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

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