Python est sûrement le langage de programmation le plus populaire actuellement. Utilisé par une grande catégorie d’informaticiens et de développeurs, il est omniprésent dans le domaine du Machine Learning via l’analyse de données. Si c’est un jeu d’enfant pour les profils IT, Python peut être un langage difficile à appréhender pour un utilisateur lambda qui souhaite apprendre à coder mais plus simple à maîtriser que Java. Voici alors un dossier complet sur ce langage web tendance.

Le langage Python est le gagnant de sa catégorie. À la différence des langages de programmation habituels, il est généraliste. Ainsi, il ne peut pas être mis dans le même panier que HTML, CSS ou encore JavaScript. D’ailleurs, son usage ne se limite pas uniquement au développement web. 

En effet, l’utilisation du Python s’étale sur la programmation et le développement de logiciels informatiques. De nombreux développeurs et informaticiens s’en servent aussi pour développer le back end d’applications de type web ou mobile. Le plus souvent, il intervient dans le développement de logiciels dédiés au PC notamment. Étant un outil très complet, ce dernier participe dans l’écriture des scripts système dans un but de créer des instructions dédiées au système informatique. 

Rien de plus surprenant alors si Python s’inscrit comme le langage informatique le plus en vogue dans le cadre du traitement de l’analyse de données « Big Data » et dans l’exécution de calculs mathématiques. C’est aussi un incontournable du Machine Learning. Pour faire simple, c’est le langage de prédilection dès qu’il s’agit de l’analyse de données via la Data Science.

Mais plus concrètement, à quoi sert le langage Python ? C’est surtout dans le script et l’automatisation que cet outil entre en jeu. Par exemple, on peut y faire recours pour remplacer les scripts shell. Cependant, l’outil peut aussi aider à automatiser les interactions avec les différents navigateurs web en ligne et les interfaces graphiques. En plus de cela, Python assure l’approvisionnement de système ainsi que la configuration de ce dernier à travers différents outils à l’exemple d’Ansible ou de Salt. 

Une autre utilisation très connue de cet outil concerne la programmation d’applications. Justement, avec ce langage, il est possible de créer quasiment toutes sortes d’applications utiles, quelle que soit la catégorie. Il vrai qu’il ne permet pas de générer de binaires standards, mais il reste numéro un dans l’univers de la programmation informatique.

En outre, ce langage de programmation est incontournable du Data Science avec une grande majorité de sa bibliothèque dédiée à l’analyse de données. C’est d’ailleurs pour cette raison que Python est si populaire par rapport aux autres algorithmes numériques de la même catégorie. 

On utilise aussi ce langage pour créer des services Web ainsi que des APIs RESTful. Ses fonctions sont tellement multiples qu’il est devenu l’arme fatale des développeurs et des professionnels IT spécialisés dans le codage. Justement, la génération de code est l’autre utilité incontournable de ce langage. Chacun de ses éléments est en effet un objet, même ses modules et ses bibliothèques. Grâce à cette faculté à générer des codes, l’écriture des applications n’a jamais été aussi simple.

Mais Python est surtout un élément indispensable dans le domaine de la programmation informatique. Dans un premier temps, c’est parce que c’est un langage standard très versatile. En dépit du fait que ce langage de programmation soit très polyvalent, son apprentissage n’est pas des plus difficiles. Même un débutant peut s’y prendre avec une bonne motivation et maitriser le développement d’applications. Aussi, il y a des formations et cours spécifiques qui permettent d’apprendre les bases et les spécificités du code Python. Après tout, Python reste le langage informatique le plus utilisé par une large variété de profils informatiques.

Quelles sont les fonctionnalités du langage Python ?

Les fonctionnalités de Python sont très variées, mais ses bibliothèques connues communément sous l’anglicisme librairies sont les plus connues, auteurs de son succès d’ailleurs. On fait ici notamment référence à un vaste écosystème de logiciels qui sont développés par des tiers. Ainsi, il s’agit d’une collection très enrichie et étendue. Le langage propose alors plusieurs bibliothèques standard avec des modules adaptés notamment aux tâches relatives aux programmations les plus communes à savoir le networking, l’opération asynchrones, le threading, l’accès aux fichiers et bien d’autres.

