[Сетевая Академия Ланит] Программирование на Python: Продвинутый уровень: Python3_Adv (2020)

Слушатели, 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 в Python; средствами отладки и тестирования программ, а также познакомятся с поддержкой в Python различных кодировок текста, в том числе Unicode.

Спойлер: Возможности после обучения
1. Применять среду и блокноты Jupyter (IPython notebooks).
2. Использовать модуль Collections.
3. Использовать возможности функционального программирования: lambda-выражения.
4. Применять функции к каждому элементу коллекции (map), отбирать элементы по условию (filter).
5. Использовать продвинутые возможности функций сортировки.
6. Искать и вычленять нужные элементы текста при помощи регулярных выражений.
7. Работать с базами данных.
8. Работать с данными в текстовых файлах в форматах CSV, JSON и XML.
9. Писать программы, используя объектно-ориентированный стиль программирования.
10. Тестировать корректность работы своих программ.
11. Использовать отладку для поиска логических ошибок в своих программах.
12. Работать с различными кодировками текста, включая кодировки Unicode.
Спойлер: Содержание
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).
• Получение сведений из справочной системы.

Модуль 2: Продвинутые возможности Python для работы с коллекциями.

• Продвинутые списковые включения (list comprehensions).
• Модуль collections.
• Отображение и фильтрация.
• Lambda-функции.
• Изменяемые (mutable) и неизменяемые (immutable) объекты встроенных типов.
• Сортировка.
• Модули и пакеты.

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).
• Получение данных с веб-сайтов.

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.
• Наследование.

Модуль 6: Тестирование и отладка.

• Тестирование производительности (performance).
• Модуль unittest.

Модуль 7: Кодировки и Unicode.

• Биты и байты.
• Шестнадцатеричные числа.
• Лабораторная работа 18: Использование функций преобразования hex(), bin(), ord(), chr(), int().
• Кодировки.