Les bonnes pratiques Python : écrire du code robuste, lisible et durable

Python s’est imposé comme un langage incontournable dans la science des données, l’intelligence artificielle et le développement logiciel. Mais entre un script rapide écrit dans un notebook et un projet professionnel, il existe un monde. Ce qui distingue les deux n’est pas seulement la complexité du code, mais la capacité à écrire un code robuste, lisible, maintenable et transmissible.

Dans cet article, nous passons en revue les bonnes pratiques Python, en abordant à la fois le style de code, la structuration des projets, la documentation, les tests, mais aussi les aspects environnement, gestion des versions et outillage. Nous nous appuyons sur les recommandations officielles (PEP 8, PEP 20, PEP 257) ainsi que sur notre expérience chez Stat4Decision.

La philosophie Python : le Zen of Python

Le Zen of Python (Tim Peters), accessible via import this, rappelle des principes fondateurs comme “Readability counts” ou “Simple is better than complex”. Ces aphorismes guident toutes les bonnes pratiques : un code Python n’est pas seulement une suite d’instructions pour une machine, mais aussi une conversation avec les humains qui devront le lire, le maintenir ou le faire évoluer.

Style et lisibilité : suivre le PEP 8 intelligemment

1. Privilégier la lisibilité et respecter le PEP 8

Lisibilité > concision. Suivez les conventions de style (indentation 4 espaces, lignes courtes, noms clairs).

# Moins lisible
df=pd.read_csv("data.csv");df2=df[df["age"]>30];print(df2.head())

# Plus lisible
import pandas as pd
data = pd.read_csv("data.csv")
adults = data[data["age"] > 30]
print(adults.head())

2. Nommer clairement variables, fonctions et classes

Un bon nom est auto-documentant.

def compute_average_age(users: list[dict]) -> float:
    return sum(u["age"] for u in users) / len(users)

• snake_case : variables, fonctions
• PascalCase : classes
• MAJUSCULES : constantes

3. Gérer les erreurs proprement

Toujours capturer les exceptions ciblées, fournir des messages clairs.

from pathlib import Path
import json

def load_config(path: Path) -> dict:
    try:
        return json.loads(path.read_text(encoding="utf-8"))
    except FileNotFoundError:
        raise FileNotFoundError(f"Fichier introuvable : {path}")
    except json.JSONDecodeError:
        raise ValueError(f"JSON invalide : {path}")

4. Ne pas coder de valeurs magiques

Toujours nommer les constantes pour clarifier leur sens.

# Moins bon
price = 100 * 1.2  

# Meilleur
TAX_RATE = 0.20
price = 100 * (1 + TAX_RATE)

5. Préférer with pour gérer les ressources

Cela évite les fuites de fichiers ou connexions ouvertes.

# Moins bon
f = open("data.txt")
data = f.read()
f.close()

# Meilleur
with open("data.txt", encoding="utf-8") as f:
    data = f.read()

6. Exploiter les dataclasses

Réduit le code répétitif et rend les intentions explicites.

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Customer:
    id: int
    name: str
    active: bool = True

7. Loguer plutôt qu’imprimer

En production, logging est préférable à print().

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

logger.info("Job démarré")

8. Isoler la configuration dans un fichier ou variables d’environnement

Ne jamais coder les secrets ou chemins en dur.

import os

DB_URL = os.environ["DB_URL"]  # à définir dans .env ou l’environnement système

9. Encadrer les exécutions avec if __name__ == "__main__":

Indispensable pour éviter les exécutions involontaires à l’import.

def main():
    print("Script lancé")

if __name__ == "__main__":
    main()

Documentation et docstrings – bonnes pratiques python

Les docstrings (PEP 257) permettent de documenter directement les fonctions, classes et modules. Utilisées avec Sphinx ou , elles génèrent automatiquement une documentation exploitable.

def compute_discount(price: float, discount_rate: float) -> float:
    """
    Compute the discounted price.

