Kodomo

Пользователь

Учебная страница курса биоинформатики,
год поступления 2019

Введение в программирование и язык программирования Python

Рекомендуемая литература

  1. Изучаем Python. Марк Лутц
  2. Introduction to Computation and Programming Using Python, John V. Guttag

Программа курса

  1. [ Лекция на Colab | Домашнее задание ] Переменные, типы данных, базовый синтаксис, питон как калькулятор. Работа в Jupyter Notebook. Базовые типы данных: строки, списки, словари. ООП.

  2. [ Лекция на Colab | Домашнее задание ] Условная инструкция if, циклы for, while. else в циклах for и while. Кортежи, множества. Импорт модулей. Модуль collections. Установка модулей, не входящих в стандартный пакет.

  3. [ Лекция на Colab | Домашнее задание ] Функции. Help функции. Рекурсия. Области видимости переменных. Замыкания.

  4. [ Лекция на Colab | Домашнее задание ] λ-функции и списочные сокращения. Декораторы. Модуль functools. Свои модули.

  5. [ Лекция на Colab | Домашнее задание ] Итераторы. Модуль itertools. Генераторы.

  6. [ Лекция на Colab | Домашнее задание ] Исключения. Чтение из файла, запись в файл, использование with. Сохранение больших структур с помощью pickle, json. [yaml, beatifulsoup4].

  7. [ Лекция на Colab | Домашнее задание ] Классы. Как написать свой класс.

  8. [ Лекция на Colab | Домашнее задание ] Наследование. Создание собственных исключений. [classmethod, staticmethod, dataclasses, abc].

  9. [ Лекция на Colab | Домашнее задание ] Форматирование выдачи (format и f-strings). Параметры командной строки (sys.argv, argparse). Регулярные выражения (regex кроссворды). [модуль regex]

  10. [ Лекция, слайды | Домашнее задание | Домашнее задание, часть 2 ] Subprocess. Сoncurrent.futures. Виды параллелизации и GIL

  11. [ Лекция, слайды | Домашнее задание ] Numpy. Работа с matplotlib.

  12. [ Лекция, слайды ] Pandas. Группировки. Сводные таблицы. Построение простейших графиков. Seaborn. Plotly.

  13. [ Лекция на Colab ] Статистика в Python.

*доп. занятие* Знакомство с scikit-learn. Что такое машинное обучение.

[ Проектное задание (HTML) | Проектное задание (Jupyter Notebook) ]