- Prawidłowa konfiguracja Pythona w systemie Windows pozwala uniknąć problemów ze ścieżkami, aliasami i wersjami.
- Interaktywny interpreter i pliki .py ułatwiają testowanie kodu i tworzenie prawdziwych programów.
- Składnia Pythona, dynamiczne typowanie i obowiązkowe wcięcia ułatwiają pisanie czytelnego kodu.
- Wbudowana pomoc i zasoby online umożliwiają samodzielną naukę języka Python.
Jeśli próbujesz nauczyć się Pythona w systemie Windows i nie wiesz, od czego zacząć , nie jesteś sam. Najtrudniejszą częścią nauki dowolnego języka programowania zazwyczaj nie jest sam kod, ale raczej zapoznanie się z instalacją, narzędziami i wstępnymi testami. Ścieżki systemowe, aliasy wykonywania i różne wersje Pythona sprawiają, że łatwo się sfrustrować, zanim jeszcze napiszesz swoją pierwszą funkcję `print()`.
Ten artykuł zawiera szczegółowy, praktyczny i pełen niuansów przewodnik po nauce Pythona w systemie Windows od podstaw: jak go poprawnie zainstalować, jak uniknąć typowych problemów ze ścieżkami, czym jest interpreter, jak pisać i uruchamiać programy, jak organizować kod w moduły i jak kontynuować naukę, korzystając z przydatnych zasobów . Wszystko jest wyjaśnione jasnym i przystępnym językiem, bez pomijania żadnych istotnych pojęć.
Dlaczego tak trudno jest rozpocząć przygodę z Pythonem (szczególnie w systemie Windows)?
Wiele osób zgadza się, że pierwszą poważną przeszkodą w nauce Pythona nie jest składnia ani koncepcje programowania, ale coś znacznie bardziej podstawowego: wiedza, gdzie kliknąć i co zainstalować. Użytkownicy tacy jak Ty opowiadają bardzo podobne historie: próbują stworzyć wirtualne środowisko do korzystania ze starszej wersji Pythona, grzebią w ustawieniach systemu Windows, odinstalowują Pythona, postępując zgodnie z samouczkiem, a nagle system przestaje rozpoznawać polecenia Pythona.
Jednym z najbardziej mylących aspektów jest kwestia ścieżek i zmiennych środowiskowych . Dlaczego trzeba zaznaczyć pole „Dodaj Pythona do ścieżki”? Co to znaczy, że system Windows nie może znaleźć tego polecenia? Jaki jest dokładnie cel opcji „Zarządzaj aliasami wykonywania aplikacji”? Dla kogoś, kto chce po prostu uruchomić kilka skryptów analizy danych , może to brzmieć zupełnie niepotrzebnie, a nawet absurdalnie.
Te początkowe drobne komplikacje mają jednak swoje wytłumaczenie: system Windows musi wiedzieć, gdzie zainstalowany jest interpreter Pythona , aby móc go uruchomić z dowolnego wiersza poleceń. Jeśli ta ścieżka nie znajduje się w zmiennej środowiskowej PATH, pojawią się błędy takie jak „Python nie jest rozpoznawany jako polecenie wewnętrzne lub zewnętrzne”. A jeśli dodatkowo aliasy Microsoft Store są mieszane z tradycyjnymi instalacjami, sytuacja staje się nieco bardziej skomplikowana.
Dobra wiadomość jest taka, że po przejściu przez tę początkową fazę instalacji i konfiguracji, Python jest bardzo przyjazny dla użytkownika i elastyczny . Dlatego wiele firm (w tym Google) używa go jako języka programowania wprowadzającego, a dostępne są specjalne kursy dla początkujących , które krok po kroku prowadzą od etapu „nie mam pojęcia” do pisania użytecznych i czytelnych programów.
Instalowanie Pythona w systemie Windows bez popadania w szaleństwo
Aby poprawnie nauczyć się Pythona w systemie Windows, najlepszym rozwiązaniem jest zainstalowanie aktualnej wersji Pythona 3 z oficjalnej strony internetowej lub wiarygodnego źródła, a także unikanie starszych lub mieszanych instalacji. Zmniejsza to ryzyko wystąpienia wielu typowych konfliktów.
Po uruchomieniu instalatora Pythona w systemie Windows zobaczysz kluczowe pole wyboru: „Dodaj Pythona do zmiennej PATH”. Zdecydowanie zaleca się zaznaczenie tego pola, ponieważ automatycznie dodaje ono ścieżkę interpretera do zmiennych środowiskowych systemu. Oznacza to, że po otwarciu wiersza poleceń (CMD lub PowerShell) możesz po prostu wpisać `python` lub `python3`, nie pamiętając folderu instalacyjnego.
Kolejnym problemem jest opcja systemu Windows „Zarządzaj aliasami wykonywania aplikacji” . Funkcja ta umożliwia skojarzenie niektórych poleceń (takich jak python.exe) z aplikacjami zainstalowanymi ze sklepu Microsoft Store. Podczas korzystania z Pythona ze sklepu i jednoczesnej instalacji innej wersji z python.org, system Windows może uruchomić jedną lub drugą wersję w nieprzewidywalny sposób. Aby uniknąć problemów, najlepiej użyć pojedynczej, dobrze skonfigurowanej głównej instalacji Pythona 3 i sprawdzić te aliasy, aby zapobiec konfliktom ścieżek.
