Що таке програмування і навіщо Python

Ця тема — про розуміння, а не про синтаксис. Тому й завдання такі: не «напиши сортування», а «переконайся власними очима, що машина працює так, як ми сказали».

Усе робиться в тому самому зошиті practice.ipynb — додай клітинки в кінець або зроби копію файлу.

рівень 1Рівень 1 — База

Три маленькі задачі.

1. Своє привітання. Створи змінні моє_ім_я та улюблена_страва і надрукуй одним print речення, яке використовує обидві. Потім зміни значення однієї зі змінних і надрукуй ще раз — тим самим рядком коду.
2. Порядок вирішує. Візьми число 12. Напиши два блоки по три рядки: у першому спершу відніми 2, потім поділи на 5; у другому — навпаки. Надрукуй обидва результати з підписами.
3. Алгоритм побутовою мовою. Опиши текстом (не кодом) алгоритм із 5-8 кроків для чогось звичного: заварити чай, дійти від дому до магазину, зібрати рюкзак. Умова: жодного кроку на кшталт «за смаком» чи «доки не буде готово» — кожен крок має бути перевірним. Поряд напиши, який крок було найважче зробити однозначним.

Зроблено, якщо: усі три клітинки виконуються без помилок; у задачі 2 два числа різні (2 і 0.4); в алгоритмі немає жодного кроку, який виконавець міг би зрозуміти двома різними способами.

рівень 2Рівень 2 — Плюс

Колекція власних помилок.

Зламай код навмисно чотирма різними способами — не тими, що були в практиці. Кожну помилку злови через try / except (або познач клітинку так, щоб вона впала) і надрукуй traceback.

Візьми чотири різні типи з цього переліку:

Під кожним traceback напиши коментарем три речі: назву типу помилки, номер винного рядка й одне речення про те, що саме сталося.

Зроблено, якщо: чотири різні типи помилок, для кожного надруковано справжній traceback і є коментар із трьома пунктами; зошит виконується наскрізь без падіння.

рівень 3Рівень 3 — Виклик

Заміряй свою машину й порівняй із лекцією.

Інтерактив 6 у лекції показував модель: крок циклу в CPython ≈ 45 нс, елемент векторної операції NumPy ≈ 1.2 нс. Перевір це на своєму комп'ютері.

1. Через timeit заміряй час sum(range(N)) і час масив.sum() для NumPy при чотирьох значеннях N: 10 тисяч, 100 тисяч, 1 мільйон, 10 мільйонів.
2. Для кожного N порахуй час на одну операцію в наносекундах і надрукуй таблицю: N, час Python, час NumPy, нс на операцію для обох, відношення.
3. Відповідь словами на два питання:
4. Чи стала вартість однієї операції сталою, коли N зростав? Якщо на малих N NumPy виглядає гірше, ніж мав би, — чому? (Підказка: у лекції згадувалися сталі витрати на виклик.)
5. При якому приблизно N різниця між Python і NumPy перестає бути непомітною для людини (тобто Python починає займати більш ніж 0.1 секунди)?

Зроблено, якщо: таблиця з чотирьох рядків надрукована; вартість однієї операції для NumPy на великих N менша, ніж на малих (і ти пояснив чому); названо порогове N із числом, а не «десь багато».

Додатково, для тих, кому мало: порівняй байт-код двох виразів через dis.dis — 2 * 3 * 4 і x * 3 * 4. Порахуй інструкції в кожному й поясни різницю одним абзацом.

Підказки

• Не бійся червоного тексту. Traceback — не покарання, а звіт. Читай його знизу вгору: останній рядок каже що сталося, передостанні — де.
• Одна клітинка — одна думка. Якщо клітинка робить три речі й падає, ти не знаєш, на якій саме. Розділяй.
• Для рівня 3 не міряй час одним запуском: timeit.timeit(..., number=5) і поділи на 5. Одиничний вимір легко зіпсує будь-який фоновий процес.
• Для рівня 3 пам'ятай, що timeit повертає секунди. Наносекунда — це 10⁻⁹ секунди, тож нс на операцію = час_у_секундах / N * 1e9.
• Якщо щось не запускається — перевір, чи виконав ти клітинки вище. Змінна, створена в клітинці, якої ти не запускав, для Python не існує.