Moduły i pakiety wbudowane w języku Python - Ćwiczenia
Opanuj moduły i pakiety wbudowane w języku Python: 230+ praktycznych zadań dla wzbogacenia Twojej wiedzy!
What you will learn
rozwiązać ponad 210 ćwiczeń w języku Python z modułów wbudowanych
radzić sobie z rzeczywistymi problemami występującymi w programowaniu
pracować z dokumentacją
zagwarantowane wsparcie instruktora
pracować z modułami wbudowanymi: os, sys, pathlib, copy, collections, itertools, functools
pracować z modułami wbudowanymi: random, math, statistics, numbers, decimal, fractions
pracować z modułami wbudowanymi: string, re, pprint, datetime
pracować z modułami wbudowanymi: pickle, zipfile, csv, json, xml, urllib, timeit
Description
Kurs "Moduły i pakiety wbudowane w języku Python - Ćwiczenia" to obszerny program szkoleniowy, który skupia się na zapoznaniu uczestników z modułami i pakietami wbudowanymi Pythona i ich praktycznym zastosowaniu. Jest to idealny kurs dla osób, które posiadają podstawową wiedzę na temat Pythona i chcą ją poszerzyć oraz umocnić, koncentrując się na praktycznych aspektach języka.
Kurs ten zapewnia kompleksowe podejście do modułów i pakietów wbudowanych Pythona, które są kluczowymi narzędziami wykorzystywanymi przez programistów Pythona na co dzień. Przykładowe moduły omówione w tym kursie obejmują os, sys, math, datetime, collections, json, random i wiele innych. Każdy moduł jest omawiany szczegółowo, z naciskiem na jego praktyczne zastosowania.
Najważniejszym elementem kursu jest zestaw 230+ ćwiczeń, które zostały zaprojektowane tak, aby zapewnić uczestnikom możliwość bezpośredniego zastosowania i utrwalenia zdobytej wiedzy. Ćwiczenia te obejmują różnorodne zadania, które wymagają zrozumienia i zastosowania różnych funkcji i technik dostępnych w modułach i pakietach wbudowanych.
Dla każdego ćwiczenia dostępne są szczegółowe rozwiązania wraz z wyjaśnieniami, które umożliwiają uczestnikom porównanie swojego podejścia z zalecanym rozwiązaniem, zrozumienie potencjalnych błędów i nauczenie się optymalnych technik.
Kurs "Moduły i pakiety wbudowane w języku Python - Ćwiczenia" to doskonały wybór dla osób, które chcą pogłębić swoją wiedzę o Pythonie, zdobyć solidne umiejętności i zrozumieć, jak efektywnie wykorzystać moduły wbudowane w Pythonie w swojej pracy programistycznej.
Python: Koduj z łatwością, twórz z pasją!
Python to wysokopoziomowy język programowania ogólnego przeznaczenia, który zdobył ogromną popularność wśród programistów ze względu na swoją prostotę i czytelność. Został stworzony przez Guido van Rossuma i po raz pierwszy wydany w 1991 roku.
Python jest znany ze swojej czytelnej i intuicyjnej składni, która sprawia, że jest łatwy do nauki i zrozumienia nawet dla osób początkujących w programowaniu. Składnia języka Python opiera się na wykorzystywaniu wcięć (spacji lub tabulacji) do oznaczania bloków kodu, co sprawia, że kod jest czytelny i zwięzły.
Język Python ma wiele zalet, takich jak szeroka gama bibliotek i modułów, które ułatwiają rozwijanie aplikacji w różnych dziedzinach, takich jak web development, analiza danych, sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, automatyzacja, nauka i wiele innych. Python posiada także rozbudowaną społeczność programistyczną, co oznacza, że istnieje wiele zasobów i wsparcia dostępnych dla programistów.
Python jest językiem interpretowanym, co oznacza, że kod jest wykonywany w czasie rzeczywistym przez interpreter języka Python, a nie kompilowany do kodu maszynowego. Jest także językiem dynamicznym, co oznacza, że zmienne nie muszą mieć określonego typu przed ich użyciem, co ułatwia i przyspiesza proces programowania.
Język Python jest platformowo niezależny i działa na wielu systemach operacyjnych, takich jak Windows, macOS i Linux. Istnieje również wiele środowisk programistycznych i narzędzi dostępnych dla języka Python, które ułatwiają rozwój i debugowanie aplikacji.
Ze względu na swoją elastyczność, czytelność i wszechstronność, Python jest często wybierany jako język do tworzenia różnorodnych aplikacji, od prostych skryptów po rozbudowane projekty. Jest również popularnym językiem w dziedzinie analizy danych i uczenia maszynowego dzięki bibliotekom takim jak NumPy, pandas, scikit-learn i TensorFlow, które zapewniają potężne narzędzia do manipulacji danymi i budowy modeli uczenia maszynowego.