Основы программирования

Ресурсы — слайды, листинги, блокноты

1. Слайды: Python: что это, откуда и зачем

2. Слайды: Немного практики

3. Блокнот: Основы

4. Блокнот: Ответы на вводный тест

5. Блокнот: Функции, декораторы, статическая типизация, Lint

6. Блокнот: Простые задачки, чтобы всё-таки набить руку

7. Пример: Задача N тел

8. Блокнот: Определяем свои пространства

9. Пример: Модуль и пакет (TODO)

10. Блокнот: Метод Гаусса решения СЛАУ

11. Блокнот: Just-in-Time компиляция

12. Слайды: Параллельное программирование: потоки, процессы, сопрограммы, циклы обработки сообщений и примеры

13. Блокнот: Немного данных и статистики

14. Примеры: Декларативный GUI; Множественное наследование

15. Пример: Простое Web-приложение

16. Пример (неоконченный): Игра на PyGame

17. Блокнот: Реляционные БД и ORM

18. Слайды: Классификаторы — простейший линейный и на базе нейронной сети

19. Блокноты: Совсем немного нейронных сетей и Чуть больше нейронных сетей. И ещё чуть-чуть, и ещё чуть-чуть.

Те же блокноты, но в режиме предпросмотра GitHub (с некоторыми ошибками, но GiHub умеет их показывать).

Задания

Весенний семестр: программы

1. Почистить репозитории. Не должно быть разных версий одного и того же в разных файлах (это ж Git, для такого надо пользоваться версионированием!). Файлы должны быть названы в соответствии с рекомендациями PEP-8. В дохдчивом виде они изложены здесь: https://github.com/naming-convention/naming-convention-guides/tree/master/python

2. Любое из уже сделанных заданий (тех, для которых это подходит) оформить, как основную программу и модуль или пакет. Вот здесь и здесь можно освежить, как

3. Реализовать метод Гаусса решения СЛАУ; векторный или не векторный — на ваш вкус

4. Ускорить метод Гаусса при помощи Just-in-Time-компиляции; измерить ускорение

5. GUI-приложение с неблокирующим вводом-выводом

6. Проверка статистических гипотез относительно экспериментальных данных

7. Простейшее Web-приложение (взять одно из старых заданий, например, НОД, и сделать для него веб-интерфейс)

8. Базы данных: написать любую интерактивную (консоль, GUI или Web) программу, которая позволила бы редактировать данные в БД. БД можно взять с данными о студентах из лекции. К примеру, можно при помощи программы ставить студентам оценки

9. Базы данных: продемонстрировать любую (кроме DROP TABLE) SQL-инъекцию и дать комментарий касательно того, что в программе написано неправильно (из-за чего инъекция возможна)

10. Нейрокартинка. Взять один из двух блокнотов — локальный или Google Colab, модифицировать условие в верхней части на попадание точки в фигуру и обучить нейронную сеть другой фигуре. Для сложных фигур можно изменить количество нейронов в скрытом слое

Весенний семестр: лабораторные работы и доклады

Лабораторные и контрольные

1. Кунг фу Git (2 балла, обязательная работа, 11 марта). Задания (и команды, которые надо освоить):

   • Переименовать файл в локальном репозитории (git mv). Отправить изменения на сервер (git commit, git push).

   • Внести и зафиксировать изменения в локальном репозитории и в серверном (в серверном можно при помощи ещё одной локальной копии и через веб-нитерфейс); обновить локальный репозиторий таким образом, чтобы в нём были сделаны все изменения (git pull --rebase или git pull и git merge). Отправить результат на сервер.

   • Продемонстрировать умение откатывать (git reset и git checkout) и прятать (git stash) локальные изменения.

   • Найти заданное изменение в истории редактирования файла (git log и git blame, либо gitk и git gui blame).

2. Under construction 🚧

   • Under construction 🚧

Примерные темы докладов. Ориентировочная продолжительность доклада — полчаса. Доклад можно делать в одиночку или вдвоём (если вдвоём, то что-то должен рассказать каждый(ая)). Докладчик может переформулировать тему или предложить свою.

• Модульные тесты: зачем и как

• PyGame: мой волшебный опыт

• Шифрование: простейшие подходы и посложнее

• Взлом простейших алгоритмов шифрования

• Основы обработки изображений

Осенний семестр

0. Подготовительные мероприятия:

• • освоить базовую работу с коммандной оболочкой — уметь настраивать системные пути, запускать программы, перемещаться по каталогам, смотреть и редактировать их содержимое и содержимое текстовых файлов; можно на примере этого или этого (кроме программы на Си) материала;

  • инсталлировать программное обеспечение, указанное на сайте.

1. Назвать и прокомментировать первую программу (например ту, которая показывает график функции), можно дописать.

2. Опубликовать её на GitHub.

3. Измерить скорость работы рекурсивной функции вычисления чисел Фибоначчи с мемоизацией (lru_cache, см. пример) и без. Можно самостоятельно изучить и применить модуль timeit, он для того и сделан.

