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Apprendre à programmer avec Python passe avant tout par la pratique. Si la théorie permet de poser les bases, c’est en développant des projets concrets que l’on gagne véritablement en compétence. Python, grâce à sa syntaxe accessible et sa vaste bibliothèque, permet de construire rapidement des applications utiles, même avec peu de lignes de code. Encore faut-il choisir les bons exercices : ceux qui permettent de renforcer la logique, la structuration du code et l’utilisation des modules standards.
Voici une sélection de projets à coder pour progresser rapidement en Python, tout en abordant des notions fondamentales du développement.
Jeu Python débutant : coder un jeu de devinettes interactif
Le jeu de devinettes est souvent l’un des premiers exercices recommandés pour les débutants. Il consiste à demander à l’utilisateur de deviner un nombre généré aléatoirement par l’ordinateur.
Ce projet permet de travailler :
- l’entrée utilisateur (input()),
- la conversion de types (de chaîne vers entier),
- les boucles while,
- les conditions if,
- l’importation de modules standards (random).
👉 Objectif : améliorer sa logique conditionnelle et apprendre à interagir avec un utilisateur.
Mini-calculatrice Python : maîtriser les structures de contrôle
Créer une calculatrice simple capable d’effectuer des opérations comme l’addition, la soustraction, la multiplication et la division est un excellent exercice de logique.
L’enjeu ici est de bien gérer :
- les fonctions pour découper le code,
- la validation des entrées (empêcher les erreurs de type ou les divisions par zéro),
- l’utilisation des boucles pour permettre plusieurs opérations successives.
📌 Ce type de projet renforce les compétences en manipulation de données et en structuration du code source.
Convertisseur de devises : utiliser les API et automatiser des tâches
Créer un convertisseur monétaire en Python pousse le débutant à sortir du cadre local. Ce projet nécessite d’interroger une API de taux de change pour récupérer les valeurs actualisées des devises.
Compétences travaillées :
- requêtes HTTP avec requests,
- gestion de JSON,
- affichage structuré des résultats,
- création d’une interface console simple ou graphique (avec tkinter).
💡 En intégrant une API gratuite comme ExchangeRate, on apprend aussi à gérer les formats de données externes — une compétence très utilisée en entreprise.
Scraper un site web avec BeautifulSoup : manipuler les données HTML
L’apprentissage du web scraping constitue une porte d’entrée vers l’automatisation. Il s’agit ici d’extraire des données à partir du code HTML d’une page, comme des titres d’articles, des prix ou des avis.
Modules à maîtriser :
- requests pour accéder aux pages web,
- BeautifulSoup pour extraire les éléments HTML,
- parfois pandas pour stocker les données en tableau.
📊 Exercice très utile pour les profils intéressés par l’analyse de données ou la veille automatisée.
Automatiser des fichiers Excel : premiers pas en scripting bureautique
Python permet aussi d’interagir avec des fichiers Excel via la bibliothèque openpyxl. Un projet courant consiste à générer automatiquement des feuilles de calcul ou à modifier des fichiers existants (ex. : ajout de formules, tri de données, fusion de colonnes).
Cette activité initie à :
- la manipulation de fichiers externes,
- l’organisation de données tabulaires,
- les scripts d’automatisation utiles en entreprise.
🔧 En automatisant une tâche réelle, l’apprenant comprend rapidement l’intérêt de la programmation au quotidien.
Créer un gestionnaire de tâches : aborder la logique de stockage
Développer une application qui stocke, classe et supprime des tâches personnelles (todo list) aide à structurer son raisonnement autour de la gestion de données persistantes.
Éléments techniques :
- stockage dans un fichier texte ou JSON,
- boucles et menus pour la navigation,
- en option : création d’une interface avec tkinter.
🧠 C’est aussi l’occasion de commencer à réfléchir à des structures de données plus avancées, comme les listes de dictionnaires.
Statistiques sur un fichier CSV : manipulation de données avec Pandas
Même sans être analyste, apprendre à charger un fichier CSV et à en extraire des données avec Python est aujourd’hui un vrai avantage. Avec pandas, on peut calculer une moyenne, un écart type, filtrer des colonnes ou créer des graphiques simples.
Ce projet permet :
- de comprendre l’importance du nettoyage de données,
- de s’initier à la logique DataFrame,
- d’exécuter rapidement des traitements automatiques sur des bases de données simples.
📈 Ce type de projet est particulièrement utile pour ceux qui visent une orientation data ou business intelligence.
Combien de temps pour devenir autonome ?
La progression dépend bien sûr du rythme, mais avec 2 à 3 projets bien ciblés par semaine, un apprenant peut atteindre un niveau de base solide en moins de deux mois. L’important n’est pas la quantité de projets, mais la qualité de l’analyse derrière chaque ligne de code.