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).

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).

Занятие 04 (6 февраля). Списки и цикл for.

• Сырые ipynb-файлы лекции с занятия: 221, 222, 223.
• Списки и цикл for (читать, ipynb). Методы на списках (читать, ipynb).
• Практикум 03 (читать, ipynb), решения практикума (читать, ipynb).

Дополнительно:

• Визуализатор кода от pythontutor.com.
• Pythontutor: списки, цикл for.

Занятие 05 (13 февраля). Списки и кортежи. Функции range() и zip().

• Сырые ipynb-файлы лекции с занятия: 221, 222, 223.
• Функция range(), функция zip() и кортежи (читать, ipynb).
• Практикум 04 (читать, ipynb), решения практикума (читать, ipynb).

Занятие 06 (17 февраля). Списки, кортежи, массивы. Методы на строках.

• Сырые ipynb-файлы лекции с занятия: 221, 222, 223.
• Кортежи и массивы (читать, ipynb). Методы на строках (читать, ipynb).
• Практикум 05 (читать, ipynb), решения (читать, ipynb).
• Библиотека pymorphy2 для морфологического разбора и нормализации слов.

Дополнительно:

• Работа с текстами: облака слов, пример списка стоп-слов для русского языка.

Занятие 07 (27 февраля). Чтение и запись txt-файлов. Условные конструкции: введение.

• Сырые ipynb-файлы лекции с занятия: 221, 222, 223.
• Чтение и запись txt-файлов (читать, ipynb).
• Практикум 06 (читать, ipynb), решения (читать, ipynb). Файлы: intro.txt, ducks.txt.

Занятие 08 (6 марта). Условные конструкции и цикл while.

• Сырые ipynb-файлы лекции с занятия: 221, 222, 223.
• Логические выражения и условные конструкции (читать, ipynb). Цикл while (читать, ipynb).
• Практикум 07 читать, ipynb, решения практикума (читать, ipynb).

Дополнительно:

• Pythontutor: условия, цикл while.
• Конструкция try-except для ловли ошибок (статья).
• Операции continue и pass и циклах (статья).

Занятие 09 (13 марта). Множества.

• Практикум 08 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	16.02 23:59, сдается через систему
Домашнее задание 4	27.02 23:59, сдается через систему
Домашнее задание 5	20.03 23:59, сдается через систему
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.