Pour information, certains modules de Python permettent de gérer des tâches de programmation de niveau élevé indispensable aux applications modernes de nos jours. Effectivement, le langage peut intervenir dans la lecture, mais aussi dans l’écriture de formats de fichiers de type JSON et XML. En raison de ses fonctionnalités avancées, il peut aussi aider dans la manipulation de fichiers van compressés.

Parmi ses fonctionnalités et objets figure également la distribution de Python par défaut qui offre une bibliothèque de dictionnaire et d’interface graphique de type cross-plateforme avec Tkinter. Plus concrètement, ce sont des bibliothèques proposées de manière native par le langage, mais des milliers de bibliothèques tierces peuvent être utilisées, disponibles par le biais de Python Package Index (PyPI). C’est d’ailleurs à cause de ces bibliothèques que Python tient de toute sa versatilité.

Entre autres, on peut citer la self bibliothèque BeautifulSoup, un outil » tout-en-un « qui permet le scraping HTML. Il y a aussi “Requests” qui permet de travailler plus facilement avec des requêtes HTTP. Mais il n’y a pas que cela ! La vérité c’est que Python possède ses fameux frameworks à l’exemple de Flask et Django ainsi que de nombreux services Cloud que l’on peut gérer notamment via le modèle d’objet Python de Apache Lib cloud.
Quant aux opérations mathématiques et statistiques, on fait surtout usage de NumPy, de Pandas et de Matplotlbi.

Pourquoi choisir le langage Python ?

Le langage Python dispose de nombreux points forts. Très minimaliste, il ne requiert que très peu de temps pour débuter dans son utilisation. C’est pour cela que même les novices peuvent s’en servir après une bonne formation en code et développement web. En ce qui concerne sa syntaxe, elle est bien pensée pour être facilement lisible et directe. À un certain niveau, les débutants peuvent commencer à le maîtriser le code Python facilement. De ce fait, les développeurs Python auront plus de temps pour résoudre les problèmes au lieu de s’attarder sur les complexités de langage.

La popularité de Python est aussi l’un de ses points forts. Étant donné qu’il est massivement utilisé, le langage est facilement pris en charge par la grande majorité des OS.

Le code Python est simple d’utilisation, mais cela ne veut pas dire qu’il est moins sécuritaire. Quant à sa grande polyvalence, c’est un peu comme la cerise sur le gâteau.

L’article À quoi sert Python, le langage actuel le plus populaire ? est apparu en premier sur EasyPartner.

Fait pour être rapide, complet et sécurisé, Django a largement fait ses preuves. En effet, parmi les sites qui utilisent ou qui ont utilisé Django, on trouve des sites web majeurs avec une fréquentation massive comme Instagram, Pinterest, le Guardian, le New York Times ou encore Openstack. 

Qu’est-ce que le framework Django ?

Django est un framework web qui permet le développement sur Python de sites et d’applications web dynamiques de façon simple et rapide. 

Créé en 2003, il servait au départ à la gestion d’un journal local de la ville de Lawrence aux Etats-Unis. Il a été publié sous licence libre en 2005. Depuis, il est devenu l’un des framework les plus utilisés pour coder en Python, Python étant l’un des langages de programmation les plus utilisés dans le monde. 

Il fonctionne selon le principe du MVT, Model/View/Template, similaire au modèle MVC, Model/View/Controller : le modèle (Model) qui contient les données est distinct du contrôleur (Controller) qui traite les données, tandis que la vue (View) contient les données à afficher. 

Ce fonctionnement fait de Django un framework complet, clair et facile à prendre en main, qui vous laisse une grande liberté de mouvement. Une fois créées, les applications et sites web codés sous Django sont robustes et leur maintenance est plus simple. 

Quels sont les avantages du framework Django ?

Django est adapté à de nombreux domaines et orienté vers la création rapide et efficace d’applications. Largement utilisé par les développeurs, il est tout indiqué pour les professionnels. Il vous laisse vous concentrer sur le cœur de vos projets en fournissant une boîte à outils solide et complète visant à vous faciliter le travail. 

