代做CSC1034: Lecture 1帮做Java编程

日期：2024-08-12 06:29

CSC1034: Lecture 1

Module Organisation

• There are three assessments, each based around a practical

•  Lectures

•  Practicals

•  Online Material

•  Lectures: Will be available on recap

Material

All the material is available in Canvas.

The python sources used in these notes are all available, also linked from canvas.

• If the script has the line ##  Status:  Crash, then I am expecting it to crash

• A few have the line ##  Status:  Shell, then it is designed to be typed into a python shell

• If it has neither, then it is a runnable python script.

Expectations

• The in person lectures provide the broad outline for your work

• The online material covers the whole syllabus

• You should expect to spent 3hrs a week on the online material

• You should spent four hours a week on practicals and the assessment

Lectures/Online

• There are three weeks of material on canvas

•  In the last week, we will recap, do some exercises

• And give you time to finish the coursework

Practicals

• There are four hours of practicals a week

• The practicals are supported by a number of demonstrators

• They are the best opportunity to get one to one support

Other forms of Support

• I will be available during most practicals

•  Open for questions at the end of in person lectures

• You can email

•  But I am one person, so may be slow in replying

• Teams site (instructions on canvas)

Questions

• Any Questions

What we teach

• This is an introductory module

•  Has a very wide mix of backgrounds

• We will touch on all aspects of programming

– but will not go deep on any parts

• The written material describes what you should know

•  But for many it will not be enough

How to learn

•  Programming requires theoretical understanding

•  But it is also a skill

• You must practice

• And you must use other sources of information besides the material here

Tutorials

•  Programming books come in different styles

•  Many designed for existing programmers, learning a new language

• https://docs.python.org/3/tutorial/

•  Can be good, but hard to read

•  Often explain what you can do, but not why

Tutorials

•  Some are designed to do specific things

• https://automatetheboringstuff.com/

•  Can be rewarding because you can “scratch your own itch”

• https://inventwithpython.com/pygame/

•  Or leave you with a good knowledge of one area but not another

Tutorials

•  Some are designed to teaching programming

• http://openbookproject.net/thinkcs/python/english3e/

•  Gives an overview of everything

•  But can leave you struggling to apply things to your own problems

Tutorials

• Are lots of varieties of learning styles

•  Book like websites (start at the beginning)

• Interactive workthroughs

• Videos

•  Daily Puzzles

How to Learn

• You must engage with the language and with programming

•  Look at several different resources at once

• Work through materials

–  Don’t stop if you don’t understand something

–  Do stop if you don’t understand anything

How to Learn

•  Programming is like learning a human language

•  Be a parrot

•  Fiddle with things

• Type (NOT cut-and-paste) code in

• Try changing it a bit

How to Learn

• We will also teach professional tooling

• These will be new to many

• Adds complexity and can be confusing

•  But these tools are also there to help

•  Learning these will help you to learn

–  Hopefully like a pole, not buckets on your feet

How to Learn

•  For a developer, learning new langauges is a lifetime occupation

•  Much, much easier than human languages

• You will see the same ideas again and again

• Although every language has a head scratcher

• I can usually become productive in a week

• To get good at a language takes quite a bit longer

Programming vs Development

•  Have split the material into:

–  Programming

–  Software Development

• This is somewhat artifical but useful

Programming

• Two key points to learning to program

– You need to learn what you want to say

– And how to say it

• With normal language, first is easy and second is hard

• With computers, it is the other way around

Programming

•  Programming is rich in best practices

–  Do it this way and it will work better

•  Programming is rich in conventions

–  Do it this way because everyone else does it this way

•  Can be hard to distinguish the two

Questions

Polling!  (by shouting)

Language (Python)

• Interpreted language, with (largely useless) shell

•  Somewhat OO, more multi paradigm these days

•  Started off as a system admin language

•  Slowly took over in science because everyone hated Perl

• With the advent of NumPy and pandas hit the data science wave

Why Python

•  Commonly used, very popular

•  Many of you will have seen it before

•  Different semantically from Java

Why Not Python

•  Many of you will have seen it before

•  Syntactically rather similar to Java

• Whitespace

Programming Languages

• Are primarily written for humans to understand

•  Computers come second

•  Most languages use (one or more) idioms to support this

Demo:  Hello World and Calculating

•  Hello World in Python

• And in PyCharm

• And calculating

Exercises

• There are lots of exercises

• “Look up the formula for celsius to farenheit conversion and work out temperature that water freezes and boils at in F.”

