Какой python используется на егэ

Скачай курс
в приложении

Перейти в приложение
Открыть мобильную версию сайта

Наши условия использования и конфиденциальности

Public user contributions licensed under cc-wiki license with attribution required

ЕГЭ Информатика 2024 — Весь Python Для ЕГЭ

Детальный разбор ВСЕЙ базы знаний языка программирования Python 3, которая действительно НУЖНА для сдачи экзамена! В курсе есть ВСЯ основная теория, которая обязательна к изучению при подготовке к ЕГЭ по информатике.

Начальный уровень
1-2 часа в неделю

Course cover

2 455 учащихся

Чему вы научитесь

Научитесь мыслить логически и нестандартно
Изучите все необходимые основы Python 3 для ЕГЭ
Познакомитесь со многими функциями Python 3
Узнаете о некоторых особенностях этого ЯП
Примените полученные знания на практике
Облегчите себе дальнейшую подготовку к экзамену, изучив важные азы ЯП

О курсе

Видеокурс по ВСЕЙ теории Python 3 — это полноценный курс, в котором разобрана вся база знаний языка программирования Python 3, необходимая для решения задач из ЕГЭ по информатике, с ПОЛНОГО НУЛЯ! Каждая тема будет понятна даже НОВИЧКУ, ведь обучение включает в себя :

ТЕОРИЮ по Python 3, необходимую для сдачи экзамена
КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ, чтобы вы смогли оценить уровень своих знаний
ПРАКТИКУ, чтобы вы закрепили полученные знания и навыки
ДОМАШНЕЕ ЗАДАНИЕ с разбором всех особенностей
ПОДДЕРЖКУ от преподавателя и единомышленников
КОНСПЕКТ, который позволит легко повторить материал
СОВЕТЫ о том, как и где «углубить» свои знания о Python 3

�� Не стесняйтесь задавать любые вопросы в комментариях к курсу или же в нашей Беседе в VK :

✅ Пройдя курс, вы изучите ВСЮ базовую теорию знаний, необходимую для решения КИМа ЕГЭ по информатике, в том числе следующие темы ��

Переменные, типы данных, основные арифметические и логические операции, ввод / вывод значений
Конструкции If, elif, else
Циклы for и while
Списки, генераторы списков, индексация списков, функции для списков
Функции def и lambda, max и min и т.д.
Рекурсия
Срезы, обработка строк
Множества и словари
Работа с файлами

Блок 1 — Вся База Для ЕГЭ По Информатике ( Теория + ДЗ ) ~ 5 часов
Блок 2 — Задание №12 из ЕГЭ по Информатике ( Теория + ДЗ ) ~ 2 часа 30 мин.

❗ ВНИМАНИЕ!

У курса нет старта. Вы можете начать его проходить в любой момент
У курса нет подписок по месяцам. После покупки курса, вы получаете доступ к нему навсегда
На курсе мы сначала рассказываем теорию, потом даём решить задачи по теме для отработки пройденного материала, а после показываем подробный видеоразбор каждой из них
На курсе задания проверяются автоматически. Ждать проверки преподавателем не нужно

�� Источники Задач :

Сайт kompege.ru
Сайт kpolyakov.spb.ru
Реальные ЕГЭ \ Демо-версии \ Досрочные волны \ Резервные дни \ Апробации
СтатГрады \ Авторские Задачи

Для кого этот курс

Курс создан для Школьников 10-11 классов, учителей и всех остальных, желающих сдавать ЕГЭ по Информатике

Начальные требования

Никаких. Научим всему с полного нуля

Наши преподаватели

Как проходит обучение

При переходе к новой теме вы сначала получаете всю необходимую теорию, потом мы задаём несколько контрольных вопросов по теме, чтобы вы смогли оценить уровень своих знаний, а после даём закрепить полученные знания на практике
По мере прохождения курса у вас под рукой есть конспект по всем темам, чтобы вы могли быстро что-то вспомнить
В комментариях вы можете посмотреть чужие решения, чтобы лучше разобраться в теме, а также предложить своё решение
Во время обучения у вас есть возможность задать преподавателю любой вопрос

