Kaip žingsnis po žingsnio išmokti Python sistemoje „Windows“

Informatec Digital » Ištekliai » Kaip žingsnis po žingsnio išmokti Python sistemoje „Windows“

Jei bandote išmokti „Python“ sistemoje „Windows“ ir nežinote, nuo ko pradėti , nesate vieni. Sudėtingiausia bet kurios programavimo kalbos dalis paprastai nėra pats kodas, o diegimo, įrankių ir pradinių testų supratimas. Tarp sistemos kelių, vykdymo slapyvardžių ir skirtingų „Python“ versijų lengva nusivilti dar net neparašius pirmojo `print()`.

Šiame straipsnyje pateikiamas išsamus, praktiškas ir subtilus vadovas , kaip mokytis „Python“ sistemoje „Windows“ nuo nulio: kaip teisingai jį įdiegti, kaip išvengti dažniausiai pasitaikančių kelio problemų, kas yra interpretatorius, kaip rašyti ir vykdyti programas, kaip suskirstyti kodą į modulius ir kaip tęsti mokymąsi naudojant naudingus išteklius . Viskas paaiškinta aiškia ir prieinama kalba, nepraleidžiant jokių svarbių sąvokų.

Kodėl taip sunku pradėti dirbti su Python (ypač sistemoje „Windows“)?

Daugelis žmonių sutinka, kad pirmoji pagrindinė kliūtis mokantis Python yra ne sintaksė ar programavimo sąvokos, o kažkas daug elementaresnio: žinojimas, kur spustelėti ir ką įdiegti. Tokie vartotojai kaip jūs pasakoja labai panašias istorijas: jie bando sukurti virtualią aplinką, kad galėtų naudoti senesnę Python versiją, jie žaidžia su „Windows“ nustatymais, jie pašalina Python vadovaudamiesi pamoka ir staiga sistema nustoja atpažinti visas Python komandas.

Vienas painiausių aspektų yra kelių ir aplinkos kintamųjų klausimas . Kodėl reikia pažymėti langelį „Pridėti Python prie PATH“? Ką reiškia, kad „Windows“ neranda komandos? Kokia tiksliai yra parinkties „Tvarkyti programų vykdymo slapyvardžius“ paskirtis? Tiems, kurie tiesiog nori paleisti kelis duomenų analizės scenarijus , tai gali skambėti visiškai nereikalingai ir net absurdiškai.

Tačiau šie pradiniai nedideli sunkumai turi paaiškinimą: „Windows“ turi žinoti, kur įdiegtas „Python“ interpretatorius , kad galėtų jį paleisti iš bet kurios komandinės eilutės. Jei šio kelio nėra aplinkos kintamajame PATH, matysite tokias klaidas kaip „python neatpažįstamas kaip vidinė ar išorinė komanda“. Be to, jei „Microsoft Store“ slapyvardžiai yra sumaišyti su tradiciniais diegimais, viskas tampa šiek tiek sudėtingiau.

Geros naujienos yra tai, kad įveikus šį pradinį diegimo ir konfigūravimo etapą, „Python“ tampa labai patogi naudoti ir lanksti . Štai kodėl daugelis įmonių (įskaitant „Google“) ją naudoja kaip įvadinę programavimo kalbą, o pradedantiesiems yra specialūs kursai , kurie žingsnis po žingsnio veda nuo „neturiu supratimo“ iki naudingų ir skaitomų programų rašymo.

„Python“ diegimas sistemoje „Windows“ be jokių problemų

Norint tinkamai išmokti „Python“ sistemoje „Windows“, geriausias būdas yra įdiegti naujausią „Python 3“ versiją iš oficialios svetainės arba patikimo šaltinio ir vengti senesnių ar mišrių diegimų, kurie gali būti. Tai sumažina daugelį dažniausiai pasitaikančių konfliktų.

