Курс на Stepik
Обложка курса «Алгоритмическая алхимия: ускорение Python с C и Rust» на Stepik
Бесплатно

Алгоритмическая алхимия: ускорение Python с C и Rust 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Добро пожаловать в мир алхимии алгоритмов! В этом курсе вы сможете пройти квесты, где каждое задание — это шаг к ускорению Python с помощью магии C, Cython и Rust. Каждое испытание научит вас эффективно профилировать код, ускорять алгоритмы и разрабатывать быстрые модули. Погрузитесь в уникальный формат обучения, решая реальные задачи и применяя полученные знания на практике. С каждым успешным квестом вы будете приближаться к вершине алгоритмической мощи и сможете ускорить свои проекты в 10+ раз!

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Алгоритмическая алхимия: ускорение Python с C и Rust»Учеников на курсе 41
Сертификаты, выданные на курсе «Алгоритмическая алхимия: ускорение Python с C и Rust»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Алгоритмическая алхимия: ускорение Python с C и Rust»Отзывов получено 2
Рейтинг курса «Алгоритмическая алхимия: ускорение Python с C и Rust»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Алгоритмическая алхимия: ускорение Python с C и Rust»Количество уроков 35
Тесты в курсе «Алгоритмическая алхимия: ускорение Python с C и Rust»Количество квизов 546
Время прохождения курса «Алгоритмическая алхимия: ускорение Python с C и Rust»Время прохождения курса
Обновления курса «Алгоритмическая алхимия: ускорение Python с C и Rust»Обновления курса
Дата публикации курса «Алгоритмическая алхимия: ускорение Python с C и Rust»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Алгоритмическая алхимия: ускорение Python с C и Rust»Последнее обновление
Сложность normal

Содержание курса

Разделы в курсе «Алгоритмическая алхимия: ускорение Python с C и Rust» 8 разделов Уроки в курсе «Алгоритмическая алхимия: ускорение Python с C и Rust» 35 уроков Тесты в курсе «Алгоритмическая алхимия: ускорение Python с C и Rust» 546 тестов Время прохождения курса «Алгоритмическая алхимия: ускорение Python с C и Rust» 0 ч. Последнее обновление курса «Алгоритмическая алхимия: ускорение Python с C и Rust» обн. 3 января 2026

Врата Академии: магия Python

4 урока
1. Лаборатория скорости: почему Python медленный?
2. Заклинания анализа: профилирование кода
3. Первые амулеты ускорения: встроенные инструменты
4. Практикум: находи «узкие горлышки» в коде алхимика.

Руны Си — язык древних магов ⚔️

5 уроков
1. Знакомство с магией Python.h — как Python разговаривает с C.
2. Создание простого модуля на C (hello world, factorial).
3. Сборка заклинаний: distutils, setuptools.
4. Работа с массивами и числами в C.
5. Практикум: ускорить сортировку или поиск чисел.

Зельеварение Cython 💎

5 уроков
1. Что такое Cython и зачем алхимики его используют.
2. Компиляция Python-скриптов в бинарные заклинания.
3. Аннотации типов: превращение переменных в «твёрдые кристаллы».
4. Ускорение циклов и рекурсии.
5. Практикум: ускорить обработку числовых рядов

Алхимические инструменты Cython 🔥

4 урока
1. Векторизация: работа с NumPy через Cython.
2. Встраивание C-функций в Cython.
3. Работа с памятью: указатели и массивы.
4. Практикум: написать быструю матричную операцию.

Артефакты Rust — клинок скорости 🦀

5 уроков
1. Основы Rust: владение, заимствование, безопасность памяти.
2. Подключение к Python: библиотека PyO3.
3. Maturin — алхимический котёл для сборки.
4. Простейший модуль Rust для Python.
5. Практикум: реализовать быструю функцию

Продвинутая алхимия Rust ✨

4 урока
1. Обработка массивов и строк в Rust.
2. Асинхронная магия: async Rust + Python.
3. Интеграция с NumPy через Rust.
4. Практикум: реализовать быстрый алгоритм поиска подстрок.

Сравнительная алхимия ⚖️

4 урока
1. Таблица выбора инструментов: где Rust лучше, где C.
2. Совместное использование C и Rust.
3. Сравнение производительности на примерах.
4. Практикум: решить одну задачу тремя способами

Алхимия проектов 🏗️

4 урока
1. Оптимизация работы с изображениями.
2. Ускорение алгоритмов шифрования.
3. Ускорение симуляций (например, клеточный автомат).
4. Финальный проект: ускорить настоящий Python-проект в 10+ раз.