Github repository към курса "Програмиране с Python" във ФМИ, СУ
Влезте в нашия Discord сървър: линк
Ако имате конкретен въпрос, но не се ориентирате из информацията тук (или пък просто ви мързи да я изчетете), може да питате нашия дискорд бот Pytoni 🤌
Имаме за всеки случай и общ email: [email protected], предпочитаме да не се пише до отделен преподавател.
Тази година вече има входен тест, с цел отсяване предимно по мотивация.
Ще се състои на 05.10.2026г. (понеделник).
Правете справка в календара на курса (държим го up-to-date)
- Понеделник 19:15-21:00, зала 325
- Четвъртък 19:15-21:00, зала 101
Всички лекции са събрани под формата на Jupyter notebook интерактивни записки.
JupyterBook "книжка" с всички теми има тук: https://fmipython.github.io/PythonCourse2026
| Тема номер | Тема | Дата |
|---|---|---|
| 0 | Въведение към курса | 05.10.2026 (1-ви час) |
| 1 | Въведение в Python: какво е Python, настройка на средата, как да пуснем лекциите | 08.10.2026 |
| 2 | Основи: променливи, типове, разклонения, цикли, функции | 08.10.2026, 12.10.2026 |
| 3 | Обектно-ориентирано програмиране в Python | 19.10.2026, 22.10.2026 |
| 4 | Функционално програмиране в Python | 26.10.2026, 29.10.2026 |
| 5 | Представяне на структури от данни и алгоритми над тях | 09.11.2026 |
| 6 | Тype hints (типови анотации) | 12.11.2026 |
| 7 | Грешки и изключения | 16.11.2026 |
| 8 | Работа с файлове | 19.11.2026 |
| 9 | Многонишково и асинхронно програмиране | 26.11.2026 |
| 10 | Работа с HTTP заявки | 30.11.2026 (1-ви час) |
| 11 | Работа с Git | 30.11.2026 (2-ри час) |
| 12 | Модули и пакети | 03.12.2026 |
| 13 | Принципи на качествения код, конвенциии за стил | 07.12.2026 |
| 14 | Тестване | 10.12.2026 |
| 15 | Уеб програмиране. Flask | 17.12.2026 |
| 16 | Използване на C код в Python | 04.01.2027 |
| 17 | Data Science & AI библиотеки (numpy, pandas, matplotlib) | 07.01.2027 |
Вместо лекция, на някои дати ще се провеждат специални упражнения, на които ще се демонстрират и решават задачи на място:
| Дата | Теми |
|---|---|
| 15.10.2026 | 1, 2 |
| 02.11.2026 | ≤ 5 |
| 19.11.2026 | ≤ 8 |
| 10.12.2026 | ≤ 14 |
| 07.01.2027 | всички |
Следете календара за евентуални промени.
-Github repository с материалите -Сайт на курса -Календар -Чат агент с материалите -Политика за използване на AI -Списък с теми за проект
Крайната оценка (мин 2, макс 6) се изчислява по следната формула:
Нужно е да отбележим, че нито един от трите компонента НЕ Е задължителен за успешното взимане на курса, при положение, че сборът им е достигнал поне 30т. (минимум за Среден (3))
Максимални 65т., разделени на:
- Домашни: 10т.
- Проект: 20т.
- Защити: 30т.
- Бонус: 5т.
Бонус точките се дават (в комбинация със сникърси) при задаване на въпроси и активно участие в лекциите и workshop-ите.
Използването на AI в курса е описана тук. Тя предоставя указания как AI да бъде използван за по-добро обучение.
Проектите в курса са индивидуални.
Изборът на тема за проект се случва през платформата. Ако не сте се регистрирали, може да го направите през Мудъл. Ако вашият факултетен номер не е намерен в системата, пишете на Любо през Discord.
Защитата се случва обикновено последния уикенд от сесията, като предаването е до 1 седмица преди това. Очаквайте обявление преди сесията за точните дати, както и за таблица за записване на слот за защита.
По време на защитата се очаква кратка 10-минутна демонстрация, след което задаваме въпроси по проекта, както и по теми от курса, с цел проверка доколко разбирате написаното/материала.
За критерии за оценяването им, вж. тук
За примерни проекти, вж. тук
Оценките от текущ контрол са от задания за домашна работа, които ще бъдат пускани поетапно след минаване на определени теми.
Домашните носят общо максимум 10т.
Очаквайте повече инфо относно условия, автоматична проверка и предаване.
Вж. тук
Вж. тук
Ако откриете бъг, правописна грешка или въобще нещо грешно, може да отворите pull request чрез съответен branch съдържащ номера на лекцията. При промяна на някоя от тетрадките, задължително финално я изпълнете отначало преди къмитването и качването в Git (за да са подредени номерцата на output-ите).