En effet Django a été conçu selon le principe des « batteries incluses » : tous les éléments pour vous permettre de développer votre application web et de la rendre opérationnelle au plus vite sont déjà là, vous n’avez pas à aller les chercher vous-même : routage d’URL, modèles HTML…

Le framework Django peut prendre en charge la création de n’importe quel type de site web ou d’application, et gérer du contenu dans n’importe quel format : HTML, XML, JSON… 

Enfin, il vous aide à éviter les erreurs de sécurité les plus fréquentes du langage Python. 

Pour donner des exemples précis, parmi les avantages majeurs du framework Django, on trouve : 

• Les vues génériques : intégrées au framework pour vous aider à travailler plus vite, les vues génériques vous permettent de résoudre beaucoup plus facilement les problèmes de développement les plus fréquents en vous laissant par exemple faire des listes d’objets par date.
• Les bibliothèques : comme tous les langages de programmation, Django contient des bibliothèques qui permettent de gérer des tâches courantes, en fournissant par exemple des scripts et du code pour faciliter certains processus.
  Ces bibliothèques sont là pour aider à la construction de votre projet. La plus connue, Django Rest Framework, est plébiscitée par de nombreux développeurs et vous donne le matériel nécessaire pour vous attaquer à des projets extrêmement ambitieux. 
• L’ORM : le mappeur objet-relationnel de Django extrait des données présentes dans des bases de données et les transfère sous formes d’objets utilisables dans votre projet. Il vous aide donc à gérer la structure de vos modèles et à construire très rapidement vos prototypes. 
• La sécurisation : Django vous aide à sécuriser les données des utilisateurs et à protéger les applications que vous développez. Le framework est construit d’une telle façon que les sites web développés avec Django évitent les failles de sécurité les plus fréquentes. Django vous aide par exemple à vous protéger des injections SQL et du cross-site scripting. Il vous donne aussi les outils nécessaires pour sécuriser les mots de passe des utilisateurs. 

Django Framework offre également tous les avantages des frameworks très populaires : en effet, un écosystème entier gravite autour de ce cadre (conférences, associations…) ce qui est un atout majeur pour les développeurs Python. En constante évolution, les bugs sont rapidement résolus. En cas de problème, vous pouvez trouver rapidement de l’aide, et ce entièrement gratuitement grâce aux nombreux forums et communautés en ligne. 

Un nombre important de guides, de tutoriels et de podcasts existent en librairie et sur Internet pour s’initier à Django, comme par exemple les livres de William Vincent. Sa grande popularité en fait donc un des frameworks les plus faciles d’accès, et l’abondance de cours sur le sujet fait que Django est un bon point de départ pour apprendre la programmation web. 

Quels sont les inconvénients du framework Django ?

Malgré tous ses avantages, le framework Django n’est pas adapté à tous les projets d’applications web et certaines de ses fonctionnalités présentent des points négatifs. Certains de ces points négatifs sont des choix délibérés de la part de l’équipe de développement, d’autres sont de véritables manquements par rapport aux autres frameworks. 

• Un framework peu adapté aux petits projets : Django est taillé pour les projets de site web et d’applications à visée industrielle, avec de fortes affluences. Il ne convient pas au développement de services mineurs ou de petites applications. 
• Pas d’AJAX côté client web : contrairement à d’autres frameworks, pour intégrer AJAX du côté client web sur Django, il faut choisir et intégrer soi-même sa bibliothèque AJAX. L’équipe de développement a en effet décidé de laisser l’utilisateur la liberté de choisir sa propre bibliothèque. 
• Le processus ne peut gérer qu’une seule requête à la fois : la plupart des frameworks modernes ont fait en sorte que leurs processus puissent gérer plusieurs requêtes à la fois pour accélérer le travail des développeurs. Ce n’est pas le cas de Django, et c’est un inconvénient notable. 

Si vous n’êtes pas encore sûr que Django soit le framework idéal pour votre projet de site ou d’application web, il vous est possible de le tester. En fonction de votre besoin, vous déterminerez si ce framework est celui qu’il vous faut pour votre entreprise. Vous pourrez aussi, le cas échéant, vous familiariser avec l’un des frameworks en langage Python les plus tendances et améliorer vos compétences en développement web. 

