Fiche de révision : Bases de l'algorithmique et structures conditionnelles en Python

📋 Plan du Cours

1. Définition algorithme
2. Structures conditionnelles
3. Types de données Python
4. Opérations arithmétiques
5. Variables et affectation
6. Fonctions et modules Python
7. Gestion des commentaires
8. Entrée et sortie
9. Contrôles de flux
10. Conditions complexes et imbriquées
11. Utilisation de tuples

📖 1. Définition algorithme

🔑 Notions clés & Définitions

• Algorithme : Une suite ordonnée d’instructions non ambiguës permettant de résoudre un problème donné. Il doit être précis, structuré et exécutable étape par étape.
• Origine du terme : Le mot « algorithme » vient du nom du mathématicien persan Al-Khwarizmi (IXe siècle), considéré comme le père de l’algèbre et de l’informatique.
• Algorithmique : La science qui étudie la conception, la construction, la terminaison, la validité, la complexité et la réutilisabilité des algorithmes. Selon Goulven Guillou (département d’informatique UBO), elle s’intéresse à la manière de construire des algorithmes efficaces et fiables.
• Différence entre algorithme et programme : Un algorithme décrit la structure logique et la démarche pour résoudre un problème, indépendamment du langage de programmation. Un programme est la traduction concrète d’un algorithme dans un langage compréhensible par un ordinateur.

📝 Points essentiels

• Un algorithme doit être non ambigu : chaque étape doit être claire et précise.
• La science des algorithmes, appelée algorithmique, s’intéresse à plusieurs aspects : construction, terminaison (garantir que l’algorithme ne tourne pas indéfiniment), validité (correspondance avec le problème), complexité (temps et espace requis), et réutilisabilité (possibilité de réutiliser l’algorithme dans différents contextes).
• La distinction entre algorithme et programme est fondamentale : l’algorithme est une structure abstraite tandis que le programme est une implémentation concrète dans un langage spécifique, comme Python.
• La science de l’algorithmique permet d’assurer que l’algorithme est efficace, fiable et adaptable à différents problèmes ou langages.

💡 À retenir

L’algorithme est la base de toute résolution de problème en informatique, représentant une démarche claire et structurée, dont la conception repose sur la science de l’algorithmique, qui garantit sa validité, sa terminaison et son efficacité.

📖 2. Structures conditionnelles

🔑 Notions clés & Définitions

• Structure conditionnelle if en Python : Instruction permettant d’exécuter un bloc d’instructions si une condition booléenne est vraie. La syntaxe est if condition : bloc d’instructions ( Guillou, 2023).
• Utilisation de elif et else : Mécanismes pour gérer des alternatives multiples. elif permet de tester une nouvelle condition si la précédente est fausse, tandis que else capture tous les autres cas non pris en compte ( Guillou, 2023).
• Exécution exclusive : Lorsqu’une condition est vérifiée, seul le bloc correspondant est exécuté, et les autres conditions sont ignorées. La première condition vraie arrête la vérification des autres ( Guillou, 2023).
• Indentation obligatoire : En Python, l’indentation (espaces ou tabulations) est essentielle pour délimiter un bloc d’instructions, elle a une signification syntaxique, notamment dans les structures conditionnelles ( Guillou, 2023).

📝 Points essentiels

• La syntaxe de base est if condition : suivie d’un bloc indenté. Si la condition est vraie, ce bloc s’exécute.
• Pour gérer plusieurs cas, on utilise elif pour tester d’autres conditions, et else pour le cas par défaut.
• La vérification des conditions se fait dans l’ordre, dès qu’une condition est vraie, le reste est ignoré.
• L’indentation doit être cohérente et respecter la hiérarchie pour définir les blocs d’instructions. Elle n’est pas simplement esthétique, mais syntaxique.
• La condition doit produire une valeur booléenne (True ou False). Les opérateurs and, or, not permettent de combiner plusieurs conditions ( Guillou, 2023).

💡 À retenir

La structure conditionnelle if en Python permet de choisir entre plusieurs blocs d’instructions en fonction de conditions, en utilisant elif et else, avec une indentation obligatoire pour délimiter les blocs. La première condition vraie est exécutée, ce qui rend la vérification efficace et claire.

