Lezione 1: Introduzione ai concetti avanzati di Python

Introduzione e obiettivi del corso

L’espansione rapida del campo dell’informatica e della tecnologia ha portato a una sempre maggiore complessità delle strutture e delle applicazioni software. Python, con la sua semplicità e potenza, è emerso come uno dei linguaggi di programmazione più popolari e versatili, utilizzato in contesti che spaziano dall’analisi dei dati all’apprendimento automatico. Il corso che presentiamo oggi mira a introdurre i concetti avanzati di Python, offrendo ai partecipanti non solo una panoramica delle funzionalità avanzate del linguaggio, ma anche delle competenze pratiche per l’implementazione di soluzioni complesse.

Esploreremo le caratteristiche più sofisticate del linguaggio che vanno al di là delle basi, temi come la gestione delle eccezioni, la programmazione orientata agli oggetti approfondita, e alcune librerie avanzate come Pandas e NumPy saranno trattati in dettaglio.

Uno degli obiettivi chiave di questo corso è di consolidare le competenze già acquisite, presentando le migliori pratiche in termini di scrittura di codice Python efficiente ed elegante.

Un’attenzione particolare sarà rivolta all’uso avanzato delle list comprehensions e delle generator expressions, strumenti potenti per la creazione di codice altamente performante e conciso. Verranno, inoltre,  introdotti concetti di programmazione funzionale in Python, inclusi higher-order functions e lambda expressions, elementi fondamentali non solo per la scrittura di codice modulare e riutilizzabile, ma anche per l’implementazione di algoritmi avanzati.

Prerequisiti per seguire il corso

Seguire un corso sui concetti avanzati di Python richiede una solida base di conoscenze pregresse per poter comprendere e applicare efficacemente i contenuti proposti.

,E’ importante che i lettori abbiano una padronanza di base del linguaggio Python ed  una comprensione approfondita delle strutture dati fondamentali come liste, tuple, e dizionari, così come le operazioni comuni su di esse, ad esempio, si dovrebbe essere capaci di scrivere e leggere script Python che utilizzino queste strutture dati per manipolare e gestire informazioni in maniera efficiente.

È necessario, inoltre ,avere familiarità con i concetti di programmazione orientata agli oggetti (OOP). Questo comprende la capacità di definire classi e oggetti, utilizzare l’ereditarietà e comprendere l’incapsulamento e il polimorfismo. Gli studenti dovrebbero essere in grado di creare classi personalizzate e comprendere come le istanze di queste classi interagiscono tra loro all’interno di uno script Python.

Un altro aspetto importante è la conoscenza della gestione delle eccezioni e del debugging in Python. Comprendere come e quando utilizzare i blocchi try-except e come gestire gli errori potenziali è essenziale per scrivere codice robusto e mantenibile. L’uso di tool di debugging, inoltre, come pdb o librerie di logging è fortemente raccomandato.

E’ raccomandata inoltre  una conoscenza delle librerie e dei framework più comuni utilizzati in Python, come NumPy, pandas e matplotlib, così come framework come Flask o Django, possono offrire context per alcune delle tecniche avanzate che verranno discusse nel corso .

 

Panoramica dei concetti avanzati che verranno trattati

Python è rinomato per la sua semplicità e leggibilità, rendendolo una scelta eccellente sia per principianti che per esperti. Per sfruttare appieno il suo potenziale, è essenziale padroneggiare i concetti avanzati che vanno oltre le basi di sintassi e struttura dati. In questa panoramica, esamineremo alcuni dei temi cruciali che costituiranno la base della prima lezione .

Gestione della Memoria e Ottimizzazione
La gestione della memoria è un aspetto critico delle applicazioni ad alte prestazioni. Comprendere come Python gestisce la memoria, inclusi i concetti di garbage collection e reference counting, è fondamentale per ottimizzare l’uso delle risorse. Gli sviluppatori esperti devono essere a conoscenza delle tecniche di profiling e tuning, come l’uso di strumenti come memory_profiler e objgraph per monitorare e ottimizzare l’impiego della memoria.