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Découvrez dans ce billet tout ce que vous avez besoin de savoir sur PyTorch, dont son histoire, son utilisation pour le deep learning, ses avantages, sa méthode de téléchargement ou encore sa méthode d’installation.

L’histoire de Py torch

Ce sont dans les laboratoires de recherche AI de Facebook, aujourd’hui Meta, que prendra naissance Pytorch en 2016. Écrit dans le langage de programmation Python, le framework se base sur l’ancienne librairie Torch.

Bibliothèque open source disponible sous licence BSD Modifiée, Pytorch sera fusionné en mars 2018 par Meta à Caffe2. Il s’agit d’un framework qui offre un moyen simple et direct d’expérimenter le deep learning ou apprentissage profond en tirant profit de nouveaux modèles et algorithmes.

Il est à noter que Caffe2 est un outil si bien adapté au deep learning qu’il est capable d’effectuer la prise en charge d’algorithmes d’apprentissage ayant plusieurs dizaines de milliards de paramètres.

Plus tard en 2022, sera annoncée par Meta, la création de la PyTorch Foundation. Il s’agit d’une organisation indépendante chargée du projet PyTorch et qui sera sous l’égide de la fondation Linux.

Utilisation de Pytorch pour le Deep Learning

Une des forces de Pytorch est que ce dernier est conçu de manière à réduire au mieux le temps nécessaire à l’exécution des algorithmes. Il n’hésite pas, pour ce faire, à tirer le meilleur des caractéristiques du hardware.

Dans son fonctionnement, Py Torch a recours à des tenseurs. Il s’agit de tableaux multidimensionnels sous la forme desquels sont représentées les datas.

Bien que similaire au tableau NumPy, le tenseur présente l’avantage de se servir des GPU pour réaliser des opérations très rapides.

À l’aide des tenseurs, Pytorch est à même de réaliser discrètement et efficacement 4 étapes pour l’entrainement du réseau de neurones. Il s’agit de :

• l’assemblage d’un graphe ;
• la réalisation de prédictions ;
• le calcul de la perte ou erreur en comparaison des prédictions ;
• la backpropagation.

Cette dernière étape consiste en un parcours dans le sens inverse du réseau dans le but d’effectuer des ajustements sur les tenseurs en vue d’améliorer la précision des prédictions. Tout ceci en se basant sur la perte ou erreur calculée.

Pourquoi utiliser Pytorch ?

Le choix d’un framework doit être déterminé par de nombreux critères dont l’existence d’une grande communauté autour de celui-ci et la disponibilité de ressources telles que des manuels et des tutoriels. Bien qu’étant un outil relativement récent, Pytorch coche parfaitement ces deux cases.

Il dispose en outre d’une interface facile à prendre en main pour effectuer la création de réseaux neuronaux.

Un autre point fort de Pytorch est que, comparé à d’autres outils de deep learning, il fonctionne avec des graphes dynamiques et non statiques. De ce fait, il permet la modification des fonctions pendant l’exécution et la variation du calcul des gradients avec celles-ci.

Sa compatibilité avec les cartes graphiques (GPU) constitue par ailleurs un autre grand point positif en faveur de l’utilisation de Pytorch.

En effet, l’outil se sert en interne de CUDA qui est une technologie développée par NVIDIA permettant l’usage du processeur graphique pour l’exécution de calcul à la place du processeur central.

Avantages de Pytorch

Malgré son jeune âge, Pytorch jouit d’une grande popularité en raison des nombreux avantages qu’il offre à ses utilisateurs.

Un framework conçu pour fonctionner avec Python

Dans le domaine de l’intelligence artificielle en général et plus précisément dans celui du deep learning, Python est l’un des langages les plus utilisés. Pytorch constitue donc un choix idéal pour les développeurs déjà habitués à l’environnement de Python puisque le framework est conçu et assemblé afin de fonctionner avec ce langage.

Cette situation rend d’ailleurs le débogage avec Pytorch facile puisque la profonde intégration du framework à Python rend de nombreux outils de débogage Python utilisable avec Pytorch.

Un outil facile à apprendre

À l’instar de son langage d’écriture Python, Pytorch est populaire auprès d’un grand nombre de développeurs pour sa facilité à apprendre. Il s’agit d’un avantage rendu possible grâce à la syntaxe simple et intuitive dont il est doté.

