Expressions régulières en Python

Description

Les programmeurs manipulent énormément de fichiers textes (code source de leur logiciel, données textuelles issues du web, fichiers CSV, journaux d’exécution…). Les expressions régulières permettent d’accélérer le traitement de ces textes tant au niveau de la recherche d’information que dans l’édition.

Cette formation est orientée pratique : les participants réaliseront de nombreux ateliers pour acquérir une première expérience du développement en Python. Ils pourront en tirer les méthodes, bonnes pratiques et autres trucs et astuces pour être efficace au quotidien.

Objectifs

  • Connaître les possibilités de Python quant à l’extraction d’informations depuis des fichiers textes (Python, C, VHDL, journaux d’exécution de logiciels, Markdown, CSV…)
  • Savoir extraire de l’information depuis des fichiers textes
  • Savoir modifier automatiquement du texte

Organisation

Durée / prix

1 jour.

À partir de 250 € HT, consultez les tarifs.

Public visé

Développeurs, ingénieurs, chefs de projets intéressés par le développement.

Prérequis

Compétences de la formation initiale acquises.

Éventuellement vos fichiers réels à analyser pour adapter les travaux pratiques à vos conditions réelles

Distanciel / présentiel

Cette formation peut se réaliser sur site en face à face. Elle peut également se réaliser à distance.

Formateur

La formation est animée par un professionnel de l’informatique et de la pédagogie, dont les compétences techniques, professionnelles et pédagogiques ont été validées par des certifications et/ou testées et approuvées par notre équipe pédagogique. Il est en veille technologique permanente et possède plusieurs années d’expérience sur les produits, technologies et méthodes enseignés. Il est présent auprès des stagiaires pendant toute la durée de la formation.

Programme de formation

  • Intérêt des expressions régulières
  • Caractères spéciaux
  • Ensembles de caractères
  • Cardinalités
  • Combinaisons
  • Groupes
  • Gourmand et minimal (greedy et non-greedy)
  • Compréhension d’expressions régulières
  • Création d’expressions régulières
  • Modes de recherche
  • Expressions avancées

Formations complémentaires