Ce module se penche sur l'application pratique des scripts Python pour l'automatisation des tâches courantes, en mettant l'accent sur la manipulation des fichiers, l'extraction des données et l'exploration du Web. Les apprenants apprendront à utiliser les modules Python essentiels tels que os, shutil et glob pour automatiser les opérations sur les fichiers, améliorant ainsi l'efficacité de la gestion et du traitement des données. Ils apprendront à exploiter les expressions régulières pour l'extraction précise de données à partir de textes non structurés et exploreront des techniques avancées comme le NLP et l'apprentissage automatique pour des scénarios d'extraction de données plus complexes. Enfin, le module présente le web scraping avec BeautifulSoup et Scrapy, permettant aux apprenants d'extraire des informations précieuses des sites web tout en adhérant à des considérations éthiques. À la fin de ce module, les apprenants seront en mesure d'écrire des scripts Python pour automatiser les opérations de fichiers, extraire des données de diverses sources et effectuer des tâches de web scraping de base.

Ce module présente aux apprenants des techniques d'automatisation plus sophistiquées, en se concentrant sur l'interaction avec les API, l'intégration avec des services tiers et la planification des tâches. Les apprenants exploreront le monde des API (Application Programming Interfaces), en apprenant à utiliser la bibliothèque de requêtes de Python pour interagir avec les API REST, gérer l'authentification et les limites de débit. Ils acquerront de l'expérience en intégrant leurs scripts Python avec des services tiers populaires tels que les fournisseurs de messagerie (en utilisant smtplib et imaplib), les plateformes de stockage en nuage (comme Dropbox et OneDrive), et même les médias sociaux, élargissant encore leurs capacités d'automatisation. Enfin, le module couvre diverses méthodes de planification des tâches automatisées, notamment les tâches cron (Linux/macOS), le planificateur de tâches (Windows) et le module de planification de Python, donnant aux apprenants les moyens d'automatiser les tâches de manière efficace et efficiente.

Ce module se concentre sur l'optimisation et la mise à l'échelle des scripts d'automatisation afin d'améliorer les performances et de gérer des tâches plus importantes et plus complexes. Les apprenants exploreront des techniques pour assurer l'efficacité des scripts, y compris des outils de profilage comme cProfile et line_profiler pour identifier les goulots d'étranglement et optimiser le code. Ils approfondiront les stratégies de mise à l'échelle des tâches d'automatisation, telles que le traitement parallèle avec la concurrence et le multitraitement, l'exploitation des clusters Scrapy pour un scraping web efficace, et l'utilisation de plateformes cloud telles qu'AWS pour une infrastructure évolutive. Le module met également l'accent sur l'importance de la surveillance et de la maintenance des scripts d'automatisation grâce à la journalisation, aux alertes d'erreur et aux meilleures pratiques en matière d'organisation du code et de documentation. Enfin, les apprenants seront initiés aux méthodologies de test comme les tests unitaires avec pytest, les tests d'intégration et les tests de bout en bout pour assurer la fiabilité et la précision des scripts.

Ce module se concentre sur l'équipement des apprenants avec des compétences Git essentielles pour une collaboration efficace dans un environnement d'équipe. En s'appuyant sur une compréhension de base de Git, les apprenants exploreront des concepts intermédiaires tels que le branchement, la fusion et la résolution de conflits, en soulignant leur importance dans la gestion des changements de code et la collaboration sur des projets d'automatisation. Le module met en évidence les meilleures pratiques pour le travail d'équipe, y compris la communication, les revues de code, et l'utilisation de plateformes comme GitHub, GitLab, et Bitbucket pour un partage de code et un contrôle de version efficaces. Les apprenants acquerront également une expérience pratique dans la mise en valeur de leurs compétences et de leurs projets à travers un portefeuille GitHub bien structuré, démontrant leur capacité à travailler en collaboration et à contribuer au succès d'une équipe.