Added Lecture 2

fcd5c86e · S.Guliaev · abf369ee · fcd5c86e · fcd5c86e · fcd5c86e
Commit fcd5c86e authored 6 years ago by S.Guliaev
--- a/lecture 1/lecture_1.ipynb
+++ b/lecture 1/lecture_1.ipynb
@@ -6,7 +6,7 @@
   "source": [
    "# Python\n",
    "\n",
-    "## Начальный уровень\n",
+    "## Вводная лекция\n",
    "\n",
    "### Раздел 1. Общие соображения\n",
    "\n",

 %% Cell type:markdown id: tags:

 # Python

-## Начальный уровень
+## Вводная лекция

 ### Раздел 1. Общие соображения

 #### Мотивация для изучения Python

 Несколько плюсов языка Python:

 - Python - один из самых широко используеммых языков программирования. В рейтингах популярности и востребованности языков он давно уже не опускается ниже 5 позиции.

 - Python очень гибкий с точки зрения используеммых конструкций и подходов. Он позволяет вам писать классический императивный (процедурный код), объектно-ориентированный код, функциональный код или любую их комбинацию. Эта особенность способствует очень высокой скорости разработки (при этом, на мой взгляд, снижает читаемость по сравнению с "чистыми" языками программирования, где есть возможность придерживаться только одной парадигмы).

 - Python очень требователен к оформлению кода по сравнению с другими языками программирования. К тому же, есть документ [PEP 8](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/), который содержит соглашения относительно оформления кода, которые не являются обязательными, но строго рекомендуются к исполнению. Все это влечет к простоте прочтения кода на Python.

 - Python обладает невероятно большим списком областей применения: утилитарные скрипты; анализ, обработка, хранение, визуализация и передача данных; web- и сетевое программирование; программирование приложений для desktop- и mobile-систем; web-scrapping, offensive-security и тестирование приложений; программирование микроконтроллеров — и многие другие задачи могут быть эффективно решены при помощи Python.

 Основными недостатками Python можно назвать:

 - Ограниченный набор базовых конструкций языка и ограниченный функционал стандартной библиотеки.

 - Низкая скорость выполнения кода.

 - Реализация многих реальных механизмов взаимодействия в коде скрывается "под капотом" от пользователя.

 #### Литература для этого курса

 Единственная книга, которая является обязательной для этого курса:

 **Programming in Python 3 : a complete introduction to the Python language / Mark Summerfield. — 2nd ed.**

 В природе существует ее *перевод на русский язык*.

 Еще книги, которые будут полезны:

 - **Learning Python, Fifth Edition by Mark Lutz** — какое-то издание точно переведено на русский.

 - **Python Pocket Reference, Fifth Edition by Mark Lutz** — какое-то издание точно переведено на русский.

 - **Python Cookbook, Second Edition Edited by Alex Martelli, Anna Martelli Ravenscroft, and David Ascher** — не встречал, но наверняка есть перевод.

 - Любая другая литература, которую найдете (с некоторыми оговорками).

 #### Темы и модули, которые будут затронуты в этом курсе.

 В ходе этих лекций мы постараемся затронуть как можно больше областей и модулей, поэтому характер изучения конкретных модулей может оказаться весьма поверхностным. Приведенный ниже список не является исчерпывающим.

 ##### Работа с данными (получение, передача, хранение, выборка, визуализация)

 - sqlite3;
 - MySQLdb;
 - psycopg2;
 - pymongo;
 - Pandas;
 - Vedis;
 - matplotlib;
 - bokeh.

 ##### Обработка данных

 - NumPy;
 - SymPy;
 - SciPy.

 *Более подробное изучение этой области смотрите в курсе "Машинное обучение на Python" (ссылка появится позже)*

 ##### Web

 - pika;
 - CherryPy;
 - Django;
 - Flask;
 - Sphinx.

 ##### Тестирование

 - selenium.

 ##### Web-scrapping

 - BeautifulSoup;
 - scrapy.

 #### Варианты установки и запуска Python

 На момент написания курса у меня стоит версия Python 3.6.5, на нее и будем ориентироваться.

 Основных способов написания Python-кода 3:

 1. Скачать один из дистрибутивов, который будет содержать сразу IDE и интерпретатор.

 2. Скачать отдельно интерпретатор и писать код в текстовом редакторе или IDE по выбору.

 3. Пользоваться сервисом Jupyter с онлайн-доступом, ничего не скачивая.

