Ce module présente aux apprenants le rôle transformateur de l'IA générative (GenAI) dans le développement logiciel moderne, en se concentrant spécifiquement sur Python. Les apprenants exploreront comment les outils GenAI peuvent être utilisés pour automatiser divers aspects du cycle de vie du développement, y compris la génération de code, la révision, l'optimisation, les tests et la documentation. Le module met l'accent sur les applications pratiques de la GenAI, en fournissant une expérience pratique avec des outils et des techniques populaires pour une ingénierie de requête efficace. Les apprenants découvriront comment élaborer des invites précises pour générer du code, identifier les bogues et les vulnérabilités, refactoriser le code pour améliorer la lisibilité, et créer des cas de test et une documentation complets. Tout en soulignant le potentiel de la GenAI pour améliorer la productivité et l'efficacité, le module aborde également ses limites et souligne le rôle crucial de la supervision humaine pour assurer la qualité du code et les considérations éthiques.

Ce module offre aux apprenants une introduction complète au cloud computing et à son importance pour les développeurs Python. Il commence par une vue d'ensemble des concepts de base de l'informatique en nuage, y compris les modèles de service (IaaS, PaaS, SaaS), et explore les principales plates-formes d'informatique en nuage telles que Microsoft Azure. Les apprenants acquerront une expérience pratique avec Azure, en créant des comptes, en naviguant sur le portail Azure et en déployant une application simple. Le module se penche ensuite sur diverses stratégies de déploiement, couvrant les machines virtuelles, les conteneurs et les fonctions sans serveur. Les apprenants déploieront une application web Flask sur Azure et exploreront l'informatique sans serveur avec Azure Functions. Enfin, le module présente l'étendue des services cloud disponibles pour les développeurs Python, notamment le stockage, les bases de données et l'apprentissage automatique. Grâce à des démonstrations et des activités pratiques, les apprenants acquerront une expérience pratique en interagissant avec les services Azure à l'aide du SDK Python et construiront une application de traitement d'images sans serveur.

Ce module met l'accent sur l'importance critique de la documentation dans le développement professionnel de Python. Les apprenants explorent l'objectif et la valeur de la documentation dans la création de bases de code maintenables et collaboratives. Ils approfondissent les meilleures pratiques pour écrire une documentation efficace, adhérer aux directives de style PEP 8, et utiliser des outils comme Sphinx pour générer une documentation de qualité professionnelle à partir de leur code. Le module présente ensuite le rôle de GenAI dans l'automatisation des tâches de documentation, y compris la génération de commentaires de code et de documentation API. Les apprenants pratiqueront des techniques d'ingénierie de requête pour affiner les sorties de GenAI et assurer l'exactitude et l'exhaustivité. Le module couvre également les principes d'un code propre, les principes de conception SOLID et les techniques de refactorisation pour améliorer la lisibilité et la maintenabilité du code. Enfin, il présente la programmation asynchrone en Python à l'aide de la bibliothèque asyncio, permettant aux apprenants d'écrire du code concurrent pour gérer efficacement les opérations liées aux E/S.

Ce module passe du test de composants individuels (tests unitaires) à la vérification des interactions entre les différentes parties d'un système logiciel. Les apprenants explorent le concept de test d'intégration et son importance dans l'identification des défauts qui peuvent survenir lorsque des unités individuelles sont combinées. Ils apprennent à connaître les différentes stratégies de test d'intégration, y compris les approches descendante, ascendante et sandwich, et à comprendre leurs forces et leurs faiblesses. Le module fournit une expérience pratique de la simulation des dépendances à l'aide de bibliothèques telles que pytest-mock pour isoler les composants et simuler les interactions externes. Les apprenants plongent également dans le concept des doubles de test (mocks, stubs, fakes) et apprennent à choisir le type approprié pour des scénarios de test spécifiques. Le module se termine par une démonstration pratique des tests d'intégration d'une application web Flask à l'aide du framework pytest. En outre, les apprenants sont initiés au Développement piloté par les tests (TDD) en tant que méthodologie de développement qui encourage l'écriture de tests avant le code, ce qui conduit à une amélioration de la qualité du code et de la confiance des développeurs.