1 of 34

Seminario

Fondamenti Python

Relatore: David Leoni david.leoni@unitn.it

Docente proponente: Ivano Bison

Anno 2018 - ediz Marzo / Aprile

Queste slide : davidleoni.it/fp18

2 of 34

Obiettivi

Fondamenti di programmazione Python:

tipologie di dati
principali costrutti
concetti di funzione

3 of 34

Programma Google Calendar

Vedere slide successiva per appelli

4 of 34

Appelli per modalità d’esame, vedere slide seguente Google Calendar

E’ ammesso all’esame chi abbia partecipato al seminario per almeno il 75% delle ore di lezione (non 80% come era indicato sul bando), Tradotto: al massimo sono consentite 3 assenze
Esame finale (+ eventuale recupero). Voto: passato / non passato. Crediti: 3 CFU
Sarà possibile partecipare a max due appelli.
Il secondo appello ha la particolarità di essere dopo l'inizio del seminario Algoritmi in Python (previsto per il 3 di Maggio), a cui questo corso dovrebbe essere propedeutico. Chi fallisse o non partecipasse al primo appello, può comunque iniziare a partecipare al seminario di algoritmi, e presentarsi poi al secondo appello.

Mandate una mail a david.leoni@unitn.it per farmi sapere a quali date intendete iscrivervi (se non rispondo consideratevi iscritti). Chi avesse problemi a partecipare agli appelli, faccia sapere che troviamo una qualche soluzione.

02/05/2018	Appello 1	14.00-16.00	Lab 3	testo e soluzioni
07/05/2018	Appello 2	14.00-16.00	Lab 3	testo e soluzioni
30/05/2018	Appello 3	17.00-19.00	Lab 3	testo e soluzioni

5 of 34

Modalità d’esame

L'esame sarà open book, se volete potete portarvi stampe di

- Pensare in Python

- i tutorial di Nicola Cassetta

- la documentazione ufficiale di Python 3

Questo materiale sarà comunque anche disponibile nei computer del laboratorio.

Molto probabilmente gli esercizi dell'esame saranno versioni leggermente modificate di esempi presi dal libro Pensare in Python e dai tutorial di Nicola Cassetta, quindi se vi fate tutte la parti indicate nelle slide avrete ottime probabilità di passare l'esame.

6 of 34

Materiale del corso

Libro Pensare in Python seconda edizione (Think Python)

Passo passo, adatto a principianti
versione online
zip offline
PDF

Sito Tutorial Python di Nicola Cassetta

(+ qualche riferimento occasionale da sito SoftPython di David Leoni)

7 of 34

Google Colab

Permette di lavorare in modo collaborativo online a fogli Jupyter (l’interfaccia è molto simile)
I fogli .ipynb sono salvati sul Google Drive

Per ciascuna lezione ci sarà un foglio condiviso su cui potrete temporaneamente editare per la durata della lezione (non vandalizzateli, grazie).

8 of 34

Software usati in laboratorio:

Python 3

Sistema operativo: Windows

Distribuzione: Anaconda

Editor: Jupyter

il TRE ! NON il due !

Ma va anche su Mac, Linux, dappertutto !

Distribuzione = Python + pacchetti python + librerie native

Jupyter è un notebook, cioè permette di inserire comandi Python in celle e vedere subito il risultato nella cella successiva

9 of 34

Se volete provare a casa

andate a guida all’installazione

Python 3

Sistema operativo: Windows, Mac, Linux, ...

Distribuzione: Windows: Anaconda

Mac: Homebrew

Linux: librerie di sistema

Editor: Jupyter, Spyder

il TRE ! NON il due !

Distribuzione =

Python + pacchetti python + librerie native

Fatelo, perchè….

se non scrivete codice Python,

non imparate Python!

10 of 34

Python Tutor 1/5 pythontutor.com

Ottimo sistema per visualizzare online l’esecuzione di codice Python

Sfruttatelo più che potete

Dovrebbe funzionare con la maggior parte degli esempi che tratteremo a lezione

11 of 34

Python Tutor 2/5

12 of 34

Python Tutor 3/5

Provate a inserire:

x = 5

y = 7

z = x + y

13 of 34

Python Tutor 4/5

Cliccando su Forward visualizzerai i cambiamenti nella memoria di Python

14 of 34

Python Tutor 5/5

Se vuoi usare librerie particolari come numpy,

Prova a selezionare

Python 3.6 with Anaconda (sperimentale !)

15 of 34

Lezione 1 - lo scopo del programma, Variabili, espressioni ed istruzioni

Foglio Colab lez 1: bit.ly/2G1SIsR

16 of 34

Lo scopo del programma

Vedere Capitolo 1 Pensare in Python

17 of 34

Variabili, espressioni ed istruzioni

Vedere Capitolo 2 Pensare in Python

18 of 34

Lezione 2

Funzioni, istruzioni condizionali, ricorsione

Foglio Colab lez 2: bit.ly/2pyvZLt

19 of 34

Funzioni

Vedere Capitolo 3 Pensare in Python

Vedere Lezione 4 Nicola Cassetta

Fare esercizi

20 of 34

Espressioni condizionali e ricorsione

Vedere Capitolo 5 Pensare in Python

Vedere Lezione 7 Nicola Cassetta

Fare esercizi

21 of 34

Lezione 3 - Funzioni con valori di ritorno e Iterazione

Google Colab Lezione 3: clicca qui

22 of 34

Funzioni con valori di ritorno

Vedere Capitolo 6 Pensare in Python

NOTA: il libro chiama le funzioni con valori di ritorno Funzioni produttive, e le funzioni senza valori di ritorno funzioni nulle, ma nessuno usa questa terminologia !

Vedere Lezione 4 Nicola Cassetta

23 of 34

Esercizi:

Esercizio 6.2 Funzione ackermann A(m,n)

24 of 34

Cominciamo a testare più seriamente ...

Come testare le nostre funzioni ?

Print ?�
Meglio assert !

(ci sono metodi migliori come unittest, ma per adesso usiamo assert

25 of 34

Esercizi:

Esercizio 6.3 Funzione palindromo(parola). Come testarla?

Provate a mettere questo codice di test in una cella. Ogni volte che modificate il codice della funzione palindromo, rieseguite il codice di test:

assert palindromo("a")�assert palindromo("aa")�assert not palindromo("ab")�assert palindromo("abba")�assert not palindromo("abbca")�assert palindromo("abaaba")�assert not palindromo("ciao")

print("passato tutti i test !")

26 of 34

Esercizi

Esercizio 6.4 Funzione potenza(a,b) �# metti questo codice in una cella:��def potenza(a, b):� # scrivi qua��assert potenza(3, 3)�assert potenza(3.0, 3)�assert potenza(3, 3.0)�assert potenza(0, 0) # ?�assert potenza(27, 3)�assert potenza(64, 4)�assert not potenza(10, 3)�assert not potenza(9.1, 3) �assert potenza(9, 3) �print("passato tutti i test !")

in un’altra cella, metti questo. Che succede se lo esegui? ��assert not potenza(3, 6) �print("passato veramente tutti i test !")