deploy: 452b004

.buildinfo

@@ -0,0 +1,4 @@
+# Sphinx build info version 1
+# This file hashes the configuration used when building these files. When it is not found, a full rebuild will be done.
+config: 7df73bdfc69adedd3d09930cb8f14915
+tags: 645f666f9bcd5a90fca523b33c5a78b7

_sources/advanced_python.md.txt

@@ -0,0 +1,13 @@
+# Продвинутое программирование на Python
+
+```{eval-rst}
+.. toctree::
+   :maxdepth: 1
+   :caption: Оглавление:
+
+   pages/advanced_python/course_program.md
+   pages/advanced_python/lesson_plan.md
+   pages/advanced_python/2023/hw/toctree.md
+   pages/advanced_python/2023/lecture.md
+   cards/toctree.md
+```

_sources/authors.md.txt

@@ -0,0 +1,13 @@
+# Авторы и контакты
+
+На методическим пособием работали:
+
+* Михаил Зелёный [[email protected]](mailto:[email protected])
+* Татьяна Абрамова
+* Анна Зелёная
+* Александр Нозик
+
+## Контакты
+
+* [Telegramm](https://t.me/mipt_npm)
+* [VK](https://vk.com/club139677307)

_sources/beginner_python.md.txt

@@ -0,0 +1,2 @@
+# Начала программирования на Python
+

_sources/cards/README.md.txt

@@ -0,0 +1,10 @@
+# Карточки с учебными материалами
+
+В этой директории размещаются карточки с учебными материалами. 
+Для составления карточки руководствуемся следующими правилами:
+* Каждая карточка представляет markdown файл, с материалом на определённую тему. 
+* Карточка может включать `rst` директивы.
+* Карточка может иметь зависимые файлы: картинки, блокноты Jupyter Notebook, диаграммы и файлы с исходным кодом.
+* Карточка должна иметь заголовок первого уровня, отображающий тему карточки.
+* Карточка может иметь заголовки второго уровня, при компиляции в `reveal.js`-презентацию, они превращаются в вертикальные подслайды.
+* Карточка не должна превращать в копию документации, лучше дать ссылку на документацию, а на карточке разобрать неочевидные моменты или те на которых надо заострить внимание.

_sources/cards/installation/anaconda.md.txt

@@ -0,0 +1,46 @@
+# Дистрибутив Anaconda
+
+[Дистрибутив](https://ru.wikipedia.org/wiki/Дистрибутив) Anaconda содержит в себе все необходимое для работу с Python:
+
+* Около тысячи пакетов для языков программирования Python и R;
+* Может быть установлен на любой популярной операционной системе (Windows, Linux и MacOS);
+* Использует пакетный менеджер `conda` и предоставляет графический интерфейс для него;
+* Рабочая тетрадь [Jupyter Notebook](https://jupyter.org);
+* Рабочее окружение `Anaconda Navigator`.
+
+## Установка дистрибутива Anaconda
+
+Для загрузки перейдите на сайт [anaconda.com](https://www.anaconda.com/), нажмите кнопку `Downloads` в правом верхнем углу страницы, выберите свою операционную систему (Windows, MacOS или Linux)
+
+### Windows
+
+Нажмите кнопку `64-Bit Graphical Installer` или `32-Bit Graphical Installer` под надписью `Python 3.7` в зависимости от разрядности системы (разрядность можно узнать [вот так](https://support.microsoft.com/ru-ru/help/827218/how-to-determine-whether-a-computer-is-running-a-32-bit-version-or-64) или [так](https://support.microsoft.com/ru-ru/help/15056/windows-32-64-bit-faq)). Запустите загруженный файл и следуйте инструкции. После установки программы из Anaconda будут доступны в меню `Пуск`, для управления Anaconda вы можете использовать программу `Anaconda Navigator`.
+
+### MacOs
+
+Нажмите кнопку `64-Bit Graphical Installer` под надписью `Python 3.7`, запустите скачанный файл и следуйте инструкции.
+
+### Linux
+
+Нажмите кнопку `64-Bit (x86) Installer` под надписью `Python 3.7`. Откройте терминал и перейдите в папку где лежит скачанный файл:
+
+```bash
+cd путь/до/директории/c/файлом
+```
+
+После чего разрешите исполнение скачанного файла (имя файла может отличаться):
+
+```bash
+chmod +x Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
+```
+
+и запустите установку:
+
+```bash
+./Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
+```
+
+следуйте инструкции, причем я рекомендую разрешить `Anaconda` сделать запись в файл `.bashrc`.
+
+
+## Недостатки

