Build your ultimate AI agent
Opis kursu
Analiza gotowa, raport napisany, model wytrenowany. Co dalej? Jeśli chcesz wdrożyć model na produkcję, twój kod musi być bardziej niezawodny niż skrypty eksploracyjne w notatniku Jupyter. Ten kurs zapewni ci solidne podstawy pisania złożonych i eleganckich funkcji, dzięki którym będziesz mógł wnosić wartość do zespołu zarówno jako badacz, jak i inżynier. Poznasz przydatne techniki, takie jak pisanie menedżerów kontekstu i dekoratorów. Nauczysz się też dobrych praktyk tworzenia funkcji wielokrotnego użytku, łatwych w utrzymaniu i dobrze udokumentowanych. Ukończ ten kurs i przekonaj się, co potrafi naprawdę dobry kod Pythona!
Wymagania wstępne
Program kursu
Plan kursu
1
Dobre praktyki
Celem tego kursu jest uczynienie z ciebie eksperta w Pythonie, dlatego pierwszy rozdział zaczyna się od dobrych praktyk pisania funkcji. Omówimy docstringi – czym są i dlaczego mają znaczenie – oraz to, kiedy warto wydzielić fragment kodu do osobnej funkcji. Dowiesz się też, jak Python przekazuje argumenty do funkcji, i poznasz typowe pułapki, które mogą utrudniać debugowanie.
- Docstringi50 XP
- Tworzenie docstringa100 XP
- Pobieranie docstringów100 XP
- Docstringi na ratunek!50 XP
- DRY i "Rób jedną rzecz"50 XP
- Wyodrębnij funkcję100 XP
- Podziel funkcję na mniejsze100 XP
- Przekazywanie przez przypisanie50 XP
- Mutowalne czy niemutowalne?50 XP
- Dobre praktyki dotyczące domyślnych argumentów100 XP
2
Menedżery kontekstu
Jeśli widziałeś kiedyś słowo kluczowe `with` w Pythonie i zastanawiałeś się, do czego służy, ten rozdział jest właśnie dla ciebie! Menedżery kontekstu to wygodny sposób na zarządzanie połączeniami w Pythonie – gwarantują, że zostaną one poprawnie zamknięte po zakończeniu pracy. W tym rozdziale zobaczysz, jak używać menedżerów kontekstu i jak pisać własne.
3
Dekoratory
Dekoratory to niezwykle potężne narzędzie w Pythonie – pozwalają modyfikować zachowanie funkcji bez zmiany jej kodu. Ten rozdział wprowadzi cię w fundamentalne pojęcia niezbędne do zrozumienia dekoratorów: funkcje jako obiekty, zasięg zmiennych i domknięcia. Następnie zapoznasz się z tym, jak dekoratory są definiowane i stosowane. Ta głęboka wyprawa w mechanizmy Pythona przygotuje cię do pisania naprawdę zaawansowanego kodu.
4
Dekoratory – zagadnienia zaawansowane
Teraz, gdy rozumiesz już, jak dekoratory działają od środka, ten rozdział przedstawia wiele praktycznych przykładów ich zastosowania we własnym kodzie. Poznasz też zaawansowane techniki, takie jak zachowywanie metadanych dekorowanych funkcji oraz pisanie dekoratorów przyjmujących argumenty.
Pisanie funkcji w Pythonie
Kurs
ukończony