L’existence d’une grande communauté d’utilisateurs Py Torch

Comme évoqué plus tôt, un gros avantage de Pytorch est qu’une excellente documentation et de nombreux tutoriels couvrant tous les aspects de l’outil sont disponibles sur son site officiel.

À côté de ces ressources, il est important de mentionner la grosse communauté de développeurs qui se développe quotidiennement autour du framework. Sur le forum discuss.pytorch.org, les utilisateurs de l’outil peuvent converser entre eux et recevoir de l’aide de la part des développeurs de PyTorch. Plus de 1500 messages sont échangés sur ce forum de discussion chaque semaine.

Pytorch VS Tensor Flow : quelles différences ?

Bien qu’étant tous deux des frameworks de référence dans le domaine du deep learning en open source, Py Torch et Tensor Flow présentent quelques différences dans leur fonctionnement respectif.

Construction de graphes

Sur le plan de la construction de graphes informatiques, Pytorch opte pour une architecture dynamique. Concrètement, cela rend les réseaux de neurones évolutifs tout au long de leur apprentissage.

Avec Py Torch, il est possible d’ajouter de nouveaux nœuds, d’effectuer des modifications sur ceux-ci, et ce, même entre couches.

En ce qui concerne Tensor Flow, le choix est plutôt porté sur des graphes statiques. Il est donc nécessaire de définir, dans un premier temps, le graphe de calcul avant de se servir de la session pour calculer les résultats du tenseur. Le débogage du code en devient plus complexe et la mise en œuvre plus éprouvante.

Débogage

Comme il a été fait mention précédemment, la bonne intégration de Py Torch à Python rend possible l’utilisation du débogueur python standard. Le développeur n’a plus besoin d’apprendre l’utilisation d’un nouveau débogueur.

Avec Tensor Flow par contre, deux choix s’offrent pour le débogage dont l’un est l’apprentissage du débogueur TF. Le second choix fait appel à des variables requises à la session.

Comment télécharger Pytorch ?

Vous pouvez télécharger le framework en vous rendant sur pytorch.org, le site du projet. Cela requiert toutefois de configurer un environnement Python préalablement.

Anaconda est le gestionnaire de package le plus recommandé pour cela, car il vous fournira, en une seule installation, toutes les dépendances de Py Torch dans un environnement sécurisé.

Une précision importante pour les utilisateurs de Windows est qu’il faut s’assurer d’installer Python 3.7, 3.8 ou 3.9, car seuls ceux-ci sont supportés par Pytorch sur le système d’exploitation.

Comment installer Py Torch ?

Pour installer Py Torch, vous devez retrouver l’assistant d’installation sur la page d’installation du framework disponible sur son site web. Il vous faudra ensuite sélectionner différentes options afin de fournir vos informations système et configurer vos préférences.

Une fois cela effectué, vous pourrez obtenir une commande à exécuter dans l’invite Anaconda. Votre installation devrait alors se dérouler sans encombre.

Pour vous assurer de sa réussite, vous pouvez ouvrir le shell interactif Python et essayer d’importer Pytorch. Si vous ne recevez aucun message d’erreur, Pytorch est parfaitement installé.

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Mais lequel choisir pour votre application web ? Dans cet article, nous allons explorer les caractéristiques, avantages et inconvénients de chacun pour vous aider à faire un choix éclairé.

Qu’est-ce que le framework Flask?

Flask est un framework web en Python qui se caractérise par sa simplicité et sa flexibilité. Il a été conçu pour faciliter le démarrage rapide de projets web, tout en offrant les outils nécessaires pour développer des applications complexes.

Flask est souvent considéré comme un « micro-framework » car il ne fournit que les composants de base pour le routage des URL, les requêtes et les réponses. Cependant, grâce à un système d’extensions, il est possible d’ajouter des fonctionnalités supplémentaires comme la gestion des formulaires, la sécurité et l’accès aux bases de données via SQLAlchemy.