Jeśli odinstalujesz Pythona w dowolnym momencie podczas korzystania z samouczka, a system przestanie rozpoznawać polecenie, nie panikuj: zazwyczaj wystarczy ponowna instalacja Pythona 3 i ponowne zaznaczenie pola w zmiennej środowiskowej PATH, aby rozwiązać problem. Od tego momentu powinieneś móc tworzyć środowiska wirtualne, instalować biblioteki i uruchamiać skrypty normalnie.
Czym dokładnie jest interpreter Pythona i jak go używać
Jednym z najlepszych sposobów, aby naprawdę zrozumieć działanie Pythona, jest uruchomienie interaktywnego interpretera i napisanie kodu bezpośrednio w nim. Interpreter to program, który odczytuje instrukcje wiersz po wierszu, wykonuje je natychmiast i wyświetla wynik. W systemie Windows zazwyczaj robi się to poprzez otwarcie programu PowerShell lub CMD i wpisanie:
Python lub Python 3
Jeśli wszystko pójdzie dobrze, zobaczysz coś w rodzaju nagłówka z wersją Pythona, a następnie symbol zaproszenia, taki jak >>> . Oznacza to, że znajdujesz się w interpreterze i możesz zacząć wykonywać bardzo proste czynności : przypisywać wartości, wykonywać dodawanie, manipulować ciągami znaków i tak dalej.
Na przykład możesz napisać coś takiego: a = 6 , a następnie w następnym wierszu po prostu wpisać a . Interpreter wydrukuje wartość zapisaną w tej zmiennej, w tym przypadku 6. Możesz też bez problemu przedefiniować tę zmienną, na przykład tworząc a = 'hello', a następnie użyć funkcji takich jak len(a), aby sprawdzić, ile znaków ma ciąg.
Ten sposób działania idealnie nadaje się do eksperymentowania i odpowiadania na szybkie pytania, takie jak „co się stanie, jeśli dodam liczbę do listy?” lub „co się stanie, jeśli połączę ciąg znaków z liczbą całkowitą?”. Jeśli spróbujesz czegoś, co nie ma sensu, na przykład „hello” + 3, interpreter wyświetli błąd wyjaśniający, co poszło nie tak (na przykład błąd typu TypeError wskazujący, że nie można połączyć ciągu znaków z liczbą całkowitą). A jeśli popełnisz błąd w nazwie i napiszesz zmienną, której nigdy nie zdefiniowałeś, otrzymasz błąd NameError ostrzegający, że identyfikator nie jest zdefiniowany.
Aby zamknąć interpreter w systemie Windows, możesz użyć kombinacji klawiszy CTRL+Z, a następnie Enter , lub wpisać exit() lub quit(). Spowoduje to powrót do wiersza poleceń systemu Windows i umożliwi kontynuowanie wykonywania innych zadań, takich jak uruchamianie skryptów zapisanych w plikach .py.
Napisanie pierwszego programu: pliki .py i uruchomienie go w systemie Windows
Poza eksperymentowaniem z interpreterem, prędzej czy później będziesz chciał zapisać swój kod Pythona w plikach, aby móc go ponownie wykorzystać, udostępnić lub uruchomić z różnymi argumentami. Programy w Pythonie są zazwyczaj zapisywane w plikach z rozszerzeniem .py i są znane jako moduły. Na przykład, możesz utworzyć plik o nazwie hello.py w dowolnym przyzwoitym edytorze tekstu (VS Code, Notepad++ itp.).
W tym pliku możesz napisać mały program, który otrzymuje argument z wiersza poleceń i go używa, na przykład:
import sys
def main ():
print('Witaj,', sys.argv)
if __name__ == '__main__':
Głównym ()
W tym schemacie importujesz moduł sys, aby uzyskać dostęp do pliku sys.argv , czyli listy argumentów przekazywanych do programu z konsoli. Pierwszy element (indeks 0) to nazwa skryptu, a od indeksu 1 w górę pojawiają się określone wartości. Funkcja main() wyświetla powitanie, a następnie przekazywany jej argument.
Aby uruchomić ten plik w systemie Windows, otwórz terminal, przejdź do folderu, w którym zapisałeś hello.py (używając polecenia `cd`) i wpisz coś w stylu: `python hello.py Ana` . Jeśli wszystko jest poprawnie skonfigurowane, na ekranie pojawi się komunikat „Hello, Ana”. Ten prosty przykład pozwala zrozumieć, jak Python interpretuje plik .py od góry do dołu , jak importować moduły i jak wykonywać logikę główną z powszechnie używanym wzorcem `if __name__ == '__main__'`.
