Академия информационных систем
Продвинутый Python: объектно-ориентированное программирование и алгоритмы
05 - 09 Октября 2026 г.
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
По окончании обучения выдается
Удостоверение о повышении квалификации
Практико-ориентированность: Освойте объектно-ориентированное программирование, алгоритмы поиска и сортировки на практических задачах Python.
Работа с данными: Научитесь использовать SQLite, хранить данные вне программы и обрабатывать информацию в формате JSON.
Развитие навыков разработки: Получите знания для создания структурированных Python-приложений и решения задач обработки и анализа данных.
Как вы будете учиться
Получить персональное предложение
