Подготовка к курсу

3 minute read

Что нужно сделать до начала курса:

  • Подготовиться к курсу
  • Зарегистрироваться в GitHub
  • Подготовить компьютер/виртуальную машину к курсу

Подготовка к курсу

Теоретически курс не требует предварительных знаний Python или других языков программирования. Однако при учебе с нуля, будет очень сложно усваивать информацию и повышается риск забросить учебу. Это не является какой-то особенностью конкретно этого курса и лучше готовиться к любому курсу с большим объемом информации.

Я рекомендую для подготовки к курсу пройти разделы 1-8 в книге, а также сделать по ним хотя быть часть заданий. Очень важно чтобы у вас был опыт работы с сетевым оборудованием, так как иначе этот курс не будет опираться на ваши практические навыки, а значит, будет аналогичен любому другому базовому курсу по Python.

На сайте курса есть небольшой раздел Как учиться. Там Вы найдете мои советы по поводу учебы, а также подборки полезных ссылок. Также на этой странице есть пример процесса обучения, который позволит лучше понимать и запоминать информацию на лекциях. Он выглядит довольно громоздко, но зато в этом случае больше информации будет усваиваться и легче будет воспринимать лекции по 3 часа.

Регистрация в GitHub

GitHub будет использоваться на курсе для заданий. Ссылка для регистрации https://github.com/join

После регистрации надо написать мне имя своего пользователя на GitHub (пользователя, не email). Если акаунт уже существует, достаточно написать мне имя пользователя для существующего акаунта.

Пользователь GitHub мне нужен, чтобы я создала приватный репозиторий, где будут выполняться задания курса.

Сайт курса

На этом сайте после каждой лекции будут выкладываться ссылки, дополнительные материалы и информация о заданиях, которые необходимо сделать. Пока что не нужно выполнять инструкции, которые указаны в разделе “Инструменты”, так как мы будем говорить о них на второй лекции.

Подготовка компьютера/виртуальной машины к курсу

Готовая виртуальная машина

Для курса подготовлены виртуальные машины, в которых установлены:

  • Debian 9.9
  • Python 3.7 и Python 3.8 в виртуальном окружении
  • IPython и другие модули, которые потребуются для выполнения заданий
  • текстовые редакторы vim, Geany, Mu
  • GNS3 для работы с сетевым оборудованием

Есть два варианта подготовленных виртуальных машин: vagrant и vmware. Ссылки на образы и инструкции.

Подготовка виртуальной машины/хоста самостоятельно

Теоретически с подготовленныи виртуалками должно быть меньше проблем, так как в них все подготовлено для курса, но можно работать без них: сделать свою виртуалку или работать совсем без vm. Курс можно проходить на Mac OS, Linux и Windows. Главное учитывать, что при самостоятельной подготовке может возникнуть масса нюансов и не откладывать подготовку vm/хоста на последний момент.

Выбор редактора

Редактор не обязательно выбирать сейчас, мы ещё будем говорить об этом на лекции, но посмотреть заранее какие есть варианты, в любом случае полезно.

Теоретически можно выбрать любой редактор для программирования. Почти все они поддерживают Python. Если у Вас уже есть какой-то любимый редактор, выбирайте его. Если нет, посмотрите на Mu или Geany (оба уже установлены на виртуалке).

Отдельно хочу отметить PyCharm: это прекрасный IDE, но на мой взгляд он сложноват для начинающих. Я бы не советовала использовать его, если вы с ним не знакомы и только начинаете учить Python. Вы всегда сможете перейти на него после курса, но пока что лучше попробовать что-то другое.

Подробнее о редакторе Mu: https://pyneng.readthedocs.io/ru/latest/book/01_intro/os_and_editor.html#mu

В начале курса у нас будут две подготовительные лекции (на них мы еще не будем говорить о Python)

Первая лекция состоится 16 января (суббота) с 7:00 до 9:00 UTC. На этой лекции я расскажу общую информацию о курсе, заданиях, сколько времени понадобится на курс.

Вторая лекция состоится 23 января (суббота) с 7:00 до 10:00 UTC. На этой лекции я расскажу об инструментах, которые используются на курсе. Основное время будет посвящено Git/GitHub.

Если есть возможность, лучше до встречи самостоятельно почитать о Git/GitHub, например, в книге. Так будет проще воспринимать информацию и наверняка появятся вопросы.

Мы будем использовать Github немного не так как написано в книге, а именно - я буду создавать приватный репозиторий для каждого участника курса, а потом приглашать вас для работы с ним. Но можно попробовать создать репозиторий самостоятельно, как это написано в книге, для практики.

Leave a Comment