📖 3. Types de données Python

🔑 Notions clés & Définitions

• int : Type de données représentant des nombres entiers signés, comme 8, -8, 456 ou 0. En Python, tous les entiers ont ce type, qui permet de manipuler des valeurs numériques sans partie décimale. Goulven Guillou (département d’informatique UBO)
• float : Type de données pour représenter des nombres réels, avec une partie décimale. La représentation utilise le point décimal (pas la virgule) et peut employer la notation scientifique, par exemple 5.3e−4 pour 5.3×10−4. Goulven Guillou (département d’informatique UBO)
• bool : Type de données avec deux valeurs possibles, True et False, utilisé notamment pour les opérations logiques. Les opérateurs not, and, or permettent de combiner ces valeurs selon leur table de vérité. Goulven Guillou (département d’informatique UBO)
• str : Chaîne de caractères délimitée par des guillemets ("") ou des quotes simples (''). Elle permet la concaténation avec +, la répétition avec *, et peut contenir du texte. Goulven Guillou (département d’informatique UBO)
• tuple : Produit cartésien immuable, constitué d’une séquence d’éléments séparés par des virgules. Peut mélanger différents types (hétérogènes) et est souvent utilisé pour représenter des coordonnées ou échanger des valeurs sans variable temporaire. La construction se fait par virgule, avec ou sans parenthèses. Goulven Guillou (département d’informatique UBO)

📝 Points essentiels

• Caractéristiques des entiers (int) : Signés, peuvent être très grands, et leur manipulation est directe en Python. La représentation est binaire, mais cela est transparent pour l’utilisateur.
• Représentation des float : Utilise la notation décimale ou scientifique, mais la précision n’est pas toujours exacte à cause de la représentation en virgule flottante. La fonction type() permet de connaître le type d’une valeur.
• Opérations et priorités : Les opérations arithmétiques (+, -, *, /, //, %) ont des priorités classiques en mathématiques. Le résultat d’une division / est de type float. Les opérations de comparaison (==, !=, <, <=, >, >=) donnent un booléen.
• Opérateurs logiques : not, and, or, avec leur table de vérité, permettent de combiner des valeurs booléennes pour des conditions complexes. La priorité est not > and > or, il est conseillé d’utiliser des parenthèses pour clarifier.
• Manipulation des chaînes de caractères : Encadrées par "" ou '', elles peuvent être concaténées (+), répétées (*), ou délimitées. La chaîne vide ("") ou ('') est neutre pour la concaténation.
• Construction des tuples : Séquences immuables, formées par virgule. Par exemple, (2.3, -5.8) ou a, b = 1, 2. Mélangent différents types et permettent des échanges de valeurs sans variable temporaire.

💡 À retenir

Les types de données en Python sont fondamentaux pour manipuler des valeurs numériques, textuelles ou logiques, avec des caractéristiques spécifiques pour chacun, facilitant la construction d’algorithmes efficaces et lisibles.

📖 4. Opérations arithmétiques

🔑 Notions clés & Définitions

• Opérations arithmétiques de base : opérations fondamentales permettant de manipuler des nombres, incluant l’addition (+), la soustraction (-), la multiplication (*), la division (/), la division entière (//), et le modulo (%).
  Goulven Guillou (Dépt info - UBO) : ces opérations constituent les opérations arithmétiques de base en Python.

• Priorités des opérations arithmétiques : règle qui détermine l’ordre dans lequel les opérations sont évaluées dans une expression. En Python, la priorité suit celle des mathématiques classiques, avec la multiplication et la division ayant une priorité supérieure à l’addition et la soustraction.
  Goulven Guillou (Dépt info - UBO) : la priorité des opérations doit être respectée pour obtenir le résultat attendu.

• Résultat de la division / : en Python, le résultat d’une division effectuée avec / est toujours de type float, même si la division est exacte.
  Goulven Guillou (Dépt info - UBO) : cela diffère des divisions entières en utilisant //.

• Opérations de comparaison : opérations permettant de comparer deux valeurs, incluant == (égal à), != (différent de), < (inférieur à), <= (inférieur ou égal à), > (supérieur à), >= (supérieur ou égal à).
  Goulven Guillou (Dépt info - UBO) : le résultat de ces opérations est de type booléen.

• Priorités des opérateurs booléens et arithmétiques : règle qui définit l’ordre d’évaluation lorsque plusieurs opérateurs sont présents dans une expression. En Python, les opérateurs booléens (not, and, or) ont des priorités spécifiques, généralement inférieures ou égales à celles des opérations arithmétiques, sauf pour not qui a la priorité la plus haute.
  Goulven Guillou (Dépt info - UBO) : il est essentiel de parenthéser pour clarifier l’ordre d’évaluation.

