À propos

Des règles visibles,
pas de boîte noire.

Python en clair est un outil pédagogique local qui transforme du code Python en explications françaises. Il aide à suivre la structure d’un programme sans exécuter le code et sans utiliser d’intelligence artificielle. Les expressions complexes peuvent être présentées en plusieurs éléments pour rester lisibles.

Comment fonctionne l’analyse

Le code est transformé en arbre syntaxique Python. Chaque instruction est ensuite comparée à des règles déterministes et modifiables. Une traduction est indiquée comme précise seulement lorsqu’une règle connue décrit réellement l’opération.

Reconnaissance

La structure de chaque instruction, expression, condition, boucle ou fonction est identifiée dans l’arbre syntaxique.

Règle connue

Python, les bibliothèques prises en charge et certains motifs sémantiques disposent de règles déterministes dont les formulations restent dans des fichiers JSON modifiables.

Repli honnête

Lorsqu’un appel n’est pas connu, l’application donne une explication structurelle sans prétendre connaître son effet exact.

Entièrement local

L’application fonctionne directement dans le navigateur. Elle n’exécute pas le programme analysé et n’a besoin d’aucun service distant pour produire les explications.

Confidentialité : le code saisi reste dans le navigateur. Rien n’est envoyé sur Internet.

Bibliothèques traduites

La prise en charge porte sur les fonctions, méthodes et attributs les plus utiles de chaque bibliothèque. Elle ne signifie pas que l’intégralité de leur API est déjà traduite.

Python

3.x

Syntaxe du langage, fonctions intégrées, types, collections, exceptions et modules courants de la bibliothèque standard.

NumPy

2.5

Tableaux multidimensionnels, calcul vectorisé, statistiques, algèbre linéaire, indexation et génération de données.

SciPy

1.17

Optimisation, intégration, interpolation, statistiques, signal, FFT, matrices creuses et méthodes scientifiques.

pandas

3.0

DataFrame, Series, import de données, nettoyage, regroupements, fenêtres, index et transformations tabulaires.

Matplotlib

3.11

Figures, axes, graphiques, annotations, couleurs, artistes, transformations, animations et export.

Seaborn

0.13

Visualisations statistiques, distributions, relations, catégories, grilles et interface déclarative.

scikit-learn

1.9

Prétraitement, modèles supervisés et non supervisés, pipelines, sélection, métriques et jeux de données.

Requests

2.34

Requêtes HTTP, réponses, sessions, authentification, cookies, téléchargement progressif et erreurs réseau.

Statsmodels

0.14

Régressions, tests, diagnostics, modèles statistiques et analyse de séries temporelles.

Plotly

6.x

Graphiques interactifs, Plotly Express, objets graphiques, sous-graphiques, personnalisation et export.

Pillow

12.3

Ouverture, création et conversion d’images, transformations, dessin, filtres, couleurs, polices, séquences et métadonnées.

Licence ouverte

Python en clair est proposé sous licence MIT, une licence permissive adaptée à un outil pédagogique : le projet peut être utilisé, étudié, modifié et redistribué en conservant la notice de licence.

Licence MIT

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