Formation · Claude Code · Développement Python

Claude Code pour les développeurs Python

Le coding agentique avec Claude Code dans le terminal et l’IDE : CLAUDE.md, sous-agents, hooks, MCP, CI et gestion fine des permissions.

Durée
2 jours (14 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

« Claude Code pour les développeurs Python » est une formation pratique destinée notamment aux profils suivants : Développeurs back-end Python sous Django, Flask ou FastAPI, Spécialistes de l’automatisation et du scripting en DSI comme en métier et Data engineers et ML engineers qui maintiennent du code Python en production. Vous découvrez Claude Code non pas de façon abstraite, mais à travers des tâches de votre quotidien – avec des exemples, des exercices et des modèles issus du domaine Développement Python.

Claude Code est l’assistant de développement agentique d’Anthropic, qui travaille directement dans votre terminal et dans les principaux IDE. Au lieu de compléter des lignes isolées, il explore votre dépôt, planifie des modifications sur plusieurs fichiers, lance des commandes et des tests, puis prépare les commits. En deux jours, vous apprenez à l’utiliser de façon maîtrisée : des consignes de projet claires dans CLAUDE.md, une gestion réfléchie du contexte et une méthode où vous gardez la main sur la direction et sur chaque modification.

La formation s’appuie sur des tâches de développement concrètes : analyser un bug, livrer une fonctionnalité, refactorer du code hérité, compléter la couverture de tests. Vous configurez des sous-agents spécialisés, imposez des contrôles qualité grâce aux hooks, connectez des systèmes externes via le Model Context Protocol (MCP) et capitalisez le savoir de l’équipe sous forme de skills. Pour finir, vous exécutez Claude Code en mode headless dans vos pipelines CI et définissez permissions, sandbox et règles d’approbation adaptées aux environnements sensibles.

Python fait tourner back-ends web, automatisation, pipelines de données et applications d’IA, souvent dans la même entreprise : les bases de code sont donc très hétérogènes. Les assistants et agents de codage IA y changent concrètement le quotidien. Ils rédigent des suites pytest à partir de vos fixtures, ajoutent des annotations de type jusqu’à ce que mypy ne signale plus rien, migrent d’anciens scripts vers un packaging moderne avec pyproject.toml et vous expliquent un projet Django ou FastAPI inconnu en quelques minutes. Tout repose sur le contexte fourni : conventions du projet, règles Ruff, commandes de test et choix d’architecture doivent figurer dans des fichiers d’instructions. Vous déléguez alors les tâches répétitives en toute confiance et vous vous consacrez à la conception et à la revue.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Développeurs back-end Python sous Django, Flask ou FastAPI
  • Spécialistes de l’automatisation et du scripting en DSI comme en métier
  • Data engineers et ML engineers qui maintiennent du code Python en production
  • Tech leads garants de la qualité du code et des revues
  • Développeurs chargés de moderniser du code Python historique

Les défis concrets que nous traitons

  • Des bases de code anciennes sans annotations de type et avec une couverture de tests lacunaire
  • Une gestion des dépendances éclatée entre requirements.txt, Poetry, uv et environnements virtuels
  • Des revues chronophages et un style hétérogène malgré linters et formateurs
  • Une prise en main difficile de projets reposant sur un savoir implicite non documenté

Objectifs pédagogiques

  • Vous confiez à Claude Code des tâches de développement en plusieurs étapes tout en gardant le contrôle de chaque modification.
  • Vous tenez à jour un fichier CLAUDE.md qui transmet efficacement conventions, commandes et repères d’architecture à l’agent.
  • Vous étendez Claude Code avec des sous-agents, des hooks, des serveurs MCP et des skills adaptés à votre équipe.
  • Vous intégrez Claude Code à vos workflows Git et à vos pipelines CI avec des résultats traçables et couverts par des tests.
  • Confier de manière fiable à des agents IA l’écriture de suites pytest, l’ajout d’annotations de type et les refactorings de votre code Python.
  • Formaliser les conventions du projet, l’outillage comme Ruff, mypy et uv ainsi que les commandes de test pour que l’assistant les respecte systématiquement.
  • Relire méthodiquement le code Python généré sous l’angle de la justesse, de la sécurité et de la maintenabilité avant toute fusion.

