Чему вы научитесь
Когда задача выходит за пределы одного Python-файла, важно понимать, какой инструмент выбрать и как начать с ним работать. В этом курсе мы разбираем популярные модули и библиотеки через понятные примеры, вопросы и небольшие задания.
Курс состоит из пяти частей:
- Модули и окружение: импорт, установка пакетов,
pipи виртуальное окружение. - Работа с данными: файлы и папки, CSV, JSON и XML, изображения с OpenCV, базы данных с
psycopg, регулярные выражения. - Анализ данных:
math, NumPy, pandas, графики с Matplotlib и Seaborn, первое знакомство со scikit-learn. - Работа в сети: HTML и CSS,
requests, API, BeautifulSoup, асинхронные запросы, Flask с Jinja и Telegram-бот наaiogram. - Работоспособность приложения: автоматические тесты, логирование, оконный интерфейс с tkinter и хранение настроек в
.env.
Мы не изучаем каждую библиотеку целиком. Цель курса — научиться узнавать типовую задачу, выбирать подходящий инструмент, читать и изменять небольшой рабочий пример и понимать, куда двигаться дальше. После лекций идут вопросы и практические задания. Часть примеров удобнее запускать локально в своём окружении, а результат проверять на Stepik.
Материал опирается на базовый Python. Если Вы проходили курсы «Просто Python» или «Продвинутый Python», здесь встретите знакомые идеи в новых прикладных задачах; прохождение именно этих курсов не обязательно.
О курсе
Для кого этот курс
Начальные требования
Нужны основы Python: переменные, условия, циклы, функции, списки, словари, чтение файлов и обработка исключений. Полезно уметь запускать Python-программы на своём компьютере. Незнакомые библиотеки объясняются в самих уроках.
Преподаватели курса
Как проходит обучение
Текстовые лекции с короткими примерами, вопросы для самопроверки и задания с автоматической проверкой. Для практики с некоторыми сторонними библиотеками понадобится установить пакет и запустить код локально. Ориентировочная трудоёмкость — 14–18 часов.