Ingénieur Logiciel

Une collection organisée et de haute qualité de ressources d'apprentissage axées sur Python et bientôt C/C++, conçue pour bâtir de solides bases en ingénierie logicielle et une compréhension des systèmes.

Structure du Répertoire

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├── python-basic/           # Essential Python syntax, data types, and operations
├── python-advanced/        # Decorators, threading, logging, JSON, and more
├── python-OOP/             # Deep dive into Python's object-oriented programming
├── cpp-basic/              # Fundamentals of C++: syntax, memory, pointers, etc.
├── cpp-advanced/           # Advanced C++: RAII, noexcept, smart pointers, RVO, etc.
├── cpp-OOP/                # Object-oriented programming in C++
├── CUDA/                   # GPU programming with CUDA (host & device code)
├── MPI/                    # Message Passing Interface programming and demos
├── docs/                   # System-level notes on performance, Python-C++ interop, mixed precision, etc.
└── README.md               # Project overview (this file)

Comment utiliser

Chaque dossier numéroté contient un fichier README.md expliquant les concepts, ainsi que des fichiers .py exécutables. Par exemple :

cd python-advanced/08-decorators
python basic_function_decorator.py

Tout le code est compatible avec Python 3.7+ et écrit pour être minimal, ciblé et testable.

Points forts

Python

• Maîtrise de la POO : Classes, héritage, métaclasses, descripteurs (python-OOP/)
• Sujets avancés : Décorateurs, gestionnaires de contexte, mise en cache de fonctions, concurrence
• Structures de données : Listes, tuples, dictionnaires, ensembles avec des exemples pratiques

C++

• Bases du C++ : Syntaxe, fonctions, pointeurs, structures, portée, énumérations (cpp-basic/)
• C++ Moderne : RAII, pointeurs intelligents, sémantique de mouvement, alignement, RVO (cpp-advanced/)
• POO en C++ : Classes, spécificateurs d'accès, héritage, polymorphisme, templates

Systèmes & Performance

• Programmation CUDA : Modèle hôte/périphérique, lancement de noyau, gestion de la mémoire (CUDA/)
• Programmation MPI : Programmes distribués pratiques, opérations matricielles et exécutions de validation (MPI/)
• Docs : Interfaçage Python-C++, gestion du GIL, optimisation CUDA, entraînement en précision mixte (docs/)

Philosophie d'apprentissage

• Petits exemples modulaires — pas de notebooks encombrés
• Séparation claire entre concept, code et commentaires
• Accent sur la conception, la performance et la maintenabilité
• Construction progressive des connaissances — idéal pour apprenants motivés et professionnels

Historique des étoiles

🤝 Contributions

Vous avez trouvé un bug, une faute de frappe ou souhaitez étendre quelque chose ? Ouvrez une PR — toutes les contributions sont les bienvenues.

📄 Licence

Licence MIT — libre d'utilisation, d'adaptation et de partage pour l'apprentissage et l'enseignement.

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