1
0
forked from tdwojak/Python2017

Add labs 05

This commit is contained in:
Tomasz Dwojak 2017-12-16 06:21:44 +01:00
parent 2f2b963402
commit 4212fd35a1
8 changed files with 394 additions and 0 deletions

297
labs05/Lab05.ipynb Normal file
View File

@ -0,0 +1,297 @@
{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"# Python: część 3\n",
"\n",
"## Tomasz Dwojak\n",
"\n",
"### 16 grudnia 2017"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Co już było?\n",
" * podstawowe typy i struktury danych\n",
" * funkcje\n",
" * biblioteki\n",
" * klasy\n",
" * praca z plikami\n",
" * wyjątki"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"# Co na dziś?\n",
" * Dzielenie kodu na pliki\n",
" * Podstawy analizy danych: Pandas"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Dzielenie kodu\n",
"\n",
" * Zwiększenie jakości kodu\n",
" * Napisz raz i korzystaj w wielu sytuacjach\n",
" * Tworzenie własnej biblioteki"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Dzielenie kodu - podsumowanie\n",
" * import\n",
" * ``if __name__ == '__main__'``\n",
" * Pakiety i pliki ``__init__.py``\n",
" * zmienna PYTHONPATH i ``sys.path``"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"# Interpreter Pythona"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"# Jupyter notebook"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Argumenty do programu\n",
"\n",
" * czy potrzebujemy pyCharm żeby uruchomić prosty skrypt?"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"### sys.argv\n",
" * zawiera liste wszystkich argumentów\n",
" * pierwszy element zawiera nazwe pliku"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "fragment"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"['/usr/lib/python2.7/site-packages/ipykernel/__main__.py', '-f', '/run/user/1000/jupyter/kernel-7efdb6ca-75d5-474e-90c4-fda3dadc3282.json']\n"
]
}
],
"source": [
"import sys\n",
"print(sys.argv)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"### Biblioteka argparse"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "fragment"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"import argparse\n",
"parser = argparse.ArgumentParser()\n",
"parser.parse_args()"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"parser = argparse.ArgumentParser()\n",
"parser.add_argument(\"number\", help=\"Opis\")\n",
"args = parser.parse_args()\n",
"print(args.number)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {
"collapsed": true,
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"parser = argparse.ArgumentParser()\n",
"parser.add_argument(\"number\", help=\"Opis\", nargs=\"+\")\n",
"args = parser.parse_args()"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {
"collapsed": true,
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"parser = argparse.ArgumentParser()\n",
"parser.add_argument(\"--verbosity\", help=\"increase output verbosity\")\n",
"args = parser.parse_args()"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {
"collapsed": true,
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"parser = argparse.ArgumentParser()\n",
"parser.add_argument(\"--verbose\", help=\"increase output verbosity\",\n",
" action=\"store_true\")\n",
"args = parser.parse_args()"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {
"collapsed": true,
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"parser = argparse.ArgumentParser()\n",
"parser.add_argument(\"-v\", \"--verbose\", help=\"increase output verbosity\",\n",
" action=\"store_true\")\n",
"args = parser.parse_args()"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {
"collapsed": true,
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"parser = argparse.ArgumentParser()\n",
"parser.add_argument(\"-v\", \"--verbose\", help=\"increase output verbosity\",\n",
" action=\"store_true\")\n",
"parser.add_argument(\"number\", help=\"Opis\", nargs=\"+\")\n",
"args = parser.parse_args()"
]
}
],
"metadata": {
"celltoolbar": "Slideshow",
"kernelspec": {
"display_name": "Python 2",
"language": "python2",
"name": "python2"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 2
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython2",
"version": "2.7.14"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 2
}

20
labs05/README.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,20 @@
** zad. 0 **
Napisz funkcję ``suma``, która przyjmnie jeden argument: listę liczb i zwróci ich sumę.
** zad. 1 **
Zaimportuj z zadania 0 fukcje ``suma``. Korzystając z tej fukcji i tablicy ``sys.argv`` oblicz i wyświetl sumę argumentów, jakie zostały przekazane do proramu. Załóź, że argumentami do programu będą tylko liczby zmiennoprzecinkowe.
** zad. 2 **
Uodpornoj program z zad. 1 w następujący sposób: do programu mogą zostać przekazane argumenty, które nie mają wartości liczbowej (przyjmijmy, że ich wartość to 0). Skorzystaj z mechanizmu wyjątków: złap wyjątek, jeżeli argumenty nie da się skonwertować na liczbę zmiennoprzecinkową.
** zad. 3 **
Przekształć rozwiązanie zadania drugiego w taki sposob, żeby korzystało z biblioteki ``argparse`` zamiast z z listy ``sys.argv``.
** zad. 4 (Domowe) **
Plik ``task04.py`` zawiera kod prorgamu, który działa jak popularne narzędzie unixowe ``wc`` (Word Counter): zlicza liczbę linii, wyrazów i znaków. Aktualnie program potrafi działać wyłącznie na wejściu podanym z klawiatury. Dodaj do niego opcje programu:
* domyślnie program ma zliczać na wejściu z klawiatury (stdin) i wyświetlać wszystkie 3 liczby.
* Jeżeli został podany przełącznik `-l`, to to ma zostać zwrócona tylko liczba linii.
* Jeżeli został podany przełącznik `-w`, to to ma zostać zwrócona tylko liczba słów.
* Jeżeli został podany przełącznik `-c`, to to ma zostać zwrócona tylko liczba znaków.
* Jeżeli został podany inny argument, to należy założyć że jest to nazwa pliku i potraktować ten plik jako wejście do programu.

0
labs05/__init__.py Normal file
View File

10
labs05/argparse_min.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,10 @@
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.parse_args()
""""
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("number", help="Opis")
args = parser.parse_args()
"""

11
labs05/lib.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,11 @@
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
def greetings():
print("Pozdrowienia!!!")
print("SPAM " * 6)
print(__name__)
if __name__ == '__main__':
print("Jestem głównym plikiem!")

18
labs05/main.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,18 @@
#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-
import lib
import tools.fib
import sys
# sys.path.append("..")
# import labs02.task01
def main():
print("Hello World")
lib.greetings()
print(tools.fib.non_reccurent_fibonacci(50))
if __name__ == '__main__':
main()

0
labs05/tools/__init__.py Normal file
View File

38
labs05/tools/fib.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,38 @@
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Obliczenie n-tego wyrazu ciągu fibonacciego na dwa sposoby.
1. Naiwna rekurencja: podstawienie do wzoru.
2. Wersja z cachem: każdy wyraz jest obliczany dokładnie raz.
"""
def naive_fibonacci(n):
if n <= 0:
return 0
if n in [1,2]:
return 1
return naive_fibonacci(n-1) + naive_fibonacci(n-2)
def cache_fibonacci(n, cache=None):
if cache is None:
cache = [None for i in range(n+1)]
cache[0] = 0
cache[1] = cache[2] = 1
return cache_fibonacci(n, cache)
else:
if cache[n] is not None:
return cache[n]
else:
cache[n] = cache_fibonacci(n-1, cache) + cache_fibonacci(n-2, cache)
return cache[n]
def non_reccurent_fibonacci(n):
cache = [None for i in range(n+1)]
cache[0] = 0
cache[1] = cache[2] = 1
for i in range(2, n + 1):
cache[i] = cache[i-1] + cache[i-2]
return cache[n]