📝 Points essentiels

• Les opérations arithmétiques de base en Python sont +, -, *, /, //, %.
• La priorité des opérations suit celle des mathématiques classiques : *, /, //, % ont une priorité supérieure à + et -.
• La division / retourne toujours un float, même si le résultat est entier (ex : 4/2 = 2.0).
• Les opérations de comparaison (==, !=, <, <=, >, >=) renvoient un booléen.
• La priorité entre opérateurs arithmétiques et booléens est définie par la règle de priorité, mais il est conseillé d’utiliser des parenthèses pour éviter toute ambiguïté.
• La division entière // donne le quotient sans la partie décimale, tandis que % donne le reste de la division.
• La connaissance de ces priorités est cruciale pour écrire des expressions correctes et éviter des erreurs d’évaluation.

💡 À retenir

Les opérations arithmétiques en Python suivent la logique mathématique avec des priorités précises, et le résultat de la division / est toujours de type float, ce qui doit être pris en compte lors des calculs.

📖 5. Variables et affectation

🔑 Notions clés & Définitions

• AFFECTATION (=) : Instruction permettant d’associer une valeur à une variable en Python. Elle ne représente pas une égalité mathématique, mais une opération de stockage de valeur dans une variable (voir aussi "Affectation" dans la section 8).
• Noms de variables : règles lexicales : Un nom doit commencer par une lettre (a-z, A-Z) et peut contenir des chiffres (0-9) ou le caractère underscore (_). Il ne doit pas contenir d’espaces ni de caractères spéciaux, et la casse est significative (ex : variable ≠ Variable).
• Casse significative : La distinction entre majuscules et minuscules dans les noms de variables. Par exemple, Variable et variable désignent deux variables différentes (voir aussi "Noms des variables : règles lexicales").
• Conventions de nommage : En Python, on privilégie généralement les minuscules avec underscores pour les variables (mon_variable), et les majuscules pour les constantes (PI).
• Affectation multiple simultanée : Possibilité d’assigner plusieurs valeurs à plusieurs variables en une seule instruction, par exemple : a, b = 1, 2.
• Échange de valeurs entre variables : Permet d’échanger le contenu de deux variables, avec ou sans variable temporaire. Avec variable temporaire :

  tmp = a  
  a = b  
  b = tmp
  

  Avec tuples :

  a, b = b, a
  

  (voir aussi "Utilisation des tuples pour échange de variables sans variable temporaire").
• Différence entre affectation (=) et test d’égalité (==) :
  • = : affecte une valeur à une variable.
  • == : teste si deux valeurs ou expressions sont égales, renvoyant un booléen (voir aussi "test d’égalité" dans la section 10).

💡 À retenir

L’affectation en Python consiste à stocker une valeur dans une variable en utilisant le symbole =, la casse étant significative et les noms devant respecter des règles lexicales strictes. L’échange de valeurs peut se faire efficacement avec des tuples, et il est crucial de différencier l’opérateur d’affectation = du test d’égalité ==.

📖 6. Fonctions et modules Python

🔑 Notions clés & Définitions

• Importation de modules avec from ... import ... : Syntaxe permettant d'importer des parties spécifiques d’un module, évitant d’importer tout le contenu. Exemple : from math import sqrt, log pour accéder directement à ces fonctions sans préfixe.
• Module math (voir section 4) : Bibliothèque standard Python fournissant des constantes et fonctions mathématiques telles que sqrt, exp, log. Elle doit être importée pour utiliser ces fonctionnalités.
• Fonction print : Fonction prédéfinie en Python qui affiche du texte ou des variables à l’écran, avec un saut de ligne par défaut. Utile pour la sortie d’informations.
• Fonction input : Fonction prédéfinie permettant de lire une donnée utilisateur sous forme de chaîne de caractères. Elle attend une entrée après un message optionnel. La valeur doit souvent être convertie pour d’autres types.
• Conversion (casting) des entrées : Technique consistant à transformer une chaîne de caractères en un autre type (ex : int(), float()) pour effectuer des calculs ou manipulations numériques.

📝 Points essentiels

• La syntaxe from math import sqrt, exp, log permet d’accéder directement aux fonctions du module math sans préfixe, ce qui simplifie le code.
• La fonction print affiche des résultats ou des questions, en ajoutant automatiquement un saut de ligne et des espaces entre paramètres.
• La fonction input retourne une chaîne de caractères, nécessitant souvent une conversion pour des opérations arithmétiques. Par exemple, float(input(...)) pour lire un nombre flottant.
• La bibliothèque math doit être importée avec from math import * ou import math pour utiliser ses constantes et fonctions.
• La conversion des entrées est essentielle pour manipuler des données numériques, évitant des erreurs lors de calculs.

