C2184 Úvod do programování v Pythonu

Přírodovědecká fakulta
podzim 2015
Rozsah
0/2/0. 2 kr. (plus 1 za k). Ukončení: k.
Vyučující
doc. RNDr. Radka Svobodová, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Stanislav Geidl, Ph.D. (cvičící)
Sushil Kumar Mishra, Ph.D. (pomocník)
Garance
prof. RNDr. Jaroslav Koča, DrSc.
Národní centrum pro výzkum biomolekul – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Národní centrum pro výzkum biomolekul – Přírodovědecká fakulta
Rozvrh seminárních/paralelních skupin
C2184/1: St 10:00–11:50 C04/118, S. Geidl
C2184/2: St 14:00–15:50 C04/118, S. Geidl
C2184/3: Rozvrh nebyl do ISu vložen. S. Geidl
Předpoklady
základy práce s PC, znalost UNIXu výhodou
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.
Cíle předmětu
Kurz slouží jako úvod do programování v jazyce Python. Výuka je zaměřena na praktické použití, především ukázky aplikace v přírodních vědách (řešení problémů a zpracování dat). Po ukončení předmětu budou studenti schopni používat základní programátorské konstrukce v jazyce Python (např. podmínky, cykly, funkce, základní datové typy). Dále budou studenti schopni vytvářet jednoduché programy v jazyce Python a dokáží Python využít jako nástroj pro zpracování dat získaných v rámci svých vědeckých a výukových projektů.
Osnova
  • Úvod - základní vlastnosti Pythonu, porovnání s ostatními jazyky, proč a k čemu lze používat Python. Stručné seznámení s vývojovým prostředím jazyka Python.
  • Základní konstrukce jazyka: základní datové typy, logické a matematické operátory, podmínky, cykly. Vstup a výstup.
  • Pokročilé datové typy - řetězce a kolekce (tuple, seznamy, slovníky). Funkce, lambda funkce a rekurze.
  • Základy složitosti a algoritmizace. Příklady základních algoritmů: největší společný dělitel, prvočísla.
  • Další příklady algoritmů: řadící algoritmy, vyhledávání. Chyby, výjimky a jejich zpracování.
  • Práce se soubory. Zpracování binárních a textových souborů.
  • Úvod do OPP, objekty. Moduly a balíčky.
  • Práce s textem, úvod do regulárních výrazů a zpracování XML/JSON.
  • Využití externích modulů v přírodních vědách.
Literatura
    doporučená literatura
  • SUMMERFIELD, Mark. Python 3 : výukový kurz. Translated by Lukáš Krejčí. Vydání 1. Brno: Computer Press, 2010, 584 stran. ISBN 9788025127377. info
    neurčeno
  • MCKINNEY, Wes. Python for data analysis : [agile tools for real world data]. 1st ed. Sebastopol, Calif.: O'Reilly, 2013, xiii, 452. ISBN 9781449319793. info
Výukové metody
Přednášky a praktické cvičení u počítače, domací úkoly.
Metody hodnocení
Je nutné 80 % účasti na cvičeních, 80 % kompletních domácích úkolů a 60 % závěrečného programovacího test k absolvování předmětu. 30 % účasti a 30 % domácích úkolů může být nahrazeno individuálním projektem.
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2011 - akreditace, podzim 2013, podzim 2014, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2018, podzim 2019, podzim 2020, podzim 2021, podzim 2022, podzim 2023, podzim 2024.