Examen niveau 5 — Python

Examen — questions inédites

12 questions inédites pour valider Niveau pro & industrialisation : code propre, asyncio, Docker, déploiement & CI/CD.
Répondez à tout, puis cliquez sur Corriger : score et explications s'affichent.

5.1 · Rappel

1. Que définit la convention PEP 8 ?

Les serveurs autorisés pour héberger Le style officiel de Python (nommage, espaces, indentation) Le prix des licences Python La vitesse d'exécution du code

PEP 8 uniformise le style ; black le met en forme, ruff/flake8 signale les écarts.

5.1 · Application

2. Le script de Nabil accumule les elif pour chaque mode de calcul. Premier geste pro ?

Ajouter encore des elif, c'est plus simple Tout réécrire en un seul fichier géant Remplacer la cascade par une stratégie nommée (dictionnaire de fonctions) Supprimer tous les commentaires du fichier

Stratégie : ajouter un mode devient ajouter une entrée, sans toucher l'existant.

5.1 · Arbitrage

3. Nabil veut appliquer SOLID et des patterns sur un script jetable d'une page. Arbitrage ?

Laisser le script simple : structurer ce qui grandit et dure Imposer trois couches d'abstraction quand même Appliquer tous les patterns pour être pro Ne plus jamais écrire de fonction

Discernement : sans problème de conception, le pattern est du poids mort.

5.2 · Application

4. Nabil hésite entre asyncio et multiprocessing pour un gros calcul numérique pur. Que choisir ?

multiprocessing : le goulot est le calcul, pas l'attente Ni l'un ni l'autre : supprimer le calcul Les deux en même temps sur chaque ligne asyncio, qui accélère tous les calculs

Calcul pur (CPU-bound) → multiprocessing ; asyncio sert l'attente (I/O-bound).

5.2 · Application

5. La collecte de Nabil attend trois sources l'une après l'autre. Que fait-il ?

Tout passer en calcul multiprocessing Supprimer deux sources sur trois Ajouter des serveurs sans mesurer Convertir la boucle en coroutines lancées avec asyncio.gather

Gather : les attentes se recouvrent au lieu de s'additionner.

5.2 · Application

6. Le gather de Nabil reste lent : il utilise requests dans ses coroutines. Diagnostic ?

Supprimer tous les await du code Mettre de l'async sur un calcul pur requests bloque la boucle : passer à un client async (httpx/aiohttp) Ajouter encore plus de coroutines bloquantes

Le bloquant paralyse l'async : async de bout en bout ou pas du tout.

5.3 · Rappel

7. Que contient un conteneur Docker ?

Rien du tout, c'est un dossier vide L'application AVEC tout son environnement, portable partout Uniquement du code sans environnement Seulement des images décoratives

Le conteneur embarque son environnement : identique du PC au serveur.

5.3 · Application

8. L'app de Nabil marche à Alger mais pas chez sa collègue (dépendances manquantes). Que fait-il ?

Copier son .venv par clé USB Réinstaller Python au hasard sur chaque poste Abandonner le projet Écrire un Dockerfile slim (requirements avant code) + Compose

Dockerfile + build + run : même image, même comportement partout.

5.3 · Arbitrage

9. Nabil écoute son API sur localhost dans le conteneur : injoignable. Arbitrage ?

Copier le .venv dans l'image pour forcer Supprimer le Dockerfile Garder localhost, ça finira par marcher Écouter sur 0.0.0.0 + USER non-root + .dockerignore

En conteneur : 0.0.0.0 obligatoire, non-root systématique, contexte maigre.

5.4 · Rappel

10. Que fait un pipeline CI/CD (GitHub Actions) ?

Il remplace les logs et le rollback Il supprime la base à chaque push Il teste à chaque push et déploie si tout passe Il écrit le code applicatif tout seul

CI (ruff + pytest à chaque push) puis livraison versionnée si vert.

5.4 · Application

11. Nabil déploie : où vont la clé API et le mot de passe base ?

En dur dans le code source En secrets du dépôt / variables d'environnement, jamais en clair Dans un commentaire public du code En clair dans le YAML, c'est pratique

Secrets hors YAML, hors code, hors dépôt — la prod se configure.

5.4 · Arbitrage

12. Avant d'exposer des données réelles, que doit faire Nabil ?

Faire valider infra, accès et sauvegardes par la DSI, offres vérifiées au moment de choisir Supprimer logs et /health pour aller plus vite Déployer vite sans prévenir personne Publier les secrets pour faciliter l'accès

Données sensibles : validation DSI, sauvegardes, offres vérifiées, supervision en place.

Et après ?

Score ≥ 80 % : passez au Niveau 6 « Dans la pratique » — cas concrets, dépannage et boîte à outils Python (SANS examen).
Score 50-79 % : relisez les explications ci-dessus — chacune réexplique le concept — puis refaites les défis 48h des sections ratées.
Score < 50 % : reprenez les fiches 5.2 (async vs calcul) et 5.3 (image vs conteneur), vos deux gestes vitaux, avant de continuer.