 ##### 1. Дистрибутивы

 - [Официальный дистрибутив с IDLE](https://www.python.org/downloads/).
 - [Anaconda — очень популярный дистрибутив](https://www.anaconda.com/download/).
 - [Python(x, y) — дистрибутив, ориентированный на научные вычисления и визуализацию](https://python-xy.github.io/).

 ##### 2. Интерпретатор

 В Windows скачиваем [официальный дистрибутив](https://www.python.org/downloads/), после чего создаем свои файлы с расширением .py и запускаем в командной строке команду python, передавая ей в качестве аргумента путь (абсолютный или относительный) к файлу .py.

 В Linux-based системах, скачиваем пакет python3 (иногда называется python) с помощью своего пакетного менеджера, после чего создаем свои файлы с расширением .py и запускаем в командной строке команду python3 (или python), передавая ей в качестве аргумента путь (абсолютный или относительный) к файлу .py. Также необходимо поставить менеджер пакетов для python — pip (как правило, пакет python3-pip).

 Сам интерпретатор можно запустить и без аргументов, тогда он запустится в интерактивном режиме.

 После того, как вы установили интерпретатор, вы можете воспользоваться любым удобным IDE (самые популярные: PyCharm и Visual Studio) или текстовым редактором (neovim, spacemacs, Sublime, Atom, Visual Studio Code и др.).

 ##### 3. Jupyter notebook

 Jupyter можно [использовать онлайн без установки](http://jupyter.org/try). Просто загрузите свой iPython notebook файл и эксперементируйте!

 #### Где искать информацию?

 Загугли!

 Если не получилось загуглить — спроси в канале Slack #python.

 Стесняешься спросить — напиши мне в личку в ВК, телеге, твиттере или слаке (@devsagul).

 Совсем не стесняешься спросить — сделай mention в твиттере, может отвечу :)

 #### Куда слать домашку?

 Если ты вдруг что-то сделал и хочешь похвастаться — залей на github или gitlab, а ссылку присылай мне. Как прислать? Смотри пункт выше + почта [s.guliaev@lambda-it.ru](mailto:s.guliaev@lambda-it.ru).

 %% Cell type:markdown id: tags:

 ### Раздел 2. It's time to get our hands dirty или императивное (процедурное) программирование в Python

 #### Hello, World!

 Изучение любого языка программирования начинается с программы "Hello, World!", давайте не отходить от этой славной традиции:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 print("Hello, World!")
 ```

 %% Output

    Hello, World!

 %% Cell type:markdown id: tags:

 Сразу можно отметить, что функция вывода сообщения на экран в Python вызывается как совершенно обычная функция. Также видно, что никаких точек запятой после завершения утверждения нет. В Python точка с запятой используется только для разделения нескольких утверждений на одной строке.

 %% Cell type:markdown id: tags:

 #### Типы данных в Python

 Python содержит огромное количество разнообразных типов данных, но пока мы сосредоточим свое внимание на двух из них:
 целочисленный и строковый тип. Целочисленный тип обозначается ключевым словом int, а строковый — ключевым словом str. Исходя из названия, легко понять, что целочисленный тип предназначен для хранения целых чисел, а строковый — строковых литералов. Вот примеры нескольких литералов:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 123
 3141592653589793238462643383279502884197169399375105820974944592307816406286208998628034825342117067
 0
 -12
 "Hello, World!"
 'I prefer Python over PHP'
 ''
 'It is really useful, что можно использовать символы Юникода в строковых литералах. Εύρηκα!'
 ```

 %% Output

    'It is really useful, что можно использовать символы Юникода в строковых литералах. Εύρηκα!'

 %% Cell type:markdown id: tags:

 Как можно заключить по второму числу, тип int в Python не ограничен каким-то конкретным размером, а зависит от объема памяти на вашем компьютере. Строковые литералы можно заключать в одинарные или двойные кавычки и использовать в них символы Юникода. Пустая строка обозначается просто парой кавычек.

 %% Cell type:markdown id: tags:

 Строки в Python можно рассматривать как массивы символов. Следовательно, для них есть операции получения элемента по индексу и получения среза:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 print("The New York Times"[4])
 print("Hot Dogs"[4:6])
 print("Python"[0])
 ```

 %% Output

    N
    Do
    P

 %% Cell type:markdown id: tags:

 Нумерация индексов начинается с нуля, отрицательные индексы отсчитываются с конца в обратном направлении. Более подробно операция получения среза будет рассмотрена позже.

 %% Cell type:markdown id: tags:

 Для перевода данных их одного типа в другой, нужно вызвать этот тип данных в качестве функции и передать ему значение, которое будем переводить:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 int('45')
 str(10000)
 int(' 1605 ')
 ```

 %% Output

    1605

 %% Cell type:markdown id: tags:

 Как видно из последнего примера, int при переводе строкового литерала удаляет все лидирующие и завершающие пробельные символы.

