Zaj01

.github/workflows/publish-docs-pipeline.yaml

@@ -0,0 +1,30 @@
+name: Publish docs
+
+on:
+  push:
+    branches:
+      - zaj01
+
+permissions:
+  contents: write
+
+jobs:
+  deploy-docs:
+    runs-on: ubuntu-latest
+
+    steps:
+      - name: Checkout repository
+        uses: actions/checkout@v3
+
+      - name: Setup Python
+        uses: actions/setup-python@v5
+        with:
+          python-version: '3.x'
+
+      - name: Install dependencies
+        run: |
+          pip install mkdocs mkdocs-material pymdown-extensions
+
+      - name: Deploy to Github Pages
+        run: |
+          mkdocs gh-deploy --force

.gitignore

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Byte-compiled / optimized / DLL files
 __pycache__/
-*.py[codz]
+*.py[cod]
 *$py.class
 
 # C extensions
@@ -46,7 +46,7 @@ htmlcov/
 nosetests.xml
 coverage.xml
 *.cover
-*.py.cover
+*.py,cover
 .hypothesis/
 .pytest_cache/
 cover/
@@ -106,24 +106,17 @@ ipython_config.py
 #   commonly ignored for libraries.
 #   https://python-poetry.org/docs/basic-usage/#commit-your-poetrylock-file-to-version-control
 #poetry.lock
-#poetry.toml
 
 # pdm
 #   Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include pdm.lock in version control.
-#   pdm recommends including project-wide configuration in pdm.toml, but excluding .pdm-python.
-#   https://pdm-project.org/en/latest/usage/project/#working-with-version-control
 #pdm.lock
-#pdm.toml
+#   pdm stores project-wide configurations in .pdm.toml, but it is recommended to not include it
+#   in version control.
+#   https://pdm.fming.dev/latest/usage/project/#working-with-version-control
+.pdm.toml
 .pdm-python
 .pdm-build/
 
-# pixi
-#   Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include pixi.lock in version control.
-#pixi.lock
-#   Pixi creates a virtual environment in the .pixi directory, just like venv module creates one
-#   in the .venv directory. It is recommended not to include this directory in version control.
-.pixi
-
 # PEP 582; used by e.g. github.com/David-OConnor/pyflow and github.com/pdm-project/pdm
 __pypackages__/
 
@@ -136,7 +129,6 @@ celerybeat.pid
 
 # Environments
 .env
-.envrc
 .venv
 env/
 venv/
@@ -175,33 +167,5 @@ cython_debug/
 #  option (not recommended) you can uncomment the following to ignore the entire idea folder.
 #.idea/
 
-# Abstra
-# Abstra is an AI-powered process automation framework.
-# Ignore directories containing user credentials, local state, and settings.
-# Learn more at https://abstra.io/docs
-.abstra/
-
-# Visual Studio Code
-#  Visual Studio Code specific template is maintained in a separate VisualStudioCode.gitignore 
-#  that can be found at https://github.com/github/gitignore/blob/main/Global/VisualStudioCode.gitignore
-#  and can be added to the global gitignore or merged into this file. However, if you prefer, 
-#  you could uncomment the following to ignore the entire vscode folder
-# .vscode/
-
-# Ruff stuff:
-.ruff_cache/
-
 # PyPI configuration file
 .pypirc
-
-# Cursor
-#  Cursor is an AI-powered code editor. `.cursorignore` specifies files/directories to
-#  exclude from AI features like autocomplete and code analysis. Recommended for sensitive data
-#  refer to https://docs.cursor.com/context/ignore-files
-.cursorignore
-.cursorindexingignore
-
-# Marimo
-marimo/_static/
-marimo/_lsp/
-__marimo__/