Programme

Jour 1

Module 1 Principes et fonctionnement de Claude Code
  • Installation, connexion et utilisation dans le terminal, VS Code et les IDE JetBrains
  • Comprendre la boucle agentique : lire, planifier, agir, vérifier
  • Utiliser le mode plan pour valider l’approche avant toute modification
  • Rédiger des demandes efficaces avec objectif, contexte et critères d’acceptation
Module 2 Contexte projet avec CLAUDE.md et gestion du contexte
  • Structurer CLAUDE.md au niveau du projet, des répertoires et de l’utilisateur
  • Documenter commandes de build, de test et conventions de style pour que l’agent les respecte
  • Maîtriser la fenêtre de contexte : références ciblées, compactage, nouvelles sessions
  • Reprendre une session et découper les tâches longues en étapes maîtrisables
Module 3 Étendre Claude Code : sous-agents, hooks, MCP et skills
  • Définir des sous-agents pour la revue de code, la recherche ou la génération de tests
  • Utiliser les hooks pour imposer formatage, linting ou contrôles avant et après chaque outil
  • Connecter des serveurs MCP pour les outils de tickets, les bases de données ou la documentation interne
  • Créer des commandes slash et des skills pour les workflows récurrents de l’équipe
Module 4 Workflows Git, tests et assurance qualité
  • Créer branches, commits explicites et pull requests avec Claude Code
  • Travailler en test d’abord : faire écrire les tests avant l’implémentation
  • Relire les diffs méthodiquement, rejeter ou affiner les modifications
  • Organiser le travail en parallèle avec les worktrees Git et plusieurs sessions

Jour 2

Module 5 Mode headless, CI et sécurité
  • Exécuter Claude Code de façon non interactive dans des scripts et pipelines CI
  • Automatiser revues et traitement des tickets dans GitHub ou GitLab
  • Configurer modes de permission, règles d’autorisation et d’interdiction, sandbox
  • Gérer les secrets, les risques d’injection de prompt et les politiques d’entreprise
Module 6 Atelier pratique : Développement Python
  • Générer des tests pytest
  • Annotations de type et nettoyage mypy
  • Migrations Django et refactoring de l’ORM
  • Endpoints FastAPI avec Pydantic
  • Moderniser des scripts historiques
  • Comprendre et documenter une base de code
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Définissez quel code source peut être transmis à des modèles hébergés dans le cloud, excluez systématiquement les secrets des fichiers .env et vérifiez le code généré quant aux reprises sous licence et aux nouvelles dépendances PyPI (typosquatting, risques de chaîne d’approvisionnement). Pour les produits comportant des éléments numériques, les obligations du Cyber Resilience Act prennent de plus en plus d’importance.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

Cas pratiques de votre domaine

Générer des tests pytest

L’assistant analyse les fonctions et les fixtures existantes, écrit des tests pytest paramétrés couvrant les cas limites et simule les services externes, puis les exécute en boucle jusqu’à ce qu’ils passent avec la couverture visée.

Annotations de type et nettoyage mypy

Le code non typé est annoté module par module avec des type hints, TypedDict et Protocols. L’agent lance mypy ou Pyright, interprète les erreurs et les corrige progressivement sans modifier le comportement à l’exécution.

Migrations Django et refactoring de l’ORM

Les évolutions de modèles sont planifiées avec leurs migrations de données, les conflits de makemigrations résolus et les requêtes N+1 corrigées via select_related ou prefetch_related. L’IA signale les risques pour les données de production avant tout déploiement.

Endpoints FastAPI avec Pydantic

À partir d’une description fonctionnelle ou d’une ébauche OpenAPI, l’assistant produit modèles Pydantic, routers, injection de dépendances et logique de validation, avec gestion des erreurs et tests associés via le TestClient.

Moderniser des scripts historiques

Les vieux scripts deviennent de vrais paquets avec pyproject.toml : suppression de l’état global, ajout d’une interface argparse ou Click, application des règles Ruff. L’agent documente chaque modification de façon claire dans les commits.

Comprendre et documenter une base de code

L’assistant explore un dépôt inconnu, produit une vue d’ensemble de l’architecture, explique les flux de données entre modules et complète les docstrings manquantes au format Google ou NumPy pour accélérer l’intégration des nouveaux arrivants.

Projets pratiques possibles

CLI d’analyse de logs

Un outil en ligne de commande basé sur Typer qui lit les logs applicatifs, regroupe les motifs d’erreur et produit une synthèse en Markdown ou JSON, avec tests et packaging soignés.

