Передмова і розклад
Цей урок містить введення до програмування на мові Python для користувачів, які не мають зовсім або мають початковий досвід програмування. Він використовує як мотиваційний приклад побудову графіків, та розроблений для використання на тренінгах Data Carpentry та Software Carpentry. Цей урок використовує JupyterLab, але його також можна викладати за допомогою альтернативних інтерпретаторів Python 3 (наприклад, Repl.it, Anaconda).
Передумови
Слухачі мають розуміти що таке файли та каталоги, що таке робочий каталог, та як запустити інтерпретатор мови Python.
Слухачі мають встановити Python до початку тренінгу.
Слухачі мають отримати необхідну збірку даних (gapminder) перед початком тренінгу: будь ласка, завантажте та розархівуйте файл python-novice-gapminder-data.zip.
Дивіться інструкції з налаштування для подальшої інформації.
| Інструкції з налаштування | Завантажити необхідні для уроку файли | |
| Duration: 00h 00m | 1. Запуск та завершення роботи | Як запустити програми Python? |
| Duration: 00h 15m | 2. Змінні та присвоєння | Як я можу зберігати дані в програмах? |
| Duration: 00h 35m | 3. Типи даних та їх перетворення |
Які види даних зберігають програми? Як я можу перетворити один тип в інший? |
| Duration: 00h 55m | 4. Вбудовані функції та довідка |
Як я можу використовувати вбудовані функції? Як я можу дізнатися, для чого вони призначені? Які помилки можуть виникнути в програмах? |
| Duration: 01h 20m | 5. Ранкова кава | |
| Duration: 01h 35m | 6. Бібліотеки |
Як використовувати програмне забезпечення, написане іншими
людьми? Як дізнатися, які саме функції виконує це програмне забезпечення? |
| Duration: 01h 55m | 7. Зчитування табличних даних у датафрейми | Як я можу завантажити табличні дані у датафрейми Pandas? |
| Duration: 02h 15m | 8. Датафрейми Pandas | Як я можу виконати статистичний аналіз табличних даних? |
| Duration: 02h 45m | 9. Побудова графіків |
Як побудувати графік за моїми даними? Як зберегти графік для публікації? |
| Duration: 03h 15m | 10. Ланч | |
| Duration: 04h 00m | 11. Списки | Як ефективно зберігати багато значень? |
| Duration: 04h 20m | 12. Цикли for | Як змусити програму ефективно виконувати багато задач? |
| Duration: 04h 45m | 13. Умовні оператори | Як програми можуть виконувати різні дії для різних даних? |
| Duration: 05h 10m | 14. Обробка багатьох файлів у циклі | Як обробляти багато наборів даних за допомогою однієї команди? |
| Duration: 05h 25m | 15. Післяобідня кава | |
| Duration: 05h 40m | 16. Створення функцій | Як створювати власні функції? |
| Duration: 06h 05m | 17. Область видимості змінної |
Як насправді працюють виклики функцій? Як можна визначити, де виникають помилки? |
| Duration: 06h 25m | 18. Стиль програмування |
Як я можу зробити свої програми більш читабельними? Як більшість програмістів форматують свій код? Яким чином програми можуть самостійно перевіряти, що вони працюють правильно? |
| Duration: 06h 55m | 19. Підбиття підсумків |
Що саме ми вивчили? Що ще існує в екосистемі мови Python, і де це можна знайти? |
| Duration: 07h 15m | 20. Зворотний зв’язок | Як пройшов урок? |
| Duration: 07h 30m | Кінець |
Фактичний розклад може дещо відрізнятися залежно від тем і вправ, обраних інструктором.
Завантаження даних
Дані, які ми будемо використовувати, взяті з набору даних gapminder. Щоб отримати цей набір, завантажте та розпакуйте файл python-novice-gapminder-data.zip. Для того, щоб виконувати інструкції цього уроку, вам слід запустити сервер JupyterLab в кореневій директорії (див. Початок роботи з JupyterLab).
Інсталяція Python за допомогою Anaconda
Будь ласка, зверніться до інструкцій з інсталяції Python на сторінці семінару The Carpentries.