The training will follow the official Python Tutorial, adapting it when needed to the specificities of the students. It will generally last 2 days.

Python Introduction (english)

• Using the Python Interpreter
• Using Python as a Calculator
• Syntax basics, flow control...
• Operands (+, in, and, or...)
• Instructions (if/else, for, try/except...)
• Data Structures
• Functions
  
• Modules
• Introduction to objects
• Input / Output
• Errors and Exceptions
• Classes
• Brief Tour of the Standard Library
• More about Python...

Python Introduction (french)

• Utiliser l'interpréteur Python
• Utiliser Python comme une machine à calculer
• Initiation à la syntaxe
• Les opérateurs (+, in, and, or...)
• Les différents types d'instructions (if/else, for, try/except...)
• Les structures de données
  
• Les fonctions
  
• Les modules
  
• Introduction à la notion d'objet
  
• Input / Output
  
• Erreurs et exceptions
  
• Les classes d'objet
  
• Quelques exemples de modules de la librairie standard
  
• Pour aller plus loin...
  

Django Web framework (french)

• Installation et configuration de Django et de ses composants
  
• Créer des vues simples
  
• Configuration des urls
• Templates
• Formulaires
• Modéles base de données
• L'application admin
• L'application auth
• Vues génériques
• Syndication
• Reporting (pisa/reportlab)
• Intégration CSS AJAX, 

Advanced Python (english)

• Python execution model
  
• Scopes in Python
  
• Classes and Objects
• Iterators
• Generators
• Decorators
• properties
• classmethods and staticmethods

Scientific Python (english)

• Why use Python for scientific data crunching
• Numpy: a module for manipulating data arrays
• Scipy: data processing routines
• Matplotlib: 2-D visualisation and production of publication-ready figures
• Scientific Python workflow: how to "glue together" the different modules for typical usecases of scientific computing  

Python scientifique (french)

• Pourquoi utiliser Python pour le traitement de données scientifiques
• Numpy : un module pour manipuler des tableaux de données
• Scipy : des routines haut-niveau pour le traitement de données
• Matplotlib : visualisation 2D et production de figures pour la publication
• Application : comment utiliser ensemble les différents modules dans des cas typiques de calcul scientifique