Paleidus „Python“ diegimo programą sistemoje „Windows“, pamatysite svarbų žymimąjį langelį: „Pridėti Python prie PATH“. Labai rekomenduojama pažymėti šį langelį, nes jis automatiškai prideda interpretatoriaus kelią prie jūsų sistemos aplinkos kintamųjų. Tai reiškia, kad atidarę komandų eilutę („CMD“ arba „PowerShell“), galite tiesiog įvesti „python“ arba „python3“, nereikėdami prisiminti diegimo aplanko.

Kitas painiavos šaltinis yra „Windows “ parinktis „Tvarkyti programų vykdymo slapyvardžius“ . Ši funkcija leidžia susieti tam tikras komandas (pvz., python.exe) su programomis, įdiegtomis iš „Microsoft Store“. Kai naudojate „Python“ iš parduotuvės ir taip pat įdiegiate kitą versiją iš python.org, „Windows“ gali paleisti vieną ar kitą versiją nenuspėjamai. Norint išvengti problemų, geriausia naudoti vieną, gerai sukonfigūruotą pagrindinį „Python 3“ diegimą ir peržiūrėti šiuos slapyvardžius, kad būtų išvengta konfliktuojančių kelių.

Jei vykdydami pamoką bet kuriuo metu pašalinsite „Python“ ir sistema nustos atpažinti komandą, nepanikuokite: paprastai tiesiog iš naujo įdiekite „Python 3“ ir dar kartą pažymėkite langelį aplinkos kintamajame PATH. Nuo tada turėtumėte galėti kurti virtualias aplinkas, diegti bibliotekas ir normaliai vykdyti skriptus.

Kas tiksliai yra Python interpretatorius ir kaip jį naudoti

Vienas geriausių būdų iš tikrųjų suprasti, kaip veikia „Python“, yra paleisti interaktyvųjį interpretatorių ir tiesiogiai jame parašyti kodą. Interpreteris yra programa, kuri skaito jūsų instrukcijas eilutė po eilutės, jas akimirksniu vykdo ir rodo rezultatą. „Windows“ sistemoje tai paprastai atliekama atidarant „PowerShell“ arba CMD ir įvedant:

Python arba Python 3

Jei viskas klostysis gerai, pamatysite kažką panašaus į antraštę su „Python“ versija, o po jos – kvietimo simbolį, pvz., >>> . Tai rodo, kad esate interpretatoriaus viduje ir galite pradėti bandyti labai paprastus dalykus : priskirti reikšmes, atlikti sudėties veiksmus, manipuliuoti eilutėmis ir pan.

Pavyzdžiui, galite parašyti kažką panašaus į: a = 6 , o kitoje eilutėje tiesiog įrašyti „a“ . Interpreteris atspausdins tame kintamajame saugomą reikšmę, šiuo atveju – 6. Taip pat galite be jokių problemų iš naujo apibrėžti tą kintamąjį, pavyzdžiui, padarydami „a“ = „hello“, o tada naudoti tokias funkcijas kaip len(a), kad pamatytumėte, kiek simbolių yra eilutėje.

Šis darbo būdas puikiai tinka eksperimentuoti ir atsakyti į greitus klausimus, tokius kaip „kas nutinka, jei į sąrašą įtraukiu skaičių?“ arba „kas nutinka, jei sujungiu eilutę su sveikuoju skaičiumi?“. Jei bandysite atlikti kažką beprasmio, pvz., „hello“ + 3, interpretatorius parodys klaidą, paaiškinančią, kas nutiko ne taip (pavyzdžiui, „TypeError“, rodančią, kad negalima sujungti eilutės su sveikuoju skaičiumi). O jei padarysite klaidą su pavadinimu ir parašysite kintamąjį, kurio niekada neapibrėžėte, gausite „NameError“, įspėjantį, kad identifikatorius nėra apibrėžtas.

