Python Учебники

В этой лабораторной работе вы получите практический опыт манипулирования списками в Python — фундаментальной структурой данных. Вы научитесь создавать, получать доступ, добавлять, удалять, изменять, сортировать, запрашивать и вкладывать списки. В результате вы сможете эффективно работать со списками для управления и обработки данных в ваших программах на Python.

В этой лабораторной работе вы изучите фундаментальные концепции Объектно-Ориентированного Программирования (ООП) в Python. Мы рассмотрим, как определять классы, которые служат шаблонами для создания объектов, и поймем взаимосвязь между классами и объектами. Затем вы получите практический опыт, создавая и используя экземпляры определенных вами классов. Лабораторная работа проведет вас через инициализацию объектов с помощью метода __init__ для установки их начального состояния и настройку их строкового представления с помощью метода __repr__ для улучшения отладки и читаемости.

В этой лабораторной работе вы получите практическое понимание ошибок и исключений в Python. Мы рассмотрим, как выявлять распространенные синтаксические ошибки, препятствующие выполнению кода, распознавать различные типы исключений, возникающих во время выполнения, и четко различать эти две фундаментальные концепции в программировании на Python. С помощью практических упражнений вы научитесь находить и исправлять такие проблемы, как неправильные отступы, отсутствующие синтаксические элементы и другие распространенные ошибки, закладывая прочную основу для написания надежного и безошибочного кода на Python.

В этой лабораторной работе вы научитесь применять руководство по стилю PEP 8 к вашему коду на Python. PEP 8 предоставляет рекомендации по написанию читаемого и единообразного кода на Python, охватывая отступы, длину строк, пробелы и соглашения об именовании. Вы попрактикуетесь в реализации рекомендаций, изучите правила и будете использовать autopep8 для автоматического форматирования.

В этой лабораторной работе вы получите практическое понимание ключевых концепций объектно-ориентированного программирования (ООП) в Python. Мы рассмотрим инкапсуляцию, работая с приватными атрибутами, и научимся контролировать доступ к данным внутри классов. Кроме того, вы реализуете наследование для создания связей между классами, включая практику множественного наследования. Лабораторная работа также продемонстрирует полиморфизм, показывая, как объекты разных классов могут по-разному реагировать на один и тот же вызов метода. Наконец, вы будете использовать метод super() для эффективного управления отношениями наследования.

В этой лабораторной работе вы получите практический опыт управления словарями в Python. Словари являются важными структурами данных для хранения информации в виде пар ключ-значение. Вы узнаете, как создавать и просматривать словари, получать доступ к элементам и изменять их, добавлять и удалять элементы, а также изучать объекты представлений словаря (dictionary view objects).

В этой лабораторной работе вы узнаете, как эффективно обрабатывать исключения в Python с помощью оператора `try...except`. Мы рассмотрим, как перехватывать специфические исключения, такие как `ValueError`, обрабатывать несколько типов исключений и выполнять код независимо от того, произошло исключение или нет, используя блоки `else` и `finally`. Вы также научитесь вызывать пользовательские исключения для сигнализации о специфических условиях ошибок в вашем коде. Благодаря практическим упражнениям вы получите практический опыт написания надежных и отказоустойчивых программ на Python.

В этой лабораторной работе вы научитесь управлять потоком выполнения ваших программ на Python с помощью условных операторов. Мы начнем с понимания концепции последовательного выполнения программы, а затем введем условную логику как способ, позволяющий программам принимать решения. Вы реализуете одно-, двух- и многоуровневую логику с использованием операторов if, if-else и if-elif-else. Лабораторная работа также охватит вложенные операторы if, оператор pass и представит оператор match-case (Python 3.10+). К концу этой лабораторной работы вы сможете писать код на Python, который выполняет различные блоки инструкций на основе определенных условий.

В этой лабораторной работе вы изучите фундаментальные концепции обработки ввода и вывода (I/O) в Python. Мы рассмотрим, как отображать информацию в консоли с помощью функции `print()`, включая управление разделителями между несколькими аргументами. Кроме того, вы получите практический опыт получения пользовательского ввода с клавиатуры, записи данных в файлы и чтения данных из файлов, охватывая основные навыки взаимодействия с внешними источниками данных в ваших программах на Python.

В этой лабораторной работе вы узнаете о важности документирования вашего кода Python с использованием docstrings. Мы рассмотрим, как получить доступ к существующим docstrings для встроенных функций с помощью функции help() и атрибута __doc__. Кроме того, вы получите практический опыт написания собственных docstrings для пользовательских функций и проверки их доступности с помощью функции help(), что сделает ваш код более понятным и удобным для сопровождения.

В этой лабораторной работе вы погрузитесь в увлекательный мир специальных методов Python, часто называемых «дундер» методами. Вы получите практическое понимание того, как эти методы влияют на поведение ваших классов и объектов, изучив __new__, __del__, __slots__ и __call__.

В этой лабораторной работе вы узнаете, как импортировать и использовать модули и пакеты в Python. Мы рассмотрим модули Python с помощью pydoc, импортируем модули, используя оператор import, импортируем определенные объекты с помощью from...import и разберемся в структуре пакетов Python. Эта лабораторная работа предоставляет практические навыки для эффективной организации и повторного использования кода.

В этой лабораторной работе мы изучим основы универсальных функций (ufuncs) NumPy. Ufuncs — это функции, которые работают с ndarrays поэлементно, поддерживая broadcasting массивов, преобразование типов и другие стандартные функции. Мы узнаем о различных методах ufuncs, правилах broadcasting, правилах преобразования типов и о том, как переопределять поведение ufunc.

В этой лабораторной работе вы получите всестороннее представление о декораторах в Python — мощной функции для изменения или расширения функций и методов. Мы начнем с введения в основную концепцию декораторов и изучения их базового использования. Вы научитесь использовать functools.wraps, изучите декоратор property и научитесь различать методы экземпляра, методы класса и статические методы.

В этой лабораторной работе вы получите всестороннее представление о кортежах (tuples) в Python. Вы узнаете, как создавать кортежи, получать доступ к их элементам с помощью индексации и срезов, а также изучите способы их модификации с помощью таких методов, как срезы и конкатенация, помня об их неизменяемой природе. Кроме того, вы углубитесь в операторы кортежей и распаковку, узнав, как эффективно работать с данными кортежей. Наконец, вы изучите и будете использовать общие встроенные функции и методы кортежей для выполнения различных операций с ними.

В этой лабораторной работе вы получите всестороннее представление о кодировке символов в Python. Мы рассмотрим историю и концепции кодировки символов, от ASCII до Unicode и UTF-8. Вы научитесь использовать функции ord() и chr(), преобразовывать строки в байты и обратно с помощью encode() и decode(), а также обрабатывать ошибки кодирования.

В этой лабораторной работе вы научитесь определять и использовать функции в Python. Функции необходимы для организации кода и повышения его повторного использования. Вы начнете с понимания концепции функций и изучения встроенных функций Python, научитесь вызывать их с параметрами и наблюдать за их выводом. После изучения встроенных функций вы узнаете, как определять свои собственные простые функции. Наконец, вы попрактикуетесь в вызове этих пользовательских функций для выполнения содержащихся в них блоков кода, закрепляя свое понимание создания и использования функций в Python.

В этой лабораторной работе вы узнаете о важности и практическом применении комментариев в программировании на Python. Комментарии необходимы для того, чтобы сделать ваш код понятным для человека, что критически важно для сопровождения и совместной работы, особенно по мере усложнения программ. Вы изучите различные типы комментариев и поймете, как использовать их эффективно.