Продвинутый Python: объектно-ориентированное программирование и алгоритмы

О курсе

Программа направлена на развитие практических навыков объектно-ориентированного программирования, работы с алгоритмами и данными на языке Python для специалистов, решающих задачи разработки, обработки и анализа данных.

Курс поможет участникам:

• освоить принципы объектно-ориентированного программирования на Python
• создавать классы и объекты
• применять наследование при разработке программ
• использовать абстрактные классы и полиморфизм
• реализовывать алгоритмы сортировки и поиска
• работать с алгоритмами поиска на графах
• выполнять операции с записями и данными
• работать с базой данных SQLite
• организовывать хранение данных вне программы
• обрабатывать данные в формате JSON
• применять полученные знания для решения прикладных задач программирования и обработки данных

Кому будет полезен курс

Программисты

Специалисты ИТ-отрасли

Системные администраторы

Аналитики

Преимущества нашей программы

Объектно-ориентированное программирование на Python

Участники изучают классы и объекты, наследование, абстрактные классы и полиморфизм. Практические задания помогают освоить подходы к проектированию программ и созданию структурированного, расширяемого кода.

Алгоритмы поиска и сортировки

Курс включает изучение алгоритмов сортировки и поиска, а также алгоритмов поиска на графах. Слушатели смогут применять эти инструменты для решения прикладных задач обработки, анализа и поиска данных.

Работа с базами данных и внешним хранением информации

Программа охватывает работу с записями, данными SQLite и хранением информации вне программы. Участники научатся использовать базу данных для сохранения, извлечения и обработки данных в Python-приложениях.

Обработка данных JSON

Слушатели освоят работу с форматом JSON — одним из распространенных форматов обмена данными. Полученные навыки помогут интегрировать Python-программы с внешними сервисами и обрабатывать структурированные данные.

Программа курса

Классы и объекты

Введение в Объектною-ориентированное программирование (ООП)
Класс и экземпляр класса.
Данные экземпляра, методы экземпляра и свойства экземпляра
Создание собственного класса
Инкапсуляция
Атрибуты класса
Чтение и изменение атрибута.
Практикум: Разработка собственных классов. Определение нужных методов и свойств классов. Создание нескольких объектов

Наследование

Роль наследования в ООП, понятие иерархии наследования
Принцип утиной типизации
Понятие базового класса и производного класса
Функция isinstance и ее применение.
Создание производного класса
Применение экземпляров базового и производного класса.
Практикум: Расширение готовых классов

Абстрактные классы и полиморфизм

Полиморфизм. Принцип DRY и WET
Понятие абстракции
Знакомство с абстрактными классами Python
Подмена методов в производном классе. • Полиморфные классы
Контейнерные типы.
Библиотечные модули collections и collections.abc
Применение контейнерных типов
Практикум: Имплементация новых методов

Алгоритмы сортировки и поиска в Python

Сложность алгоритмов, O(N) нотация. Типы сортировки.
Основные алгоритмы сортировки и поиска
Этапы разработки алгоритма
Разработка на Python оптимальных алгоритмов поиска • Оптимизация алгоритма
Практикум: Реализация на Python алгоритма решателя Судоку.
Решение 100 сложнейших Судоку

Алгоритмы поиска на графах

Введение в теорию графов, основные алгоритмы на графах
Теория графов. Представление графов в Python
Поиск в ширину
Поиск в глубину
Лабораторная работа: Имплементация графа на Python
Практикум: Нахождение кратчайшего пути проезда на примере графа станций московского метрополитена

Записи и данных. Работа с данными SQLite

Разработка структуры данных
Сохранение данных.
Список и запись. Записи и таблицы
Чтение и запись Понятие об объектно-реляционном соответствии
Хранение данных пользователей в СУБД Sqlite
Использование СУБД Sqlite для хранения данных графа московского метрополитена
Практикум: Хранение данных пользователей в СУБД Sqlite

Хранение данных вне программы

Понятие о структуре данных
Использование структуры для хранения данных
Хранение данных вне Python
Сохранение и восстановление данных.
Библиотечный модуль pickle и shelve
Практикум Сохранение данных графа и использованием модуля pickle

Работа с данными JSON в Python

Знакомство с форматом JSON. Работа с форматом JSON в Python.
Сериализация и десериализация файлов JSON в Python.
Хранение данных вне Python
Сохранение данных в файл JSON
Практикум: Составление графа московского метрополитена на основе файла JSON

Как вы будете учиться

Занятия

Занятия проводятся как очно в аудитории с непосредственным взаимодействием между преподавателем и слушателями. Для тех, кто не может присутствовать физически, предусмотрено участие через платформу MTS.link.

Процесс обучения

Занятия включают лекции, семинары и групповые проекты. Материалы подаются в виде презентаций, которые могут содержать графику, видео. Полученные знания закрепляются тестированиями и практическими заданиями, а затем вы получаете развернутую обратную связь от эксперта курса.

Сопровождение

Вы можете задавать вопросы преподавателю в режиме реального времени. Так же у каждой группы есть кураторы, которые всегда на связи и помогают решить организационные вопросы.

Академия

Курсы

Услуги

Библиотека

Контакты

Продвинутый Python: объектно-ориентированное программирование и алгоритмы

О курсе

Кому будет полезен курс

Преимущества нашей программы