Caractéristiques de Flask

• Extensions: Flask offre un système d’extensions très riche. Vous pouvez ajouter des fonctionnalités comme la gestion des formulaires, la sécurité et l’accès aux bases de données via SQLAlchemy.
• Flexibilité: Flask vous donne la liberté de choisir la structure de votre projet, les bibliothèques à utiliser et comment vous souhaitez gérer différentes fonctionnalités comme la sécurité et les données.
• Courbe d’apprentissage: Flask est souvent recommandé pour les débutants en développement web en raison de sa documentation claire et de sa courbe d’apprentissage plus douce.

Utilisation en entreprise

Bien que Flask soit souvent associé à des projets plus petits, il est tout à fait capable de gérer des applications d’entreprise. Des entreprises comme Netflix et Reddit utilisent Flask pour certains de leurs services.

Qu’est-ce que le framework Django ?

Django, en revanche, est un framework web Python plus robuste et complet. Il suit le modèle MVT (Modèle-Vue-Template) et offre une multitude de fonctionnalités « prêtes à l’emploi », telles que l’administration, l’ORM (Object-Relational Mapping), et la gestion des formulaires.

Caractéristiques de Django

• Complétude: Django offre une suite complète d’outils et de fonctionnalités intégrées, y compris un système d’administration, des fonctionnalités de sécurité et une bibliothèque de modèles.
• Sécurité: Django est livré avec plusieurs fonctionnalités de sécurité intégrées, telles que la protection contre les attaques CSRF, XSS et SQL Injection.
• Ecosystème: Django a un écosystème très riche, avec une grande communauté et de nombreuses bibliothèques tierces.

Utilisation en entreprise

Django est particulièrement adapté pour les projets d’entreprise de grande envergure, offrant une structure bien définie et une multitude de bibliothèques pour accélérer le développement. Des entreprises comme Instagram et Pinterest utilisent Django.

Les différences de bases entre Flask et Django

Avant d’insister sur leurs différences, soulignons tout de même que Flask et Django restent tous les deux des frameworks utilisables pour Python et sont dans l’ensemble assez similaires. Pour les deux, on retrouve la logique de la structure MVC. Il est donc assez simple de passer d’un framework à l’autre sans perdre ses repères.

Django est un framework Python full-stack et est développé « batteries included », (littéralement « piles incluses »), ce qui facilite à ses utilisateurs certaines taches communes de développement, comme l’authentification, le routage d’URL, ou encore la migration des schémas de base de données. Django accélère également le développement en fournissant des templates, un système ORM, et un outil de bootstraping.

Flask, quant à lui, est un framework simple, léger, minimaliste. Bien que Flask offre moins de fonctionnalités que Django, celui-ci facilite le développement et garantit une meilleure souplesse.

Quelles sont les différences entre Flask et Django ?

Flask VS Django : Simplicité vs Complétude

Flask offre une grande flexibilité et permet aux développeurs de choisir les outils et les bibliothèques qu’ils souhaitent utiliser. C’est idéal pour les projets où vous souhaitez avoir un contrôle total sur le code et la structure. Django, en revanche, fournit un cadre plus structuré avec des fonctionnalités intégrées, ce qui peut accélérer le développement mais limite la flexibilité.

Courbe d’apprentissage

Flask est plus facile à apprendre pour les débutants en développement web. La documentation est claire et la courbe d’apprentissage est plus douce. Django nécessite un temps d’apprentissage plus long en raison de sa complexité et de ses nombreuses fonctionnalités.

Sécurité

Flask offre des extensions pour la sécurité, mais elles doivent être intégrées manuellement. Django dispose de plusieurs fonctionnalités de sécurité intégrées, telles que la protection contre les attaques CSRF et XSS.

Gestion des données

Flask utilise SQLAlchemy comme moteur ORM, offrant plus de flexibilité dans la gestion des bases de données. Django utilise son propre ORM, qui est plus facile à prendre en main mais moins flexible que SQLAlchemy.

Administration

Flask ne fournit pas de panneau d’administration par défaut, mais il est possible d’en créer un via des extensions. Django facilite la prise en main des taches classiques d’administration grâce à un framework admin prêt à l’emploi. Il fournit un système d’administration robuste « prêt à l’emploi ». Il génère le module admin automatiquement en fonction des modèles du projet. Les développeurs peuvent même customiser l’interface admin afin que celles-ci s’adaptent à des exigences business spécifiques. De ce point de vue, Django offre donc plus de possibilités que Flask, qui ne propose pas ces options.

