Formation · Cursor · Développement Python

Cursor pour les développeurs Python

Développer efficacement avec l’éditeur IA Cursor : mode Agent, rules, contexte de code, complétion Tab, agents en arrière-plan et revue.

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

« Cursor pour les développeurs Python » s’adresse 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. Elle montre pas à pas comment utiliser Cursor de manière productive, sûre et traçable dans le domaine Développement Python – des bases aux workflows avancés.

Cursor est un éditeur de code dopé à l’IA, construit sur VS Code, qui intègre les modèles de langage au cœur du quotidien des développeurs. Outre une complétion Tab sensible au contexte, il propose un mode Agent capable d’explorer les fichiers, de planifier des modifications à l’échelle du projet, d’exécuter des commandes dans le terminal et de corriger les erreurs par itérations. En deux jours, vous apprenez à choisir le bon mode, à piloter le contexte et à articuler l’IA avec vos pratiques de versionnement, de tests et de revue.

La formation met l’accent sur l’usage en équipe. Grâce aux rules de projet, vous formalisez choix d’architecture, conventions de nommage et stratégie de tests afin que l’agent produise des résultats cohérents. Vous exploitez l’indexation du code, les références ciblées à des fichiers, à la documentation ou à des symboles, ainsi que les intégrations MCP. Vous déléguez aussi des tâches à des agents en arrière-plan, relisez leurs propositions sous forme de pull requests et mettez en place une revue qui tient compte de la qualité, de la sécurité et de la confidentialité.

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 choisissez pour chaque tâche le mode de Cursor le plus adapté et l’utilisez efficacement.
  • Vous pilotez précisément le contexte du code pour obtenir des propositions plus justes.
  • Vous rédigez des rules de projet qui font respecter les conventions de votre équipe.
  • Vous utilisez le mode Agent et les agents en arrière-plan pour des fonctionnalités et refactorings vérifiables.
  • 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 Prendre en main Cursor et ses modes
  • Installation et reprise des paramètres et extensions VS Code
  • Différences entre complétion Tab, édition en ligne, mode Ask et mode Agent
  • Choisir un modèle selon la tâche : rapidité, profondeur et coût
  • Mode confidentialité et paramètres d’organisation
Module 2 Piloter le contexte du code
  • Fonctionnement et limites de l’indexation de la base de code
  • Référencer précisément fichiers, dossiers, symboles, documentation et sources web
  • Exclure les contenus sensibles ou inutiles grâce aux fichiers d’exclusion
  • Éviter les conversations trop longues et repartir d’un contexte propre
Module 3 Des rules pour des résultats cohérents en équipe
  • Créer et versionner des rules de projet, les cibler par motif de fichiers
  • Traduire conventions d’architecture, de style et de tests en rules efficaces
  • Distinguer rules personnelles et rules d’équipe
  • Améliorer les rules à partir des erreurs récurrentes de l’agent
Module 4 Le mode Agent en pratique
  • Développer une fonctionnalité pas à pas : plan, implémentation, tests
  • Mener des refactorings sur de nombreux fichiers en s’appuyant sur les checkpoints
  • Valider les commandes du terminal et renvoyer les messages d’erreur à l’agent
  • Connecter des serveurs MCP pour les tickets, les bases de données ou les tests navigateur

Jour 2

Module 5 Agents en arrière-plan, revue et gouvernance
  • Confier des tâches à des agents en arrière-plan et les traiter en parallèle
  • Relire les résultats sous forme de branche ou de pull request et réorienter si besoin
  • Combiner revue de code assistée par IA et relecture humaine
  • Traiter risques de sécurité, secrets et questions de licences en 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 programmez régulièrement dans au moins un langage et connaissez Git ainsi qu’un IDE comme VS Code. 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 Cursor, Git et votre environnement de développement habituel ; un compte Cursor donnant accès aux fonctions d’agent est recommandé.

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.

  • jeu. 26 novembre 2026 – ven. 27 novembre 2026 En ligne Demander
  • lun. 7 décembre 2026 – mar. 8 décembre 2026 Berlin Demander
  • mer. 16 décembre 2026 – jeu. 17 décembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 14 janvier 2027 – ven. 15 janvier 2027 En ligne Demander
  • lun. 18 janvier 2027 – mar. 19 janvier 2027 Stuttgart Demander
  • jeu. 28 janvier 2027 – ven. 29 janvier 2027 En ligne Demander

Questions fréquentes

Faut-il connaître VS Code pour utiliser Cursor ?

C’est un atout, sans être indispensable. Cursor repose sur VS Code : l’interface, les raccourcis et les extensions paraissent familiers, et vos paramètres peuvent être importés. Si vous travaillez aujourd’hui avec un IDE JetBrains ou un autre éditeur, une courte prise en main pendant la formation suffit pour vous concentrer ensuite sur les fonctions d’IA.

Comment éviter que du code confidentiel ne sorte de l’entreprise ?

Cursor propose un mode confidentialité et des paramètres d’organisation qui limitent la conservation du code par le fournisseur. Les fichiers d’exclusion permettent en outre de retirer les zones sensibles de l’indexation et du contexte. Nous voyons ensemble comment aligner ces réglages sur vos politiques internes, vos exigences de protection des données et la gestion des secrets.

Qu’apportent les rules par rapport à de bons prompts ?

Un prompt ne vaut que pour une requête, tandis que les rules s’appliquent durablement à toute l’équipe. Elles décrivent choix d’architecture, bibliothèques privilégiées, stratégie de tests et conventions de style. Personne n’a plus besoin de répéter ces informations, et l’agent produit un code adapté à votre base. Les rules sont versionnées avec le projet et évoluent avec lui.

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 « Cursor 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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