Инструментальные средства моделирования

2024/2025

Статус: Дисциплина общефакультетского пула

Кто читает: Департамент прикладной математики

Где читается: Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова

Когда читается: 1, 2 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Бобер Станислав Алексеевич

Язык: русский

Кредиты: 5

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Решение задач с помощью математического моделирования часто связано с проверкой большого числа гипотез, что требует не только создания алгоритмов расчета, но и автоматизированной системы, позволяющей удобно выполнять вычисления, хранить и демонстрировать результаты. Современные автоматизированные системы часто строятся по принципу веб-приложений, в которых пользователи работают через браузер, а вычисления выполняются на удаленном сервере.Курс посвящен созданию веб-приложения, включающего пользовательский интерфейс (фронтенд), бэкенд для выполнения вычислений и СУБД для хранения результатов расчетов. Все компоненты веб-приложения планируется реализовать на Python. Используются навыки, полученные на курсе Компьютерный Практикум 3 по созданию эффективных алгоритмов расчета на Python. Создание веб-приложения выполняется на основе современных технологий: GitLab, PyCharm или VS Code, Python 3.11, Celery, Redis, Docker, Shiny, Numba, Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib, Plotly и др.

Цель освоения дисциплины

Получить навыки разработки веб-приложений как автоматизированных систем для выполнения вычислений с использованием современных технологий: сервиса для разработки ПО GitLab, среды разработки PyCharm или VS Code, языка Python 3 и фреймворков для него, технологии виртуализации Docker и др.

Планируемые результаты обучения

Уметь управлять множеством взаимосвязанных контейнеров Docker
Знает, что такое отложенные задания, брокеры задач. Владеет фреймворком Celery.
Описать dockerfile и собрать docker image для своего проекта.
Знать основы работы с технологией контейнеризации Docker.
Уметь писать функции на языке Python, подходящие для последующей компиляции. Использовать модуль Numba для компиляции таких функций в режиме nopython.
умеет устанавливать СУБД MySQL и PostgreSQL
называет этапы разработки ПО
формулирует требования к веб-приложению, аналогичному по сложности разрабатываемому в рамках курса
формулирует техническое задание к веб-приложению, аналогичному по сложности разрабатываемому в рамках курса
настраивает среду разработки PyCharm или VS Code на работу с проектом в GitLab
воспроизводит процесс разработки нового элемента ПО в системе GitLab и среде разработки PyCharm или VS Code
создает минимальное приложение на основе фреймворка Shiny for Python
использует компоненты и лейауты фреймворка Shiny for Python и создает пользовательский интерфейс по его описанию или макету
создает код на Python обрабатывающий пользовательские действия на основе фреймворка Shiny for Python
создает модели таблиц по их описанию используя диалект sqlalchemy
создает миграции БД при помощи alembic
создает запросы к БД при помощи диалекта sqlalchemy

Содержание учебной дисциплины

Процесс разработки ПО в GitLab
Создание фронтенда на Python
Создание бэкенда на Python
Создание базы данных для хранения результатов
Контейнеризация приложения

Элементы контроля

Задания для самостоятельного выполнения в GitLab и PyCharm или VS Code
Защита проектного задания
Дополнительные задания сверх объема курса

Промежуточная аттестация

2024/2025 2nd module
0.152 * Дополнительные задания сверх объема курса + 0.127 * Задания для самостоятельного выполнения в GitLab и PyCharm или VS Code + 0.127 * Задания для самостоятельного выполнения в GitLab и PyCharm или VS Code + 0.297 * Защита проектного задания + 0.297 * Защита проектного задания

Список литературы

Авторы

Бобер Станислав Алексеевич

Программа дисциплины