Python: от основ до качественной разработки Научитесь запускать программы Python, объяснять их поведение и постепенно собирать небольшой проект. Начнём с файла, терминала и первого вывода. Затем добавим функции, модель данных, хранение, проверки и локальный HTTP API. В конце подготовим аналитический notebook и проверим запуск проекта по своей инструкции. Курс подходит начинающим и тем, кто уже пишет небольшие скрипты и хочет упорядочить работу. Знание программирования перед первым уроком не требуется. Понадобятся компьютер с Windows, macOS или Linux, редактор и Python. Первые программы используют только стандартную библиотеку; дополнительные инструменты устанавливаем, когда они понадобятся. Как учиться Уроки идут от простого к сложному. Прочитайте объяснение, предскажите результат примера, выполните его и сравните наблюдение с прогнозом. Сохраняйте небольшие изменения своего проекта и записи о найденных ошибках. Переходите дальше, когда можете объяснить результат и повторить запуск; общий срок прохождения не задаётся. В каждом разделе есть самостоятельный практикум и тест с пояснениями. Практикумы проверяет преподаватель по опубликованным критериям. Локальные тесты помогают проверить собственный код, интерактивная практика — проследить шаги программы. Эти действия сами не отправляют работу и не выставляют оценку за проект. Что вы создадите TaskTracker — учебный трекер вымышленных задач. Вы научитесь выбирать данные, проверять их, фильтровать записи без изменения исходного списка, сохранять JSON и SQLite, делать CSV-экспорт, запускать CLI и локальный API, анализировать минуты по приоритетам. Все данные можно создать самостоятельно; компания или рабочий аккаунт для проекта не нужны. Программа Рабочее место и запуск. Файл, редактор, терминал, интерпретатор и окружение проекта. Основы языка. Значения, ввод, условия и циклы. Функции и модель задачи. Контракты, коллекции, типы, классы и dataclass. Структура проекта. Модули, пакеты, установка и точка входа. Ошибки и ресурсы. Traceback, исключения, закрытие файлов и журналирование. Читаемость и документация. Имена, Ruff, docstrings и README. Зависимости. Выбор Python, версии, профили и аудит. Проверки поведения. Unittest, pytest, изоляция и регрессионные тесты. Хранение данных. Файлы, JSON, CSV, SQLite и транзакции. Производительность и ожидание. Измерения, генераторы, кэш, asyncio и ограничения. Локальный HTTP API. FastAPI, модели, зависимости и границы доступа. Notebook и итоговый проект. Kernel, метрики, графики и воспроизводимый запуск. Начальный учебный комплект содержит первые программы, заготовку пакета, синтетические данные и открытые тесты. Он помогает начать работу, а подробные объяснения остаются в уроках. Расширять учебный проект можно после проверки основного поведения.
Know More