Kai norite išeiti iš interpretatoriaus sistemoje „Windows“, galite naudoti kombinaciją CTRL+Z ir Enter arba galite įvesti exit() arba quit(). Tai grįš į „Windows“ komandų eilutę ir leis jums tęsti kitas užduotis, pvz., vykdyti scenarijus, išsaugotus .py failuose.

Pirmosios programos rašymas: .py failai ir paleidimas sistemoje „Windows“

Be eksperimentavimo su interpretatoriumi, anksčiau ar vėliau norėsite išsaugoti savo Python kodą failuose, kad galėtumėte jį pakartotinai naudoti, bendrinti arba vykdyti su skirtingais argumentais. Python programos paprastai išsaugomos failuose su plėtiniu .py ir yra žinomos kaip moduliai. Pavyzdžiui, galite sukurti failą pavadinimu hello.py naudodami bet kurį tinkamą teksto redaktorių („VS Code“, „Notepad++“ ir kt.).

Tame faile galite parašyti nedidelę programą, kuri gauna argumentą iš komandinės eilutės ir jį naudoja, pavyzdžiui:

importuoti
def main ():
    print('Sveiki,', sys.argv)
if __name__ == '__main__':
    pagrindinis ()

Šioje schemoje importuojamas sys modulis, kad būtų galima pasiekti sys.argv , kuris yra argumentų, kuriuos perduodate programai iš konsolės, sąrašas. Pirmasis elementas (indeksas 0) yra scenarijaus pavadinimas, o nuo indekso 1 ir toliau rodomos jūsų nurodytos reikšmės. Funkcija main() išspausdina pasisveikinimą, po kurio seka jūsų perduotas argumentas.

Norėdami paleisti šį failą sistemoje „Windows“, atidarykite terminalą, eikite į aplanką, kuriame išsaugojote hello.py (naudodami komandą `cd`) ir įveskite kažką panašaus į: `python hello.py Ana` . Jei viskas sukonfigūruota teisingai, ekrane pamatysite pranešimą „Sveika, Ana“. Šis paprastas pavyzdys jau leidžia suprasti, kaip Python interpretuoja .py failą iš viršaus į apačią , kaip importuoti modulius ir kaip vykdyti pagrindinę logiką su dažniausiai naudojamu šablonu `if __name__ == '__main__'`.

Python kaip kalba: dinamiška, interpretuojama ir lanksti

„Python“ yra dinamiška, interpretuojama ir labai lanksti kalba . Tai reiškia, kad kintamųjų tipai nedeklaruojami griežtai, kaip „Java“ ar „C++“: apibrėžiant kintamąjį nereikia nurodyti, ar jis yra sveikasis skaičius (int), eilutė (string), ar bool; tiesiog priskiriate reikšmę, o interpretatorius vykdymo metu apdoroja tipą.

Dėl šio lankstumo kodas tampa trumpesnis ir daugeliu atvejų lengviau skaitomas bei rašomas . Galite naudoti tą patį kintamąjį „a“, kad pirmiausia išsaugotumėte skaičių, o tada eilutę, ir „Python“ nesiskųs, jei atliekamos operacijos yra prasmingos. Tačiau atsisakote kompiliavimo metu atliekamo tipo tikrinimo, todėl kai kurios klaidos aptinkamos tik tada, kai vykdymas pasiekia tą konkrečią eilutę.

Pavyzdžiui, jei turite funkciją `main()`, kuri tam tikru atveju iškviečia kitą funkciją su klaida (pvz., `repeeeeet` vietoj `repeat`), Python neaptinka klaidos, kol vykdymo metu nepasiekia tos eilutės ir nebando iškviesti neteisingo pavadinimo. Kol ta kodo dalis nebus įvykdyta, programa gali atrodyti veikianti puikiai. Tas pats pasakytina ir apie kintamąjį, kuris niekada nebuvo inicializuotas: tik tada, kai bandoma nuskaityti jo reikšmę, interpretatorius išmeta `NameError` klaidą.

