Общая информация

Преподаватели

План лабораторных работ

  1. Выделение ключевых слов с помощью частотного словаря

    1. Дедлайн: TBD

  2. TBD

    1. Дедлайн: TBD

  3. TBD

    1. Дедлайн: TBD

  4. TBD

    1. Дедлайн: TBD

История занятий

Дата

Тема лекции

Тема практики. Материалы практики.

01.09.2025

Установочная встреча.

Создание форка.

Более полное содержание пройденных занятий Вы найдёте в Краткий конспект лекций.

Порядок сдачи и оценивания лабораторной работы

  1. Лабораторная работа допускается к очной сдаче.

  2. Студент объяснил работу программы и показал её в действии.

  3. Студент выполнил задание ментора по некоторой модификации кода.

  4. Студент получает оценку:

    1. Соответствующую ожидаемой, если все шаги выше выполнены и ментор удовлетворён ответом студента.

    2. На балл выше ожидаемой, если все шаги выше выполнены и ментор решает поощрить студента за отличный ответ.

    3. На балл ниже ожидаемой, если лабораторная работа сдана на неделю позже срока сдачи и выполнены критерии в 4.1.

    4. На два балла ниже ожидаемой, если лабораторная работа сдана на две недели и позже от срока сдачи и выполнены критерии в 4.1.

Note

Студент может улучшить оценку по лабораторной работе, если после основной сдачи выполнит задания следующего уровня сложности относительно того уровня, на котором выполнялась реализация.

Лабораторная работа допускается к очной сдаче, если она:

  1. Представлена в виде пулл реквеста (Pull Request, PR) с правильно составленным названием по шаблону: Laboratory work #<NUMBER>, <SURNAME> <NAME> - <UNIVERSITY GROUP NAME>.

    1. Пример: Laboratory work #1, Kashchikhin Andrey - 21FPL1.

  2. Имеет заполненный файл settings.json с ожидаемой оценкой. Допустимые значения: 4, 6, 8, 10.

  3. Имеет “зелёный” статус - автоматические проверки качества и стиля кода, соответствующие заданной ожидаемой оценке, удовлетворены.

  4. Имеет лейбл done, выставленный ментором. Означает, что ментор посмотрел код студента и удовлетворён качеством кода.

Литература

Базовый уровень

  1. M. Lutz. Learning Python.

  2. Хирьянов Т.Ф. Видеолекции. Практика программирования на Python 3. 2019.

  3. Хирьянов Т.Ф. Видеолекции. Алгоритмы и структуры данных на Python3. 2017.

  4. Официальная документация Python.

Продвинутый уровень

  1. M. Lutz. Programming Python: Powerful Object-Oriented Programming.

  2. J. Burton Browning. Pro Python 3: Features and Tools for Professional Development.

  3. Хирьянов Т.Ф. Видеолекции. Основы программирования и анализа данных на Python. 2022.

Ресурсы

  1. Таблица успеваемости

  2. Подготовка к прохождению курса

  3. Working with tests: locally and in CI

  4. Frequently asked questions