Microservice FastAPI avec base de données

Un petit service REST avec SQLAlchemy, migrations Alembic, validation Pydantic et configuration Docker, conçu, implémenté et testé de bout en bout par un agent IA.

Script d’audit des dépendances

Un script qui recense toutes les dépendances du projet, repère les paquets obsolètes ou vulnérables grâce aux bases d’avis de sécurité publiques et génère un rapport de mise à jour priorisé.

Prérequis

Vous avez une pratique réelle de la programmation dans au moins un langage et maîtrisez Git ainsi que la ligne de commande. Une bonne maîtrise de Python, ainsi qu’une pratique de Git, des environnements virtuels et d’au moins un framework comme Django, Flask ou FastAPI.

Prérequis techniques

Ordinateur portable personnel avec droits administrateur, Git, environnement Node.js et un éditeur récent ; un abonnement Claude ou un accès à l’API Anthropic est nécessaire pour les exercices.

Protection des données & conformité

Définissez quel code source peut être transmis à des modèles hébergés dans le cloud, excluez systématiquement les secrets des fichiers .env et vérifiez le code généré quant aux reprises sous licence et aux nouvelles dépendances PyPI (typosquatting, risques de chaîne d’approvisionnement). Pour les produits comportant des éléments numériques, les obligations du Cyber Resilience Act prennent de plus en plus d’importance.

Dates proposées

Toutes les dates sont indicatives – votre date souhaitée est toujours possible.

  • mer. 25 novembre 2026 – jeu. 26 novembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 10 décembre 2026 – ven. 11 décembre 2026 Salzbourg Demander
  • lun. 14 décembre 2026 – mar. 15 décembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 19 janvier 2027 – mer. 20 janvier 2027 Brême Demander
  • lun. 25 janvier 2027 – mar. 26 janvier 2027 En ligne Demander
  • jeu. 11 février 2027 – ven. 12 février 2027 Augsbourg Demander

Questions fréquentes

Qu’est-ce qui distingue Claude Code de l’autocomplétion classique ?

L’autocomplétion propose les lignes suivantes, alors que Claude Code agit comme un agent capable de traiter une tâche entière : il explore le dépôt, planifie des modifications sur plusieurs fichiers, exécute tests et commandes, puis se corrige à partir des résultats. Vous fixez l’objectif et validez le résultat au lieu de piloter chaque ligne.

Claude Code est-il suffisamment sûr pour un usage en entreprise ?

Par défaut, Claude Code demande une validation avant de modifier un fichier ou de lancer une commande. Règles de permission, sandbox, paramètres gérés et hooks permettent de définir précisément ce que l’agent a le droit de faire. Pendant la formation, vous apprenez à les configurer selon vos exigences de sécurité et de protection des données, et à évaluer des risques comme l’injection de prompt.

Claude Code fonctionne-t-il avec mon langage et ma stack technique ?

Oui. Claude Code est indépendant du langage, car il travaille avec des fichiers, des commandes de terminal et vos outils de build et de test existants. Python, Java, TypeScript, Go, développements SAP ou infrastructure as code : l’essentiel est un CLAUDE.md bien rédigé qui décrit vos commandes et conventions. Chaque déclinaison de la formation apporte l’ancrage métier.

Le codage assisté par IA fonctionne-t-il dans un gros monolithe Django ?

Oui, à condition de fournir le bon contexte à l’agent. Pendant la formation, vous apprenez à rédiger des fichiers d’instructions décrivant les règles d’architecture, la structure des applications et les commandes de test, puis à découper les tâches pour que l’assistant intervienne sur une application ou un module précis. Les modifications restent ainsi lisibles et faciles à relire.

L’IA remplace-t-elle mes revues de code ?

Non. Les assistants IA accélèrent l’écriture du code et peuvent préparer les revues en signalant des tests manquants ou des zones à risque, mais la responsabilité fonctionnelle et sécuritaire reste à l’équipe. Nous montrons comment combiner checklists de revue, analyse statique et tests pour que le code généré respecte les mêmes exigences que le code écrit à la main.

Combien coûte la formation « Claude Code pour les développeurs Python » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 2 jour(s) de formation avec un formateur en direct, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Nos dates sont indicatives. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et confirmons sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart ou Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

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