„Python 3“ pasaulyje buvo pridėtos „tipo užuominos“ , leidžiančios anotuoti funkcijų argumentus ir grąžinamas reikšmes numatomais tipais, pavyzdžiui, `def is_positive(n: int) -> bool:`. Šios anotacijos yra visiškai neprivalomos, tačiau jos leidžia pažangiems redaktoriams, pvz., VS Code arba statinės analizės įrankiams, patikrinti jūsų iškvietimus ir įspėti, jei kažkas neatitinka nurodyto tipo.

Nors šiame straipsnyje nėra išsamiai nagrinėjami tipų pasiūlymai, verta žinoti, kad jie egzistuoja ir kad vis daugiau šiuolaikinių „Python“ projektų juos taiko. Jei norite kurti patikimą kodą dideliu mastu, tai yra labai naudinga priemonė, ypač komandose, kuriose keli žmonės dirba su tais pačiais moduliais.

Funkcijos Python kalboje: dokumentacijos eilutės, operatoriai ir geriausia praktika

Python kalboje funkcijos apibrėžiamos raktiniu žodžiu `def` , po kurio eina pavadinimas, skliausteliuose esantys parametrai ir dvitaškis. Funkcijos tekstas yra įtrauktas tarpais. Tipiškas pavyzdys būtų funkcija, kuri kelis kartus kartoja eilutę ir, pasirinktinai, prideda šauktukus.

Konceptualiai kažkas panašaus galėtų būti `repeat(text, exclamation)` funkcija, kuri sukuria rezultatą kelis kartus sujungdama `text` argumentą. Viduje galite naudoti operatorių `+` eilutėms sujungti arba operatorių `*`, kad jas pakartotumėte tam tikrą skaičių kartų. Pavyzdžiui, `'hello' * 3` sukuria `hellohellohello'`, o `'-' * 10` sukuria savotišką brūkšnelį: `'———-''.

Kalbant apie našumą, dažnai sakoma, kad operatoriaus * naudojimas eilutėms kartoti gali būti efektyvesnis nei jų daugkartinis jungimas su +, nes rezultato dydis apskaičiuojamas tik vieną kartą, o ne palaipsniui didinamas. Mažose, mokomosiose programose to beveik nepastebėsite, tačiau verta žinoti, nes tai yra kalbos dizaino dalis.

Dar viena įdomi funkcija yra „docstrings“ – dokumentacijos eilutės, kurias galima įdėti pačioje funkcijos apibrėžimo pradžioje. Paprastai jos rašomos su trigubomis kabutėmis („" ... ""), kad būtų galima išdėstyti kelias pastraipas, ir jose paaiškinama, ką funkcija daro, kokius argumentus gauna ir ką grąžina. Šiuos aprašymus `help()` rodys vėliau, kai norėsite peržiūrėti savo funkcijos dokumentaciją.

Funkcijos viduje deklaruojami kintamieji yra lokalūs tai funkcijai, tai reiškia, kad jie neturi įtakos kintamiesiems su tuo pačiu pavadinimu už jos ribų ar kitose funkcijose. Reikšmė, kurią norite grąžinti skambinančiajam, nurodoma sakiniu „return“, po kurio gali būti pateikiami grąžintini duomenys. Jei nenaudojate „return“ arba iškviečiate funkciją be reikšmės, ji grąžina „None“.

Labai dažnas modelis yra apibrėžti kelias pagalbines funkcijas ir failo pabaigoje sukurti main() funkciją , kuri koordinuoja kitų funkcijų naudojimą. Tada, failo apačioje, įdedamas tipinis blokas if __name__ == '__main__': main() , kuris yra atsakingas už tos pagrindinės funkcijos iškvietimą tik tada, kai failas vykdomas tiesiogiai, o ne tada, kai jis importuojamas kaip modulis iš kitur.

