Interfaces web pour le TAL — M2 PluriTAL 2023

News

2023-01-16 Les consignes pour les projets sont en ligne.
2022-11-21 Premier cours du semestre le 22/11/2022.

Infos pratiques

Quoi « Interfaces web pour le TAL »
Où Salle 219, bâtiment Paul Ricœur
Quand 8 séances, les mardi de 13:30 à 16:30, du 22/11/22 au 24/01/23
- Voir le planning pour les dates exactes (quand il aura été mis en ligne)
Contact Loïc Grobol lgrobol@parisnanterre.fr

Liens utiles

Lien Binder de secours :
Consignes pour les projets.

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.

2022-11-22 — Internet et programmation orientée objet

2022-11-29 – Modules, requests, et HTML

Slides modules
Slides request
Suivre le tutoriel Getting started with HTML sur MDN

2022-12-06 – Parser et APIs REST

2022-12-16 – Git, débuggueurs, formateurs et linters

2023-01-03 — Typage et FastAPI

Slides FastAPI
- Solutions

2023-01-10 — HTMl

Slides HTML
- Solutions

2023-01-17 — Bases de données et quelques autres choses

2023-01-24 — Quelques autres choses

Lire les slides 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

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.

Créez un environnement virtuel pour le cours

python3 -m virtualenv .venv
source .venv/bin/activate

Installez les dépendances
```
pip install -U -r requirements.txt
```
Lancez Jupyter
```
jupyter notebook
```
JupyterLab est aussi utilisable, mais la fonctionnalité slide n’y fonctionne pas pour l’instant.

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 vous pouvez le lire 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. Peut-être un peu costaud pour des débutants.
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. Les algos sont très costauds.

Web

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

Real Python, des cours et des tutoriels souvent de très bonne qualité et pour tous niveaux.
Coding Game. Vous le retrouverez dans les exercices hebdomadaires.
Code Academy
newcoder.io. Des projets commentés, commencer par ‘Data Visualization’
Google’s Python Class. Guido a travaillé chez eux. Pas ce Guido, celui-là
Mooc Python. Un mooc de l’INRIA, carré.
Code combat

Licences

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