💡 À retenir

L’importation ciblée de fonctions avec from ... import ... optimise l’écriture du code en évitant d’utiliser le préfixe du module, tandis que print et input sont fondamentales pour l’interaction avec l’utilisateur. La conversion des entrées est indispensable pour traiter des données numériques.

📖 7. Gestion des commentaires

🔑 Notions clés & Définitions

• Commentaires en Python : Segments de texte dans le code qui ne sont pas exécutés par l’interpréteur, permettant d’expliquer ou de documenter le code. En Python, ils débutent par le caractère # et se terminent à la fin de la ligne. Goulven Guillou (Dépt info - UBO, date non précisée) : « Tout ce qui suit le caractère # sur la ligne n’est pas pris en compte par l’interpréteur. »

• Début avec # : La syntaxe pour insérer un commentaire en Python. Tout ce qui suit le # sur la même ligne est considéré comme un commentaire. Cela permet d’ajouter des explications ou des notes dans le code pour améliorer sa compréhension.

• Fin de ligne : En Python, un commentaire s’étend jusqu’à la fin de la ligne. Il n’est pas nécessaire de le clôturer explicitement ; il se termine automatiquement lorsque la ligne se termine.

• Importance des commentaires pour la compréhension du code : Les commentaires facilitent la lecture et la maintenance du programme en expliquant la logique, les choix ou les étapes clés. Ils sont essentiels pour que d’autres développeurs ou soi-même puissent comprendre rapidement le fonctionnement du code.

• Commentaires dans les exemples d’échange de variables : Lors de manipulations ou d’échanges de valeurs entre variables, les commentaires permettent de préciser l’objectif ou la méthode utilisée, notamment pour expliquer l’échange avec une variable temporaire ou l’utilisation de tuples.

📝 Points essentiels

• En Python, tout ce qui suit # sur une ligne est ignoré lors de l’exécution, ce qui permet d’insérer des notes sans affecter le fonctionnement du programme.
• Les commentaires doivent être utilisés pour clarifier la logique, décrire le rôle des blocs de code ou expliquer des opérations complexes, notamment dans des échanges de variables ou des manipulations.
• La position du # est cruciale : il doit être placé au début ou à l’intérieur d’une ligne pour que la partie après soit considérée comme commentaire.
• La pratique recommandée est d’utiliser des commentaires pour rendre le code plus lisible et compréhensible, surtout dans des exemples d’échange de variables où ils précisent l’intention ou la méthode employée.

💡 À retenir

Les commentaires en Python, débutant par #, sont indispensables pour documenter le code, notamment lors d’échanges de variables ou d’explications de la logique, car ils n’affectent pas l’exécution et facilitent la compréhension.

📖 8. Entrée et sortie

🔑 Notions clés & Définitions

• Affichage avec print : La fonction print en Python affiche du texte ou des variables à l’écran. Par défaut, elle ajoute un saut de ligne à la fin et insère un espace entre chaque paramètre (voir section 7).
• Lecture avec input : La fonction input permet de lire une donnée saisie par l’utilisateur. Elle renvoie une chaîne de caractères (str) correspondant à ce qui a été tapé.
• Stockage dans une variable : La valeur renvoyée par input doit être stockée dans une variable pour pouvoir la réutiliser dans le programme (voir section 5).
• Conversion des entrées : Pour utiliser les données saisies dans des calculs, il est nécessaire de convertir la chaîne de caractères en un autre type (ex : int, float) à l’aide de fonctions de cast (voir section 6).

📝 Points essentiels

• La fonction print affiche du contenu à l’écran, en ajoutant automatiquement un saut de ligne (\n) à la fin, ce qui facilite la présentation des résultats ou des questions à l’utilisateur. Elle insère aussi un espace entre chaque paramètre affiché, ce qui permet de séparer visuellement les éléments.
• La fonction input lit une ligne de texte tapée par l’utilisateur et la retourne sous forme de chaîne de caractères (str). Il est crucial de stocker cette valeur dans une variable pour pouvoir la manipuler ultérieurement.
• Lorsqu’on souhaite effectuer des opérations arithmétiques avec la valeur saisie, il faut convertir la chaîne en un type numérique, généralement avec int() ou float(), car input ne retourne que du texte.
• La conversion doit être faite explicitement, par exemple : nombre = int(input("Entrez un nombre : ")).
• La fonction type() permet de vérifier le type d’une variable ou d’une expression, ce qui est utile pour s’assurer de la bonne conversion.