•  Formula F  =  C  *  9/5  +  32, C  =  F  -  32  *  5  /  9

Python

• Will now through the key points that you should be learning this week

Python:  Types

• Values have types

•  So far, we have created two numeric types

– Integer, Float

• Also, can deal with complex number

•  Python will coerce between numeric types

>>>  ##  Status:  Shell

>>>  ##  Simple  Addition  of  integers >>>  2  +  2

4

>>>  ##  Addition  of  floats

>>>  2 .0  +  2 .0

4.0

>>>  ##  Addition  of mixed  types >>>  2  +  2 .5

4.5

>>>  ##  "True"  Division

>>>  5  /  2

2.5

>>>  ##  "Int"  Division

>>>  5  //  2

2

>>>  ##  Pointless  "Int"  Division  of  floats

>>>  5  //  2 .0

2.0

>>>  ##  And  complex >>>  3j  +  4j

7j

>>>  ##  And  combined

>>>  1  +  3j (1+3j)

Python and Logic

• Values can also represent Boolean values

• True or False in python

•  Note the upper case!

• Also, with a range of logical operators

>>>  ##  Status:  Shell

>>>  True

True

>>>  False

False

>>>  True  and  True

True

>>>  True  and  False

False

>>>  True  or  False

True

>>>  True  and  not  False

True

Python and strings

•  Python will coerce between numeric types

•  But not strings and numerics

## Status:  Crash

2  +  "2"

Traceback  (most  recent  call  last):

File  "/home/phillord/documents/teaching/2023-24/csc1034/dev-repo/lectures-1/python/type_m

2  +  "2"

TypeError:  unsupported  operand  type(s)  for  +:  ' int '   and  ' str '

Variables

• We can assign a value to a variable

• In python a variable is defined using a name

• Aside: most examples are now not using the shell

• If we wish to see things in the output, we need to print them

Variables

x  =  2

y  =  2

print (x  +  y) 4

Variables

x  =  200

• x – the identifier

•  = – the assignment

•  200 – the value

Variables:  identifiers

•  Getting the naming wrong is a common mistake

•  Python normally signals with a NameError

•  Coming up with good names is hard

•  Follow Python coding conventions

•  Do not favour short names just because they are less typing

Lists

• What if we want to store many values?

students_in_room  =  100

student1  =  "John"     student2  =  "Paul"     student3  =  "George" student4  =  "Ringo"

•  But what if we do not know how many values? ## Lists

• Think of it like a set of pigeon holes

•  Lists are values, so can be held by variables

• We can access individual values by index

•  Lists start from 0

## Status:  Shell

students_in_room  =  100

student_names  =  [ "John" ,  "Paul" ,  "George" ,  "Ringo"]

student_names[0] student_names[3]

>>>  ##  Status:  Shell

>>>  students_in_room  =  100

>>>  student_names  =  ["John",  "Paul",  "George",  "Ringo"]

>>>  student_names[0]

' John '

>>>  student_names[3]

' Ringo '

Dictionaries

•  Sometimes, however, numbers are just not convenient

•  Say, we need to store some attributes of a train

• We could do this:

##  0  -  Name

##  1  -  Colour

## 2  -  Engine  Type ##  3  -  Train  Type   ## 4  -  Role

wilson  =  [ "wilson" ,  "red" ,  "diesel" ,  "EMD  F3" ,  "Trainee"]

print (wilson)

[ ' wilson ' ,  ' red ' ,  ' diesel ' ,  ' EMD  F3 ' ,  ' Trainee ']

•  But this is painful. Hard to remember, easy to get wrong

Dictionaries

• It is much better to use a dictionary

• Very similar to a list but with names

• The map between keys and values

wilson  =  {

"name" :  "wilson" ,

"colour" :  "red" ,

"engine" :  "diesel" , "type" :  "EMD  F3" ,

"role" :  "Trainee"

}

print (wilson)

{ ' name ' :  ' wilson ' ,  ' colour ' :  ' red ' ,  ' engine ' :  ' diesel ' ,  ' type ' :  ' EMD  F3 ' ,  ' role ' :  ' Trainee '}

Operations

•  Now that we have our collections, what can we do with them?

•  Mostly, we want to do something to everything

•  Python has a number of ways of achieving this

• The list comprehension is probably the most succinct

## Status:  Shell

y  =  [1 ,2 ,3 ,4 ,5]

##  square  every  element  in  y

[x**2  for  x  in  y]

##  or  in  the  given  list

[x**2  for  x  in  [1 ,2 ,3 ,4 ,5]]

##  we  can  use  any  variable  for  the  iterator  variable

[n**2  for  n  in  y]

##  even  this!

[y**2  for  y  in  y]

>>>  ##  Status:  Shell

>>>  y  =  [1,2,3,4,5]

>>>  ##  square  every  element  in  y >>>  [x**2  for  x  in  y]

[1,  4,  9,  16,  25]

>>>  ##  or  in  the  given  list

>>>  [x**2  for  x  in  [1,2,3,4,5]] [1,  4,  9,  16,  25]

>>>  ##  we  can  use  any  variable  for  the  iterator  variable

>>>  [n**2  for  n  in  y] [1,  4,  9,  16,  25]

>>>  ##  even  this!

