1
0
forked from tdwojak/Python2017
This commit is contained in:
s45167 2017-12-16 09:06:36 +01:00
commit 8cdd9549b3
20 changed files with 6869 additions and 0 deletions

124
homeworks/main.py Executable file
View File

@ -0,0 +1,124 @@
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import argparse
import logging
import git
import os
import importlib
import collections
import csv
logger = logging.getLogger('Homeworks')
logger.setLevel(logging.DEBUG)
fm = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
ch = logging.StreamHandler()
ch.setFormatter(fm)
logger.addHandler(ch)
def arg_parse():
parser = argparse.ArgumentParser(description='Framework for checking homeworks.')
parser.add_argument('-i', '--ids', type=str,
help='path to a file with student ids.')
return parser.parse_args()
def get_ids(path):
ids = []
with open(path) as _file:
for line in _file:
ids.append(line.strip().split(' ')[::2])
return ids
def clone_repo(username, repo_name):
repo = "https://git.wmi.amu.edu.pl/{}/{}.git".format(username, repo_name)
dest = "./Python2017-{}".format(username)
if os.path.exists(dest):
logger.debug("{}: repo exests.".format(username))
else:
try:
git.Repo.clone_from(repo, dest)
except git.GitCommandError:
logger.info("Repository '{}' does not exist".format(repo))
return False
return True
def check_tasks(username, repo_name, tasks):
logger.debug("Marking user: {}".format(username))
scores = collections.defaultdict(dict)
for lab in tasks:
path = os.path.realpath("./Python2017-{}/{}".format(username, lab))
for task, fun in tasks[lab]:
task_file = path + "/{}". format(task)
logger.debug(task_file)
package = 'Python2017-{}.{}.{}'.format(username, lab, task)
lib = importlib.import_module(package)
tested_fun = getattr(lib, fun)
tests = getattr(lib, 'tests')
try:
test_result = tests(tested_fun)
except Exception:
test_result = "FAILED"
if test_result == 'TESTS PASSED':
scores[lab][task] = 1
else:
scores[lab][task] = 0
return scores
def get_fieldnames(tasks):
fieldnames = ['ID']
for lab in tasks:
for task, _ in tasks[lab]:
fieldnames.append('{}:{}'.format(lab, task))
return fieldnames
def parse_scores(fieldnames, uname, scores):
out = {}
for name in fieldnames:
if name == 'ID':
out[name] = uname
continue
lab, task = name.split(':')
out[name] = scores[lab][task]
return out
def write_scores(scores, filename, tasks):
fieldnames = get_fieldnames(tasks)
with open(filename, 'w') as results:
writer = csv.DictWriter(results, fieldnames, restval=0)
writer.writeheader()
for student in scores:
writer.writerow(parse_scores(fieldnames, student, scores[student]))
def main():
""" main """
options = arg_parse()
ids = get_ids(options.ids)
logger.info("Liczba studentów: {}".format(len(ids)))
scores = {}
tasks = {
'labs02' : [
('task07', 'char_sum'),
('task08', 'sum_div35'),
('task09', 'leet_speak'),
('task10', 'pokemon_speak'),
('task11', 'common_chars')
]
}
for repo_id in ids:
st_uname = repo_id[0]
repo_name = repo_id[-1]
if clone_repo(st_uname, repo_name):
scores[st_uname] = check_tasks(st_uname, repo_name, tasks)
write_scores(scores, 'results.csv', tasks)
if __name__ == "__main__":
main()

24
homeworks/results.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,24 @@
ID | labs02:task07 | labs02:task08 | labs02:task09 | labs02:task10 | labs02:task11
---------|-----------------|-----------------|-----------------|-----------------|---------------
s45168 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
s45162 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
s45158 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1
szwedek | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
s45155 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
s45152 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1
s45148 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
s45166 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
s45151 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
s45146 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
s45150 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
s45452 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
s45165 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
s45160 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
s45153 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
s45156 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
s45157 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1
s45167 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
s45147 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0
s45159 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
s45161 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
s45164 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0

