Studenti získají zápočet za vyřešení domácích úkolů a odevzdání semestrální práce. Zkouška je představována písemným testem. Jednotlivé části se promítají do hodnocení ve třetinových poměrech.

A credit will be given based on home exercises and a semestral work. The exam is in the form of a written test. Each of these three course requirements contributes one third to the final classification.

Povinná:

• Pilgrim, Mark. Ponořme se do Python(u) 3 =, Dive into Python 3. Praha: Cz.Nic, 2010, 430 s. ISBN 978-80-88168-01-0.
• Stevens, Tim, Boucher, Wayne. Python programming for biology, bioinformatics and beyond. Cambridge: Cambridge University Press, 2015, viii, 702 s. s. ISBN 978-0-521-72009-0.

Doporučená:

• Necaise, Rance D.. Data structures and algorithms using Python. Hoboken, N.Y.: Wiley, 2011, xviii, 520 s. ISBN 9780470618295.
• Lee, Kent D., Hubbard, Steve. Data structures and algorithms with Python. Cham: Springer International Publishing, 2015, xv, 363 stran s. ISBN 978-3-319-13071-2.
• Bassi, Sebastian. Python for bioinformatics. Boca Raton: CRC Press, 2010, xxv, 584 s. s. ISBN 978-1-58488-929-8.

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

R: Stevens, Tim J.; Boucher, Wayne: Python Programming for Biology. Cambridge University Press, 2015. ISBN 978-0-521-89583-5 (hardback), 978-0-521-72009-0 (paperback)

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

A: Lee, Kent D.; Hubbart, Steve: Data Structures and Algorithms with Python. Springer, 2015. ISBN 978-3-319-13071-2

A: Bassi, Sebastian: Python for Bioinformatics. Chapman & Hall/CRC, 2009. ISBN 978-1-58488-929-8

Přednáška s praktickými příklady zaměřená především na klasické základy jazyka, ale nevyhýbající se ani nejnovějším trendům. Cvičení formou řešení příkladů, komplexnější a časově náročnější úlohy jako domácí úkoly, podle obtížnosti s případnou diskusí možných přístupů k řešení.

A lecture with practical examples focused mainly on the classical basics of the language, but not avoiding the latest trends. Exercises in the form of solving examples, more complex and time-consuming tasks as homework, depending on the difficulty, with possible discussion of possible approaches to the solution.

Zápočet: domácí úkoly a semestrální práce

Zkouška: písemný test

A credit: homeworks and a semestral work

An exam: a written test

1. Historie a úvod do Pythonu.

2-4. Základní typy a řídicí konstrukce. Výjimky.

5-6. Funkce a jejich specifika.

7. Moduly a jejich použití.

8-9. Třídy a jejich specifika. Magické metody.

10. Textový a binární vstup a výstup. Serializace datových struktur.

11. Uživatelský vstup, interakce s prostředím.

12. Testování a ladění kódu.

13-14. Vybrané interní a externí knihovny.

1. History and overview of Python.

2-4. Basic data structures and control flow tools. Exceptions.

5-6. Functions and their special role in Python.

7. Modules and their usage.

8-9. Classes. Magic methods.

10. Textual and binary input/output. Serialization of data structures.

11. User input. Subprocess handling. Foreign function interface.

12. Testing and debugging.

13-14. Selected internal and external libraries.

webové stránky předmětu na http://vyuka.ookami.cz

web pages of the course at http://vyuka.ookami.cz

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 základními kameny každé seriózní programátorské práce - testováním a laděním programů a zaznamenávání svého postupu pomocí nástrojů pro správu verzí (DVCS).

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 program testing and debugging and distributed version control systems (DVCS) which are essential parts of every serious programming work.

Předpokládá se znalost základů programování a algoritmizace na úrovni BI-PA1 nebo obdobného kurzu.

Basic knowladge of algorithm development and programming (such as BI-PA1 or similar) is assumed.