“面向对象程序设计基础与Python语言”讲义

内容

• diagrams目录含插图。
• examples目录含Python例子程序。
• Html含HTML格式的讲义
• *.ipynb为讲义源码

免责声明

如果发现文字或代码侵权，请及时联系。 作者会删除侵权内容。

课程目标、教学措施

课程目标

Python是一种工具，课程目标是让学生学会使用工具、会自学、会制造新工具三个方面展开。

教学措施

使用工具

讲授PYTHON基本知识，让学生掌握编程的基本手段，达到可以初步编写程序水平。 分为三个部分：

1. 过程式编程。涵盖基本语法、基础数据类型、程序控制结构、函数、文件
2. 面向对象编程。涵盖封装、继承、多态。面向对象技术的实际应用——异常。
3. pythonic编程，PYTHON面向对象还有更丰富内容，如封装对应的资产、继承对应的多继承、多态对应的装相和虚基类，乃至装饰器、迭代器、生成器、多线程。这些是PYTHON特有的技术，而非面向对象语言标准技术，因此，单独讲，可自学。

数据抽象主要思想是鼓励程序定义自己的数据类型。

自学

内容多，不可能面面俱到，都学。因此，要都会学生自学。

1. 定位自学材料，Python Llibrary，自带的doc。要求自学，logging，argparse，doctest，PYTEST，SPHINX。
2. 搜索，stackoverflow。
3. file定位源代码。

制造工具

用python开发软件。 模块化编程最重要部分，就是记录库方法的用法，撰写供他人参考的文档。

1. 定义一位api，api要旨即调用、实现分离。举例，比如Counter，累加器，日期，howdoi，auth，记事本？设计软件sphinx
2. 编程，实现api定义
3. 测试，doctest，pytest
4. 打包，发布pypi或github。安装包。 学习时的案例，也有意按开发思路讲。

实验

针对python的擅场，设计三个实验：脚本、网页、数据分析 脚本：howdoi 网页：flask 数据分析：决策树、k-means自主实现，及scikit-learn。这部分不只是开发软件，相当于做科研，因此两个目的。一是遵循科学式的做法：先提出假设、再建立数学模型、再次用多种实验验证它们。必要时，重复这个过程。二是做出可复用的研究，虚拟环境和jupyter notebook。

算法

算法只能前两步，学习算法，分析算法，没有第三步创造算法，即设计算法。 性能是算法研究的核心问题。 学习是了解现有算法，它们解决哪些问题，性能如何。 分析是复杂度分析。 设计应当是数学任务，而非计算机任务。因此不讲，但可以提提设计算法思想。

观测点：

1. 设计API，uml或文字，或sphinx
2. 实现api，codiing, 符合flake8 style
3. 测试doctest
4. 文档 sphinx-apidoc
5. 版本？协作？

实验：

1. 运行程序、测试用例
2. 打包，含sdist, bdist
3. 生成文档sphinx html