4. Посмотреть блокнот и реализовать вычисление любой элементарной функции (кроме sin =) ), выложить блокнот (файл .ipynb) на GitHub.

5. Реализовать декоратор «с параметром», заданное количество раз применяющий функцию к аргументу.

6. Написать любую или дополнить существующую программу с использованием аннотаций типов, добиться, чтобы typechecker MyPy не выдавал на ней ошибок и предупреждений.

7. Улучшить любую свою программу при помощи PyLint, продемонстрировать результат (можно в виде ссылки на коммит в Git).

8. Изи. Набери до 4 баллов на мелких простых задачках, только программируй аккуратно! Алгоритмы Евклида — обязательно.

9. «Кеплер 1». Дописать класс UniverseWithBodies и переделать код в конце программы, чтобы пользовался им. Тела должны действовать друг на друга.

10. «Кеплер 2». Дописать класс UniverseWithDimensionsAndBodies и переделать код в конце программы, чтобы пользовался им Попробовать для двумерного пространства.

11. Придумать и реализовать какой-нибудь свой тип данных с арифметическими операциями (примеры в соответствующем блокноте). Это может быть поле, кольцо или группа с соответствующим набором операций (для группы — как минимум, умножение, деление, степень).

Программное обеспечение

Программное обеспечение для Windows устанавливается с официальных сайтов, для Unix-подобных систем — при помощи системного менеджера пакетов.

• Python 3.8+ https://www.python.org/downloads/, желательно 64-битный

  • Для Windows:

    • говорим, что хотим изменить настройки

    • ставим галочку на тему того, что надо внести Python в системные пути

    • каталог для инсталляции выбираем c:\Python38

• Пакеты для Python — либо при помощи системного пакетного менеджера, либо (например, для Windows) при помощи менеджера Python:

  • Обновление пакетного менеджера (необязательно) python -m pip install --upgrade pip

  • Инсталляция пакетов pip install ipython scipy numpy pandas jupyterlab matplotlib

• Git, например отсюда: https://git-scm.com/download/win

• Не вредно — JetBrains PyCharm, при наличии Email в домене университета — Professional Edition

Удобный файловый менеджер, позволяющий быстро бегать по файловой системе и редактировать текстовые файлы, например (но не обязательно) двухпанельные Far Manager или Midnight Commander — научиться пользоваться без мышки

• Любой современный веб-браузер

Язык программирования Python

1. История и предназанчение языка, основные свойстваю.

2. Оболочки Python, IPython, Jupyter Notebook, Jupyter Lab. Система контроля версий Git, основные операции.

3. Встроенные типы данных языка, операции над ними.

4. Модули стандартной и внешней библиотек.

5. Функции. Встроенная документация. Передача параметров, рекурсивные функции. Продвинутая тема — декораторы.

6. Пользовательские типы данных. Описание классов.

7. Реализация стандартных операций над пользовательскимим типами. Операции, вызываемые встроенными функциями и операторами.

8. Реализация собственных модулей.

9. Промежуточная консультация.

10. Немного ускоримся: Numba, PyPy, Cython

11. Работа с массивами данных: чтение/запись CSV, HDF5.

12. Анализ массивов данных: библиотека Pandas.

13. Сопроцедуры. AsyncIO — пример того, как Python очень не хочет быть функциональным.

14. Веб-приложения. Фреймворки для веб-приложений.

15. Параллельное и распределённое программирование.

Литература

1. Mark Lutz. Learning Python, 5th Edition // O'Reilly Media, 2013, 1648 p.

2. R. Sedgewick, K. Wayne, R. Dondero. Introduction to Programming in Python: An Interdisciplinary Approach // Addison-Wesley Professional, 2015, 792 p.

3. [перевод предыдущей книги] Роберт Седжвик, Кевин Уэйн, Роберт Дондеро. Программирование на языке Python. Учебный курс / пер. с англ. — СПб.: ООО "Альфа-книга" // М.: Диалектика, 2017, 736 с.

4. Брайсон Пэйн. Python для детей и родителей. Играй и программируй / пер. с англ. М.А. Райтман // М.: Издательство «Э», 2017. — 352 с. [книжку можно почитать с Google Books]

5. Сегаран. Т. Программируем коллективный разум. / пер. с англ. – СПб: Символ-Плюс, 2008. – 368 с.

6. Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных / пер. с англ. Introduction to Database Systems. — 8-е изд. — М.: Вильямс, 2005. — 1328 с.

Не литература

• Питонтьютор

• Python Tutorial

• Грозин Андрей Геннадьевич. Питон в научных вычислениях // Новосибирский государственный университет

• https://pep8.ru/blog/ (RSS: http://feeds.feedburner.com/pep8blogs)

• Pro Git Book

• Введение в Pandas

Отдельные лекции, комментарии, важные реплики и прочие материалы

• Модульные тесты Python

• Про волшебную конструкцию транспонирования list(map(list, zip(*l)))