7. Introduction à python

7.1 Langages                                                                                         

7.1.1 Langage humain                                                                                                           

Si vous arrivez à comprendre ces suites de symboles étranges et déconcertants que sont les lettres de l'alphabet, c'est parce que nous respectons certaines conventions, dans le langage et dans l'écriture. C'est un système de communication qui permet aux humains l'échange verbal ou symbolique d'énoncés.

7.1.2 Langage machine                                                                                                         

Notre ordinateur se fonde aussi sur un langage pour communiquer avec nous ou avec lui-même. Les opérations qu'un ordinateur peut effectuer à la base sont des plus classiques et constituées de l'addition de deux nombres, leur soustraction, leur multiplication, leur division, entière ou non. Et pourtant, ces cinq opérations suffisent amplement à faire fonctionner les logiciels de simulation les plus complexes ou les jeux super-réalistes.

Un programme est juste une longue séquence d'instructions qui sont exécutées par le processeur. Elles sont exécutées séquentiellement sauf quand une instruction de saut transfère l'exécution à une autre instruction que celle qui suit.

Alors que le langage machine était le seul disponible à l'aube des ordinateurs, il est aujourd'hui très long et fastidieux de développer en binaire. On a donc inventé des langages de programmation pour faciliter la communication avec l'ordinateur.

7.1.3 Langages de programmation                                                                                       

Les langages de programmation sont des langages bien plus faciles à comprendre pour nous. D'une manière similaire à une langue naturelle, un langage de programmation est composé d'un alphabet, d'un vocabulaire, de règles de grammaire et de significations.

Les langages de programmation permettent de décrire d'une part les structures des données qui seront manipulées par l'appareil informatique, et d'autre part d'indiquer comment sont effectuées les manipulations, selon quels algorithmes. Ils servent de moyens de communication par lesquels le programmeur communique avec l'ordinateur, mais aussi avec d'autres programmeurs ; les programmes étant d'ordinaire écrits, lus, compris et modifiés par une équipe de programmeurs

7.2 Bref histoire du Python                                                                

•    Python a été conçu à la fin des années 1980 par Guido van Rossum au Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) aux Pays-Bas comme un successeur du langage ABC (lui-même inspiré par SETL), capable de gérer les exceptions et de s'interfacer avec le Système d'exploitation Amoeba.
•    Sa mise en œuvre a commencé en décembre 1989. Van Rossum a assumé l'entière responsabilité du projet, en tant que développeur principal, jusqu'au 12 juillet 2018, date à laquelle il a annoncé ses "vacances permanentes" de ses responsabilités en tant que dictateur bienveillant de Python pour la vie, un titre que la communauté Python lui a conféré pour refléter son long- engagement à long terme en tant que principal décideur du projet.
•    En janvier 2019, les développeurs principaux actifs de Python ont élu Brett Cannon, Nick Coghlan, Barry Varsovie, Carol Willing et Van Rossum à un "comité directeur" de cinq membres pour diriger le projet.
•    Python 2.0 a été publié le 16 octobre 2000 avec de nombreuses nouvelles fonctionnalités majeures, notamment un récupérateur de déchets à détection de cycle et la prise en charge d'Unicode.
•    Python 3.0 est sorti le 3 décembre 2008. Il s'agissait d'une révision majeure du langage qui n'est pas complètement rétro compatible. Beaucoup de ses principales fonctionnalités ont été rétroportées vers les séries de versions Python 2.6.x et 2.7.x. Les versions de Python 3 incluent l'utilitaire 2to3, qui automatise (au moins partiellement) la traduction du code Python 2 en Python 3
•    La date de fin de vie de Python 2.7 a été initialement fixée à 2015, puis reportée à 2020 par crainte qu'un grand corps de code existant ne puisse être facilement transféré vers Python 3.

7.3 Pourquoi Python pour ce programme Data?                                                     

Python est polyvalent et flexible et a une lisibilité facile, à la fois facile à apprendre et riche en possibilités.

Il est, en outre, très facile d'étendre les fonctionnalités existantes, il existe ce qu'on appelle des bibliothèques qui aident le développeur à travailler sur des projets particuliers. Les bibliothèques Python

telles que Pandas aident les individus à nettoyer les données et à effectuer des manipulations avancées.

Nous allons voir plus en détail ces bibliothèques en partie 02.

Concrètement,  voici ceux qu'on peut faire avec Python :

•       de petits programmes très simples, appelés scripts, chargés d'une mission très précise sur votre ordinateur ;    
• des programmes complets, comme des jeux, des suites bureautiques, des logiciels multimédias, des clients de messagerie…         
•  des projets très complexes, comme des progiciels (ensemble de plusieurs logiciels pouvant fonctionner ensemble, principalement utilisés dans le monde professionnel).

