alekseyen / python1c2020

Курс Python на кафедре 1С

Python 1C course 2020 год

Программа курса

Часть 1. Синтаксис.

• Лекция 1. Python Введение. Основные структуры языка.
  Описание: на первой лекции разбираются основные конструкции языка, последовательности выполнения операций, циклы, переменные, объекты и их свойства (Identity, Type, Value). Garbage Collector. Изменяемые и неизменяемые объекты. Стандартные контейнеры. Функции. Библиотека collections.
  Задание: условие в конце лекции 1.Deadline: 27.02.2020
• Лекция 2. Python. Введение. Строки, кодировки, файлы.
  Описание: на второй лекции разбиаются кодировки, строки в python (стандартные функции str). Как работает интерпретатор со строками. Частично затрагиваются менеджеры контекста. Разбираются потоки ввода, вывода и ошибок.
  Примеры с лекции
  Задание: Знакомство со строками. Реализация алогритма передачи данных: часть 1, Deadline: 05.03.2020.
• Лекция 3. Python. ООП.
  Описание: третья лекция включает разбор основных принципов ООП в питон. Классы и экземпляры. Наследование в питон и алгоритм MRO. Магические методы в питон. Объясняется как осуществляется доступ к атрибутам класса.
  Примеры с лекции
  Задание: Знакомство с магическими функциями в питон. Реализация классов CounterGetter, Vector: часть 2, Deadline: 05.03.2020.
• Лекция 4. Области видимости. Замыкания. Декораторы.
  Описание: на лекции разбираются анонимные функции, области видимости переменных и контексты. Объяснение правила LEBG. Приводятся и объясняются сложные примеры замыканий с атрибутами и методами. Разбирается работа декораторов в питон. Стандартная библиотека functions. Классы декораторы и функции декораторы.
  Примеры с лекции
  Задание: написать следующие декораторы - кэширования результатов функции (@cached), проверки типов аргументов функции (@checked) и декоратор логирования выполнения функции (@Logger). Deadline: 12.03.2020.
• Лекция 5. Итераторы и генераторы.
  Описание: на этой лекции мы узнаем, как работает цикл for, что такое итератор и протоколы итерирования. Как создавать собственные итераторы. Кратко будет рассмотрено такое свойство итеаторов как исчерпаемость. Объяснение устройства и работы генераторов. Встроенные генераторы map, filter, enumerate, zip. Стандартная библиотека для работы с генераторами itertools.
  Примеры с лекции
  Задание: разобраться со стандартными итераторами и механизмом работы генераторов. Deadline: 09.04.2020
• Лекция 6. Дескрипторы и мета классы.
  Описание: на этой лекции вы почувствуете все мощь питона (всю боль) и узнаете, как работают декораторы property, что такое дескриптор данных. Подробно будет рассмотрен алгоритм получения атрибутов в питон, как использовать собственные дескрипторы данных в своей программе. Во второй части лекци будут рассмотрены следующие вопросы: что такое type в питон, как создаются классы (что происходит, когда мы пишем class SomeClass(object):), что такое мета класс, применение мета классов. В том числе будет рассмотрен "хороший метод" (more power!) создания дескриптора с помощью мета класса.
  Примеры с лекции
  
  Задание: напишите мета класс PropertyCreator для создания свойств класса. Напишите метакласс InstanceCountExeptioner, который будет следить за количеством экземпляров класса, использующих его. Напишите метакласс JSONClassCreator , который будет по json представлению строить новый класс и обратно. Deadline: 09.04.2020

Часть 2. Приложения.

• Лекция 7. Python и WEB.
  Описание: в первой части лекции вы узнаете об "устройстве интернета". Клиент-серверное взаимодейстие. Краткое описание протокола http. "Вводные" слова об HTML или как браузеры показывают веб-странички. Будут рассмотрены запросы методами get и post. Как создать свой клиент на питон, или как сделать запрос данных данных у википедии или гугла. Рассказано как майнить данные и парсить HTML в питон (lxml и BeautifulSoup). Как написать собственный сервер на питон (bottle).
  Примеры с лекции
  
  Задание: предлагается создать сервер, который содержит в себе библиотеку книг. Также требуетсяпроверить гипотезу про статьи википедии. Deadline: 09.04.2020
• Лекция 8. Python и data и ml.
• Лекция 9. Faster python.Часть 1., Часть 2.
  Описание: в первой части данной лекции расказывается о том, как можно оценивать время работы программы и как ускорить свой код. Подробно разбирается cython. Также рассмотрен пример работы pypy. В последней части лекции объясняется как можно создавать свои модули для python на c/c++ с помощью ctypes или Python.h.
  
  Задание: Исследование ускорения питон кода. Deadline: Конец курса

Литература и полезные ссылки

• Дебаг в ноутбуке
• python docs
• .format
• импорт в питоне, импорт в питоне ч.2
• регулярные выражения, модуль re
• unit tests
• метаклассы
• mro (advanced)
• itertools
• GIL

книги:

• (begginer level): dive into python
• (begginer level): a byte of python

ссылка на ссылки :)

• много различной литературы, ссылок на онлайн курсы и задачки