Основы программирования на Python весна 2019 матфак — различия между версиями
(→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
Содержание
О курсе
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
- Чат курса в телеграме
- Репозиторий с заданиями
- Manytask (система сдачи заданий)
- Обратная связь
- Карточка курса и программа
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
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
- Н.А.Ворожцов, А.В.Винокуров, 2008. Практика и теория программирования. Физматкнига
- Документация языка Python https://docs.python.org/3/
- Б.У. Керниган, Р. Пайк , 2017. Практика программирования. Вильямс
- Д.Бизли, 2014. Python. Подробный справочник. Символ-плюс