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Interfaces web pour le TAL — M2 PluriTAL 2024
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Infos pratiques

  • Quoi « Interfaces web pour le TAL »
  • Salle 410, bâtiment de la formation continue.
  • Quand 8 séances, les mardi de 13:30 à 16:30, du 28/11/22 au 31/01/24
  • Contact Loïc Grobol lgrobol@parisnanterre.fr
    • Demandez une invite pour le serveur Discord !

Liens utiles

Séances

Tous les supports sont sur github, voir Utilisation en local pour les utiliser sur votre machine comme des notebooks. À défaut, ce sont des fichiers Markdown assez standards, qui devraient se visualiser correctement sur la plupart des plateformes (mais ne seront pas dynamiques).

Les slides et les notebooks ci-dessous ont tous des liens Binder pour une utilisation interactive sans rien installer. Les slides ont aussi des liens vers une version HTML statique utile si Binder est indisponible.

2023-11-28 — Crash course Python

2023-12-12 — Internet et programmation orientée objet

2023-12-19 — requests et APIs REST

Vos solutions pour les exercices du notebook REST sont à envoyer dans un zip à lgrobol@parisnanterre.fr avant le 29/01. L'objet du message devra être [Web 2024] TP Prénom Nom et le nom de fichier devra être de la forme prénom_nom-établissment.zip, établissement étant Nanterre, P3 ou Inalco.

2024-01-09 — Décorateurs et FastAPI

2024-01-16 — Outils de debug et HTML

2024-01-23 — Bases de données et parsers

2024-02-06 : Javascript et git

  • {% notebook_badges slides/12-js/js.py.md %} Slides js
  • {% notebook_badges slides/13-git/git.py.md %} Slides git

Utilisation en local

Les supports de ce cours sont écrits en Markdown, convertis en notebooks avec Jupytext. C'est entre autres une façon d'avoir un historique git propre, malheureusement ça signifie que pour les ouvrir en local, il faut installer les extensions adéquates. Le plus simple est le suivant

  1. Récupérez le dossier du cours, soit en téléchargeant et décompressant l'archive soit en le clonant avec git : git clone https://github.com/LoicGrobol/neural-networks.git et placez-vous dans ce dossier.

  2. Créez un environnement virtuel pour le cours

    python3 -m virtualenv .venv
    source .venv/bin/activate
  3. Installez les dépendances

    pip install -U -r requirements.txt
  4. Lancez Jupyter

    jupyter lab

Ressources

Il y a beaucoup, beaucoup de ressources disponibles pour apprendre Python. Ce qui suit n'est qu'une sélection.

Livres

  • How to think like a computer scientist, by Jeffrey Elkner, Allen B. Downey, and Chris Meyers. Vous pouvez l'acheter. Vous pouvez aussi le lire ici
  • Dive into Python, by Mark Pilgrim. Ici Un peu ancien, mais toujours pas mal. Vous pouvez le lire en ligne ou télécharger le pdf.
  • Learning Python, by Mark Lutz.
  • Beginning Python, by Magnus Lie Hetland.
  • Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language, by Magnus Lie Hetland.
  • Programmation Efficace. Les 128 Algorithmes Qu'Il Faut Avoir Compris et Codés en Python au Cours de sa Vie, by Christoph Dürr and Jill-Jênn Vie. Si le cours vous paraît trop facile. Le code Python est clair, les difficultés sont commentées.

Web

Il vous est vivement conseillé d'utiliser un (ou plus) des sites et tutoriels ci-dessous.

Licences

CC BY Licence badge

Copyright © 2023 Loïc Grobol <loic.grobol@gmail.com>

Sauf indication contraire, les fichiers présents dans ce dépôt sont distribués selon les termes de la licence Creative Commons Attribution 4.0 International. Voir le README pour plus de détails.

Un résumé simplifié de cette licence est disponible à https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Le texte intégral de cette licence est disponible à https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode