Цифровизация в основах программирования на Python для задач агропромышленного комплекса: от теории к практике

ВВЕДЕНИЕ 6 1. ОСНОВЫ ЦИФРОВИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ И ОПЕРАЦИЙ АПК 8 1.1. Понятие цифровизации и её роль в интеллектуализации областей научного знания 8 1.2. Исходные данные, необходимые для создания цифровизированных систем 10 1.3. Инфраструктура цифровизированных систем 25 1.4. Общие принципы при разработке программного обеспечения 27 1.5. Zero coding – основные принципы и проблемы 28 1.6. Использование GPT-моделей при разработке прикладных программных продуктов для АПК 30 1.7. Руководство по созданию эффективных промптов для GPT-моделей 37 1.7.1. Структура и логика промпта 37 1.7.2. Размер промпта 38 1.7.3. Эмоциональный окрас 38 1.7.4. Язык и терминология ответа 38 1.7.5. Пунктуация и регистр символов 38 1.7.6. Дополнительная проверка ответа и предотвращение ошибок 39 2. ЗНАКОМСТВО С PYTHON 42 2.1. Python-архитектура приложений и причины мировой популярности 42 2.2. Возможности реализации прикладных программных продуктов 43 2.3. Базовый синтаксис языка Python и его основные принципы 46 2.3.1. Переменные 46 2.3.2. Математические и логические операторы сравнения 48 2.3.3. Виды присваивания в Python 51 2.3.4. Пути к файлам 51 2.3.5. Комментарии 52 2.3.6. Консольный ввод данных 53 2.3.7. Консольный вывод данных 53 2.3.8. Условные операторы 54 2.3.9. Ошибки и обработка исключений 56 2.3.10. Зависимости проекта 58 2.3.11. Способы импорта 59 2.3.12. Пакетный менеджер pip 61 2.3.13. Виртуальное окружение 62 2.4. Основы контейнеризации данных 63 2.4.1. Строка (str) 64 2.4.2. Список (list) 65 2.4.3. Кортеж (tuple) 67 2.4.4. Множество (set) 68 2.4.5. Неизменяемое множество (frozenset) 70 2.4.6. Словарь (dict) 70 2.4.7. Обращение к элементам контейнерных типов данных 72 2.4.8. Срезы (slices) 73 2.5. Циклы и функции 73 2.5.1. Циклы 74 2.5.2. Функции 77 2.5.3. Виды функций в Python 78 2.5.4. Конструкция if s_name__ == ”s_main__” 81 2.6. Основы объектно-ориентированного программирования 81 2.7. Основы наследования, инкапсуляции и полиморфизма 84 2.8. Разработка графических интерфейсов 90 2.8.1. Введение в PyQt 90 2.8.2. Создание масштабируемого приложения на PyQt 94 2.8.3. Создание GUI в Qt Designer 95 2.9. PyQt и его взаимодействие с IDE 100 2.9.1. Структура проекта на PyQt 100 2.9.2. Способы подключения интерфейса окна Qt к Python-коду 100 2.9.3. Как конвертировать .ui в .py? 102 2.9.4. Как убрать окно консоли? 102 2.9.5. Сигналы и слоты 102 2.9.6. Основные методы виджетов Qt 104 2.10. Создание инфографики с использованием библиотек Matplotlib и NumPy 107 2.10.1. Основы NumPy 108 2.10.2. Основы Matplotlib 110 2.10.3. Основные типы графиков Matplotlib 117 2.10.4. Размещение нескольких графиков в одном поле 129 2.10.5. Дополнительные настройки графиков Matplotlib 134 2.10.6. Графики с несколькими вертикальными осями координат в Matplotlib 135 2.10.7. Лепестковая диаграмма 137 2.10.8. Трехмерные графики в Matplotlib 139 2.10.9. Отображение графиков Matplotlib в окне PyQt 140 2.10.10. Отображение графиков Matplotlib в окне PyQt с добавлением виджетов управления 142 2.11. Контейнеризация Python-программ 145 2.11.1. Правила написания чистого кода на Python 145 2.11.2. Тестирование и отладка программного кода на Python 146 2.11.3. Работа с Auto-Py-to-Exe 147 2.11.4. Пути дальнейшего изучения Python 150 3. ПРАКТИКУМ НА PYTHON 151 3.1. Практическая работа № 1 – Установка IDE Python, создание первой программы 151 3.2. Практическая работа № 2 – Создание простых калькуляторов 158 3.3. Практическая работа № 3 – Контейнеризация данных 163 3.4. Практическая работа № 4 – Циклы и функции 165 3.5. Практическая работа № 5 – Создание классов 170 3.6. Практическая работа № 6 – Создание GUI 174 3.7. Практическая работа № 7 – NumPy 181 3.8. Практическая работа № 8 – Создание инфографики Matplotlib 185 3.9. Сборка прикладного программного продукта и знакомство с Auto-Py-to-Exe 190 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 191 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 191 ПРИНЯТЫЕ ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ 192 РЕКОМЕНДУЕМЫЕ РЕСУРСЫ И ИНСТРУМЕНТЫ 198