Vous est-il déjà arrivé(e) de vous lancer dans la programmation en langage Python ? Si oui, il se pourrait bien que vous ayez rencontré de nombreuses difficultés sans savoir comment les surmonter. Cet article vous présente, une liste de 20 soucis auxquels font face les débutants en Python au quotidien et les moyens pour y remédier.
20 challenges des codeurs en Python
Le classement qui sera illustré ici, est juste une liste de 20 problèmes couramment rencontrés et non ordonnée, il pourrait varier d’une personne à l’autre. On cite :
- Une approche orientée objet différente
- L’indentation
- La mise en place de l’environnement de travail
- L’existence d’une pléthore de bibliothèques
- L’utilisation de la structure de donnée si, sinon
- L’accès aux formations complètes en ligne difficile
- Le typage
- Langage backend
- Son incompatibilité pour la programmation système
- Un interpréteur limité
- L’existence des types évolués tels les dictionnaires
- L’héritage différent
- Une intégration au html assez difficile
- L’accès aux bases de données
- Son incompatibilité pour le développement mobile
- La gestion des packages
- Les exceptions
- Le débogage
- Les importations (travailler avec des modules)
- Sa simplicité dans l’apprentissage
Que faire lorsqu’on est confronté à ces problèmes avec Python
Python et l’orienté objet
En effet, le modèle objet de Python est très différent de celui des langages tels le PHP, le C++ voire le Java ; cela pourrait constituer un handicap pour un utilisateur qui voudrait migrer du PHP vers Python par exemple.
Pour pallier à cela, python offre la possibilité d’implémenter l’approche objet des autres langages.
L’indentation en Python
L’indentation ici, n’est pas un sujet à prendre à la légère dans la mesure ou une mauvaise gestion de celle-ci produit généralement une erreur de syntaxe (syntax error).
Vous pouvez éviter les erreurs d’indentation en utilisant des éditeurs ou IDE intelligents tels Vs Code, qui gèrent l’indentation de manière automatique.
L’environnement de travail
Beaucoup de débutants se jettent dans le code directement et se mettent à faire des modifications système sans s’en rendre compte.
Pour éviter ce piège et jouir d’une meilleure expérience d’utilisation du langage, je vous recommande toujours d’utiliser les environnements virtuels, car ceux-ci vous évitent d’effectuer des modifications directement sur votre système.
Une pléthore de bibliothèques
L’existence de plusieurs bibliothèques préconçues rend le choix compliqué lorsqu’on voudrait résoudre un problème précis. L’idéal dans ce cas, serait de se referrer à la documentation sur le site officiel Python.org pour savoir lequel des packages est approprié pour une tache particulière.
Le « si, sinon »
Généralement les débutants se permettent d’utiliser le « if, else » en Python ce qui produit une erreur de syntaxe car Python ne reconnait pas cette syntaxe.
Vous pouvez corriger cela en utilisant le « if, elif » qui est reconnu en Python et je vous recommande de bien lire la documentation sur l’utilisation des conditions.
Python et la formation en ligne
La plupart des sites de e-learning proposent généralement des formations à parcourt diplômants dont le cout est souvent très élevé par conséquent non accessible à tous à l’instar de Docstring, et Openclassroom.
Vu que ces mêmes plateformes proposent des cours en libre accès, vous pouvez simplement y remédier en téléchargeant le programme d’un parcours diplômant et en suivant les cours qui y sont séparément, ceci gratuitement.
Le typage
Les adeptes du Java, du C par exemple, débutants en Python penseraient à déclarer les variables avec leurs types, chose à ne pas faire.
En effet, Python est un langage faiblement typé ; donc il faudrait comprendre ici que la déclaration des variables se fait juste en écrivant le nom de la variable et en affectant au besoin une valeur.
Python : langage frontend ?
Python est essentiellement un langage Backend ; de ce fait, un codeur, qui voudrait se lancer dans le développement full stack en Python uniquement, serait buté.
Pour éviter cela, vous pouvez par exemple utiliser le Framework Django qui est full stack avec son langage dit de « gabarits ». Toutefois, vous devriez quand même connaître le HTML, CSS éventuellement un peu de Js Script.
