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Python Class : tout savoir sur les classes d’objets

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Dans le cadre d’un projet de Data Science ou tout autre projet de programmation en Python, vous serez souvent amené à utiliser de nombreuses fonctions et variables créées par vos soins. Vous pouvez même avoir besoin de créer un script complet regroupant de nombreuses fonctions créées par vos soins dans le but de fluidifier votre projet.

Ces fonctions peuvent remplir de nombreux rôles. Il peut s’agir de nettoyer un DataFrame, ou tout simplement d’entraîner un modèle de Machine Learning.

La création de fonctions est très utile pour optimiser le code Python. Toutefois, il existe une autre méthode : l’utilisation d’une Python Class.

Qu'est-ce que Python ?

Python est un langage de programmation généraliste et très versatile. Il peut être utilisé pour n’importe quel projet utilisant des données, des calculs mathématiques ou des lignes de code. Contrairement à un langage comme Java, limité au développement web, Python est un langage totalement polyvalent.

Ce langage fonctionne en tandem avec un interpréteur permettant d’exécuter les lignes de code finalisées. La syntaxe est basée sur la langue anglaise, ce qui rend ce langage très facile à apprendre et à utiliser.

Le nom  » Python  » est une référence à la troupe de comédiens britannique des Monty Python. En effet, le créateur du langage, Guido van Rossum, est un grand fan.

À la fois fiable et accessible, Python peut être utilisé aussi bien par les programmeurs débutants que par les ingénieurs logiciels les plus avancés. On peut l’utiliser aussi bien pour des tâches très simples que pour des applications extrêmement complexes comme l’analyse de volumes massifs de données financières.

L’extensibilité de Python est l’un de ses principaux points forts. Une application basée sur Python pourra garder la même base de code, même si la startup qui l’a créé devient une corporation multinationale.

On utilise notamment Python pour la Data Science, afin de compiler et d’analyser des ensembles de données. De nombreuses bibliothèques Python comme NumPy et Pandas en font le langage de prédilection dans ce domaine.

De même, Python est utilisé pour le Machine Learning. L’implémentation de modèles aider à raffiner les technologies basées sur les algorithmes, comme la reconnaissance vocale ou les moteurs de recommandations.

L’extensibilité de Python le rend aussi très pratique pour traiter et explorer le Big Data. C’est la raison pour laquelle ce langage est très utilisé dans le secteur de la finance, à des fins de Data Mining.

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Qu'est-ce qu'une Python Class ?

Une classe Python pourrait être comparée à un contour pour la création d’un nouvel objet. Il s’agit d’un prototype à partir duquel les objets sont créés. Ce système permet de combiner les données et les fonctionnalités.

Le terme d’objet peut désigner n’importe quel élément que vous souhaitez manipuler ou changer en travaillant sur le code. Chaque fois qu’un objet de classe est instancié, lorsqu’une variable est déclarée, un nouvel objet est créé. Les objets de classe ainsi créés peuvent être utilisés autant que fois que nécessaire.

Créer une nouvelle classe crée un nouveau type d’objet, ce qui permet de générer de nouvelles instances de ce type. Chaque instance de classe peut avoir des attributs afin de préserver son état. Les instances de classe peuvent aussi avoir des méthodes définies par leurs classes pour modifier leur état.

Pour mieux comprendre l’intérêt de créer des classes, prenons un exemple. Imaginons que nous voulons estimer le nombre de chats ayant différents attributs en commun comme la race et l’âge. Si une liste est utilisée, le premier élément pourrait être la race du chat et le second pourrait être son âge.

Sur un grand nombre de chats, l’organisation peut vite devenir difficile surtout si vous souhaitez ajouter d’autres propriétés. Les classes permettent précisément de résoudre ce problème.

Une classe crée une structure de données définie par l’utilisateur, détenant ses propres données et fonctions. Et la création d’une instance de cette classe permet de réutiliser ces données et fonctions.

Comment apprendre le langage Python ?

Le langage Python compte parmi les plus populaires, et sa maîtrise peut ouvrir de nombreuses portes. Afin d’apprendre à manier Python et les classes, vous pouvez choisir DataScientest.

Nos différentes formations comportent un module dédié à Python. À travers les formations Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer et Data Management vous apprendrez les fondamentaux du langage, et les bibliothèques de Data Science telles que NumPy et Pandas.

Les autres modules des programmes couvrent l’ensemble des compétences des métiers de la Data Science comme la DataViz, les bases de données, le Machine Learning ou la Business Intelligence. À l’issue du cursus, vous serez fin prêt à travailler en tant que professionnel des données.

Nos formations à distance adoptent une approche Blended Learning, alliant apprentissage en ligne sur une plateforme coachée et Masterclass. Il est possible de choisir entre une Formation Continue et le mode BootCamp intensif.

Notre organisme est reconnu par l’industrie, et nos partenariats permettent de recevoir un certificat délivré par la Sorbonne ou par MINES ParisTech / PSL Executive Education. Parmi les alumnis, 80% ont trouvé un emploi immédiatement.

Le financement peut être pris en charge par votre Compte Personnel de Formation. N’attendez plus et découvrez DataScientest !

Vous savez tout sur les Python Class. Pour aller plus loin, découvrez notre dossier complet sur le langage Python et notre dossier sur les bibliothèques Python.

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