Python sans détour - De l'addition au deep learning

Ce livre se veut à la fois accessible et efficace. Fondé sur la pratique et l'expérience de ses auteurs en matière d'enseignement du langage Python à des étudiants ou des lycéens, il présente un large panel de cas d'utilisation autour de sept thèmes : manipulation de documents, extraction d'informations issues du Web, calcul scientifique et tracé de courbes, traitement d'image, du son et de la vidéo, cartes géographiques et itinéraires, deep learning et interfaces graphiques.
Une première partie passe en revue de manière synthétique toutes les notions requises en Python pour réaliser ces exemples. Les exemples ont été réalisés et testés avec les dernières versions de Python (3.9- 3.10) et sont compatibles Windows, macOS et Linux. Les codes sources sont téléchargeables par les utilisateurs. Sommaire : BASES ET PRÉREQUIS (environ 100 pages) Premier contact Types de données Structures de contrôle Fonctions Structure d'un programme, commentaire, portée d'une variable, qualité du code Exceptions Classes, attributs et méthodes PRATIQUE DE PYTHON (environ 260 pages) 1.
Ouvrir et écrire des fichiers 1.1. Organisation des fichiers dans un ordinateur 1.2. Lecture et écriture d'un fichier 1.3. Lecture et écriture d'un document Excel ou Calc 1.4. Créer une feuille contenant tous les noms de fichiers d'un dossier 1.5. Sélectionner un fichier avec une fenêtre de dialogue 1.6. Lecture ou écriture d'un document docx 2. Extraire des informations du Web 2.1. Module google pour effectuer des recherches 2.2.
Remplir des formulaires HTML 2.3. Gestion des jetons avec Requests 2.4. Lecture d'un site web 2.5. Utiliser le format JSON 3. Calcul scientifique et tracé de courbes 3.1. Tableaux multidimensionnels avec NumPy 3.2. Tracer des courbes avec Matplotlib 3.3. Lire des données avec NumPy 3.4. Interface utilisateur avec Matplotlib 4. Image, son et vidéo 4.1. Traitement des images avec le module Pillow 4.2.
Lecture et enregistrement de son avec les module SoundFile et sounddevice 4.3. Accéder à une caméra avec OpenCV 4.4. Édition des vidéos avec le module MoviePy 5. Géographie 5.1. Obtenir une carte et l'annoter 5.2. Accéder à d'autres fonds de carte 5.3. Accéder à d'autres marqueurs 5.4. Tracer son itinéraire 6. GUI 6.1. GUI avec Tkinter 6.2. Saisie d'une date en utilisant tkcalendar 6.3 PySimpleGUI 7.
Utilisation du deep learning 7.1. Téléchargement des architectures et des poids 7.2. Détectier des objets dans une image 7.3. Améliorer la résolution d'une image 7.4. Transfert de style 7.5. Détecter et changer le style de zones de l'image ANNEXES (environ 15 pages) Installation de Python Gestionnaire des paquets : pip Environnement virtuel Environnement de développement intégré pour Python Poser une question sur un forum