Thanks to Python's uniqueness students will be able to apply such diversified techniques as iterators, closures and functional constructs to name just a few. Also they will learn principles of test driven development (TDD) and distributed version control systems (DVCS) which are essential parts of every serious programming work.

Díky poměrně unikátní stavbě jazyka Python se studenti seznámí s tak rozdílnými přístupy k řešení problémů jako je použití iterátorů, uzávěrů, prvků funkcionálního programování a dalších. Zároveň se naučí pracovat se dvěma základními kameny každé seriózní programátorské práce - programování podle principů vývoje řízeného testy (TDD) a zaznamenávání svého postupu pomocí nástrojů pro správu verzí (DVCS).

Pilgrim, Mark: Dive Into Python 3. Apress, 2009. ISBN 978-1430224150

Necaise, Rance D.: Data Structures and Algorithms Using Python. John Wiley & Sons, Inc, 2011. ISBN 978-0470618295

Z:Pilgrim, Mark: Dive Into Python 3. Apress, 2009. ISBN 978-1430224150

Z:Necaise, Rance D.: Data Structures and Algorithms Using Python. John Wiley & Sons, Inc, 2011. ISBN 978-0470618295

https://edux.fit.cvut.cz/courses/BI-PYT/

(login required)

https://edux.fit.cvut.cz/courses/BI-PYT

(nutné přihlášení)

1. Python overview. Operators and logical expressions. Mutable and immutable types distinction.

2. Main immutable types: strings, numbers (integers, floats, complex, fractions)

3. User input. Conditionals and loops (if, for, while, break).

4. Sequence types: strings, lists, tuples -- operations, methods, loop usage.

5. Mapping types: dictionaries, sets -- operations, methods, loop usage.

6. Binary data. Working with files and internet sources.

7. Functions: arguments (positional and keyword ones), variable visibility, closures, "lambda"-functions, first class functions.

8. Introduction to OOP in Python: classes, instances, inheritance, introspection, corner cases.

9. Errors and exceptions: detection and handling, raising, assertions, exceptions hierarchy. Unit tests: TDD (test driven development), applications, usage.

10. More on functions and classes: decorators, generators, functional programming, iterators, magic methods and their applications (sorting, operator overload).

11. File system. Environment interaction.

12. Serialization. Regular expressions.

13. Modules, Python's standard library. CPython's bytecode.

1. Úvod do možností jazyka. Operátory a logické výrazy. Základní dělení typů na proměnné a neproměnné.

2. Základní neproměnné typy: řetězce, čísla (celá, reálná, komplexní, zlomky).

3. Uživatelský vstup. Podmíněné příkazy a cykly: if, for, while, break.

4. Sekvenční typy: řetězce, seznamy, n-tice -- operace, metody, průchod smyčkou.

5. Mapovací typy: slovníky, množiny -- operace, metody, průchod smyčkou.

6. Binární data. Práce se soubory. Načítání dat z netu.

7. Funkce: argumenty (poziční a pojmenované), viditelnost proměnných, uzávěry, "lambda"-funkce, funkce jako "first class citizens".

8. Základní principy OOP v jazyce Python: třídy a jejich instance, dědičnost, introspekce, zvláštnosti OOP v Pythonu.

9. Chyby a výjimky: detekce a ošetření, vyvolávání, aserce, hierarchie standardních výjimek. Unit-testy: TDD = vývoj řízený testy, zavedení, použití, přípravné a "čistící" metody, zástupné objekty.

10. Pokročilé vlastnosti funkcí a tříd: dekorátory, generátory, funkcionální prvky, iterátory, magické metody a jejich aplikace (třídění, přetěžování operátorů).

11. Souborový systém. Interakce s prostředím.

12. Serializace datových struktur. Regexpy.

13. Moduly, standardní knihovna. Bajtkód interpretru CPython.

Basic knowledge of programming and algorithm development (such as BI-PA1 curse) is assumed.

Předpokládá se znalost základů programování a algoritmizace na úrovni BI-PA1. Podrobné požadavky jsou uvedeny na stránce: https://edux.fit.cvut.cz/courses/BI-PYT