisqu’elle facilite l’ajustement des ressources à la hausse ou à la baisse selon le trafic et les besoins.
Ces idées, comme les variables, les boucles, les fonctions et bien d’autres, sont les éléments fondamentaux que vous utiliserez pour indiquer précisément à Python quoi faire, que vous traitiez des nombres, construisiez un jeu ou scrapiez un site Web. De plus, des outils et pratiques comme les librairies, les frameworks, les gestionnaires de packages, les environnements, le débogage et les tests sont essentiels pour écrire et exécuter efficacement du code.
D’accord, je sais, cela faisait beaucoup, mais vous avez terminé tout ce qu’il fallait connaître. J’espère que ce survol des principaux concepts informatiques vous a aidé à vous sentir plus à l’aise avec la terminologie que vous rencontrerez pendant votre parcours en programmation. Ces sujets apparaissent partout, des petits scripts aux immenses applications. Dans le cours, nous utiliserons ces bases dans des projets qui vous donneront une expérience pratique. N’hésitez pas à poser des questions lorsque vous avez besoin de précisions. Merci d’avoir tenu bon jusqu’ici. On se retrouve la prochaine fois.
FAQ
Quelles bases de Python les débutants devraient-ils apprendre en premier?
Commencez par la syntaxe, les variables, les types de données, les inputs et les outputs, les conditions, les boucles, les fonctions et le débogage.
Les agents de programmation éliminent-ils le besoin d’apprendre les bases?
Non. Les agents vous aident à aller plus vite, mais vous devez tout de même comprendre suffisamment le code pour le réviser, le déboguer et lui faire confiance.
Que devraient éviter les débutants pendant leur apprentissage de Python?
Évitez de copier du code sans l’exécuter, le briser et l’expliquer. Une grande partie de l’apprentissage utile se produit pendant le débogage.
Pourquoi les types de données sont-ils importants en Python?
Ils indiquent au programme comment une valeur peut être stockée, comparée, transformée et transmise à une opération.
Comment input et print aident-ils un débutant?
Ils créent une simple boucle de feedback dans laquelle un programme reçoit de l’information, la traite et affiche un résultat.
Pourquoi les fonctions sont-elles l’un des éléments fondamentaux de Python?
Une fonction regroupe une tâche derrière un nom et peut accepter des inputs ou retourner un output. Vous pouvez ainsi réutiliser la logique au lieu de la copier.
Pourquoi tester du code qui semble déjà fonctionner?
Les bogues apparaissent souvent seulement avec différents inputs ou cas limites. Les tests vérifient ces conditions à répétition avant qu’un utilisateur découvre le problème.