💡 À retenir

La fonction print facilite l’affichage avec un comportement par défaut de saut de ligne et d’espaces, tandis que input permet de lire des données utilisateur sous forme de chaîne qu’il faut convertir pour effectuer des calculs.

📖 9. Contrôles de flux

🔑 Notions clés & Définitions

• Contrôle de flux : Organisation de l’ordre d’exécution des instructions dans un programme, permettant de gérer la séquence, les choix et les répétitions (voir "Contrôle de flux général").
• Importance de l’ordre des instructions : La séquence dans laquelle les instructions sont écrites influence directement le résultat du programme, notamment lors de l’échange de variables ou de l’affectation (voir "Exemple d’échange de variables et impact de l’ordre").
• Utilisation de la conditionnelle : Instruction permettant de faire des choix dans le flux d’exécution en fonction de conditions booléennes, avec des structures comme if, elif, et else (voir "Utilisation de la conditionnelle pour choix dans le flux").
• Exemple d’échange de variables : Technique consistant à permuter les valeurs de deux variables, souvent en utilisant une variable temporaire, dont l’ordre d’exécution est crucial pour ne pas perdre de données (voir "Exemple d’échange de variables et impact de l’ordre").
• Contrôle conditionnel : Permet d’exécuter des blocs d’instructions différents selon que des conditions soient vraies ou fausses, en utilisant des structures conditionnelles imbriquées ou multiples (voir "Utilisation de la conditionnelle pour choix dans le flux").

📝 Points essentiels

• Le contrôle de flux repose principalement sur la séquence d’instructions, où l’ordre est déterminant, comme illustré par l’impact de l’échange de variables : si l’ordre est inversé, la valeur initiale d’une variable peut être perdue (voir "Exemple d’échange de variables et impact de l’ordre").
• La conditionnelle permet de choisir entre plusieurs chemins d’exécution en évaluant des expressions booléennes, ce qui est essentiel pour la prise de décision dans un programme (voir "Utilisation de la conditionnelle pour choix dans le flux").
• La structure if en Python, combinée à elif et else, offre une flexibilité pour gérer des alternatives multiples, avec une exécution exclusive du premier bloc vrai (voir "Utilisation de la conditionnelle").
• La maîtrise de l’ordre dans une séquence d’instructions, notamment lors de l’affectation ou de l’échange de variables, évite les erreurs et la perte de données (voir "Exemple d’échange de variables et impact de l’ordre").
• Les commentaires dans le code sont indispensables pour comprendre l’ordre et la logique des instructions, surtout dans des structures conditionnelles imbriquées ou complexes (voir "Contrôle de flux" et "Commentaire dans le code").

💡 À retenir

Le contrôle de flux, basé sur la séquence d’instructions et les structures conditionnelles, est fondamental pour orienter l’exécution d’un programme selon des choix logiques, tout en respectant l’ordre pour éviter les erreurs de données.

📖 10. Conditions complexes et imbriquées

🔑 Notions clés & Définitions

• Opérateurs booléens (and, or, not) : Goulven Guillou (Dépt info - UBO, 2023) : opérateurs permettant de combiner ou inverser des expressions booléennes pour former des conditions complexes.
• Parenthésage : Goulven Guillou (Dépt info - UBO, 2023) : utilisation de parenthèses pour clarifier la priorité d’évaluation des opérateurs dans une expression booléenne, évitant ainsi les ambiguïtés.
• Expressions booléennes combinées : Goulven Guillou (Dépt info - UBO, 2023) : expressions intégrant plusieurs conditions reliées par des opérateurs booléens, permettant de tester des conditions complexes.
• Test d’égalité (==) : Goulven Guillou (Dépt info - UBO, 2023) : opérateur permettant de vérifier si deux valeurs ou expressions sont identiques, notamment dans des conditions imbriquées.

📝 Points essentiels

• Les opérateurs booléens and et or ont une priorité décroissante, mais leur utilisation combinée peut rendre l’évaluation difficile sans parenthésage.
• Le parenthésage est indispensable pour préciser l’ordre d’évaluation dans une expression booléenne complexe, notamment lorsque plusieurs opérateurs sont présents.
• Les expressions booléennes combinées permettent de construire des conditions précises, par exemple :

  if (n % 2 == 0 and n <= 100) or (n > 200 and not n % 3 == 0):
  

• Le test d’égalité avec == est souvent utilisé dans des conditions imbriquées pour comparer des valeurs ou des expressions, comme dans :

  if a == b:
  

• La bonne utilisation du parenthésage et des opérateurs booléens permet d’éviter les erreurs logiques et d’assurer la clarté du code.