 %% Cell type:markdown id: tags:

 #### Переменные

 Python — язык со слабой (утиной) типизацией. Более того, нет необходимости указывать тип переменной. Более того, переменная может принять значение любого другого типа в любой момент:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 x = 1605
 x = "November fifth"
 ```

 %% Cell type:markdown id: tags:

 Соглашения относительно именования различных сущностей можно посмотреть в [PEP 8](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/#naming-conventions).

 %% Cell type:markdown id: tags:

 #### Типы данных-коллекции

 Все типы данных в Python делятся на *изменяемые* и *неизменяемые*. Многие типы, которые мы будем рассматривать, можно будет разделить на пары, очень близкие по смыслу, но отличающиеся только тем, что одни изменяемы, а другие — нет. С практической точки зрения, неизменяемые типы необходимы для того, чтобы их можно было хешировать.

 Первая коллекция которую мы рассмотрим — *кортежи*. Кортежи — неизменяемые упорядоченные последовательности элементов. Для получения кортежа можно просто выражения через запятую:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 "HTML", "CSS", "JavaScript"
 ```

 %% Output

    ('HTML', 'CSS', 'JavaScript')

 %% Cell type:markdown id: tags:

 Также кортежи могут быть заключены в скобки. Для создания кортежа из одного элемента необходимо поставить запятую, даже если мы заключаем его в скобки:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 "React",
 ```

 %% Output

    ('React',)

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 ("Vue", )
 ```

 %% Output

    ('Vue',)

 %% Cell type:markdown id: tags:

 Для создания пустого кортежа необходимо поставить скобки:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 ()
 ```

 %% Output

    ()

 %% Cell type:markdown id: tags:

 Списки — очень близкие родственники кортежей, но они изменяемы. Для создания списка необходимо перечислить его элементы в квадратных скобках через запятую:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 [4, 8, 15, 16, 23, 42]
 ['Rust', 'Haskell', 'Racket']
 [-12, 'Farenheit', 451]
 []
 ```

 %% Output

    []

 %% Cell type:markdown id: tags:

 Последний пример — создание пустого списка.

 %% Cell type:markdown id: tags:

 Для получения количества элементов в коллекции используется функция len:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 len(['Rust', 'Haskell', 'Racket'])
 ```

 %% Output

    3

 %% Cell type:markdown id: tags:

 Для добавления элемента в список можно использовать метод append:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 x = ['Harris', 'Summerfield']
 x.append('Tanenbaum')
 list.append(x, 'Ritchie')
 print(x)
 ```

 %% Output

    ['Harris', 'Summerfield', 'Tanenbaum', 'Ritchie']

 %% Cell type:markdown id: tags:

 Как и было сказано выше, у коллекций есть возможность обращаться к элементу по индексу:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 x = ['Harris', 'Summerfield']
 x[1]
 ```

 %% Output

    'Summerfield'

 %% Cell type:markdown id: tags:

 #### Логические операторы

 Оператор тождественности (идентичности), или оператор is, проверяет, являются ли две сущности ссылками на один объект:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 a = [451, "Farenheit"]
 b = [451, "Farenheit"]
 print(a is b)
 b = a
 print(a is b)
 ```

 %% Output

    False
    True

 %% Cell type:markdown id: tags:

 Наиболее распространенный способ использования оператора is — сравнение со встроенным Null-объектом, None:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 a = 100
 b = None
 print(a is None, b is None)
 ```

 %% Output

    False True

 %% Cell type:markdown id: tags:

 #### Операторы сравнения

 В питоне присутствует вполне обычный набор операторов сравнения:

 - < — меньше;

 - <= — меньше или равно;

 - == — равно;

 - != — не равно;

 - \>= — больше или равно;

 - \> — больше.

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 2 < 3, 4 != 16, 1 >= 8, 8 > 12
 ```

 %% Output

    (True, True, False, False)

 %% Cell type:markdown id: tags:

