Объектно-ориентированное программирование на Python
Длительность
20 ак.ч.
Локация
Онлайн
Код
SCRIPT-003
12.08.2024 - 21.08.2024
28 000 руб.
* Для физических лиц действует скидка 10% Закажите корпоративное обучение с учетом ваших потребностей
Описание
В данном курсе рассматриваются все аспекты объектно-ориентированного подхода на Python. Мы начнем с инкапсуляции и интересного ключевого слова __slots__, далее мы поговорим о том, зачем нужны пакеты и как сделать свою виртуальную «песочницу» для проекта в Python.
Далее мы рассматриваем функцию как объект и изучаем в чем от этого будет польза разработчику. В этом разделе наиболее важная тема – декораторы, которые очень сильно упрощают код с кроссфукнциональностью
После этого мы переходим к жизненному циклу объекта, изучаем как на основе существующих базовых типов создать свой и зачем это нужно, разбираемся с вопросами, что происходит, когда и как объект создается и уничтожается
Далее мы учимся возвращать системе ее ресурсы, которые она одалживает разработчику, а он не всегда их отдает. Мы узнаем, как это можно гарантировать с помощью менеджера контекстов
После этого, мы учимся складывать, вычитать и умножать классы пользователя, используя для этого магические методы Python.
И в завершении тренинга, мы говорим о том, как скрыть алгоритм обхода структур данных или генерации данных на основе итератов, операторов yield, а также рассматриваем способы генерации структур данных с использованием упрощенного синтаксиса Python.
После прохождения курса выдается
удостоверение о повышении квалификации государственного образца
удостоверение о повышении квалификации государственного образца
Цели
Изучить продвинутые возможности языка Python с целью создания высокоэффективного и повторно используемого программного кода.
Целевая аудитория
Этот курс предназначен для разработчиков, системных администраторов и инженеров QA, которые хотят научиться разрабатывать, автоматизировать и тестировать приложения и системы, используя один из самых мощных языков программирования, доступных сегодня.
Предварительная подготовка
Базовые общие знания в области программирования и скриптовых языках
Способность понимать логические потоки кода.
Базовый курс по Python или опыт работы с ним (личные проекты, предыдущие работы и т.д.)
Способность понимать логические потоки кода.
Базовый курс по Python или опыт работы с ним (личные проекты, предыдущие работы и т.д.)
Разбираемые темы
-
1. Лучшие практики программирования на языке Python
- Документирование кода.
- __slots__
- Статические поля и методы.
- Организация кода по модулям.
-
2. Функция как объект
- Работа с параметрами функций.
- Понятия замыкания.
- Декоратор, функтор, предикат.
-
3. Жизненный цикл объекта
- Кастомизация процесса создания объекта.
- Работа с несуществующими полями и методами объекта.
- Кастомизация процесса разрушения объекта.
-
4. Работа с ресурсами
- Понятие менеджера контекста.
- Реализация собственного менеджера контекста.
-
5. Работа с объектом
- Магические методы для операций сравнения объектов.
- Магические методы для реализации арифметических операций и операций приведения типов.
- Магические методы для кастомизации представления объекта в потоке вывода.
- Магические методы для кастомизации клонирования объектов.
-
6. Итератор и генератор
- Концепция итератора.
- Реализация классического итератора в Python.
- Оператор yield.
- Генераторы структур данных на основе list comprehensive выражений.
Раcписание курсов
Вид:
Тренеры
Пономарева Юлия
Специалист по Data Science
Опыт работы боле 5 лет.Юлия занимается проектами, связанными с компьютерным зрением, анализом данных и обучением нейронных сетей.
Образование:
Южно-Уральский Государственный Университет (ЮУрГУ), факультет "Программная инженерия".
О проектах:
1. Предсказание по изображению товара и его стоимости.
2. Классификация товаров по прайс-листу.
3. Предиктивная модель выручки по местоположению торговой точки.
4. Аналитика влияния факторов на выручку .
Опыт работы боле 5 лет.Юлия занимается проектами, связанными с компьютерным зрением, анализом данных и обучением нейронных сетей.
Образование:
Южно-Уральский Государственный Университет (ЮУрГУ), факультет "Программная инженерия".
О проектах:
1. Предсказание по изображению товара и его стоимости.
2. Классификация товаров по прайс-листу.
3. Предиктивная модель выручки по местоположению торговой точки.
4. Аналитика влияния факторов на выручку .
Отзывы (5)
Очень полезно, много новых тем, с которыми я был не очень знаком. Каждая концепция была очень хорошо объяснена: подробный разбор + практика и информация, где найти документацию, чтобы научиться самому. Очень интересно, самым полезным для меня был модуль про веб-приложения.
Отличное обучение. Весь материал очень полезен для меня, т. к. я новичок в Python. Мне все очень понравилось, особенно упражнения и домашние задания, они действительно очень помогли понять тему. Я также ценю стремление тренера помочь каждому из участников, у которых возникли проблемы с выполнением упражнений.
Этот курс для тех, кто хочет вложить время в знания 😊 понравилось погружение в объектно-ориентированное программирование, довольно глубокое объяснение функций Python, таких как SLOTS, управление контекстом, декораторы. Очень понравилась практическая часть. Еще мы затронули дополнительные темы, такие как super или MRO. Возможно, вам стоит подумать о том, чтобы включить это в сам курс.
Понравились инструменты, используемые на тренинге: блокнот Jypiter, текстовые редакторы и сайты на python. Денис знает толк в этом вопросе, добр, и всегда был готов ответить на любой вопрос, который у нас был. Отдельное ему спасибо!
Тренинг отличный! Практически каждое из изученных понятий было для меня новым, а объяснения грамотными, полными, а главное – понятными. На всю теорию было много практических кейсов и заданий, которые мы выполняли онлайн и самостоятельно. Было приятно посетить этот курс. Я должен отправить свои особые соображения тренеру.
Связанные курсы
Основы языка Python
В курсе рассматриваются основы программирования на языке Python.
Разработка реального проекта на языке Python. Продвинутый уровень
Курс посвящен применению языка Python в разработке реальных back-end программных продуктов.
Онлайн:
13.05.2024 - 31.05.2024
Инструменты анализа данных на Python
В этом тренинге будут рассмотрены применения Python для анализа данных: регулярных выражений, сбор данных по протоколу HTTP, использование библиотек NumPy и Pandas для анализа данных, а также matplotlib для визуализации. В рамках тренинга вы также научитесь писать полноценные GUI приложения.
