Основы программирования на Python весна 2019 матфак — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Лекции)
(Лекция 4. Словари. Data model)
Строка 127: Строка 127:
  
 
===Лекция 4. Словари. Data model ===
 
===Лекция 4. Словари. Data model ===
04.02 [https://docs.google.com/presentation/d/1O9-vfbgt9Y44tZaT-a5vPFjG7o4V-FIlhG5JX4SME7k/edit?usp=sharing слайды]
+
04.02 [https://docs.google.com/presentation/d/1O9-vfbgt9Y44tZaT-a5vPFjG7o4V-FIlhG5JX4SME7k/edit?usp=sharing слайды] [https://colab.research.google.com/drive/18XtlBR259Z3tyxqSn62SuMa0lDAEYV5B примеры к лекции]
  
 
-----------------------------------------
 
-----------------------------------------

Версия 11:59, 4 февраля 2019

О курсе

borderless


Курс читается для студентов факультета математики ВШЭ в 3-4 модулях.

На курсе есть лекции и семинары.


Лектор: Иванникова Вероника

Лекции проходят по понедельникам, 9:00 - 10:20, в аудитории 318.

Пререквизиты курса

От слушателей курса ожидается:

  • базовое знание Python (условия, циклы, функции, классы)
  • готовность работать в терминале и преодолевать трудности
  • знакомство с базовым математическим аппаратом (например, основы статистики, линейная алгебра и проч.)

Необходимые ссылки

Семинары

Группа Преподаватель Учебный ассистент Расписание
1 Андрей Кудинов Мовсес Элбакян вторник, 15:30 - 16:50, ауд. 318
2 Дмитрий Контуров Соня Дымченко понедельник, 10:30 - 11:50, ауд. 318

Формула оценки

Результирующая оценка по дисциплине рассчитывается по формуле:

Oитог = 0.8 * Oнакопл + 0.2 * Oэкз

Накопленная оценка рассчитывается как сумма баллов за все практические задания, переведённая в шкалу от 0 до 10.

Экзамен сдаётся в форме контеста в той же системе, что и обычные задания.

Настройка системы для сдачи практических заданий

Все задания сдаются в специальную систему сдачи заданий Manytask со своего компьютера, можно из дома. Нужно настроить свой компьютер, и для этого придётся использовать терминал.

Операционная система и терминал

Для пользователей MacOs и других Unix/Linux-систем терминал уже предустановлен, для пользователей Windows 10 надо поставить Ubuntu-терминал, для пользователей прочих Windows надо поставить виртуальную машину с Ubuntu.

Инструкция для Windows 10 (сразу с настройкой системы сдачи задач), спасибо Сморчкову Мите

Если стоит Windows другой версии, то есть подготовленная виртуальная машина с Ubuntu с частично преднастроенной системой (там есть git, python, pytest):

Инструкция создания виртуальной машины

Как работать в терминале

Этому была посвящена 2 лекция (см слайды в списке лекций) и первые 2 семинара. Новоприбывшим надо посмотреть слайды и пройти туториал

Python 3.6

Нужен интрепретатор Python 3.6 Рекомендуем дистрибутив Anaconda

Рекомендуем также использовать PyCharm Community Edition (кстати, для студентов можно бесплатно получить и профессиональную версию, но это не требуется)

смотрите материалы к семинарам 1-2, именно там мы учились настраивать и пользоваться инструментами.

На занятия лучше носить ноутбук, но если нет такой возможности, можно использовать https://colab.research.google.com/ который работает с любого утюга.

Настройка Manytask

Инструкция настройки системы сдачи задач

Если возникают вопросы, попробуйте сначала воспользоваться поиском в интернете, потом поиском по чату (возможно ваш вопрос уже задавали), в ином случае задавайте его в чат. На второй лекции мы разбирали как надо задавать вопросы, просмотрите, пожалуйста, слайды и прочитайте статейки по ссылкам в слайдах;

Интерфейс Manytask

Manytask.png


Лекции

Лекция 1. Введение.

14.01 слайды

Обзор возможностей языка. Философия Python, классы решаемых задач. Интерпретация программы на Python. stdin/stdout/stderr. Память, процессор. Использование библиотек.

Лекция 2. Работа в терминале.

21.01 слайды

- чтение ошибок, правильные багрепорты, StackOverflow, универсальынй алгоритм решения любых проблем

- чуть истории Linux/Ubuntu/Windows, философия Unix

- как запустить браузер в Ubuntu

- что такое терминал, оболочка, bash, сессия, CLI, скрипты

- как получить помощь по любой команде (man, --help, which)

- как запускаются команды, где они ищутся (which, PATH, PYTHONPATH)

- работа с каталогами (pwd, cd, mkdir, rmdir, ...)