💡 À retenir

Les conditions complexes en Python s’appuient sur les opérateurs booléens et le parenthésage pour garantir une évaluation précise et lisible des expressions, notamment dans les conditions imbriquées.

📖 11. Utilisation de tuples

🔑 Notions clés & Définitions

• Produit cartésien : Ensemble de tous les tuples possibles formés en combinant un élément de chaque ensemble, permettant de définir formellement un tuple comme une valeur issue du produit cartésien.
• Construction de tuples par virgule : En Python, un tuple peut être créé simplement en séparant ses éléments par des virgules, avec ou sans parenthèses (ex : (2.3, -5.8) ou 2.3, -5.8).
• Tuples hétérogènes : Tuples contenant des éléments de types différents (par exemple, un entier, un flottant, une chaîne), illustrant la capacité des tuples à mélanger plusieurs types.
• Utilisation pour échange de variables : Les tuples permettent d’échanger les valeurs de deux variables sans utiliser de variable temporaire, en exploitant la syntaxe de déballage (ex : a, b = b, a).
• Goulven Guillou (Dépt info - UBO, 2023) : un tuple est une valeur du produit cartésien, souvent représentée par une séquence de valeurs séparées par des virgules, pouvant contenir des types hétérogènes.

📝 Points essentiels

• La définition formelle d’un tuple repose sur le produit cartésien, ce qui garantit la structure ordonnée et immuable de la valeur.
• La construction de tuples en Python se fait par la simple séparation par virgule, avec ou sans parenthèses, ce qui facilite leur création et leur lecture.
• La capacité des tuples à contenir des éléments de types différents (hétérogènes) permet une grande flexibilité dans la modélisation de données complexes.
• La syntaxe de déballage de tuples (a, b = b, a) est une méthode efficace pour échanger deux variables sans variable temporaire, simplifiant le code et évitant des erreurs.
• La nature immuable des tuples garantit leur intégrité après création, ce qui est utile pour le stockage de données constantes ou comme clés dans des dictionnaires.

💡 À retenir

Les tuples, en tant que valeurs issues du produit cartésien, offrent une structure ordonnée, immuable et hétérogène, permettant notamment d’échanger des variables de manière concise et efficace.

📊 Tableaux de Synthèse

⚠️ Pièges & Confusions Fréquentes

1. Confondre algorithme et programme : un algorithme est abstrait, un programme est une implémentation concrète.
2. Oublier l'indentation en Python dans les structures conditionnelles ou boucles.
3. Utiliser = au lieu de == dans les conditions.
4. Confondre float et int : division / retourne toujours un float, même si le résultat est entier.
5. Mauvaise gestion des opérateurs logiques : priorité not > and > or, utiliser des parenthèses pour clarifier.
6. Oublier que tuple est immuable, ne pas tenter de modifier ses éléments.
7. Confusion entre = (affectation) et == (comparaison).
8. Ne pas maîtriser la différence entre input() (chaîne) et conversion en numérique (int(), float()).
9. Erreur dans la syntaxe des conditions imbriquées ou complexes.
10. Omettre la gestion des cas else ou elif dans les structures conditionnelles.

✅ Checklist Examen

1. Connaître la définition d’un algorithme selon Al-Khwarizmi et Guillou.
2. Savoir distinguer un algorithme d’un programme en Python.
3. Maîtriser la syntaxe et le fonctionnement des structures conditionnelles if, elif, else.
4. Connaître les types de données fondamentaux en Python : int, float, bool, str, tuple.
5. Savoir effectuer et prioriser les opérations arithmétiques (+, -, *, /, //, %) en Python.
6. Comprendre la différence entre = (affectation) et == (comparaison).
7. Savoir utiliser les opérateurs logiques not, and, or et leur priorité.
8. Maîtriser la création et l’utilisation des tuples, notamment pour l’échange de valeurs.
9. Connaître la syntaxe pour la gestion des commentaires en Python.
10. Savoir utiliser input() pour la saisie utilisateur et convertir la chaîne en numérique si nécessaire.
11. Être capable d’écrire une fonction simple avec def et d’importer un module avec import.
12. Vérifier la maîtrise des contrôles de flux avec boucles for et while.