Основные принципы разработки ПО на Python
В этом курсе вы узнаете все о таких важных понятиях, как модульность, документация и автоматизированное тестирование, а также увидите, как они могут помочь вам решать задачи Data Science.
Преподаватель
Иван Алтов
Преподаватель в ФМШ с 13 летним стажем \ Опыт программирования на C++, Java, Python
4часа
15видео
36упражнений
4150опыта
Описание курсаСпециалисты по анализу данных могут получить огромные преимущества, изучив концепции из области разработки программного обеспечения, что облегчает использование и обмен кода с коллегами. В этом курсе вы узнаете все о таких важных понятиях, как модульность, документация и автоматизированное тестирование, а также увидите, как они могут помочь вам решать задачи Data Science. Вы даже сможете использовать приобретенные навыки разработки программного обеспечения при написании собственного пакета Python для разбора текстов.
1. Программная инженерия и Data Science
Почему вам, как специалисту по анализу данных, важно знать принципы разработки программного обеспечения? Здесь мы рассмотрим конкретные правила, и то, как они могут изменить ваш рабочий процесс в Data Science!
Python, Data Science и разработка ПО
50
Большие идеи
50
Модульность Python в естественных условиях
100
Введение в пакеты и документацию
50
Установка пакета с помощью pip
50
Использование документации
100
Руководство по написанию PEP 8
50
Использование pycodestyle
100
Соответствие требованиям PEP 8
100
PEP 8 в документации
100
2. Написание модуля Python
Станьте полноценным разработчиком библиотеки Python, написав свою первую библиотеку! Вы узнаете, как структурировать и писать код на Python, который можно устанавливать, использовать и передавать так же, как популярные библиотеки NumPy и Pandas.
Написание вашего первого пакета
50
Минимальные требования к пакету
50
Названия пакета
100
Распознавание пакета
100
Добавление функциональности в пакет
50
Добавление функциональности в ваш пакет
100
Использование новой функциональности пакета
100
Создание переносимого пакета
50
Написание файла requirements.txt
100
Требования к установке пакета
50
Создание файла setup.py
100
Требования к файлу setup.py
100
3. Использование классов
Объектно-ориентированное программирование является основой разработки на Python. Благодаря использованию классов и их наследования, ваша библиотека Python станет эффективным инструментом для ваших пользователей.Добавление классов
50
Пишем класс для вашей библиотеки
100
Использование класса
100
Добавление функциональности в классы
50
Написание непубличного метода
100
Использование функциональности класса
100
Классы и принцип DRY
50
Использование наследования для создания класса
100
Добавление функциональности в дочерний класс
100
Использование дочернего класса
100
Многоуровневое наследование
50
Изучение dir и help
100
Создание подкласса
100
Использование унаследованных методов
100
4. Удобство сопровождения
Теперь вы написали полнофункциональный пакет на Python для анализа текста! Чтобы максимально упростить сопровождение вашего проекта, мы будем использовать лучшие практики, связанные с такими понятиями, как документация и модульное тестирование.Документация
50
Определение полезных комментариев
100
Определение лучших docstrings
100
Пишем docstrings
100
Читабельность имеет значение
50
Пишем название функции
100
Пишем название переменной
100
Рефакторинг для удобства чтения
100
Unit-тестирование
100
Использование doctest
100
Использование pytest
100
Документация и тестирование
50
Документирование классов для Sphinx
100
Определение инструментов
50
Итоги изучения курса
50