Templates

Flask est développé sur la base du template Jinja2. Ce template intègre un environnement d’exécution SandBox et de nombreux modèles permettant aux développeurs de gagner du temps sur le développement d’applications web dynamiques.

Django propose un système de templates entièrement intégré permettant aux développeurs de définir un modèle et de customiser l’interface utilisateur en écrivant de nouveaux templates dans le langage Django (DTL).

• A lire également : Les meilleurs IDE C++

Intégration d’un Bootstrapping Tool

Flask n’intègre pas d’outil de Bootstraping, contrairement à Django, qui propose l’outil django-admin. Ce dernier permet de commencer à développer des applications sans aucun input externe. Les développeurs utilisant Django peuvent diviser un seul et même projet en différentes applications, et créer de nouvelles applications au sein d’un projet. Le framework offre la possibilité d’utiliser ces applications pour ajouter des fonctionnalités segmentées à ces différentes applications en fonction des besoins spécifiques de chaque business.

Structure du projet

Django propose une structure de fichiers/dossiers pour donner à chaque projet une structure claire : un fichier de configuration central, avec un dossier par application contenant chacun un views.py + models.py + forms.py + ainsi que des templates.

Flask offre plus de libertés pour permettre à chaque développeur de s’organiser comme il le souhaite. Cela étant, il n’est pas toujours simple de déterminer à l’avance quelle sera la meilleure structure pour notre projet, en particulier lorsque celui-ci se complexifie mois après mois. Nombreux sont les développeurs qui finalement, choisissent d’imiter la structure proposée par Django même en utilisant Flask, pour s’imposer un cadre plus strict et s’éviter un contexte de développement trop désorganisé.

Flexibilité

Sur Django, le système de « piles incluses » aide les développeurs à créer diverses applications web sans avoir à utiliser d’outils et libraires externes. D’un autre côté, les modules de Django ne peuvent en aucun cas être modifiés et imposent un cadre de développement pouvant être jugé assez restrictif.

Flask, quant à lui, est un micro-framework extensible : les développeurs choisissant de l’utiliser pourront utiliser tous les outils et librairies qu’ils souhaitent pour customiser l’architecture de leur projet. Les débutants préfèrent généralement utiliser Flask pour profiter de cette flexibilité bien supérieure.

Flask VS Django : dans quel cas utiliser Flask ou Django ?

Flask et Django restent les deux frameworks Python les plus utilisés pour les sites web à fort trafic. Django reste cependant plus populaire, car celui-ci propose des fonctionnalités plus robustes et davantage adaptées au déploiement d’applications complexes.

Pour autant, Flask reste avantageux pour tous les développeurs souhaitant pouvoir customiser la structure de leur projet pour répondre à des besoins précis.

Flask est donc plus adapté aux débutants souhaitant acquérir de l’expérience et progresser en Python en ayant la liberté de contrôler les composants à leur guise. Django est davantage adapté aux projets de grande envergure, car sa structure permet d’avoir une organisation rigoureusement disciplinée, ce qui est indispensable pour pouvoir gérer au mieux la complexité de chaque projet au fil des mois.

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PyCharm

PyCharm est un IDE développé par JetBrains et utilisé par des professionnels du monde entier. Il propose plusieurs outils de productivité tel que les corrections rapides, qui sont particulièrement pratiques. PyCharm est extrêmement populaire auprès de milliers de programmeurs et de professionnels et s’impose clairement comme l’IDE Python numéro 1 du marché.

Conçu par des développeurs et pour des développeurs, PyCharm est pensé sur mesure pour décupler la productivité en programmation Python et peut s’utiliser avec différents frameworks comme Django, Flask, Google App Engine, Pyramid et web2py.

La première (Edition community) est gratuite pour un usage non commercial. Une version premium est disponible pour les professionnels.

Wing IDE

WING est probablement le second meilleur IDE Python. C’est une solution payante de WingWare. Bien qu’assez basique, il reste très utilisé pour développer des programmes Python car intelligent et facile d’utilisation. Wing est parfait pour tous les développeurs Python junior.