Programmation système et Python
Le fait qu’il soit un langage interprété, lui confère une certaine lenteur dans l’exécution, pourtant la rapidité est un atout dans la programmation système.
La solution ici de migrer vers un langage mieux approprié.
L’interpréteur de commande Python
En effet, il n’est pas possible d’exécuter des commandes externes dans l’interpréteur, sans oublier que si vous lancez un script sur le terminal qui aurait besoin d’une entrée utilisateur, il faudrait le faire depuis l’interpréteur lui-même.
Vous pouvez éviter ceci en utilisant simplement l’un des deux logiciels suivants Cmder ou Git Bash
De nouveaux types de données
Les débutants confondent généralement les enregistrements(sets) et les dictionnaires.
Pour y remédier vous devez savoir que les sets sont des collections de données non ordonnées et les dictionnaires sont des sets qui stockent les données selon un schéma de « clé-valeur ».
L’héritage en Python
Beaucoup sont souvent tentés de représenter l’héritage comme en Java avec le mot clé « Extends », erreur à ne pas commettre.
L’héritage en Python se fait en mettant entre parenthèses le nom de la classe à partir de laquelle on voudrait utiliser certaines propriétés lorsqu’on crée une nouvelle classe, comme dans l’exemple ci-dessous :
Python et le langage des gabarits
Lorsque vous utilisez Django, qui est un Framework full stack, vous aurez un peu de mal car à certains égards vous devrez utiliser le langage des gabarits.
Si vous ne maitrisez pas les gabarits de Django, le mieux serait d’utiliser notre bon vieux HTML. Ou alors un Framework front end
L’accès aux bases de données en Python
Pour accéder aux bases de données en Python pour les utilisateurs de MySQL, il faudrait au préalable installer le module « mysql-connector »
Surmontez aisément cette difficulté en utilisant un ORM, ou alors PostgreSQL qui par défaut est compatible à Python.
Le développement mobile en Python
Aussi polyvalent qu’est Python, un apprenant qui voudrait se mettre au développement mobile en Python contraint de se tourner vers un langage nouveau pour des raisons de sécurité.
Ici comme dans la programmation des systèmes, vous devriez migrer vers un langage tel le JAVA.
Le système de versions des packages
La gestion des versions de packages se fait en grande partie manuellement et est assez délicate, en ceci que pour faire une chose précise, il faudrait aussi avoir le package approprié avec sa bonne version.
Vous pouvez utiliser l’IDE Pycharm car celui possède un système de gestion des packages donc pourra mieux vous aider.
Les exceptions en Python
En Python il est commun d’utiliser les exceptions pour éviter les erreurs et avancer plus rapidement ; sauf que pour quelqu’un qui ne s’y connait pas, cela pourrait être un peu compliqué.
La solution ici ,serait d’apprendre à connaitre les codes d’erreurs propres aux exceptions ; chaque exception a généralement un code d’erreur qui lui est propre, pour capturer une exception, il faudrait que son code d’erreur soit mentionné ; c’est en fonction de ces codes que vous saurez quelle exception utiliser.
Le débogage
Déboguer un code Python peut parfois prendre beaucoup de temps.
Vous pouvez utiliser un IDE qui possède un débogueur à l’instar de Vs code, et éviter de déboguer manuellement.
Les importations de modules
Vous pouvez très facilement oublier, d’importer un module, dans un script que vous écrivez, ce serait comme vouloir déplacer une voiture sans roues.
Les importations se font généralement en début de codes ; ceci étant à chaque fois que vous voudriez utiliser un module externe à votre code rassurez vous que l’importation a été faite au préalable.
Python et sa simplicité
La simplicité de Python, pourrait vous endormir, il ne faudrait pas tomber dans ce piège, sinon vous risquerez d’être buté quand vous voudrez aller plus loin, au regard de la difficulté.
Je vous conseillerai à cet effet de travailler sur de gros projets pour bannir cette idée-là, comme quoi Python serait facile.
Un bon programmeur se doit de surmonter les difficultés auxquelles il fait face pour atteindre la perfection (lol, la perfection n’est pas de ce monde) alors, chers codeurs en Python allez de l’avant et tenez bon.
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