    Parameters
    ----------
    price : float
        Initial price in euros.
    discount_rate : float
        Discount rate as a fraction (e.g., 0.2 for 20%).

    Returns
    -------
    float
        Final price after applying the discount.
    """
    return price * (1 - discount_rate)

Un code documenté devient transmissible et durable.

Structuration et modularité

Un projet Python gagne à être organisé en modules et packages clairs, séparant l’exécution, les utilitaires, la configuration et les tests.

project/
│── main.py
│── utils.py
│── config.py
│── data/
│── tests/

Il est crucial de distinguer les codes d’exploration (souvent dans des notebooks) des codes de production (scripts organisés, versionnés et testés).

Tests et robustesse

Les tests sont un investissement indispensable. Avec pytest, on écrit des fonctions simples qui valident les comportements attendus :

def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b  

def test_add():
    assert add(2, 3) == 5
    assert add(-1, 1) == 0

Un projet testé inspire confiance, favorise la collaboration et limite les régressions.

Environnements et gestion des versions

Un aspect souvent négligé concerne les environnements Python. Gérer les dépendances et versions est indispensable pour garantir la reproductibilité.

• venv : intégré à Python, permet de créer un environnement isolé.
• conda : très utilisé en data science, gère aussi les dépendances systèmes.
• poetry : gestionnaire moderne de dépendances et packaging.

Exemple avec venv :

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
venv\Scripts\activate     # Windows

Ensuite, toutes les installations se font dans cet environnement isolé.

La gestion des versions de Python elle-même peut être confiée à pyenv, permettant de jongler entre Python 3.9, 3.10, 3.11 selon les projets.

Sans environnement maîtrisé, un projet data devient rapidement non reproductible.

Contrôle de version et collaboration

Le contrôle de version est un pilier du développement professionnel. Git permet de suivre les évolutions, de travailler en équipe et de gérer des branches expérimentales.

Pratiques essentielles :

• commits fréquents et explicites,
• branches claires (feature/…, fix/…),
• revue de code systématique.

Couplé à une plateforme comme GitLab ou GitHub, Git permet aussi d’intégrer de l’intégration continue (tests automatisés, vérification du style, déploiement).

Si vous voulez une formation claire à Git, c’est par ici.

Outils de qualité et automatisation

Plusieurs outils permettent d’automatiser la qualité du code :

• black : formatage automatique,
• flake8 : détection d’erreurs de style,
• mypy : vérification statique des types,
• pylint : analyse approfondie du code.

Intégrés dans une pipeline CI/CD, ces outils garantissent une qualité homogène, quel que soit le contributeur.

Bonnes pratiques spécifiques à la data science

Dans les projets data, certaines règles méritent une attention particulière :

• Fixer une graine aléatoire (random seed) pour la reproductibilité (np.random.seed(42)),
• Séparer les données brutes, intermédiaires et finales,
• Documenter les transformations (scripts versionnés ou notebooks annotés),
• Différencier exploration (Jupyter notebooks) et production (scripts/testés).

Ces principes évitent la dérive vers des projets non reproductibles, un problème fréquent en data science.

Conclusion

Écrire du code Python qui fonctionne n’est pas l’objectif ultime. L’ambition doit être d’écrire un code qui soit :

• lisible et explicite,
• documenté,
• testé,
• structuré et modulaire,
• reproductible grâce aux environnements,
• contrôlé via un gestionnaire de version,
• et automatisé grâce aux outils de qualité.

Ces bonnes pratiques sont des investissements : elles réduisent les risques, favorisent la collaboration, et transforment des scripts isolés en véritables projets professionnels.

Références principales

• PEP 8 – Style Guide for Python Code, https://peps.python.org/pep-0008/
• PEP 20 – The Zen of Python, https://peps.python.org/pep-0020/
• PEP 257 – Docstring Conventions, https://peps.python.org/pep-0257/
• Jakobowicz, E. (2024). Python pour le data scientist 3ème édition. Dunod.