Практикум Python весна 2026 — различия между версиями

Материал из Public ATP Wiki
Перейти к: навигация, поиск
(→‎Материалы занятий)
(→‎Пересдачи по курсу)
 
(не показаны 3 промежуточные версии этого же участника)
Строка 43: Строка 43:
 
*[___ Папка с материалами лекций, семинаров и домашними заданиями]
 
*[___ Папка с материалами лекций, семинаров и домашними заданиями]
  
 +
=== Направления курса ===
 +
==== Python for Physics & Math ====
 +
Запускается на базе 503 и 516 групп. Предполагаются домашние задания и примеры на семинарах из сфер физики и математики.
  
−
=== Критерии оценивания ===
+
- Базовый синтаксис
−
Разбалловка:
 
−
- 10 баллов за семинары
 
−
- 6 лабораторных работ по 10 баллов (60 б.)
 
−
- 30 баллов за проект
 
−
- 2 коллоквиума по 10 баллов (20 б.)
 
  
−
Для получения уд(3) и выше нужно выполнить следующие блоки:
+
- ООП + декораторы
−
- 3/10 за каждый коллоквиум
 
−
- 24/60 в сумме за лабораторные работы
 
  
−
=== Пересдачи по курсу ===
+
- Type hints, typing
  
−
1. Надо понять, какой из блоков за семестр не выполнен.
+
- Numpy, Pandas, Matplotlib
−
Если не выполнены лабораторные работы, следует самостоятельно выполнить их на нужную оценку и сдать.
 
−
Если не выполнен проект, то нужно изучить требования к проекту и сдать его.
 
−
Если не выполнены контесты, то нужно будет прийти на устную сдачу и во время неё решить 3-5 несложных задач на синтаксис Python.
 
  
−
2. После того, как будут выполнены задания из п.1, надо прийти на устную сдачу к Спицыну Николаю (tg: @jetminded). На ней будет обсуждение выполненных работ и вопросы на понимание; устный опрос по темам курса.
+
- Numpy.linalg, sympy; PyTorch
  
−
Список тем курса, из которых состоит устный опрос:
+
==== Основной поток + ДПО ====
 +
- Базовый синтаксис
  
 +
- ООП + декораторы
  
−
Внутреннее устройство и работа с памятью.
+
- Type hints, typing
  
−
1.1 Интерпретатор vs. Компилятор
+
- Numpy, Pandas, Matplotlib
  
−
1.2 Интерпретатор Python (CPython, GIL, bytecode)
+
- Requests, работа с API
  
−
1.3 Работа с памятью (garbage collector, подсчёт ссылок)
+
- BeautifulSoup
  
−
1.4 Mutability vs. Immutability. __hash__
+
- Asyncio
  
−
1.5 Deep vs. Shallow copy (copy module)
+
==== Продвинутый поток ====
 +
- Базовый синтаксис
  
−
1.6 Скоупы в Python. Замыкания
+
- ООП + декораторы
  
−
1.7 Виртуальное окружение (venv), pip
+
- Type hints, typing
  
−
1.8 __globals__, function.__dict__, function.__defaults__
+
- Numpy, Pandas, Matplotlib
  
 +
- Метаклассы, декораторы
  
−
ООП в Python
+
- Requests, API, BeautifulSoup
  
−
2.1 Классы. Концепция ООП. Принципы, их реализация в Python
+
- Asyncio + multiprocessing
  
−
2.2 Множественное наследование, Method Resolution Order (MRO)
+
- PyTorch
  
−
2.3 Magic methods (__dunder__). __init__, __new__, __del__
+
=== Критерии оценивания ===
 +
==== Разбалловка: ====
  
−
2.4 __name__, __doc__, __repr__, __str__, __format__
+
- 10 баллов за семинары
  
−
2.5 Descriptors (__get__, __set__, __delete__)
+
- 6 лабораторных работ по 10 баллов (60 б.)
  
−
2.6 Property decorator (@property, @setter)
+
- 30 баллов за проект
  
−
2.7 @classmethod, @staticmethod. Custom inits
+
- 2 коллоквиума по 10 баллов (20 б.)
  
 +
Для получения уд(3) и выше нужно выполнить следующие блоки:
  
−
Контейнеры в Python
+
- 3/10 за каждый коллоквиум
  
−
3.1 list, tuple, dict, set. Кто это, создание, добавление/удаление элементов, обращение к элементам
+
- 24/60 в сумме за лабораторные работы
  
−
3.2 Sequence vs mapping. collections.abc.Sequence. collections.abc.Mapping
+
=== Пересдачи по курсу ===
  
−
3.3 __len__, __getitem__, __setitem__, __delitem__
+
1. Надо понять, какой из блоков за семестр не выполнен.
 +
Если не выполнены лабораторные работы, следует самостоятельно выполнить их на нужную оценку и сдать.
 +
Если не выполнен проект, то нужно изучить требования к проекту и сдать его.
 +
Если не выполнены контесты, то нужно будет прийти на устную сдачу и во время неё решить 3-5 несложных задач на синтаксис Python.
  
