Основы программирования в Python

Дорогие студенты!

Это страница обязательного курса «Основы программирования в Python», читаемого на образовательной программе «Политология» 1 курса бакалавриата
в 3-4 модулях 2022-2023 учебного года.

Семинары ведёт: Тамбовцева Алла Андреевна, почта allatambov@gmail.com.

Учебные ассистенты: Жужлев Борис (страница vk), Сташевски Эмиль.

Правила игры

• Формула оценки: Итог = 0.4 * Домашнее задание + 0.3 * Тест + 0.3 * Экзамен, где Домашнее задание и Тест – неокруглённые средние арифметические за все домашние задания и тесты соответственно, а Экзамен – целочисленная оценка за экзамен. Всего планируется 10 домашних заданий и 3 теста.
• Пояснения по формам контроля можно посмотреть в программе курса.
• При сдаче домашнего задания позже указанного срока предусмотрены штрафы. Опоздание в пределах часа ведёт к штрафу 10% от полученной оценки, в пределах суток – к штрафу 30%, в пределах недели – к штрафу 60%.

Программное обеспечение

Перед занятиями необходимо установить дистрибутив Anaconda (скачать можно здесь), который включает в себя интерпретатор языка Python, библиотеки для обработки, анализа и визуализации данных, а также среду для работы Jupyter Notebook.

Также есть возможность работать в Jupyter Notebook онлайн, используя ресурс Google Colab (для создания и редактирования файлов нужен аккаунт Gmail). Но в долгосрочной перспективе предпочтительнее установить Anaconda.

Материалы курса

Занятие 01 (16 января). Знакомство со средой Jupyter Notebook. Вычисления и переменные в Python.

• Видеозапись занятия, сырые ipynb-файлы с занятия.
• Инструкция по работе с Jupyter Notebook. Знакомство с Jupyter Notebook и Markdown (читать, ipynb).
• Вычисления и переменные в Python (читать, ipynb).

Дополнительно:

• Pythontutor: вычисления.
• Вычисления с заданной точностью с модулем decimal, официальная документация decimal.
• Вычисления с обыкновенными дробями с модулем fractions, официальная документация fractions.
• Символьные вычисления с sympy: часть 1 (sympy-1.ipynb), часть 2 (sympy-2.ipynb), официальная документация sympy.
• Стандарты оформления кода Python: PEP8, проверка соответствия кода стандартам: PEP8 online check.
• Markdown и Jupyter: больше про Markdown, интерактивные виджеты в Jupyter.

Занятие 02 (23 января). Типы данных в Python. Ввод и вывод.

• Сырые ipynb-файлы лекции с занятия: 221, 222, 223.
• Типы данных и преобразование типов. Ввод и вывод в Python (читать, ipynb).
• Практикум 01 (читать, ipynb), решения практикума (читать, ipynb).

Дополнительно:

• Pythontutor: ввод и вывод.
• Работа с f-strings: обзор, документация.
• Исполнение кода внутри строк с функцией eval(): обзор.

Для тех, кто всё это знает:

• Введение в объекты и в классы в Python: лекция, тьюториал.
• Работа с текстами: облака слов (Set up a Basic WordCloud, в text помещаем любую строку с текстом), библиотека pymorphy2 для нормализации слов, пример списка стоп-слов для русского языка.

Занятие 03 (30 января). Форматирование строк. Методы .split() и .join().

• Сырые ipynb-файлы лекции с занятия: 221, 222, 223.
• Форматирование строк. Методы .split() и .join() (читать, ipynb).
• Практикум 02 (читать, ipynb), решения практикума (читать, ipynb).

Домашние задания

• Решения домашнего задания №1 необходимо загрузить в папку Dropbox по предложенным ссылкам (отдельная ссылка для каждой группы).
• Последующие домашние задания сдаются через систему python.math-info, видео-инструкция по работе с системой.

Домашнее задание	Дедлайн
Домашнее задание 1	23.01 12:00, загружать сюда: 221, 222, 223
Домашнее задание 2	04.02 23:59, сдается через систему
Домашнее задание 3
Домашнее задание 4
Домашнее задание 5
Домашнее задание 6
Домашнее задание 7
Домашнее задание 8
Домашнее задание 9
Домашнее задание 10

Подготовка к независимому экзамену

Официальная информация

• Студенты ОП «Политология» сдают независимый экзамен по программированию базового уровня (сложнее, чем начальный).
• Экзамен запланирован на 4 модуль, точная дата пока неизвестна. Экзамен проходит в LMS, проводится с прокторингом. Во время выполнения экзамена разрешается пользоваться официальной шпаргалкой, доступной по ссылке в LMS. На экзамене не разрешается пользоваться облачными средами для работы типа Google Colab, но разрешается пользоваться стандартными средами для запуска кода Jupyter Notebook, PyCharm, VSCode.
• Для подготовки рекомендуется использовать материалы курса «Python как иностранный», а также открытый банк заданий и демоверсию экзамена из официальных материалов для подготовки. У разработчиков экзамена есть телеграм-канал, в котором публикуется полезная информация к экзамену, задачи и их разбор.

Дополнительные материалы

Здесь будут публиковаться дополнительные материалы и задачи для подготовки к экзамену.