Programmazione Funzionale
La programmazione funzionale è un paradigma che enfatizza l’uso di funzioni pure e l’immutabilità. Python offre strumenti potenti, come funzioni di ordine superiore, lambda espressioni, e moduli come functools e itertools che supportano questo stile di programmazione. Adottare un approccio funzionale può non solo migliorare la leggibilità del codice ma anche la sua testabilità ed efficienza.

Decoratori e Metaclassi
I decoratori e le metaclassi consentono una manipolazione altamente sofisticata delle funzioni e delle classi. I decoratori permettono di aggiungere comportamenti alle funzioni e ai metodi in modo dinamico e modulare, rendendoli strumenti essenziali nelle librerie e nei framework più avanzati. Le metaclassi, d’altra parte, consentono una personalizzazione più profonda della composizione delle classi, modificandone il comportamento a livello di definizione.

Asincronia e Concorrenza
Le moderne applicazioni richiedono sempre più supporto per operazioni asincrone e concorrenti. Python offre una varietà di strumenti per la gestione della concorrenza, inclusi asyncio, threading, e multiprocessing. Comprendere come e quando utilizzare ciascuno di questi strumenti è cruciale per costruire applicazioni efficienti e scalabili.

Testing Avanzato
Il testing è una componente fondamentale del ciclo di sviluppo del software. Mentre gli strumenti di base come unittest possono essere sufficienti per test semplici, gli sviluppatori avanzati spesso fanno ricorso a tecniche più complesse. Questo include l’uso di pytest per test parametrizzati, la creazione di test di carico e stress, e l’implementazione di test basati su proprietà con strumenti come hypothesis .

 

Come impostare l’ambiente di sviluppo per la programmazione avanzata

Nel mondo della programmazione avanzata, avere un ambiente di sviluppo efficiente e ben configurato è fondamentale per lavorare in modo produttivo e professionale. Questa guida alla configurazione dell’ambiente di sviluppo per la fornirà agli sviluppatori le competenze necessarie per impostare un setup ottimale in grado di supportare progetti complessi. Partiamo con l’installazione e la configurazione di strumenti chiave e componenti essenziali.

1. Installazione di Python

La prima e più ovvia necessità è avere Python installato sul proprio sistema. Assicurarsi di scaricare e installare l’ultima versione stabile di Python dal sito ufficiale di Python (Python Software Foundation, 2023). È consigliabile utilizzare Python 3.9 o versioni successive per garantire la compatibilità con i pacchetti più recenti.

2. Virtual Environment

Impostare un ambiente virtuale è cruciale per lavorare su progetti avanzati senza conflitti tra dipendenze. Utilizzare il modulo venv o strumenti come virtualenv per creare ambienti isolati. Questo non solo facilita la gestione delle dipendenze, ma permette anche di testare diverse versioni di librerie senza influire sull’ambiente di sistema.

3. IDE o Editor di Testo

La scelta di un IDE (Integrated Development Environment) o di un editor di testo adeguato è un altro aspetto cruciale. I più noti e utilizzati nella comunità Python sono PyCharm , Visual Studio Code e Sublime Text. Questi strumenti offrono funzionalità avanzate come il debugging integrato, il completamento del codice, il refactoring e il supporto per il controllo di versione.

4. Controllo di Versione

Git è lo strumento di controllo di versione per eccellenza. Configurare Git e collegarlo a una piattaforma di hosting dei codici sorgente come GitHub o GitLab consente di gestire il codice in modo efficace e collaborare con altri sviluppatori. È fondamentale familiarizzare con comandi Git di base come commit, push, pull, e branch per un flusso di lavoro snello e organizzato (Chacon & Straub, 2014).

5. Gestione delle Dipendenze

Strumenti come pip e pipenv aiutano nella gestione delle dipendenze. Assicurarsi di creare un file requirements.txt o di utilizzare un file Pipfile per elencare tutte le librerie necessarie. In questo modo, l’installazione delle dipendenze su un nuovo ambiente diventa semplice e veloce.

6. Testing e Debugging

Includere strumenti per il testing, come pytest, e per il debugging, come pdb, è essenziale. Eseguire test automatizzati aiuta a identificare e risolvere bug in anticipo, garantendo la stabilità e la qualità del codice.

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