питонист.Рф

Программирование на Python с 0 до экспетра

Все, что вам нужно для освоения Python и создания реальных проектов

Объектно-ориентированное программирование (ООП)

 

Цель: Освоить концепции ООП для написания масштабируемого и читаемого кода.

Структура изучения ООП:

Основы:

Что такое ООП и зачем оно нужно.

Ключевые понятия: класс, объект, атрибуты и методы.

Пример: Создание класса Car с атрибутами (цвет, марка) и методами (завести двигатель, сигналить).

Расширение функциональности:

Инкапсуляция (модификаторы доступа: public, private).

Наследование: создание классов-наследников.

Полиморфизм: использование одного интерфейса для разных реализаций.

Продвинутые темы:

Декораторы классов и методы @staticmethod, @classmethod.

Множественное наследование и метод разрешения (MRO).

Метапрограммирование: магические методы (__str__, __init__, __call__).

Практическая реализация:

Разработка:

Базовый проект: система учёта студентов (добавление, удаление, просмотр списка).

Сложный проект: библиотека для управления интернет-магазином (товары, заказы, клиенты).

Python Expert

Цель: Создание сложных проектов и оптимизация.

Разделы:

Создание и публикация собственных пакетов (PyPI).

Углубленное изучение библиотек (Django, Flask, TensorFlow).

Паттерны проектирования в Python.

Подготовка к сертификации (например, PCEP, PCAP).

Рекомендации:

Курсовой проект: веб-приложение или AI-алгоритм.

Участие в хакатонах и open-source проектах.

Веб-разработка

 

 

Цель: Освоить создание веб-приложений на Python.

Структура изучения веб-разработки:

Основы:

HTTP-протокол: запросы (GET, POST), статусы.

Установка и настройка фреймворков (Flask/Django).

Работа с HTML, CSS и JavaScript (интеграция с Python).

Flask:

Создание простого веб-сервиса: форма регистрации пользователя.

Работа с маршрутами (@app.route), передача параметров через URL.

Обработка форм, подключение баз данных SQLite.

Django:

Настройка Django-проекта, создание приложений.

Работа с моделями и ORM.

Создание административной панели.

Подключение шаблонов для динамического контента.

Интеграция и тестирование:

Подключение API (например, OpenWeather, Google Maps).Тестирование приложений с помощью pytest или встроенных средств.

Практическая реализация:

Базовый проект: сайт с блогом (CRUD для постов).

Сложный проект: интернет-магазин (каталог товаров, корзина, оплата).

Анализ данных

 

Цель: Научиться анализировать и визуализировать данные, используя Python.

Структура изучения анализа данных:

Основы:

Введение в библиотеки: NumPy (числовые массивы), Pandas (таблицы), Matplotlib и Seaborn (визуализация).

Основные операции с данными: загрузка, фильтрация, группировка.

Обработка данных:

Предобработка: удаление пропусков, нормализация данных.

Работа с временными рядами.

Пример: анализ продаж за год, прогнозирование трендов.

Визуализация:

Построение графиков с Matplotlib: линейные, столбчатые диаграммы.

Расширенная визуализация с Seaborn: тепловые карты, плотности.

Машинное обучение (базовый уровень):

Введение в Scikit-learn.

Построение модели регрессии и классификации.

Пример: предсказание цен на недвижимость.

Практическая реализация:

Базовый проект: визуализация данных о температуре по городам.

Сложный проект: дашборд с анализом продаж для бизнеса.