Įtraukos svarba Python kalboje (ir kodėl reikėtų vengti tabuliacijos)

Viena iš savybių, kuri labiausiai stebina kitų kalbų kūrėjus, yra ta, kad įtrauka „Python“ kalboje nėra dekoratyvi; tai sintaksė . Riestiniai skliaustai {} nenaudojami kodo blokams atskirti; vietoj to naudojamas įtraukos lygis: visos eilutės, turinčios tą patį bloką (funkcija, „if“ sakinys, ciklas ir kt.), turi turėti lygiai tokią pačią įtrauką.

Jei vienoje bloko eilutėje yra skirtingas tarpų skaičius , interpretatorius tai laikys sintaksės klaida. Štai kodėl labai svarbu sukonfigūruoti redaktorių taip, kad vietoj tabuliacijos simbolių būtų naudojami tarpai. Skirtinguose redaktoriuose ar sistemose tabuliacijos simboliai gali būti interpretuojami skirtingo pločio, todėl atsiranda vizualinių neatitikimų ir klaidų, kurias labai sunku rasti.

Oficialiame „Python“ stiliaus vadove (PEP 8) rekomenduojama naudoti keturis tarpus kiekvienam įtraukos lygiui . Kai kurios organizacijos, pavyzdžiui, „Google“, savo vidinėse gairėse, tam tikruose kontekstuose naudoja du tarpus, tačiau jei tik pradedate, turėtumėte apsiriboti keturiais tarpais, nes tai yra labiausiai paplitęs standartas.

Nors iš pradžių gali pasirodyti keista, kad tarpai yra tokie svarbūs, laikui bėgant tai įvertinsite: jie priverčia kodą tinkamai sulygiuoti, pagerina skaitomumą ir apsaugo nuo chaotiškų blokų, užpildytų atsitiktinėmis riestinėmis skliaustelėmis. Jei dirbate su „Windows“ ir geru redaktoriumi (pavyzdžiui, „Visual Studio Code“), tiesiog sukonfigūruokite „įterpti tarpus paspaudus Tab“ ir galbūt įjunkite automatinį formatavimo koregavimą, kad apie tai pamirštumėte.

Trumpai tariant, atkreipdami dėmesį į įtraukas nuo pat pradžių, išvengsite daugybės kvailų klaidų ir paslaptingų sintaksės pranešimų . Jei kada nors pamatysite „IndentationError“ klaidą, žinosite, kad laikas patikrinti tarpus eilučių pradžioje.

Kintamųjų pavadinimai, vardų erdvės ir moduliai

Python kalboje kintamųjų tipas nedeklaruojamas, todėl jūsų pasirinkti pavadinimai yra geriausia dokumentacija . Trumpame pavyzdyje viskam tinka naudoti „a“, „b“ ir „c“, tačiau kodui augant, daug naudingiau naudoti tokius pavadinimus kaip „name“, „names“, „list_of_tuples“, „counter“ ir kt. Tai padeda prisiminti, kokio tipo duomenų tikitės iš kiekvieno kintamojo, ir sumažina pagrindinių klaidų skaičių.

Dažniausia „Python“ kintamųjų ir funkcijų konvencija yra naudoti mažąsias raides su pabraukimais (vadinamas „snake case“). Kai kurios kalbos teikia pirmenybę „camelCase“, ir tais atvejais, kai integruojate su esamu kodu, kuris naudoja šį stilių, gali būti prasminga jį atkartoti. Tačiau jei pradedate nuo nulio, „Python“ bendruomenė paprastai rekomenduoja pabraukimus, kad būtų lengviau skaityti.

Reikėtų vengti naudoti kalbos raktinius žodžius (if, while, for, class ir kt.) kaip kintamuosius, nes interpretatorius tai pažymės kaip sintaksės klaidą. Tačiau taip pat patartina pakartotinai nenaudoti integruotų funkcijų pavadinimų, tokių kaip print, list arba str, nes juos perrašytumėte savo taikymo srityje ir tai gali sukelti netikėtą elgesį. Pavyzdžiui, jei apibrėšite kintamąjį pavadinimu list, negalėsite naudoti integruotos funkcijos list() pirmiausia neištrynę arba nepervadinę savo kintamojo.

