Обзор лабораторных работ
В данном разделе представлены отчеты по курсу программирования. Каждая работа включает в себя постановку задачи, описание используемых алгоритмов и исходный код.
| № | Название работы | Краткое описание | Ссылка |
|---|---|---|---|
| 1 | Сумма двух | Знакомство с синтаксисом и базовыми структурами данных | Перейти |
| 2 | Игра "Угадай число" | Реализация вычислений с использованием списков и матриц | Перейти |
| 3 | Построение бинарного дерева | Программная реализация методов решения систем уравнений | Перейти |
| 4 | Сравнение работы функций. Профайлинг | Сравнительный анализ итерации и рекурсии с использованием мемоизации | Перейти |
| 5 | Построение бинарного дерева итеративным способом | Построение бинарного дерева через очередь (обход в ширину) | Перейти |
| 6 | Сравнение реализаций построения бинарного дерева | Изучение производительности итеративного и рекурсивного подходов при построении древовидных структур данных. | Перейти |
| 7 | Логирование и обработка ошибок в Python | Принципы разработки декораторов с параметрами | Перейти |
| 8 | Клиент-серверное приложение на Python с использованием Jinja2 | Создание клиент-серверного приложения на Python | Перейти |
| 9 | CRUD для приложения отслеживания курсов валют c SQLite базой данных | Построение бинарного дерева через очередь (обход в ширину) | Перейти |
| 10 | Методы оптимизации вычисления кода с помощью потоков, процессов, Cython, отпускания GIL | Исследовать методы оптимизации вычисления кода, используя потоки, процессы, Cython и отключение GIL на основе сравнения времени вычисления функции численного интегрирования методом прямоугольников, реализованной на чистом Python. | Перейти |
| 11 | Проект | Приложение для учета личных расходов. | Перейти |
В ходе выполнения лабораторных работ были использованы следующие инструменты и библиотеки:
- Язык программирования: Python 3.10+.
- Математические вычисления: NumPy, SciPy (для линейной алгебры и матричных операций).
- Визуализация данных: Matplotlib (построение графиков производительности).
- Тестирование: Unittest, pytest.
- Документирование: MkDocs, тема Material, расширения PyMdown.
- Среда разработки: PyCharm.
Последнее обновление: Март 2026