 #### Оператор вхождения

 Для типов данных, которые являются наборами данных, существует проверка на вхождение:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 Nebuchadnezzar = ['Neo', 'Trinity', 'Morpheus', 'Mouse',
                  'Dozer', 'Tank', 'Cypher', 'Apoc', 'Switch']
 print('Neo' in Nebuchadnezzar, 'Smith' in Nebuchadnezzar,
      'V' in 'Vendetta', 'Я' in 'Команда')
 ```

 %% Output

    True False True False

 %% Cell type:markdown id: tags:

 #### Логические операторы

 В Python есть следующие логические операторы:

 - not — логическое НЕ;

 - or — логическое ИЛИ;

 - and — логическое И;

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 print(not False, not True)
 print(False or False, False or True, True or True)
 print(False and False, False and True, True and True)
 ```

 %% Output

    True False
    False True True
    False False True

 %% Cell type:markdown id: tags:

 #### Выражения, контролирующие порядок выполнения программы

 Конструкции, которые мы изучили на данный момент, хоть и позволяют строить простейшие программы, но все же предоставляют весьма ограниченный инструментарий. Нам необходимы конструкции, которые позволяют анализировать ход выполнения программы и передавать управления тем или иным инструкциям. Сейчас мы рассмотрим ветвление, циклы и исключения.


 ##### Ветвление (if, if-else, if-elif, if-elif-else)

 Конструкция ветвления if позволяет проверить выполнение условия и, в зависимости от того, является ли утверждение истинным, выполнить тот или иной блок операторов:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 if 'PHP' is 'Viable Programming Language':
    print('It must be snowing!')
 else:
    print("Don't worry, everythin is alright!")
 ```

 %% Output

    Don't worry, everythin is alright!

 %% Cell type:markdown id: tags:

 Обратите внимание, что вложенный блок отделяется четыремя пробелами. Так в Python форматируются все вложенные блоки, что позволяет писать крайне читаемый код без каких-либо фигурных скобок.

 Конструкция if предусматривает использование без else. К тому же между if и else можно расположить любое количество elif (сокращенный вариант словосочетания "else if"). В таком случае также можно опустить последний else:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 color = 'magenta'

 if color == 'blue':
    print('Color is blue!')
 elif color == 'red':
    print('Color is red!')
 elif color == 'green':
    print('Color is green!')
 else:
    print("I don't know that color!")
 ```

 %% Output

    I don't know that color!

 %% Cell type:markdown id: tags:

 ##### Цикл с предусловием (while)

 Конструкция while позволяет проверять на истинность некоторое выражение и выполнять некоторый блок кода, пока это выражение является истинным:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 i = 1
 while i < 100:
    i += 1
 print(i)
 ```

 %% Output

    100

 %% Cell type:markdown id: tags:

 ##### Итеративный цикл (for ... in ...)

 Итеративный цикл позволяет проходить все члены некоторой последовательности, например мы задались целью перечислить всех членов экипажа Навуходоносора:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 Nebuchadnezzar = ['Neo', 'Trinity', 'Morpheus', 'Mouse',
                  'Dozer', 'Tank', 'Cypher', 'Apoc', 'Switch']
 for crew_member in Nebuchadnezzar:
    print(crew_member)
 ```

 %% Output

    Neo
    Trinity
    Morpheus
    Mouse
    Dozer
    Tank
    Cypher
    Apoc
    Switch

 %% Cell type:markdown id: tags:

 ##### Обработка исключительных ситуаций

 Python содержит в себе механизм исключений. Это специальный механизм, который позволяет обрабатывать исключительные ситуации, возникающие в ходе выполнения программы не вместе, где эта исключительная ситуация возникла, а там, где нам это удобно. Например, давайте попробуем привести пользовательский ввод к целому числу, а если не получится — сообщим ему, что именно нас не устраивает:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 in_s = input("Введите целое число: ")
 try:
    i = int(in_s)
    print("Все верно, введено число ", i)
 except ValueError as e:
    print("Не было введено целое число")
    print(e)
 ```

 %% Output

    Введите целое число: 3.1415
    Не было введено целое число
    invalid literal for int() with base 10: '3.1415'

 %% Cell type:markdown id: tags:

 Пока остановися на такой базовой обработке исключений. Отметим, что ValueError — специальный класс исключений, предназначений для обработки ошибок значений, передаваемых в некоторую функцию. Более подробно исключения будут рассмотрены позже.

 %% Cell type:markdown id: tags:

 #### Арифметические операторы

 Очевидно, в Python есть базовые арифметические операторы:

 - \+ — сложение;

 - \- — вычитание;

 - \* — умножение;

 - / — деление.

 К тому же для каждого из этих операторов есть комбинированный оператор присваивания:

 - += — присваивание с суммированием;

 - -= — присваивание с вычитанием;

 - \*= — присваивание с умножением;

 - /= — присваивание с делением.

 Есть и другие арифметические операторы, а также модуль math, содержащий много всего интересного, но пока мы остановимся на этом.

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 a = 5
 b = 2

 print(a + b)
 print(a - b)
 print(a * b)
 print(a / b)

 a += 6
 print(a)

 a -= 4
 print(a)

 a *= 10
 print(a)

 a /= 2
 print(a)
 ```