- работа с файлами (touch, cat, rm, nano, vim)

- поиск (find, grep)

- stdout, stdin, stderr, конвееры, /dev/null, xargs

- как устанавливать приложения и библиотеки в ubuntu (apt, sudo), macos (brew)

- как устанавливать приложения в Python (pip, conda, из сорцов)


Лекция 3. Сложность алгоритма. Линейные структуры данных

28.01 слайды

Лекция 4. Словари. Data model

04.02 слайды примеры к лекции


Примерный дальнейший план



' Структуры данных.

Структуры данных и коллекции Python, сложность вычислений по времени и памяти. Сравнение коллекций. Асимптотика. O-символика. Структуры данных numpy, pandas Однопроходный алгоритм. Генератор списка, словаря, множества. Бинарный поиск и его сложность. Сортировки. Оценка сложности. Хеш-таблицы. Стек, очередь, правильная скобочная последовательность. Бинарный поиск.

  • Строки, кодировки, Unicode.

Представление строк. Конкатенация. Быстрый поиск подстрок. Длина строки. Кодировки. Работа с файлами.

  • Функции.

Входные и выходные параметры. Позиционные и именованные аргументы. Лямбда-функции. Декораторы. Модуль functools

  • ООП.

Цели и задачи ООП. Классы, атрибуты, методы. Объектная модель Python. Паттерны проектирования

  • Обработка ошибок.

Исключения. Обработка ошибок. Менеджеры контекста.

  • Дизайн приложений и библиотек. Промышленное программирование.

Распространение кода на Python: wheel, egg. Пакетные менеджеры. Дизайн программы. Стиль кода. Документация и тестирование

  • Регулярные выражения.
  • Стандартная библиотека языка Python.
  • Анализ данных на Python.

Matplotlib, Numpy, Pandas, Scipy. Описательные статистики. Гистограммы. Ящики с усами. Ядерные оценки плотности.

  • Web-технологии.

HTTP, клиент-сервер, REST. requests, telegram-боты

  • Итераторы, последовательности, генераторы.
  • Обзор всего пройденного на курсе.

Семинары

Семинары 1-2. Основные инструменты

Note! Очень желательно принести с собой ноутбук, потому что сдавать в систему задачки с компьютеров из дисплейного класса нельзя.

1. Общие организационные моменты

2. продвинутые python-интерпретаторы jupyter, colab.

Подсказки в продвинутых интерпретаторах.

https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb

3. Как поставить python и настроить окружение.

Научный дистрибутив Anaconda https://www.anaconda.com/download

Как ставить либы через pip https://www.digitalocean.com/community/tutorials/common-python-tools-using-virtualenv-installing-with-pip-and-managing-packages#a-thorough-pip-how-to

4. Базовый рассказ про работу в командной строке, git, ssh (необходимо для сдачи заданий) Навигация по папкам, перемещение и удаление папок/файлов. Note! про stdin, stdout, stderr практических примеров! На лекции не разобрались. Материалы про git https://git-scm.com/book/ru/v2 (достаточно будет разобраться что же такое система контроля версий, коммит, репозиторий, что делают команды git push, git pull)

Материалы про ssh https://www.digitalocean.com/community/tutorials/understanding-the-ssh-encryption-and-connection-process

5. Знакомство с чудо-системой приёма домашек. https://hse-programming-intro.manytask.org/

Инструкция как настроить систему https://gitlab.com/appleveronika/hse-programming-intro/blob/master/README.md

6. Работа в PyCharm Подсказки по питону и либам. Как настроить проект с задачками курса и запускать тесты. Навигация по проекту.

https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=mac нужна версия Community (PyCharm CE)

7. Для вашего удобства, для тех кто затрудняется настроить систему, мы подготовили виртуальную машину с Ubuntu с преднастроенной системой (там есть git, python, pytest) архив https://yadi.sk/d/cYJx1a1SLpM0yQ пароль от архива спрашивайте у семинаристов и в чате курса

Семинар 3. Простые алгоритмы с анализом сложности

Бинарный поиск, сортировки, использование stack и queue

ноутбук с примерами https://drive.google.com/file/d/1Em4yuD9Om1Fd3ChkewRImdCMZ25s_WnS/view?usp=sharing

Домашние задания

Каждую неделю необходимо сдавать практические задания в Manytask

Новости курса

22.01 Консультация по настройке окружения и системы состоится 23 января 2 парой (10:30 - 11:50) в аудитории 318.

14.01 Семинар Димы Контурова перенесён на понедельник, после лекции, в аудитории 318. На этой неделе семинар состоится в среду, 16 января, в дисплейном классе 318.

Полезные материалы

Основная литература

  1. Н.А.Ворожцов, А.В.Винокуров, 2008. Практика и теория программирования. Физматкнига
  2. Документация языка Python https://docs.python.org/3/
  3. Б.У. Керниган, Р. Пайк , 2017. Практика программирования. Вильямс
  4. Д.Бизли, 2014. Python. Подробный справочник. Символ-плюс