Kalbant apie kodo organizavimą, kiekvienas .py failas veikia kaip modulis su savo vardų erdve . Tai reiškia, kad jei turite failą pavadinimu utilities.py su funkcija process(), jo pilnas pavadinimas būtų utilities.process. Taip išvengiama konfliktų su kitomis procesų funkcijomis, apibrėžtomis skirtinguose moduliuose: kiekvienas failas turi savo nedidelį identifikatorių pasaulį.

Kai importuojate standartinį modulį, pvz., `sys`, naudodami `import sys` , visos jo funkcijos ir kintamieji tampa prieinami su tuo prefiksu: `sys.argv`, `sys.exit()` ir kt. Taip pat yra formatas `from sys import argv, exit`, kuris leidžia naudoti `argv` ir `exit()` tiesiogiai be prefikso, tačiau paprastai rekomenduojama versija su pilnu pavadinimu, nes tai padeda suprasti, iš kur kilęs kiekvienas simbolis, ir išvengiama painiavos, kai vienu metu naudojami keli moduliai.

Python kalboje yra gana išsami standartinė biblioteka , kuri įdiegiama kartu su interpretatoriumi. Kai kurie dažniausiai naudojami moduliai yra sys (sistemos įrankiai ir komandinės eilutės argumentai), re (reguliarūs reiškiniai), os (failų sistemos prieiga ir operacinės sistemos funkcijos) ir daugelis kitų. Visa ši biblioteka yra išsamiai aprašyta oficialioje svetainėje docs.python.org.

Vykdymo laiko klaidos ir kaip iš jų pasimokyti

Dėl dinamiško „Python“ pobūdžio daugelis patikrinimų atidedami, kol bus įvykdyta kiekviena eilutė. Tai reiškia, kad vykdymo metu matysite tik kai kurias klaidas : neteisingai parašytus pavadinimus, neinicializuotus kintamuosius, nesuderinamus tipus ir pan. Iš pradžių tai gali erzinti, bet netrukus priprasite skaityti ir suprasti klaidų pranešimus.

Tipiškas pavyzdys yra funkcija, kuri konkrečioje „if“ sakinio šakoje iškviečia neegzistuojantį funkcijos pavadinimą. Kol ta šaka nevykdoma, „Python“ nesiskundžia. Kai tik pasiekiama klaidinga eilutė, programa pateikia „NameError“ įspėjimą, kad identifikatorius yra neapibrėžtas. Kažkas labai panašaus nutinka, jei lyginate kintamąjį, kuris niekada nebuvo inicializuotas: kalba aptiks problemą, kai tik bandys įvertinti tą išraišką.

Jei naudojate griežtesnes kalbas, galite nepastebėti, kad kompiliatorius pateikia ankstesnius įspėjimus. „Python“ taiko kitokį požiūrį: daugiau laisvės rašant kodą ir mažiau griežto kompiliavimo , o programuotojas turi palaikyti šį lankstumą testais, gerais įrankiais ir, jei pageidaujama, įvesti anotacijas, kad sumažintų klaidų skaičių.

Teigiamas aspektas yra tas, kad būtent dėl ​​šio lankstumo „Python“ labai gerai mokosi bandymų ir klaidų metodu . Interaktyvus interpretatorius, trumpi scenarijai ir aiškūs klaidų pranešimai leidžia greitai ištaisyti kodą. Palaipsniui išsiugdysite įprotį paleisti mažas programos dalis, kad įsitikintumėte, jog kiekviena dalis veikia, prieš komplikuojant kitą.

„Windows“ sistemoje gera strategija yra atidaryti terminalą, paleisti scenarijus ir, jei kas nors nepavyksta, atidžiai perskaityti „Python“ pėdsaką . Daugeliu atvejų pranešime nurodomas ne tik klaidos tipas, bet ir tiksli eilutė bei failas, kuriame ji įvyko, o tai labai naudinga norint greitai diagnozuoti ir išspręsti problemą.

