Python3_Adv

Программирование на Python: Продвинутый уровень

Advanced Python 3

ПОИСК

Быстрый заказ

ОЦЕНКА КУРСА

общая оценка курса:

оценка преподавателя:

Отзывов: 0

Хочу скидку

Слушатели курса Python для продвинутых, уже знакомые с основами программирования на языке Python, изучат в этом курсе более продвинутые инструменты, библиотеки и возможности языка: блокноты Jupyter (IPython Notebook), модуль Collections, операции map и filter (отображение и фильтрация), lambda-функции, продвинутые возможности сортировки, работу с регулярными выражениями (regular expressions), работу с базами данных, файлами в формате CSV, JSON и XML, средства объектно-ориентированного программирования, средства отладки и тестирования программ, а также познакомятся с поддержкой в Python различных кодировок текста, в том числе Unicode.

ПОСЛЕ ИЗУЧЕНИЯ КУРСА ПРОГРАММИРОВАНИЕ НА PYTHON, ВЫ СМОЖЕТЕ:

Применять среду и блокноты Jupyter (IPython notebooks).
Использовать модуль Collections.
Использовать возможности функционального программирования: lambda-выражения.
Применять функции к каждому элементу коллекции (map), отбирать элементы по условию (filter).
Использовать продвинутые возможности функций сортировки.
Искать и вычленять нужные элементы текста при помощи регулярных выражений.
Работать с базами данных.
Работать с данными в текстовых файлах в форматах CSV, JSON и XML.
Писать программы, используя объектно-ориентированный стиль программирования.
Тестировать корректность работы своих программ.
Использовать отладку для поиска логических ошибок в своих программах.
Работать с различными кодировками текста, включая кодировки Unicode.

Содержание курса

Модуль 1: Тетради Jupyter (IPython notebooks).

Введение в IPython notebook.
Лабораторная работа 1: Создание первой тетради Jupyter.
Лабораторная работа 2: Экспериментируем с IPython notebook.
Упрощенный язык разметки markdown.
«Магические» команды (magic commands).
- Automagic
- Autosave
- Команды работы с директориями.
- Обращение к трём последним строкам ввода и вывода.
- История команд.
- Работа с закладками.
- Переменные окружения.
- Загрузка и запуск программного кода из файлов.
- Выполнение команд оболочки и операционной системы.
- Дополнительные «магические» команды.
Получение сведений из справочной системы.

Модуль 2: Продвинутые возможности Python для работы с коллекциями.

Продвинутые списковые включения (list comprehensions).
- Краткое повторение основ списковых включений.
- Списковые включения со многими циклами.
- Лабораторная работа 3: «Подбрасывание пяти игральных кубиков».
Модуль collections.
- Именованные кортежи (named tuple).
- Словари с указанием значения по умолчанию (defaultdict).
- Лабораторная работа 4: Создание словаря defaultdict.
- Счётчики. Класс collections.Counter.
- Лабораторная работа 5: Использование объекта класса Counter.
Отображение и фильтрация.
- Map (функция, итерируемая последовательность).
- Filter (логическая-функция, итерируемая последовательность).
Lambda-функции.
- Использование lambda-функций с map() и filter().
Изменяемые (mutable) и неизменяемые (immutable) объекты встроенных типов.
- Строки (str).
- Списки (list).
Сортировка.
- Сортировка элементов списка «на месте» без образования копии. Метод sort().
- Функция sorted().
- Лабораторная работа 6: Переход от использования метода list.sort() к функции sorted (итерируемая последовательность)
- Сортировка последовательности, состоящей из последовательностей.
- Сортировка последовательности, состоящей из словарей.
- Распаковка последовательностей для передачи в качестве набора аргументов в вызове функции.
- Лабораторная работа 7: Преобразование строки в объект datetime.date.
Модули и пакеты.
- Модули.
- Пакеты.
- Путь поиска модулей и пакетов.

Модуль 3: Регулярные выражения (regular expressions).

Синтаксис регулярных выражений.
Использование регулярных выражений.
Ссылки на группы (backreference).
Средства Python для поддержки регулярных выражений.

Модуль 4: Работа с данными: базы данных, файлы CSV, JSON, XML.

Реляционные базы данных.
Документ PEP 0249: Интерфейс программиста (API) Python для работы с базами данных (версия 2.0).
Модуль PyMySQL.
Возвращение словарей (dictionary) вместо кортежей (tuple).
sqlite3
Лабораторная работа 8: Выполнение оператора SELECT в базе данных sqllite3.
Передача параметров.
Размещение базы данных SQLite в памяти.
Выполнение нескольких запросов сразу.
Лабораторная работа 9: Вставка данных (insert) в таблицу базы данных.

Текстовые файлы с разделителями (CSV-comma separated values).
- Чтение из csv-файла.
- Поиск данных в csv-файле.
- Лабораторная работа 10: Сравнение данных в csv-файле.
- Создание нового файла csv.
- Варианты формата CSV.
Получение данных с веб-сайтов.
- Пакет requests.
- Пакет beautiful soup.
- XML.
- Лабораторная работа 11: Применение модулей requests и Beautiful Soup.
- JSON.

Модуль 5: Классы и объекты.

Атрибуты.
Поведение объектов.
Понимание отличия классов от объектов. Создание своих собственных классов.
Атрибуты и методы.
Лабораторная работа 12: Добавление метода roll() к классу Die.
Приватные атрибуты.
Свойства (properties).
Лабораторная работа 13: Свойства. Объект, который отслеживает свою историю.
Снабжение классов документацией.
- Использование строк документации.
- Лабораторная работа 14: Снабжение класса Die строкой документации.
Наследование.
- Перекрытие метода (overriding a method).
- Расширение класса (extending a class).
- Лабораторная работа 15: Расширение класса Die.
- Расширение метода.
- Лабораторная работа 16: Расширение метода roll().
- Статические (static) методы.
- Атрибуты класса и методы класса. Подклассы.
- Абстрактные классы и методы.
- Понимание декораторов (decorators).

Модуль 6: Тестирование и отладка.

Тестирование производительности (performance).
- time.perf_counter
- Модуль timeit.
Модуль unittest.
- Файлы с тестами unittest.
- Лабораторная работа 17: Исправление неправильно работающей функции.
- Специальные возможности unittest. Методы testCase.
- Методы assert.

Модуль 7: Кодировки и Unicode.

Биты и байты.
Шестнадцатеричные числа.
Лабораторная работа 18: Использование функций преобразования hex(), bin(), ord(), chr(), int().
Кодировки.
- Кодировки текста.
- Кодирование и декодирование файлов в языке Python.
- Преобразование из кодировки Windows в кодировку Unicode (UTF-8).
- Лабораторная работа 19: Нахождение проблем с кодировкой.

Слушатели

Разработчики, администраторы операционных систем и баз данных, аналитики данных, имеющие опыт программирования

Предварительная подготовка

Для эффективного обучения на курсе, слушатели должны уметь использовать базовые конструкции языка Python: условные операции и циклы; коллекции: списки словари, кортежи; строковые операции; операции с датой и временем; функции; исключения (exceptions); файловые операции. Рекомендуется предварительное прохождение курса «Программирование на Python: Введение».