>>>  [y**2  for  y  in  y] [1,  4,  9,  16,  25]

Operations

•  Combined with the range function can be very powerful

## Status:  Shell

[x**2  for  x  in  range (100)] >>>  ##  Status:  Shell

>>>  [x**2  for  x  in  range(100)]

[0,  1,  4,  9,  16,  25,  36,  49,  64,  81,  100,  121,  144,  169,  196,  225,  256,  289,  324,  361,  400,

Conditions

•  Python also uses blocks for conditions

•  Sometimes, want to do different things at different times

• We have a condition “if this then do that”

x=2

if (  x  >  10  ):     print (True)

else :

print (False)

x=20

if (  x  >  10  ):     print (True)

else :

print (False)

False True

Functions

•  Functions are a critical part of programming

•  Most programs consist of a large number of functions

• When it was created, Python was largely procedural

•  Over the years, it has gained many more functional features

• We have already seen many functions:  print, list and sorted are all example

Functions

• A function takes a number of parameters and returns a value

def  add(x,y):

return  x+y     print (add(2 ,  3)) 5

Functions

def  add(x,y):

return  x  +  y

•  def – function definition coming up

•  add – an identifier or name for the function

•  () – here come the parameters

• x,y – the parameters of the function

•  : – here comes a block

•  return – return the result of this statement

• x+y add x and y

Programming Conclusion

• I have taken you rapidly through all the key elements of Python

• I have touched very briefly on each item

• There is more material on canvas

• And a variety of exercises

• Try them!

Development

• Writing good software is many things

• It’s not just programming

•  Here is my list with arbitrary definitions

–  Programming:  Writing clean, efficient, well-documented code that makes sensible use of the language of choice

– Algorithms: Understand (enough) of the mathematics of computation

–  User Design: Making sure your software does something people actu- ally want

– Testing: Making sure that the software does what you think it does

– Architecture: Defining the interfaces of software modules so they fit together

Software Development

• These slides are about modern software development

•  Partly about tools, Partly about practices

•  Some of these you will have seen before

•  Some will be unfamiliar

•  Some are hard to motivate and understand

–  Mostly, until you have hit the problem they solve

Versioning

• Versioning tools are, I think, the single most important tool

•  But why do we want it?

Motivation

• “Well, it was working last night”

•  Change code to add feature

•  Find it breaks something

•  Change code back, to find it’s still broken

Motivation

• “Which idiot did that????”

• A weird bug shows up

• You need to find who caused it

• Alas, it often turns out to be you

Motivation

• “What did the idiot do?”

• A weird bug shows up

• You need to know exactly what the change was

• Again, you may well be the idiot

•  Programming involves a lot of short-term memory

• You forget very quickly what you did!

Motivation

• “I am using the software you released last year and it’s not working”

•  Updating software can be slow and painful

•  Particularly if many other things depend on it

•  So, there may be several versions of the software around

Motivation

• “We should work together on this”

• Working on code together can be difficult

•  One person can overwrite changes made by the other

• The time spent coordinating can outweigh the benefit

• “The Mythical Man Month”

Motivation

• “We should work together, but I am in a different time zone”

• The situation is worse if you can only email people

• And worse, worse if you are never awake at the same time

Version Control

• The solution to all these turns out to be version control

• “How do I control all the versions I have of a file

Versioning

• We are using git in the school

• It has become a very widely used standard

• It British slang also means an irritating, contemptable or nasty person

•  Git can be a bit quirky, so the name is not inappropriate

Versioning

• In the broadest sense, it is very simple

– Write or change a bit of code

– Write a comment saying what you did

– “Save” a version

Demonstration

Writing the alphabet

Generation 0

•  Pre-1982

•  Change a few files

•  Copy all the files

Generation 1:  RCS

•  RCS – Revision Control System, by Walter Tichy

• Introduced “Reverse Delta” and “Locking”

Generation 1:  Reverse Delta

• Imagine we have this file:                

a() b() c()

d()

Generation 1:  Reverse Delta

• And we change it to this file:           a() b() c() d()

e()

Generation 1:  Reverse Delta

• We can say this instead:

diff 1.txt 2.txt *** 2,4 ****    — 2,5 —-

b()

c()

d()

+ e()

Generation 1:  Reverse Delta

•  Or in RCS format which is terser:

diff -n 1.txt 2.txt

a4 1 e()

Generation 1:  Reverse Delta

•  But to work out the current version, I need to apply many deltas

•  Store the latest version

• And delta’s backward

Generation 2:  CVS

•  CVS took a different approach than RCS

• Allow concurrent editing.

•  CVS == Concurrent Version System

• Also, the name of a US chemist

Generation 2:  Modify-Merge

•  Let people do what they want

• Then fix it at the end

•  Clever merging – not single file based

•  Sounds terrible, but in practice works well

• Tools like Dropbox, work like this

•  Except without the clever merging

Generation 2:  SVN

•  CVS became THE versioning system for a long time

•  First release 1990

•  Eventually largely replaced by Subversion (SVN)

•  SVN is the same as CVS (but better)

Generation 3:  DVCS

•  DVCS work like a combination of RCS and SVN

•  Each developer works on their own workspace

• Then there are systems for sending changes between these workspaces

• Allows many different works flows