Программа курса

Что вы получаете

Теоретические разборы в формате видео
Базовые знания, обязательные для подготовки к ЕГЭ по информатике
Поддержку преподавателя, который ответит на любой вопрос в кратчайшие сроки
Уникальный конспект, в который включена вся теория по Python 3 для ЕГЭ

Python на компьютерном ЕГЭ: мифы и реальность

Наступил новый учебный год и будущие выпускники перешли к интенсивной фазе подготовки к компьютерному ЕГЭ. Для тех выпускников, которые не изучали должным образом программирование ранее, возникает вопрос выбора языковых средств. На КЕГЭ-2021 большое количество выпускников выбрали python. Но оправдан ли был этот выбор? На мой взгляд, причиной популярности в выборе python – это сложившиеся устойчивые мифы, которыми неизбежно обрастает любая современная технология. Я не разрушитель мифов, но факты – вещь упрямая! Опровергнем эти мифы сравнивая python с компилируемыми языками. Эта информация будет полезна для тех, кто только приступил к подготовке и не знает правильный ли он сделал выбор. Итак, существуют два расхожих мифа.

Миф первый: На Python можно быстро научиться программировать

Обучение языку программирования начинается со стандартных средств. Стандартные языковые средства, такие как типы данных, литералы, переменные, инструкции управления и прочее, являются общими единицами синтаксиса для всех языков, которые допускаются к использованию на КЕГЭ. То, что, например, в python существуют только две разновидности циклов, а сами циклы содержат необязательный блок else – не наделяют этот язык неким преимуществом, скорее наоборот. Только в некоторых задачах дополнительный блок else может украсить или упростить код, но, в большинстве случаев, его можно просто проигнорировать. Цикл for python, строго говоря, предназначен для обхода коллекций и не является универсальным, по сравнению с аналогичным циклом в C++. В месте с тем, диапазонный цикл for в C++ выполняет те же задачи, что и цикл for в python. Эти малозначимые разночтения синтаксиса языков не имеют большого значения для решения экзаменационных задач.
Отдельно отмечу, что, помимо синтаксиса и семантики языка, важны знания классических алгоритмов и приемы программирования, которые не зависят от выбранного языка и без которых изучение языка выливается в пустую трату времени.
Заключительным этапом освоения языка является знакомство со структурами данных, строками и файлами. Сложность и продолжительность изучения этих тем определяется исключительно уровнем преподавания. На уровне школьной программы они будут одинаково сложны для всех языков. “Стандартный массив” – это “больное место” python. Им является очень медленный динамический массив List, который может хранить разнотипные элементы. Здесь python существенно проигрывает компилируемым языкам в которых реализованы как статические, так и динамические массивы высокой производительности. Напомню, что с массивами на КЕГЭ несколько задач. Быстрый массив реализован в модуле array, но его реализация настолько неудачна, что о нем в школьном курсе вообще не упоминается. (Возможным решением этой проблемы могло бы быть использование сторонней библиотеки numpy с эффективно работающим массивом, но статус этой библиотеки не ясен, т. к. она не входит в стандартную поставку python).
Помимо стандартного массива, необходимо познакомиться с реализацией абстрактных структур данных (см. здесь). Стандартными реализациями структур данных в python являются изменяемые последовательности list, set и dict. Дек вынесен в отдельный модуль, но функционально мало чем отличается от list. Остальные структуры данных создаются на основе имеющихся. Отсюда следствие – скорость их работы будет сравнима с List. Есть вариант использовать неизменяемые последовательности tuple и frozenset, которые могут ускорить работу программы, но только в тех задачах, где работа осуществляется в статическом массиве. Общее же количество реализаций структур данных имеющихся в python существенно уступает набору контейнеров в STD C++, которые разработаны практически под любые задачи. Временные затраты на изучение структур данных в различных языках будут приблизительно одинаковы. Но так или иначе, выпускник должен в худшем случае знать об их существовании, а в идеале – применять их на практике.
Строка в python – это неизменяемый объект. Сделано так для того, чтобы ускорить работу программ (основное назначение python – это работа со строкой в любом ее проявлении), а не для того, чтобы упростить работу программиста. Чтобы изменить строку необходимо создавать объект заново. Конечно, манипуляции со строкой можно формулировать очень кратко с использованием синтаксиса срезов, большого количества строковых функций или регулярных выражений (если подключить соответствующий модуль). Это – “плюс”, но эффективность работы такой программы весьма сомнительна (см., например, программу 9.7.14). Для сравнения, в C++ string (контейнер строковых объектов) – это динамический массив. Если разумно действовать с таким массивом, то можно добиться значительно более высокой эффективности, чем в работе со строкой в python. Набор стандартных задач со строками – общий, а функции для их решения разработаны во всех языках. Поскольку на экзаменах представлена однобайтовая строка (только латинские символы), возможности python по работе с Unicode-строкой нивелированы. Таким образом, и этот учебный раздел сводится к изучению стандартных функций и операций, а также классических алгоритмов обработки строки с равными временными затратами на обучение.
Аналогично мы можем утверждать, что изучение работы с текстовыми файлами тоже займет приблизительно равное время. А вот то, что действительно сильно отличает Python от того же C++ или Pascal (например, форматированный вывод, целое число произвольной точности, объектно-ориентированный подход, особенности работы с модулями и мн. др.) на экзамене вообще не затрагивается. Во всяком случае, эти вещи можно оставить “на потом”.
Вывод. Научиться быстро программировать на python (в процедурном стиле) конечно можно. Но, в рамках школьного курса, время на освоение python будет потрачено равно столько же, сколько и на изучение компилируемых языков. Умение быстро составлять эффективно работающий код – это уже мастерство и на это требуется много времени, вне зависимости от выбранного языка!

