Подготовка к курсу

3 minute read

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.

Что нужно сделать до начала курса:

  • Зарегистрироваться в GitHub
  • Подготовить виртуальную машину

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.

Подготовка виртуальной машины

Для курса подготовлены виртуальные машины, в которых установлены:

  • Debian 9.9
  • Python 3.7.3 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 тут https://pyneng.github.io/docs/course-vm/.

Очень желательно использовать для курса эту виртуалку. Вы можете использовать другую виртуалку или работать совсем без  виртуалки, но тогда Вам надо будет самостоятельно разбираться со всеми нюансами, особенно, если Вы используете Windows. Намного проще будет начать с подготовленной среды, а после того как Вы научитесь работать с Python на курсе, Вы можете работать в любой среде.

Даже если Вы никогда не работали с Linux/Unix, Вы сможете работать в подготовленной виртуалке, так как там есть графический интерфейс и графические редакторы. Если готовиться к курсу и немного разобраться в подготовленной виртуалке, на курсе проблем быть не должно.

Выбор редактора

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

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

Первая лекция состоится 11 января (суббота) с 7:00 до 9:00 UTC. Тема: информация о курсе

На этой лекции я расскажу общую информацию о курсе, заданиях, сколько времени понадобится на курс.

Вторая лекция состоится 18 января (суббота) с 7:00 до 10:00 UTC. Тема: Инструменты, которые используются на курсе

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.

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 встрече.

Leave a Comment