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ENSAE - Programmation - Xavier Dupré

Cette page donne accès au contenu des séances de travaux pratiques en programmation que je dispense à l'ENSAE. Ils s'appuient sur le langage Python.

Pour contribuer, il suffit d'utiliser GitHub qui héberge les sources de ce document :

Avant-propos

On programme nécessairement avec un langage de programmation. Ce langage a une grammaire et un vocabulaire. Il permet d'exprimer des idées sous la forme d'algorithmes. Comme toute langue qu'on apprend, les premiers pas sont rebutants et on y prend peu de plaisir. Mais cela devient plus facile avec une pratique régulière et le langage s'efface devant le problème à résoudre.

Prérequis

Les séances utilisent les notebooks IPython. Au début de chaque séance, il vous suffit de télécharger le notebook qui sert de point de départ. La correction est également rédigée sous forme de notebook.

Les prérequis sont bien sûr Python et IPython mais les modules pandas, numpy, openpyxl.

Sous Windows, ces modules sont accessibles depuis le site Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages.

Les étapes nécessaires à l'installation sont décrites ici : Installer Python pour faire des statistiques. En résumé, il faut :

  1. Installer python
  2. Ouvrir une ligne de commande et écrire pip install myinstall.
  3. Utiliser le code suivant pour installer les modules supplémentaires :

    from pymyinstall import datascientist
    datascientist("install")

Cette instruction installe notamment eux modules qui ont été développés pour ces enseignements :

  1. pyquickhelper,
  2. pyensae.

Lors de l'installation, il faut faire attention à installer le langage Python et ses modules en prenant soin d'utiliser la même version pour chaque composant. Je recommande la version 64bit, v3.4.1.

Contenu des enseignements

  • ENSAE, 1A, initiation à la programmation et l'algorithmie <l-td1a>
  • Exemples de toutes sortes <l-examplesindex> dont :

    • Exercices d'algorithmie <l-exoalgo>
    • Exposés divers non abordés en cours <l-extra>
  • Autres documents

    • Modules <modulesi>
    • Outils, ressources pour développer <l-devtools>
    • Examens passés <l-examens>
    • Projets informatiques <l-projinfo>
    • Coding Party <l-codingparty>

Quelques références

Python

Environnement de développement

Vieilles versions

td_1a exemple_index exams projet_info coding_party manytools biblio FAQ glossary filechanges README indexes