Cet IDE est disponible sur Windows, Linux et Mac OS X. Il est compatible avec plusieurs versions de Python, y compris les versions récemment publiées. On peut choisir parmi trois trois types de forfaits : un Freeware avec des fonctionnalités limitées, une version pour les utilisateurs individuels et une version pour les professionnels.

Cloud9

L’IDE Python Cloud9 est à la pointe de la technologie. Celui-ci permet d’écrire du code directement dans le cloud avec un accès collaboratif.

Cloud9 est un IDE extrêmement avancé pour la complétion de code. Celui-ci utilise Pylint pour suivre et détecter tout type d’erreur de code ou de problèmes de style. On peut choisir d’appliquer ces paramètres, de les personnaliser avec un fichier PyLintRC, ou encore de les définir à partir de la ligne de commande. Cloud9 prend en charge les versions Python 2 et Python 3 et peut s’utiliser avec Django et Flask.

Le plugin PyDev pour Eclipse

Eclipse est l’un des IDE les plus utilisés et les plus appréciés pour ces nombreux outils : débogueur, analyse de code, console interactive, navigateur de jetons… Le plugin PyDev supporte Python, Jython, Ironpython et Django, et est donc particulièrement polyvalent. Très complet, il propose une excellente solution de complétion de code avec une analyse et un débogage en simultané.

L’un des grands avantages de l’IDE PyDev est d’être gratuit, tout en proposant une solution tout à fait satisfaisante pour coder confortablement. Au delà de la facilitation du code, PyDev offre des fonctionnalités avancées comme l’intégration de GIT pour contrôler le code source, la couverture de code et les vues UML.

Quel IDE Python choisir ?

Le choix d’un IDE pour le développement Python dépend largement des besoins et des préférences du développeur. Si vous recherchez un environnement intégré riche en fonctionnalités avec un support pour de nombreux frameworks, PyCharm est souvent considéré comme le leader du marché. Pour ceux qui préfèrent une interface plus simple, Wing IDE est une excellente option, en particulier pour les développeurs juniors. Cloud9 offre une expérience de développement dans le cloud, idéale pour ceux qui souhaitent collaborer en temps réel avec d’autres développeurs. Pour ceux qui sont déjà familiers avec Eclipse, l’ajout du plugin PyDev transforme cet éditeur en un puissant IDE Python.

D’autres éditeurs comme Spyder, IDLE, Visual Studio avec son extension Python, Thonny et Atom offrent également des environnements de développement Python robustes. Vim, bien que principalement un éditeur de texte, peut être configuré pour offrir une expérience de développement Python puissante. Chaque IDE a ses propres fonctions, interface et systèmes de support. Certains, comme Spyder et Thonny, sont particulièrement populaires parmi les analystes de données et les scientifiques, car ils intègrent des outils spécifiques pour le traitement des données.

Il est essentiel d’essayer plusieurs éditeurs et environnements pour déterminer lequel optimise le mieux votre flux de travail. Que vous travailliez sur un projet web, un logiciel ou l’analyse de fichiers de données, il existe un IDE ou un éditeur adapté à vos besoins. En fin de compte, le meilleur outil est celui qui vous permet de coder efficacement, d’intégrer facilement d’autres outils et langages, et de déboguer avec le moins d’obstacles possible.

N’oubliez pas que l’efficacité d’un IDE ne se mesure pas seulement à sa liste de fonctionnalités, mais aussi à la manière dont il s’intègre à votre processus de développement et à la facilité avec laquelle vous pouvez accéder à ses fonctions. En fin de compte, le choix de l’IDE Python idéal dépendra de vos besoins spécifiques en tant que développeur.

Les IDE sont extrêmement pratiques pour améliorer son workflow et éliminer les prises de tête inutiles liées au débogage. L’intérêt d’un IDE est de pouvoir se concentrer sur son code et non sur la recherche permanente d’erreurs, et de gagner ainsi un temps considérable pour être nettement plus productif. Cette sélection se concentre sur le langage Python, mais nous vous proposerons bientôt de nouvelles listes des IDE préférés de nos candidats développeurs Java, C++ ou encore PHP.

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