docs/index.md

@@ -0,0 +1,38 @@
+Witam Państwa na zajęciach z przedmiotu Programowanie w języku Python (I) dla kierunku **Inżynieria i analiza danych - rok 2, semestr 3**.
+
+## 🎯 Cel kursu
+
+Po ukończeniu kursu uczestnicy będą potrafili:
+
+- Wykorzystywać podstawowe typy danych i struktury,
+- Tworzyć funkcje i klasy,
+- Pracować z modułami i pakietami,
+- Korzystać z podstawowych bibliotek,
+- Debugować i testować kod,
+- Pisać czytelny i dobrze udokumentowany kod.
+
+## 📌 Informacje o przedmocie
+
+- **Prowadzący**: Jakub Staszel
+- **Forma zajęć**: ćwiczenia laboratoryjne
+- **Liczba godzin**: 1h 30 min x 30
+- **Miejsce**: Sala 312, A0
+
+## 📝 Forma zaliczenia
+
+Aby zaliczyć kurs, uczestnicy muszą:
+
+1. Oddać wszystkie wykonane ćwiczenia,
+2. Zaliczyć kolokwium na koniec semestru.
+
+**Nieobecności**: możliwe 2 nieobecności nieusprawiedliwione, później wymagane usprawiedliwienie.
+
+## 🛠️ Wymagania
+
+- Znajomość podstaw programowania,
+- Konto na **GitHub**,
+- Umiejętność pracy z **terminalem** i **docker**.
+
+## 📢 Kontakt
+W razie pytań, proszę o kontakt na Teams lub poprzez email - jstaszel@agh.edu.pl.
+