_sources/cards/installation/bundled.md.txt

@@ -0,0 +1,15 @@
+# Использование Python входящего в комплект со средой разработки
+
+Редакторы кода и IDE предназначенные для работы с Python, могу как использовать уже установленный в системе Python, так и использовать идущий в комплекте, или предлагать инструменты для установки Python.
+
+Примеры IDE и редакторов кода со встроенным Python:
+
+* [PyCharm Comminuty Edition](https://www.jetbrains.com/ru-ru/pycharm/) --- имеет две версии, версия `Comminuty Edition` является бесплатной IDE c открытым исходным кодом.
+* [Spider](https://www.spyder-ide.org/) --- бесплатная IDE c открытым исходным кодом, кроме Python предоставляет набор библиотек и инструментов ориентированных на научные исследования.
+* Предложите свой вариант.
+
+## Недостатки
+
+* Не всегда есть возможность повлиять на состав сборки.
+* Может иметь устаревший Python в составе IDE.
+* Недоступно для устаревших и маргинальных ОС и платформ.

_sources/cards/installation/cloud.md.txt

@@ -0,0 +1,13 @@
+# Использование удалённых и облачных сред
+
+Архитектура Jupyter предполагает что выполнение кода производится на удаленной платформе, также сами файлы блокнотов могут хранится в облачном хранилище.
+Сервисы которые предоставляют возможность работать с блокнотами в онлайн-режиме:
+
+* [Google Colab](https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb#recent=true)
+* [Datalore](https://datalore.jetbrains.com/)
+
+## Недостатки
+
+* Требуют постоянного интернет-соединения.
+* Данные хранятся у третьих-лиц и могут быть утеряны или заблокированы.
+* Наличие сетевой задержки может влиять на пользовательский опыт.

_sources/cards/installation/installation.md.txt

@@ -0,0 +1,21 @@
+# Установка Python и сопутствующего ПО
+
+
+![png](https://imgs.xkcd.com/comics/python_environment.png)
+
+Для того, чтобы начать работать с Python, нужно установить его, а также некоторые полезные инструменты. Существует несколько способов установить Python и работать с ним, мы перечислим основные, а так же их преимущества и недостатки (а также как всё-таки можно использовать Python без установки):
+
+
+```{toctree}
+:maxdepth: 1
+
+./official.md
+./anaconda.md
+./system.md
+./bundled.md
+./cloud.md
+./wasm_python.md
+```
+
+
+

_sources/cards/installation/official.md.txt

@@ -0,0 +1,9 @@
+# Установка с официального сайта
+
+Конечно же самый идеологически правильный способ это получить установочные файлы от производителя:
+[https://www.python.org/downloads/](https://www.python.org/downloads/)
+
+## Недостатки
+
+* В комплекте идёт только чистый Python со стандартной библиотекой, без дополнительных инструментов.
+* Недоступно для устаревших и маргинальных ОС и платформ.

_sources/cards/installation/system.md.txt

@@ -0,0 +1,14 @@
+# Использование Python предустановленного в системе
+
+Некоторые ОС (например, популярные дистрибутивы Linux), уже имеют предустановленный в системе Python.
+
+## Недостатки
+
+* Системная версия Python может быть устаревшей.
+* Установка библиотек для системного Python может требовать дополнительных административных привилегий, не доступных пользователю.
+
+## Особенности использования Python в Ubuntu
+
+1. Под именем `python` может подразумеваться Python 2, или же такое имя вообще не будет доступно в командной строке, в таком случае используйте команду `python3`
+2. `apt` позволяет установить несколько версий Python, установленный Python будет доступен под именем `python3.x`
+3. `apt` позволяет устанавливать библиотеки для питона, эффективность установленных системных библиотек может быть выше чем установленных через другие пакетный менеджеры за счет использовани нативных расширений.