 %% Output

    7
    3
    10
    2.5
    11
    7
    70
    35.0

 %% Cell type:markdown id: tags:

 Хотелось бы отметить, что в отношении последовательностий операция + имеет смысл "конкатенации", а операция * — повторения. Например, рассмотрим на строках:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 s = "I love " + "Python"
 print(s)

 s += " 3"
 print(s)

 s = "Python " * 2
 print(s)

 s *= 5
 print(s)
 ```

 %% Output

    I love Python
    I love Python 3
    Python Python
    Python Python Python Python Python Python Python Python Python Python

 %% Cell type:markdown id: tags:

 #### Ввод и вывод данных

 Мы уже столкнулись с фукциями input и print, но давайте рассмотрим их подробно. Функция input может вызываться с аргументом или без аргументов. Смысл этого аргумента в том, что это будет строка подсказки при вводе. Например:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 name = input('Как тебя зовут: ')
 print('Приветствую тебя, ' + name + '!')
 ```

 %% Output

    Как тебя зовут: Семен
    Приветствую тебя, Семен!

 %% Cell type:markdown id: tags:

 Функция считает строку с потока чтения, пока не встретит последовательность символов, означающую конец строки или символ конца файла (EOF)

 Для вывода данных используется функция print, которой передается любое количество аргументов, которые будут приведены к строкам:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 print(None, True, False, 12, 'Просто строка', ('Кортеж', 'из', '4', 'строк'))
 ```

 %% Output

    None True False 12 Просто строка ('Кортеж', 'из', '4', 'строк')

 %% Cell type:markdown id: tags:

 #### Написание и вызов функций

 Функции предназначены для тех ситуациий, когда один и тот же участок программного кода необходимо выполнить, но с разными входными параметрами. Для определения функции используется конструкция def, после нее идет имя функции, потом в скобках ее аргументы и во вложенном блоке тело функции. Соединим все знания, которые мы получили за сегодня и напишем функцию, которая считывает целое число, ввобдимое пользователем. При этом в качестве аргумента мы ей передадим строку-подсказку. Если пользователь не вводит целое число, то мы выведем ему сообщение о том, что это необходимо. Наша функция будет выполняться, пока число не будет получено:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 def get_int_from_input(message):
    while True:
        try:
            i = input(message)
            i = int(i)
            return i
        except ValueError as e:
            print('Не было введено целое число!')
            print(e)

 doors = get_int_from_input('Введите количество дверей в вашем автомобиле: ')
 print('Количество дверей равно ', doors)
 ```

 %% Output

    Введите количество дверей в вашем автомобиле: 3
    Количество дверей равно  3

 %% Cell type:markdown id: tags:

 Обратите внимание, что для возвращения значения из функции используется конструкция return.

 %% Cell type:markdown id: tags:

 ### Раздел 3. Домашнее задание

 Прочитать первую главу Саммерфилда, выполнить упражения из нее.

 Написать игру 'быки и коровы'.

 Решить [задачу](https://lambda-it.ru/post/20).

 Почитать на вики про циклы, рекурсию.

 Найти информацию о классификациях языков программирования.

 Поискать сравнительный анализ интерпретируемых, частично-интерпретируемых и компилируемых языков программирования.

 Прочитать [PEP 8](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/?)

 Дойти до нашего Slack. Задавать все вопросы мне, либо своим пирам (товарищам, проходящим этот курс), либо просто в канале #python. Не согласен с чем-то — напиши мне. Хочешь помочь — тоже пиши.

--- a/lecture 2/.ipynb_checkpoints/lecture_2-checkpoint.ipynb
+++ b/lecture 2/.ipynb_checkpoints/lecture_2-checkpoint.ipynb
--- a/lecture 2/lecture_2.html
+++ b/lecture 2/lecture_2.html
--- a/lecture 2/lecture_2.ipynb
+++ b/lecture 2/lecture_2.ipynb