−
3.4 Итератор. Написание итератора. __iter__, __next__
+
2. После того, как будут выполнены задания из п.1, надо прийти на устную сдачу к Спицыну Николаю (tg: @jetminded). На ней будет обсуждение выполненных работ и вопросы на понимание; устный опрос по темам курса.
−
 
 
−
 
 
−
Декораторы и генераторы
 
−
 
 
−
4.1 Декораторы: объявление, использование
 
−
 
 
−
4.2 functools (cache, lru_cache, wraps)
 
−
 
 
−
4.3 Лямбда функции, модуль operator
 
−
 
 
−
4.4 Генераторы: объявление, использование. yield
 
−
 
 
−
 
 
−
Исключения в Python
 
−
 
 
−
5.1 Иерархия built-in исключений. Примеры исключений
 
−
 
 
−
5.2 Написание своих исключений
 
−
 
 
−
5.3 Конструкция try - except - else - finally
 
−
 
 
−
5.4 from … raise. __cause__, __context__
 
−
 
 
−
5.5 assert. Assert vs. raise
 
−
 
 
−
 
 
−
Прочее
 
−
 
 
−
6.1 Операторы * и **. Правила передачи аргументов в функцию. *args, **kwargs
 
−
 
 
−
6.2 map, zip, filter, reduce
 
−
 
 
−
6.3 Контекстные менеджеры (with, contextlib). __enter__, __exit__
 
−
 
 
−
6.4 @contextmanager
 
−
 
 
−
6.5 Docstrings, type hints (typing module)
 
−
 
 
−
6.6 Format, f-строки. Оператор %.
 
−
 
 
−
6.7 @dataclass
 
−
 
 
−
6.8 @singleton
 
−
 
 
−
 
 
−
На основе устных ответов и выполненных работ формируется итоговая оценка за курс.
 

Текущая версия на 17:57, 29 января 2026

Общие сведения

Основная цель курса - научиться работе с Python и изучить практические применения в различных сферах. Python — один из самых популярных языков. До 70-80% выпускников МФТИ встречаются с Python на работе.

Полезные ссылки

Начало курса

03.02.2026

Конец курса

31.05.2026

План курса

Блок 1. Окружение - Интерпретатор Python. Отличие от компилятора. - Основы работы с Google Colab - Основы работы с VS Code

Блок 2. Синтаксис Python - Циклы, условия - Генераторы, list comprehension - Контейнеры - Функции, лямбда-функции; классы. Основы ООП

Блок 3. Python для работы с данными - Numpy - Pandas - Matplotlib, seaborn - Работа с выборками в Python - Основы HTML. Веб-скрапинг. BeautifulSoup. - Работа с API

Блок 4. Применение Python в проектной деятельности. - Telegram-боты - PyGame - Flask

Руководитель курса/лектор

Спицын Н.А. (tg: @Jetminded)

Материалы занятий

  • [___ Папка с материалами лекций, семинаров и домашними заданиями]

Направления курса

Python for Physics & Math

Запускается на базе 503 и 516 групп. Предполагаются домашние задания и примеры на семинарах из сфер физики и математики.

- Базовый синтаксис

- ООП + декораторы

- Type hints, typing

- Numpy, Pandas, Matplotlib

- Numpy.linalg, sympy; PyTorch

Основной поток + ДПО

- Базовый синтаксис

- ООП + декораторы

- Type hints, typing

- Numpy, Pandas, Matplotlib

- Requests, работа с API

- BeautifulSoup

- Asyncio

Продвинутый поток

- Базовый синтаксис

- ООП + декораторы

- Type hints, typing

- Numpy, Pandas, Matplotlib

- Метаклассы, декораторы

- Requests, API, BeautifulSoup

- Asyncio + multiprocessing

- PyTorch

Критерии оценивания

Разбалловка:

- 10 баллов за семинары

- 6 лабораторных работ по 10 баллов (60 б.)

- 30 баллов за проект

- 2 коллоквиума по 10 баллов (20 б.)

Для получения уд(3) и выше нужно выполнить следующие блоки:

- 3/10 за каждый коллоквиум

- 24/60 в сумме за лабораторные работы

Пересдачи по курсу

1. Надо понять, какой из блоков за семестр не выполнен. Если не выполнены лабораторные работы, следует самостоятельно выполнить их на нужную оценку и сдать. Если не выполнен проект, то нужно изучить требования к проекту и сдать его. Если не выполнены контесты, то нужно будет прийти на устную сдачу и во время неё решить 3-5 несложных задач на синтаксис Python.

2. После того, как будут выполнены задания из п.1, надо прийти на устную сдачу к Спицыну Николаю (tg: @jetminded). На ней будет обсуждение выполненных работ и вопросы на понимание; устный опрос по темам курса.

Источник — «http://wiki.atp-fivt.org/index.php?title=Практикум_Python_весна_2026&oldid=4403»