docs/zaj0/srod-lok.md

@@ -0,0 +1,196 @@
+# 📌 **Środowisko lokalne do pracy z Pythonem w kontenerze**
+
+Na tych zajęciach skonfigurujemy środowisko do pracy z Pythonem w kontenerze **Docker**. Dzięki temu każdy będzie miał **spójne, odizolowane środowisko**, w którym można instalować pakiety, uruchamiać skrypty i pracować z Pythonem **interaktywnie z poziomu IDE**.
+
+---
+
+## 🏁 1. Połączenie z repozytorium w GitHub
+
+### 1.1 Instalacja git
+
+Jeśli nie masz jeszcze gita, możesz go zainstalować:
+
+- **Linux (Ubuntu/Debian):**
+  ```sh
+  sudo apt update
+  sudo apt install git
+  ```
+
+- **Windows:** Pobierz instalator ze strony [git-scm.com](https://git-scm.com/) i zainstaluj.
+
+- **macOS:**
+  ```sh
+  brew install git
+  ```
+
+Po instalacji sprawdź wersję w terminalu:
+```sh
+git --version
+```
+
+### 1.2 Klonowanie repozytorium zdalnego
+
+!!! danger "Link do Twojego repozytorium zdalnego dostaniesz od prowadzącego zajęcia!"
+
+Stwórz lokalną kopię repozytorium, użyj komendy:
+```sh
+git clone https://github.com/uzytkownik/nazwa-repozytorium.git
+```
+Lub jeśli używasz SSH:
+```sh
+git clone git@github.com:uzytkownik/nazwa-repozytorium.git
+```
+
+### 1.3 Konfiguracja użytkownika
+
+1. Wejdź w terminalu do folderu ze sklonowanym projektem.
+2. Skonfiguruj swoje dane:
+
+```sh
+git config user.name "Twoje Imię i Nazwisko"
+git config user.email "twoj@email.com"
+```
+
+## 🛠 2. Instalacja Dockera
+
+???- info "Jak działa Docker?"
+
+    Docker to platforma do uruchamiania aplikacji w kontenerach, czyli lekkich, odizolowanych środowiskach, które zawierają wszystko, co jest potrzebne do działania aplikacji (kod, zależności, konfigurację). Dzięki temu aplikacje działają identycznie niezależnie od systemu operacyjnego.
+
+    - Każdy kontener działa jak mini-wirtualna maszyna, ale jest lżejszy i bardziej wydajny.
+
+    - Docker używa obrazów – predefiniowanych pakietów, które można wielokrotnie uruchamiać jako kontenery.
+
+    - Izolacja pozwala uniknąć konfliktów zależności i różnic między środowiskami.
+
+???- info "Po co nam Docker?"
+
+    Docker jest przydatny, ponieważ:
+
+    - Eliminuje problem „u mnie działa” – środowisko w kontenerze jest identyczne na każdym komputerze.
+
+    - Łatwo można współdzielić środowiska – wystarczy przekazać pliki Dockerfile i devcontainer.json.
+
+    - Szybkie wdrażanie – nowe środowisko można uruchomić w kilka sekund.
+
+    - Ułatwia pracę zespołową – każdy programista ma tę samą konfigurację.
+
+    - Można uruchamiać aplikacje w chmurze i na serwerach bez zmian w kodzie.
+
+    Docker to idealne narzędzie dla programistów, którzy chcą pracować w powtarzalnym i stabilnym środowisku! 🚀
+
+### 📥 2.1. Instalacja na Windows/macOS/Linux
+1. Pobierz i zainstaluj **Docker Desktop**: [Pobierz Docker](https://www.docker.com/get-started)
+2. Sprawdź instalację:
+    ```sh
+    docker --version
+    ```
+3. Upewnij się, że Docker jest **uruchomiony**.
+
+---
+
+## 🔧 3. Konfiguracja IDE (VS Code) z Dockerem i Miniforge
+
+- **Otwórz katalog projektu** w VS Code.
+- Zapoznaj się z widocznymi tam plikami:
+
+???- info "Plik `Dockerfile`"
+
+    Ten plik definiuje obraz Dockera z preinstalowanym Pythonem i condą.
+
+    ```dockerfile
+    FROM condaforge/miniforge3:latest
+
+    WORKDIR /app
+
+    CMD ["/bin/bash", "-l"]
+    ```
+
+???- info "Plik `./.devcontainer/devcontainer.json`"
+
+    Ten plik konfiguruje VS Code do pracy w kontenerze Dockera z odpowiednimi rozszerzeniami.
+
+    ```json
+    {
+        "name": "Python Dev Container",
+        "build": {
+            "dockerfile": "../Dockerfile"
+        },
+        "workspaceFolder": "/app",
+        "mounts": [
+            "source=${localWorkspaceFolder},target=/app,type=bind,consistency=cached"
+        ],
+        "customizations": {
+            "vscode": {
+                "settings": {
+                    "terminal.integrated.defaultProfile.linux": "bash"
+                },
+                "extensions": [
+                    "ms-python.python",
+                    "ms-vscode-remote.remote-containers",
+                    "ms-vscode-remote.dev-containers"
+                ]
+            }
+        }
+    }
+    ```
+
+- Ręcznie zbuduj obraz w terminalu:
+```sh
+docker build -t python-env .
+```
+
+- Uruchom kontener w trybie interaktywnym i podłącz lokalny katalog:
+```sh
+docker run -it -v .:/app python-env /bin/bash -l
+```
+Dzięki temu wszystkie zmiany w projekcie będą widoczne w kontenerze.
+
+---
+
+Teraz chcemy sobie ułatwić życie, połączyć się do kontenera bezpośrednio z VS Code: 
+
+- **Zainstaluj rozszerzenie** ➝ `Remote - Containers` lub `Dev Container`.
+- Kliknij `Ctrl+Shift+P` i wybierz **`Remote-Containers: Reopen in Container`**.
+- VS Code uruchomi kontener i otworzy projekt w odizolowanym środowisku.
+- Otwórz terminal w VS Code (`Ctrl+~`) i sprawdź aktywne środowisko Conda:
+   ```sh
+   conda info --envs
+   ```
+   Powinieneś zobaczyć, że aktywowane jest środowisko `base`.
+
+---
+
+## 📦 5. Instalacja pakietów wewnątrz kontenera
+
+!!! danger "Tego kroku nie robimy, jest czysto informacyjny."
+
+Gdy kontener jest uruchomiony, można instalować pakiety za pomocą **mamby**:
+
+```sh
+micromamba install -y -n base -c conda-forge matplotlib geopandas
+```
+Pakiety można też instalować przez **pip**:
+```sh
+pip install requests
+```
+
+---
+
+## 📝 Zadania
+
+Utwórz plik `main.py`:
+
+```python
+import this
+```
+
+Uruchom go w kontenerze:
+
+```sh
+python main.py
+```
+
+Zrób zrzut ekranu (screenshot) pokazujący wynik działania tego skryptu w terminalu kontenera i wyślij go na czat 📸
+
+---