7.4 Un langage de programmation interprété                                                      

Avant d'aller plus loin, il nous reste quelques notions importantes à tenir.

•    Interpreted language: Python est un langage de programmation interprété, c'est-à-dire que les instructions que vous lui envoyez sont « transcrites » en langage machine au fur et à mesure de leur lecture.
•    Compiled language: D'autres langages (comme le C / C++) sont appelés « langages compilés » car, avant de pouvoir les exécuter, un logiciel spécialisé se charge de transformer le code du programme en langage machine. On appelle cette étape la « compilation ». À chaque modification du code, il faut rappeler une étape de compilation.
•    Une petite mise en garde: La plupart des langages de programmation peuvent avoir à la fois des implémentations compilées et interprétées - le langage lui-même n'est pas nécessairement compilé ou interprété. Cependant, pour des raisons de simplicité, ils sont généralement appelés comme tels. Python, par exemple, peut être exécuté en tant que programme compilé ou en tant que langage interprété en mode interactif. En revanche, la plupart des outils de ligne de commande, des CLI et des shells peuvent théoriquement être classés comme des langages interprétés.

7.5 Installer Python avec Anaconda                                                                       

 est un gestionnaire de packages, un gestionnaire d'environnement et une distribution

Python qui contient une collection de nombreux packages open source. Ceci est avantageux car lorsque vous travaillez sur un projet de science des données, vous constaterez que vous avez besoin de nombreux packages différents

• numpy
• scikit-learn
• scipy pandas
• ...

avec lesquels une installation d'Anaconda est préinstallée. Si vous avez besoin de packages supplémentaires après l'installation d'Anaconda, vous pouvez utiliser le gestionnaire de packages, conda ou pip d'Anaconda pour installer ces packages.

Ceci est très avantageux car vous n'avez pas à gérer vous-même les dépendances entre plusieurs packages. Anaconda permet même de basculer facilement entre Python 2 et 3 (vous pouvez en savoir plus ici). En fait, une installation d'Anaconda est également la méthode recommandée pour installer Jupyter Notebooks

7.5.1 Téléchargez et installez Anaconda                                                                             

1.   Accédez au site Web de Anaconda et choisissez un programme d'installation graphique - Python 3.x

(A), 64 - Bit ou 32 - Bit

2.   Localisez votre téléchargement et double-cliquez dessus.

3.Lorsque l'écran ci-dessous apparaît, cliquez sur Next.

5. Cliquer sur Next

7. Il s'agit d'une partie importante du processus d'installation. L'approche recommandée est de ne pas cocher la case pour ajouter Anaconda à votre chemin. Cela signifie que vous devrez utiliser Anaconda Navigator ou l'invite de commande Anaconda (située dans le menu Démarrer sous "Anaconda") lorsque vous souhaitez utiliser Anaconda (vous pouvez toujours ajouter Anaconda à votre PATH plus tard si vous ne cochez pas la case) . Si vous voulez pouvoir utiliser Anaconda dans votre invite de commande (ou git bash, cmder, powershell, etc.), veuillez utiliser l'approche alternative et cocher la case.

7.5.1.1 Ajouter Anaconda au chemin (facultatif)                                                                                           

Ceci est une étape optionnelle. C'est dans le cas où vous n'avez pas coché la case à l'étape 6 et que vous souhaitez maintenant ajouter Anaconda à votre chemin. L'avantage de ceci est que vous pourrez utiliser Anaconda dans votre invite de commande, Git Bash, cmder etc.

1.   Ouvrez une invite de commande.

2. Vérifiez si Anaconda a déjà été ajouté à votre chemin. Entrez les commandes ci-dessous dans votre invite de commandes. Ceci vérifie si vous avez déjà ajouté Anaconda à votre chemin. Si vous obtenez une erreur de commande non reconnue comme dans le côté gauche de l'image ci-dessous, passez à l'étape 3. Si vous obtenez une sortie similaire au côté droit de l'image ci-dessous, vous avez déjà ajouté Anaconda à votre chemin.

3.   Si vous ne savez pas où se trouve votre conda et / ou python, ouvrez une invite Anaconda et saisissez les commandes suivantes. Cela vous indique où se trouvent conda et python sur votre ordinateur.

4.   Ajoutez conda et python à votre CHEMIN. Pour ce faire, accédez à vos variables d'environnement et ajoutez la sortie de l'étape 3 (incluse dans le rectangle rouge) à votre chemin.