Миф второй: Программный код на Python очень компактный

Как и любой язык, python имеет свой самобытный синтаксис и набор ключевых слов. Объем ключевых слов меньше, чем в языках C++ или Pascal. Но в python используется большой набор стандартных функций (они реализованы в классах). Имена этих функций заимствовать не рекомендуется (но не запрещено). Реализация специфических задач вынесена в отдельные модули (например math), которые имеют собственные имена. В результате сложная программа, использующая различные модули, содержит огромный список зарезервированных имен.
Внешне программа выглядит компактно, в первую очередь из-за динамической типизации (отсутствуют разделы описания типов) и использования отступов в качестве операторных скобок. Последнее повышает читаемость программы. Дополнительно компактности кодированию добавляет функциональный стиль программирования. Средств функционального программирования в python более чем достаточно. Но с данным стилем программирования в школьном курсе ученики не знакомятся (или изучают его самостоятельно), поэтому вряд ли он будет доминировать на экзамене. Это значит, что программы, в основном, будут составляться в процедурном стиле. В таком случае, объем программного кода (в сложной программе) будет не сильно отличаться от соответствующего объема кода, скажем, в C++, который, кстати, имеет свою реализацию функционального программирования.
Вывод. Писать компактный программный код и использовать для этого все возможности python можно, но это не главное. На экзамене важно не умение писать компактный код, а умение составлять эффективно работающий алгоритм.

Реальность: Низкая скорость работы программ

А вот тесты скорости работы программ написанных на python “с треском провалены” по сравнению с компилируемыми языками. Это является следствием интерпретируемости программ языка. Оптимизация алгоритмов – это то, над чем нужно будет постоянно думать выпускнику при их составлении. Даже не оптимальный код на C++ работает несопоставимо быстрее, чем аналогичный код на python (доли секунды – против нескольких минут!).
Обилие готовых решений в виде функций (как стандартных, так и входящих в различные модули) вызывает соблазн применять их всюду и бездумно. Но это прямой путь к снижению производительности. Python предлагает массу путей решения одной и той же задачи, но эффективность выбранного варианта не всегда очевидна, а использовать время экзамена для экспериментов – не самая удачная мысль. В любом случае, злоупотреблять языковыми возможностями не стоит!
Вывод. Я не против python на экзамене, но и не за. Выбор за выпускником. На python можно составить быстро работающую программу и для сложного алгоритма, но нужно хорошо знать тонкости языка (за несколько месяцев до экзамена это вряд ли возможно достичь), отлично владеть математикой, применять математические “хитрости” для решения отдельных задач. Тем не менее, эффективность работы программы на python будет, в любом случае, существенно уступать эффективности работы аналогичной программы написанной на C++ или Pascal.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

1. Как решать задание ЕГЭ

7. Задание проверяет умение составить алгоритм обработки числовой последовательности и записать его в виде простой программы на языке программирования.