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
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29
labs05/argparse_min.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,29 @@
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.parse_args()
# parser = argparse.ArgumentParser()
# parser.add_argument("number", help="Opis")
# args = parser.parse_args()
# parser = argparse.ArgumentParser()
# parser.add_argument("number", help="Opis", nargs="+")
# args = parser.parse_args()
# parser = argparse.ArgumentParser()
# parser.add_argument("--verbosity", help="increase output verbosity")
# args = parser.parse_args()
# parser = argparse.ArgumentParser()
# parser.add_argument("--verbose", help="increase output verbosity",
# action="store_true")
# args = parser.parse_args()
# parser = argparse.ArgumentParser()
# parser.add_argument("-v", "--verbose", help="increase output verbosity",
# action="store_true")
# parser.add_argument("number", help="Opis", nargs="+")
# 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()

11
labs05/task00.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,11 @@
#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-
def suma(liczby):
pass
def main():
print(summa([1, 2, 3, 4]))
if __name__ == "__main__":
main()

0
labs05/task01.py Normal file
View File

0
labs05/task02.py Normal file
View File

0
labs05/task03.py Normal file
View File

39
labs05/task04.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,39 @@
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Implementacja narzedzia ``wc`` z linuksa (word counter).
Zwraca liczbę słów, znaków i linii.
"""
import sys
def count_lines(text):
""" return number of lines. """
return len(text.strip().split('\n'))
def count_words(text):
""" return number of words. """
return sum([len([1 for word in line.split(' ') if len(word)])
for line in text.split('\n')])
def count_chars(text):
""" return number of words. """
return len(text)
def wc(text):
""" proper wc """
lines = count_lines(text)
words = count_words(text)
chars = count_chars(text)
return lines, words, chars
def main():
""" main """
print(wc(sys.stdin.read()))
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]

874
labs06/Pandas.ipynb Normal file

File diff suppressed because one or more lines are too long

18
labs06/README.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,18 @@
## Zadania
** zad. 0 **
Sprawdź, czy masz zainstalowany pakiet ``pandas``. Jeżeli nie, zainstaluj go.
** zad. 2 (domowe) **
Jest to zadanie złożone, składające się z kilku części. Całość będzie opierać się o dane zawarte w pliku *mieszkania.csv* i dotyczą cen mieszkań w Poznaniu kilka lat temu.
1, Otwórz plik ``task02.py``, który zawiera szkielet kodu, który będziemy rozwijać w tym zadaniu.
1. Napisz funkcje, która wczyta zestaw danych z pliku *mieszkania.csv* i zwróci obiekt typu *DataFrame*. Jeżeli wszystko zostało zrobione poprawnie, powinno się wyśtwietlić 5 pierwszych wierszy.
1. Uzupełnij funkcję ``most_common_room_number``, która zwróci jaka jest najpopularniejsza liczba pokoi w ogłoszeniach. Funkcji powinna zwrócić liczbę całkowitą.
1. Uzupełnij kod w funkcji ``cheapest_flats(dane, n)``, która wzróci *n* najtańszych ofert mieszkań. Wzrócony obiekt typu ``DataFrame``.
1. Napisz funkcje ``find_borough(desc)``, która przyjmuje 1 argument typu *string* i zwróci jedną z dzielnic zdefiniowaną w liście ``dzielnice``. Funkcja ma zwrócić pierwszą (wzgledem kolejności) nazwę dzielnicy, która jest zawarta w ``desc``. Jeżeli żadna nazwa nie została odnaleziona, zwróć *Inne*.
1. Dodaj kolumnę ``Borough``, która będzie zawierać informacje o dzielnicach i powstanie z kolumny ``Localization``. Wykorzystaj do tego funkcję ``find_borough``.
1. Uzupełnił funkcje ``write_plot``, która zapisze do pliku ``filename`` wykres słupkowy przedstawiający liczbę ogłoszeń mieszkań z podziałem na dzielnice.
1. Napisz funkcje ``mean_price``, która zwróci średnią cenę mieszkania ``room_numer``-pokojowego.
1. Uzupełnij funkcje ``find_13``, która zwróci listę dzielnic, które zawierają ofertę mieszkanie na 13 piętrze.
1. Napisz funkcje ``find_best_flats``, która zwróci wszystkie ogłoszenia mieszkań, które znajdują się na Winogradach, mają 3 pokoje i są położone na 1 piętrze.
1. *(dodatkowe)*: Korzystając z pakietu *sklearn* zbuduj model regresji liniowej, która będzie wyznaczać cenę mieszkania na podstawie wielkości mieszkania i liczby pokoi.

