Python: Beyond Intermediate

4.7+

262 reviews

Beginner

У цьому розділі ви зануритеся в основи Python, ознайомитеся з робочим простором, навчитеся виконувати прості математичні операції та відображати результати.

Тут ви дізнаєтеся, як зберігати елементи, такі як числа та текст, у пам'яті комп'ютера, викликаючи їх за іменем. Ви також отримаєте уявлення про маніпуляцію текстом у Python.

Тут ви заглибитесь у булевий тип даних і дізнаєтесь про його роль у створенні програм, які реагують на певні умови.

Продовжуючи тему типів даних, цей розділ навчить вас, як групувати різноманітні атрибути в одній змінній за допомогою списків, кортежів та словників.

У цій частині ви опануєте мистецтво написання циклів у Python - важливих конструкцій для ітерацій над списками, кортежами, словниками і навіть майбутніми фреймами даних.

Для завершення нашого вступного курсу ви вивчите деякі вбудовані функції, а потім почнете створювати власні!

Зараз ми розглянемо, що таке функція в Python і деякі основні прийоми, що використовуються для створення функцій в Python. Що таке аргументи функції, значення, що повертається функцією, що таке тіло функції і як використовувати функцію в коді.

Python є досить гнучкою мовою з точки зору створення функцій. Особливо це стосується визначення аргументів функції - існує кілька різних типів аргументів функції, і ви можете вибрати будь-який з них залежно від завдання, яке ви вирішуєте. Давайте розглянемо їх більш детально.

Цей розділ курсу Python охоплює `*args` та `**kwargs`, які дозволяють обробляти змінну кількість позиційних та ключових аргументів у функціях. `*args` дозволяє передавати будь-яку кількість позиційних аргументів, роблячи функції більш гнучкими. `**kwargs` дає можливість передавати будь-яку кількість ключових аргументів у вигляді словника, що сприяє ефективній обробці складних структур даних.

Значення, що повертається функцією - це безпосередній результат виконання функції, який ми можемо використовувати в програмі. Існує декілька типів значень, що повертаються функцією - зараз ми розглянемо найпоширеніші з них.

Тепер настав час розглянути деякі додаткові поглиблені теми, які допоможуть зробити ваші функції більш гнучкими і вирішувати більш складні завдання. Ви зрозумієте, що таке рекурсія, лямбда-функції, області видимості та як створювати функції всередині інших функцій.

Ви навчитеся пакувати та розпаковувати значення в одній строчці.

Ви дізнаєтесь про можливості аргументів функцій Python, *args, **kwargs і навчитесь їх ефективно використовувати.

Дізнайтеся про функції вищого порядку та про те, як функції можна передавати в якості аргументів іншим функціям у програмуванні.

Що таке область видимості змінних і як ми обходилися без неї раніше? Ця тема необхідна для розуміння наступних тем: замикання та декоратори. Я запевняю вас, що ця тема буде приємною і практичною. Ви отримаєте знання про локальні, нелокальні та глобальні змінні.

Цей розділ присвячений поглибленому вивченню декораторів Python - потужному інструменту, який дозволяє змінювати та покращувати поведінку функцій. Учасники дізнаються, як писати власні декоратори, розуміти вбудовані декоратори та застосовувати їх у практичних сценаріях.

This is a hands-on course that will help you understand the basics of object-oriented programming in Python. You will learn how to create classes, work with objects, use inheritance, and extend the capabilities of your programs.

If you find yourself frustrated with import statements, the difference between modules and libraries, or managing your Python project structure, this section is your key to clarity.

Want to debug your code effectively and understand the power of leveraging various errors? This section demystifies error handling in Python, showcasing why it’s crucial for developers to master these skills for robust applications.

Eager to automate file operations in your projects? This section delves into the essentials of file handling in Python, equipping you with the tools to read, write, and manage files efficiently for smoother, more powerful applications.

You will learn the ins and outs of testing with Pytest and the fundamentals of Test-Driven Development (TDD). This section guides you through creating robust tests that enhance your code's reliability and streamline your development process.

Master automation testing with Unittest. Learn how to cover various test cases effectively using setup, teardown, and mocking.

In Python, iterators and generators are key concepts that enable efficient and memory-friendly data processing. While iterators follow a specific protocol for accessing data sequentially, generators simplify iteration by producing values on demand with the yield keyword. This section explores these concepts and their practical applications, helping you master memory-efficient programming.