Cheat-sheet du langage Python

Syntaxe de base :

  • Les commentaires sont créés avec le symbole #.
  • Les blocs de code sont définis par l’indentation (espaces ou tabulations).

Variables et types de données :

  • Il n’est pas nécessaire de déclarer le type de variable.
  • Les types de données courants sont : int (entier), float (nombre à virgule flottante), str (chaîne de caractères), bool (booléen), list (liste), tuple (tuple), dict (dictionnaire).
  • Exemple :
# Déclaration de variables
age = 25
nom = "Alice"
est_majeur = True
liste_nombres = [1, 2, 3, 4, 5]

Structures de contrôle :

  • Boucle for :
for element in sequence:
    # Instructions
  • Boucle while :
while condition:
    # Instructions
  • Condition if, elif, else :
if condition1:
    # Instructions
elif condition2:
    # Instructions
else:
    # Instructions

Fonctions :

  • Déclaration d’une fonction :
def nom_fonction(parametres):
    # Instructions
    return resultat
  • Appel d’une fonction :
resultat = nom_fonction(arguments)

Opérations courantes :

  • Opérations mathématiques : +, -, *, /, ** (exponentiation), % (modulo).
  • Opérations sur les chaînes de caractères : + (concaténation), len() (longueur).
  • Opérateurs de comparaison : ==, !=, <, >, <=, >=.
  • Opérateurs logiques : and, or, not.

Structures de données :

  • Listes :
ma_liste = [1, 2, 3, 4, 5]
  • Tuples :
mon_tuple = (1, 2, 3)
  • Dictionnaires :
mon_dictionnaire = {"clé1": valeur1, "clé2": valeur2}

Importation de modules :

  • Utilisation de modules externes :
import nom_module
  • Utilisation d’éléments spécifiques d’un module :
from nom_module import element

Gestion des erreurs :

  • Bloc try, except :
try:
    # Instructions
except TypeErreur as nom_erreur:
    # Instructions de gestion d'erreur

Opérateurs d’affectation :

  • = : affectation simple
  • += : addition et affectation
  • -= : soustraction et affectation
  • *= : multiplication et affectation
  • /= : division et affectation
  • %= : modulo et affectation
  • **= : exponentiation et affectation

Structures de données avancées :

  • Ensembles (sets) :
mon_set = {1, 2, 3}
  • Listes en compréhension :
nombres = [x for x in range(10)]
  • Dictionnaires en compréhension :
carres = {x: x**2 for x in range(5)}

Manipulation de fichiers :

  • Ouverture d’un fichier en lecture :
with open('nom_fichier.txt', 'r') as fichier:
    # Lecture du fichier
  • Ouverture d’un fichier en écriture :
with open('nom_fichier.txt', 'w') as fichier:
    # Écriture dans le fichier

Manipulation de chaînes de caractères :

  • Concaténation de chaînes de caractères :
nom_complet = nom + ' ' + prenom
  • Méthodes de formatage de chaînes de caractères :
message = "Bonjour, je m'appelle {} et j'ai {} ans".format(nom, age)
  • Accès aux caractères d’une chaîne :
premier_caractere = ma_chaine[0]

Fonctions lambda :

  • Définition d’une fonction lambda :
carre = lambda x: x**2
  • Utilisation d’une fonction lambda :
resultat = carre(5)

Manipulation de dates et heures :

  • Module datetime :
from datetime import datetime

maintenant = datetime.now()
annee = maintenant.year
mois = maintenant.month
jour = maintenant.day
heure = maintenant.hour
minute = maintenant.minute
seconde = maintenant.second

Utilisation de bibliothèques populaires :

  • Bibliothèque mathématique (math) :
import math

racine_carree = math.sqrt(16)
  • Bibliothèque de manipulation de listes (`numpy`) :
import numpy as np

liste = [1, 2, 3, 4, 5]
np_liste = np.array(liste)

Pour aller plus loin :

https://github.com/juliangaal/python-cheat-sheet

https://github.com/BisratYalew/python-cheatsheet

https://github.com/akashp1712/awesome-python-cheatsheets

https://github.com/pramit-marattha/python-AIBooks

https://github.com/CheatSheetsHub/python-programming

https://github.com/kishlayjeet/Python-Cheatsheet

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