311
labs06/bikes.csv Normal file
View File

@ -0,0 +1,311 @@
Date;Berri 1;Brébeuf (données non disponibles);Côte-Sainte-Catherine;Maisonneuve 1;Maisonneuve 2;du Parc;Pierre-Dupuy;Rachel1;St-Urbain (données non disponibles)
01/01/2012;35;;0;38;51;26;10;16;
02/01/2012;83;;1;68;153;53;6;43;
03/01/2012;135;;2;104;248;89;3;58;
04/01/2012;144;;1;116;318;111;8;61;
05/01/2012;197;;2;124;330;97;13;95;
06/01/2012;146;;0;98;244;86;4;75;
07/01/2012;98;;2;80;108;53;6;54;
08/01/2012;95;;1;62;98;64;11;63;
09/01/2012;244;;2;165;432;198;12;173;
10/01/2012;397;;3;238;563;275;18;241;
11/01/2012;273;;0;182;443;258;12;194;
12/01/2012;157;;1;134;261;137;9;63;
13/01/2012;75;;0;41;105;64;2;0;
14/01/2012;32;;0;54;56;19;0;1;
15/01/2012;54;;0;33;60;18;0;0;
16/01/2012;168;;2;136;312;137;1;0
17/01/2012;155;;0;86;256;74;0;0
18/01/2012;139;;0;66;188;68;3;0
19/01/2012;191;;1;104;248;79;3;0
20/01/2012;161;;4;96;217;67;1;1
21/01/2012;53;;0;47;70;32;1;0
22/01/2012;71;;0;41;73;35;5;0
23/01/2012;210;;6;114;357;91;6;0
24/01/2012;299;;1;189;444;174;4;0
25/01/2012;334;;1;217;453;180;4;0
26/01/2012;306;;0;215;495;191;0;1
27/01/2012;91;;5;79;204;65;0;0
28/01/2012;80;;1;61;123;33;9;1
29/01/2012;87;;1;65;132;40;7;0
30/01/2012;219;;0;146;371;152;2;0
31/01/2012;186;;1;109;324;122;0;0
01/02/2012;138;;0;100;271;71;5;0
02/02/2012;217;;5;134;345;128;2;2
03/02/2012;174;;1;103;301;111;1;1
04/02/2012;84;;0;53;119;44;8;0
05/02/2012;72;;0;46;133;54;7;0
06/02/2012;248;;1;136;425;167;10;0
07/02/2012;316;;0;209;516;225;9;0
08/02/2012;271;;0;202;503;215;4;1
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05/11/2012;2247;;1170;1705;3221;2143;179;2430
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5001
labs06/mieszkania.csv Normal file

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54
labs06/task02.py Executable file
View File

@ -0,0 +1,54 @@
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
def wczytaj_dane():
pass
def most_common_room_number(dane):
pass
def cheapest_flats(dane, n):
pass
def find_borough(desc):
dzielnice = ['Stare Miasto',
'Wilda',
'Jeżyce',
'Rataje',
'Piątkowo',
'Winogrady',
'Miłostowo',
'Dębiec']
pass
def add_borough(dane):
pass
def write_plot(dane, filename):
pass
def mean_price(dane, room_number):
pass
def find_13(dane):
pass
def find_best_flats(dane):
pass
def main():
dane = wczytaj_dane()
print(dane[:5])
print("Najpopularniejsza liczba pokoi w mieszkaniu to: {}"
.format(most_common_room_number(dane)))
print("{} to najłądniejsza dzielnica w Poznaniu."
.format(find_borough("Grunwald i Jeżyce"))))
print("Średnia cena mieszkania 3-pokojowego, to: {}"
.format(mean_price(dane, 3)))
if __name__ == "__main__":
main()