Python Avancé — Africa Tech Up Tour 2025 🚀

Ce dépôt a pour objectif d'enseigner des concepts avancés de Python utiles en data engineering / data science. Les notions sont d'abord expliquées dans des notebooks pédagogiques, puis mises en pratique via un mini-pipeline d'exemple pour montrer comment organiser un projet data.

Notebooks (contenu pédagogique)

Les notebooks se trouvent dans notebooks/ et couvrent les notions suivantes :

• 01-Syntaxe et Variables.ipynb Rappels et approfondissement : types, objets en Python, annotations, f-strings, compréhensions, fonctions, bonnes pratiques.

• 02-Logging en Python.ipynb Pourquoi logger (vs print), configuration (handlers, formatters), rotation, logging structuré, logger.exception, bonnes pratiques en production.

• 03-Organisation projet.ipynb Arborescence recommandée (src/, data/, notebooks/, tests/), séparation I/O ↔ logique, gestion des dépendances, README/CI, et exemples concrets.

• 04-Atomicité-et-Idempotence.ipynb Concepts, motifs pratiques (tmp → os.replace, upsert DB, manifest/ready), tests d’idempotence, exemples simples en Python.

• 05-Secrets et Variables d'environnement.ipynb Gestion sécurisée des secrets, python-dotenv, .env.example, bonnes pratiques pour dev vs prod, intégration avec vault/kubernetes secrets.

• 06-Packaging-avec-uv.ipynb Utiliser uv pour gérer l'environnement et les dépendances, commandes usuelles (uv install, uv run), lockfile et reproducibility.

Mini-projet d’exemple — organisation & rôle pédagogique

Ce mini-projet sert d’illustration pratique : il rassemble plusieurs bonnes pratiques vues dans les notebooks (typing, logging, atomicité, idempotence, .env, tests simples).

Arborescence (extrait) :

├── notebooks/
│   ├── 01-Syntaxe et Variables.ipynb
│   ├── 02-Logging en Python.ipynb
│   └── ...
├── scripts/
│   └── taxi_pipeline.py
├── src/
│   └── taxi_pipeline/
│       ├── __init__.py
│       ├── duckdb_utils.py     # helpers DuckDB (création tables, import csv/parquet)
│       ├── get_data.py         # téléchargement atomique / idempotent
│       ├── loggins.py         # configuration du logging (console + fichier)
│       ├── save_data.py        # lecture CSV, sauvegarde parquet atomique
│       └── transform_data.py   # fonctions pures de transformation (typées)
├── .env                      # (local) paramètres (ne pas committer)
├── main.py                   # script d'orchestration simple
├── pyproject.toml
└── uv.lock

Objectif du mini-pipeline (exemple)

• Télécharger un CSV (atomique) → data/
• Charger avec pandas et transformer (noms colonnes, dedup)
• Sauvegarder en Parquet (écriture atomique)
• Enregistrer quelques métriques dans DuckDB
• Générer un graphique HTML (Plotly)

Remarque : le mini-projet est un exemple pour appliquer les patterns avancés — l’essentiel du TP reste l’apprentissage des concepts Python avancés.

Installation & exécution (rapide)

Prérequis

• Python ≥ 3.10
• uv (recommandé) ou venv + pip

Avec uv

# depuis la racine du repo
uv install            # installe les dépendances à partir du lockfile
uv run python main.py # lance l'orchestrateur (exemple)

Alternative (venv + pip)

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt   # si fourni
python main.py

Variables d’environnement

Copier .env.example → .env et compléter si nécessaire. Exemple minimal :

DUCKDB_DATABASE=data/nyc.duckdb
CSV_URL=https://.../taxi_zones.csv
LOG_DIR=logs

Le code lit automatiquement ces variables via python-dotenv.