Пример задания (демоверсия \(2022\))

демо1.png

Рис. \(1\). Пример задания
Что нужно знать?
1. Как считать данные из файла в список.
Для работы с файлом удобно использовать конструкцию with :
with open (file) as f:
инструкции

Эта конструкция определяет для открытого файла переменную \(f\) и выполняет набор инструкций. После их выполнения файл автоматически закрывается. Метод readlines() прочитает и вернёт все строки в файле в виде списка.

Для работы с данными файла мы будем использовать следующий программный код:
with open (\(’17.txt’\)) as f:
\(a=\) [int(\(x\)) for \(x\) in f.readlines()]
2. Основные операторы для работы со списками (массивами).

В Python для того, чтобы работать с большим количеством данных, используется структура данных под названием список . Список представляет собой последовательность (набор) элементов, пронумерованных от \(0\).

Чтобы объявить список, нужно в квадратных скобках перечислить его элементы через запятую:

Элементы списка могут быть разных типов в отличие от элементов массива, но, как правило, используются списки из элементов одного типа.

Методы списков

\(a.append (x)\)	добавляет элемент \(x\) в конец списка \(a\)
\(a.count (x)\)	возвращает количество элементов списка \(a\) со значением \(x\)
\(а.sort ()\)	сортирует список \(a\) в порядке возрастания
\(а.reverse ()\)	разворачивает список \(a\) в обратном порядке
\(a.clear ()\)	очищает список \(a\)

Функции для работы со списками

\(len(a)\)	возвращает длину списка \(a\) (количество элементов списка \(a\))
\(min(a)\)	возвращает наименьший элемент списка \(a\)
\(max(a)\)	возвращает наибольший элемент списка \(a\)
\(sum(a)\)	возвращает сумму элементов списка \(a\)

Решение задачи можно разбить на этапы.

1. Считать данные из текстового файла в массив (список). Важно, чтобы программа решения и текстовый файл лежали в одной папке (или необходимо указать полный путь для считывания файла).

with open (\(’17.txt’\)) as\(f\):
\(a=\) [int(\(x\)) for \(x\) in f.readlines()]

2. Необходимо в массиве найти максимальное число, кратное \(3\). Для этого инициализируем пустой массив \(b\). Затем с помощью цикла \(for\) переберём все элементы массива \(a\). Если элемент кратен \(3\), то запишем его в массив \(b\). После выполнения цикла в переменную \(m\) запишем максимальное значение массива \(b\).

\(b=[]\)
for \(i\) in range (\(0,len(a)\)):
if \(a[i]\) % \(3= =0\):
b.append\((a[i])\)
\(m=max(b)\)

3. Определим количество подходящих пар. Для этого очистим массив \(b\). Затем с помощью цикла \(for\) переберём все элементы массива \(a\). Если хотя бы один элемент пары делится на \(3\) и сумма элементов пары не больше \(m\), то запишем эту сумму в массив \(b\).

\(b=[]\)
for \(i\) in range (\(0\),\(len(a)-1\)):
if (\(a[i]\) % \(3= =0\) or \(a[i+1]\) % \(3= =0\)) and (\(a[i]+a[i+1] <=m\)):
b.append (\(a[i]+a[i+1]\))

4. Выведем на экран количество элементов массива \(b\) — оно равно количеству подходящих пар — и максимальную сумму:

print (\(len(b), max(b)\))
Получилась программа:

with open (\(’17.txt’\)) as\(f\):
\(a=\) [int(\(x\)) for \(x\) in f.readlines()]
\(b=[]\)
for \(i\) in range (\(0,len(a)\)):
if \(a[i]\) % \(3= =0\):
b.append (\(a[i]\))
\(m=max(b)\)

\(b=[]\)
for \(i\) in range (\(0,len(a)-1\)):
if (\(a[i]\) % \(3= =0\) or \(a[i+1]\) % \(3= =0\)) and (\(a[i]+a[i+1] <=m\)):
b.append (\(a[i]+a[i+1]\))

Какой python используется на егэ