_sources/cards/installation/wasm_python.md.txt

@@ -0,0 +1,20 @@
+# Запуск Python в браузере без установки и без запуска кода на удалённом сервере
+
+* Ссылки: [Демонстарция](https://jupyter.org/try-jupyter/lab/index.html) | [Докуменатция](https://jupyterlite.readthedocs.io/en/latest/)
+* Запускает Jupyter в браузере без установки Python
+* Не отсылает код на сервер, а исполняет его локально в браузере. 
+* Можно сохранять результаты работы и возвращаться к ним позже, они хранятся в кэше браузера.
+* Результаты работы можно сохранить на диск и потом загружать их обратно в Jupyter.
+
+## Как это работает
+
+Если кратко: интерпретаторы Python компилируется в WASM и могут быть запущены в JS движке браузера.
+
+## Недостатки
+
+* Не совсем нативный Python,а его JS версия, могут быть проблемы с нативными библиотеками.
+* Легко потерять данные при очистке браузера.
+
+```{todo}
+Наличие интернет-соединения
+```

_sources/cards/lexical_and_syntax/02.ScopesAndNamespace.ipynb.txt

@@ -0,0 +1,136 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "c21b2cc9-1e15-4793-ab8a-38e7a17606fa",
+   "metadata": {
+    "pycharm": {
+     "name": "#%% md\n"
+    }
+   },
+   "source": [
+    "# Пространтсва имен и области видимости"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "ccae5602-8b8b-4261-b035-12633989e0b1",
+   "metadata": {
+    "pycharm": {
+     "name": "#%% md\n"
+    }
+   },
+   "source": [
+    "## Возможности Python которые не надо использовать\n",
+    "\n",
+    "* `global spam` --- указывает что переменая `spam` создается в глобальной области видимости\n",
+    "* `nonlocal spam` --- указывает что перменная `spam` берется в замыкающей области видимости"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "id": "81b78e1b-8684-409a-8556-3defa0aa5a98",
+   "metadata": {
+    "pycharm": {
+     "name": "#%%\n"
+    }
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "After local assignment: test spam\n",
+      "After nonlocal assignment: nonlocal spam\n",
+      "After global assignment: nonlocal spam\n",
+      "In global scope: global spam\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "def scope_test():\n",
+    "    def do_local():\n",
+    "        spam = \"local spam\"\n",
+    "\n",
+    "    def do_nonlocal():\n",
+    "        nonlocal spam\n",
+    "        spam = \"nonlocal spam\"\n",
+    "\n",
+    "    def do_global():\n",
+    "        global spam\n",
+    "        spam = \"global spam\"\n",
+    "\n",
+    "    spam = \"test spam\"\n",
+    "    do_local()\n",
+    "    print(\"After local assignment:\", spam)\n",
+    "    do_nonlocal()\n",
+    "    print(\"After nonlocal assignment:\", spam)\n",
+    "    do_global()\n",
+    "    print(\"After global assignment:\", spam)\n",
+    "\n",
+    "scope_test()\n",
+    "print(\"In global scope:\", spam)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "id": "80e9c3d0-a558-4c15-8813-4b0ab6b739fb",
+   "metadata": {
+    "pycharm": {
+     "name": "#%%\n"
+    }
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "ename": "SyntaxError",
+     "evalue": "no binding for nonlocal 'spam' found (909135207.py, line 2)",
+     "output_type": "error",
+     "traceback": [
+      "\u001b[0;36m  File \u001b[0;32m\"/tmp/ipykernel_26751/909135207.py\"\u001b[0;36m, line \u001b[0;32m2\u001b[0m\n\u001b[0;31m    nonlocal spam\u001b[0m\n\u001b[0m    ^\u001b[0m\n\u001b[0;31mSyntaxError\u001b[0m\u001b[0;31m:\u001b[0m no binding for nonlocal 'spam' found\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def do_nonlocal():\n",
+    "    nonlocal spam\n",
+    "    spam = \"nonlocal spam\"\n",
+    "\n",
+    "spam = \"test spam\"\n",
+    "do_nonlocal()\n",
+    "spam"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "a4e5a88c",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.10.12"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}