Integruota pagalba ir ištekliai, skirti tolesniam Python mokymuisi sistemoje „Windows“

Be oficialios dokumentacijos ir struktūrizuotų kursų, „Python“ programoje yra pagalbos įrankiai, esantys pačiame interpretatoriuje . Du vertingiausi pradedantiesiems yra „help()“ ir „dir()“. Abu leidžia tyrinėti kiekvienos funkcijos, modulio ar metodo veikimą neišeinant iš „Python“ aplinkos.

Pavyzdžiui, jei norite sužinoti, kaip veikia integruota funkcija `len()`, interpretatoriuje galite įvesti `help(len)` . Arba, jei importavote modulį `sys` naudodami `import sys`, galite iškviesti `help(sys)`, kad perskaitytumėte to modulio dokumentaciją, ir `dir(sys)`, kad pamatytumėte visų jo galimų atributų (kintamųjų, funkcijų ir kt.) sąrašą.

Taip pat galima gauti pagalbos dėl konkrečių objektų metodų. Pavyzdžiui, „text“.split leidžia pasiekti eilutės skaidymo metodą, o jei vykdote `help('text'.split)` , pamatysite aprašymą, kaip skaidyti eilutes į sąrašus pagal skiriamąjį ženklą. Panašiai, `help(str.split)` parodys tą pačią informaciją, nes tai tas pats metodas, apibrėžtas `str` klasėje.

Panašiai galite naudoti `help(list)` ir `dir(list)`, norėdami sužinoti, kaip Python kalboje veikia sąrašai, pamatyti, kokius metodus jie turi (papildymas, išplėtimas, rūšiavimas ir kt.), o tada, pavyzdžiui, išsamiau išnagrinėti kiekvieną iš jų, naudodami `help(list.append)`. Tai puikus būdas mokytis veikiant, nesiremiant vien išoriniais vadovais.

Be interpretatoriaus, galite pasinaudoti daugybe kokybiškų išteklių: oficialia dokumentacija adresu docs.python.org, kursais tokiose platformose kaip „Microsoft Learn“, „Coursera“ ar „Udacity“ ir interaktyviais vadovėliais, leidžiančiais programuoti naršyklėje naudojant įterptąjį interpretatorių. Pavyzdžiui, „Google“ siūlo įvadinį kursą, pagrįstą vidine medžiaga, apimančia „Python 3“ ir pereinančia nuo pagrindų prie sudėtingesnių temų.

Jei pageidaujate mokytis be vaizdo įrašų ir savo tempu, galite rasti internetinių mokomųjų vaizdo įrašų, kuriuose teorija ir praktiniai pratimai derinami toje pačioje aplinkoje. Be to, tokios bendruomenės kaip „Stack Overflow“, specializuoti adresų sąrašai ir mokymosi forumai gali suteikti pagalbą, jei dirbdami su „Windows“ susiduriate su kokia nors detale.

Visa ši ekosistema reiškia, kad atlikus pradinį diegimą ir konfigūravimą sistemoje „Windows“, tolesnis tobulėjimas kaip „Python“ programuotojui ar duomenų analitikui labiau priklauso nuo atkaklumo, o ne nuo išteklių trūkumo. Pavyzdžiui, jei jūsų tikslas yra dirbti su duomenimis, galite giliau pasinerti į duomenų bazes vadovaudamiesi konkrečiais vadovais.

Susipažinę su interpretatoriumi, .py scenarijais, argumentų tvarkymu, įtraukomis ir funkcijomis, pastebėsite, kad Python mokymasis sistemoje „Windows“ nebebus techninių kliūčių ruožas, o taps gana sklandžiu procesu, kuriame su kiekviena maža pažanga įgysite pasitikėjimo savimi ir būsite paskatinti spręsti sudėtingesnes problemas.