Программирование на Python: Продвинутый уровень

Описание курса

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.
После прохождения курсы слушатели смогут:
  • Применять среду и блокноты Jupyter (IPython notebooks)
  • Использовать модуль Collections
  • Использовать возможности функционального программирования: lambda-выражения
  • Применять функции к каждому элементу коллекции (map), отбирать элементы по условию (filter)
  • Использовать продвинутые возможности функций сортировки
  • Искать и вычленять нужные элементы текста при помощи регулярных выражений
  • Работать с базами данных
  • Работать с данными в текстовых файлах в форматах CSV, JSON и XML
  • Писать программы, используя объектно-ориентированный стиль программирования
  • Тестировать корректность работы своих программ
  • Использовать отладку для поиска логических ошибок в своих программах
  • Работать с различными кодировками текста, включая кодировки Unicode

Целевая аудитория

Разработчики, администраторы операционных сетей и баз данных, аналитики данных, имеющие предварительный опыт программирования. Курс дает возможность подготовиться к сертификации на уровне Associate PCAP – Certified Associate in Python Programming.

Минимальные требования

Для эффективного обучения на курсе, слушатели должны обладать знаниями и навыками в объеме курса "Программирование на Python: Введение"

Содержание курса

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.
Курсы программирования Python
Номер курса: PT-02
Стоимость курса
Форма обучения: Очная
16 000 ₽
Форма обучения: Онлайн
14 400 ₽
Длительность: 3 дня
Тренеры
Илья Кочергин
Илья Кочергин
Преподаватель
Уточнить дату
Ваше имя *
Телефон
Количество участников
Скидка 10% на дистанционные курсы
CCSA + CCTA
Курсы Senetsy
Согласие на обработку персональных данных

Настоящим даю согласие на обработку (сбор, систематизацию, накопление, хранение в электронном виде и на бумажном носителе, уточнение, использование, распространение, обезличивание, блокирование, уничтожение, с использованием средств автоматизации и без использования таких средств) АНО ДПО «Диона Мастер Лаб» (127287, г. Москва, 2-я Хуторская ул., д. 38А, стр. 15) моих всех вышеуказанных персональных данных в целях обработки моего запроса, направленного через сайт masterlab.ru и коммуникации со мной в целях, связанных с обработкой и выполнением моего запроса с помощью различных средств связи, а именно посредством: интернет; сообщений на адрес электронной почты; телефону.

Срок действия согласия является неограниченным. Вы можете в любой момент отозвать настоящее согласие, направив письменное уведомления на адрес 127287, г. Москва, 2-я Хуторская ул., д. 38А, стр. 15 с пометкой «Отзыв согласия на обработку персональных данных».

Гарантирую, что представленная мной информация является полной, точной и достоверной, а также что при представлении информации не нарушаются действующее законодательство Российской Федерации, законные права и интересы третьих лиц. Вся представленная информация заполнена мною в отношении себя лично.

Настоящее согласие действует в течение всего периода хранения персональных данных, если иное не предусмотрено законодательством Российской Федерации.