Программирование для всех (основы работы с Python): различия между версиями
| Строка 108: | Строка 108: | ||
* Множества: обзор возможностей. | * Множества: обзор возможностей. | ||
* Функция zip() и словари. | * Функция zip() и словари. | ||
| − | * Практикум 3. Функция zip() и словари (ipynb). | + | * Практикум 3. Функция zip() и словари ([https://github.com/allatambov/PyAll24/blob/main/pyall-practice03.ipynb ipynb]). |
Версия 17:03, 26 сентября 2024
Дорогие студенты!
Это страница курса «Программирование для всех (основы Python)», читаемого в 1 модуле 2024-2025 учебного года. Курс является обязательным для студентов магистерской программы «Прикладная политология» и курсом по выбору в рамках МагоЛего для студентов других образовательных программ.
Преподаватель: Тамбовцева Алла Андреевна.
Содержание
- 1 Правила игры и план курса
- 2 Программное обеспечение
- 3 Материалы и лабораторные работы
- 3.1 Неделя 0. Подготовка к работе. Настройка рабочего места.
- 3.2 Неделя 1. Введение в Python. Переменные и типы данных. Ввод и вывод.
- 3.3 Лабораторная работа 1. Логические выражения и условные конструкции.
- 3.4 Неделя 2. Индексируемые структуры данных: строки, кортежи, списки.
- 3.5 Лабораторная работа №2. Методы на списках и строках
- 3.6 Неделя 3. Неиндексируемые структуры данных: множества и словари.
Правила игры и план курса
- Программа курса, организационная презентация.
- Сопровождающий онлайн-курс «Python как иностранный».
- Формула оценки: 0.28 * Лабораторные работы + 0.15 * ДЗ1 + 0.25 * ДЗ2 + 0.32 * Экзамен.
- Дедлайны у лабораторных работ жёсткие. Допустимо опоздание в пределах 15 минут, поздние работы не проверяются.
- Домашние задания, сданные позже дедлайна, оцениваются со штрафом: в пределах часа – 10% от оценки, суток – 30%, недели – 60%.
Программное обеспечение
Перед занятиями необходимо установить дистрибутив Anaconda (скачать можно здесь, регистрацию можно пропустить), 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 аналоге Jupyter Notebook онлайн, используя ресурс Google Colab (для создания и редактирования файлов нужен аккаунт Gmail).
Подробности по установке и работе – см. ниже в неделе 0.
Материалы и лабораторные работы
Неделя 0. Подготовка к работе. Настройка рабочего места.
Для подготовки к работе на курсе необходимо ознакомиться с материалами онлайн-курса:
- Видео. Подготовка рабочего места, инструкция по открытию файлов в Jupyter Notebook.
- Видео. Первая программа, задачи для тренировки.
А также с материалами по работе в Jupyter Notebook и Google Colab:
- Запуск Jupyter без Anaconda Navigator (инструкция).
- Работа в Jupyter Notebook (видео), отличия Google Colab от Jupyter (видео).
Дополнительно для желающих:
- Набор текста в Jupyter Notebook (видео, ipynb), больше о Markdown.
- LaTeX: Overleaf, документация, материалы по LaTeX.
Неделя 1. Введение в Python. Переменные и типы данных. Ввод и вывод.
- Видеозаписи занятий и сырой ipynb-файл с занятия (ссылка).
- Вычисления в Python, переменные и типы данных (ipynb).
- Ввод и вывод, форматирование строк (ipynb).
- Практикум 1: типы данных, ввод и вывод, форматирование строк (ipynb), решения (ipynb).
Дополнительно для желающих:
- Стандарты оформления кода PEP8.
- Документация модулей decimal и fractions для работы с десятичными и обычными дробями соответственно.
- Документация библиотеки sympy для символьных вычислений (уравнения, производные, интегралы и проч).
- Тьюториал по f-строкам, особенности новых версий f-строк.
- Интерактивные виджеты в Jupyter (альтернатива стандартному вводу и не только).
Лабораторная работа 1. Логические выражения и условные конструкции.
Для выполнения лабораторной работы необходимо изучить формулировку логических выражений
и конструкцию if-elif-else. Для этого (один из вариантов на выбор) можно:
- Прослушать материал темы 2 Условия и логические выражения онлайн-курса «Python как иностранный».
- Прочитать конспект лекции Логические выражения и условные конструкции.
- Изучить материалы онлайн-учебника Pythontutor.
| Лабораторная работа | Дедлайн | Куда сдавать* |
|---|---|---|
| Лабораторная работа 1 | 19.09 18:00 | ссылка на Dropbox |
В случае проблем с загрузкой решений на Dropbox, можно отправить работу на matstat.polit@gmail.com.
Неделя 2. Индексируемые структуры данных: строки, кортежи, списки.
- Видеозаписи занятий (ссылка).
- Продолжение работы с условиями: конструкция try-except и ловля исключений.
- Индексируемые структуры данных: строки, кортежи, списки (ipynb).
- Цикл for и функция range(), цикл while (ipynb).
- Практикум 2. Списки и цикл for, методы .split() и .join() (ipynb), решения (ipynb).
Дополнительно:
- Визуализатор кода от Pythontutor.
Лабораторная работа №2. Методы на списках и строках
Для выполнения этой работы необходимо уметь применять методы на списках и строках.
Для этого (один из вариантов на выбор) можно:
- Прослушать материал темы 5 Методы онлайн-курса «Python как иностранный».
- Прочитать конспект лекции Методы на строках, конспект лекции Методы на списках.
| Лабораторная работа | Дедлайн | Куда сдавать* |
|---|---|---|
| Лабораторная работа 2 | 26.09 18:00 | ссылка на Dropbox |
В случае проблем с загрузкой решений на Dropbox, можно отправить работу на matstat.polit@gmail.com.
Неделя 3. Неиндексируемые структуры данных: множества и словари.
- Продолжение работы с циклами: списковые включения и функция map().
- Множества: обзор возможностей.
- Функция zip() и словари.
- Практикум 3. Функция zip() и словари (ipynb).