Python jako język: dynamiczny, interpretowany i elastyczny
Python to dynamiczny, interpretowany i bardzo elastyczny język . Oznacza to, że nie deklaruje się sztywno typów zmiennych, jak w Javie czy C++: nie trzeba określać, czy coś jest int, string czy bool podczas definiowania; wystarczy przypisać wartość, a interpreter obsługuje typ w czasie wykonywania.
Ta elastyczność sprawia, że kod jest krótszy i w wielu przypadkach łatwiejszy do odczytania i zapisania . Możesz użyć tej samej zmiennej `a` do zapisania najpierw liczby, a następnie ciągu znaków, a Python nie będzie narzekał, o ile wykonywane operacje mają sens. Jednak w ten sposób rezygnujesz ze sprawdzania typów w czasie kompilacji, więc niektóre błędy są wykrywane dopiero po osiągnięciu konkretnego wiersza kodu.
Na przykład, jeśli masz funkcję `main()`, która w pewnym przypadku wywołuje inną funkcję z błędem ortograficznym (np. `repeeeet` zamiast `repeat`), Python nie wykryje błędu, dopóki nie dojdzie do tego wiersza w czasie wykonywania i nie spróbuje wywołać niepoprawnej nazwy. Dopóki ten fragment kodu nie zostanie wykonany, program może wydawać się działać idealnie. To samo dotyczy zmiennej, która nigdy nie została zainicjowana: interpreter zgłasza błąd `NameError` dopiero przy próbie odczytania jej wartości.
W świecie Pythona 3 dodano „wskazówki typu” , które pozwalają na adnotowanie argumentów i wartości zwracanych przez funkcje za pomocą oczekiwanych typów, na przykład `def is_positive(n: int) -> bool:`. Adnotacje te są całkowicie opcjonalne, ale pozwalają zaawansowanym edytorom, takim jak VS Code czy narzędzia do analizy statycznej, na sprawdzenie wywołań i wygenerowanie alertu, jeśli coś nie pasuje do wskazanego typu.
Chociaż ten artykuł nie zagłębia się w temat sugestii typów, warto wiedzieć, że istnieją i że coraz więcej nowoczesnych projektów w Pythonie je wdraża. Jeśli chcesz tworzyć solidny kod na dużą skalę, są one bardzo przydatnym narzędziem, szczególnie w zespołach, w których nad tymi samymi modułami pracuje kilka osób.
Funkcje w Pythonie: docstringi, operatory i najlepsze praktyki
W Pythonie funkcje definiuje się za pomocą słowa kluczowego `def` , po którym następuje nazwa, parametry w nawiasach i dwukropek. Treść funkcji jest wcięta spacjami. Typowym przykładem jest funkcja, która powtarza ciąg znaków kilka razy i opcjonalnie dodaje wykrzykniki.
Koncepcyjnie coś takiego mogłoby być funkcją `repeat(text, exclamation)`, która generuje wynik poprzez wielokrotne łączenie argumentu `text`. Wewnątrz można użyć operatora `+` do łączenia ciągów znaków lub operatora `*` do powtarzania ich określoną liczbę razy. Na przykład `'hello' * 3` generuje `hellohellohello'`, podczas gdy `'-' * 10` generuje rodzaj myślnika: `'———-'`.
Pod względem wydajności często mówi się, że użycie operatora * do powtarzania ciągów znaków może być bardziej efektywne niż wielokrotne łączenie ich znakiem +, ponieważ rozmiar wyniku jest obliczany tylko raz, a nie zwiększany przyrostowo. W małych, edukacyjnych programach ledwo to zauważysz, ale warto o tym wiedzieć, ponieważ jest to element konstrukcji języka.
Kolejną interesującą funkcją są docstringi , czyli ciągi dokumentacyjne, które można umieścić na samym początku definicji funkcji. Zazwyczaj są one pisane w potrójnych cudzysłowach ("" ... ""), co pozwala na utworzenie wielu akapitów, i wyjaśniają, co funkcja robi, jakie argumenty otrzymuje i co zwraca. Te opisy zostaną wyświetlone później przez `help()`, gdy zechcesz przejrzeć dokumentację swojej funkcji.
W obrębie funkcji deklarowane zmienne są lokalne dla tej funkcji, co oznacza, że nie wpływają na zmienne o tej samej nazwie poza nią lub w innych funkcjach. Wartość, którą chcesz zwrócić wywołującemu, jest określana za pomocą polecenia `return`, po którym mogą być podane dane do zwrócenia. Jeśli nie użyjesz polecenia `return` lub wywołasz funkcję bez wartości, zwróci ona `None`.
Bardzo powszechnym schematem jest zdefiniowanie kilku funkcji pomocniczych i utworzenie pod koniec pliku funkcji main() , która koordynuje użycie pozostałych. Następnie, na dole, umieszcza się typowy blok if __name__ == '__main__': main(), który odpowiada za wywołanie tej funkcji głównej tylko wtedy, gdy plik jest wykonywany bezpośrednio, a nie gdy jest importowany jako moduł z innego źródła.
Znaczenie wcięć w Pythonie (i dlaczego należy unikać tabulatorów)
Jedną z cech, która najbardziej zaskakuje osoby znające inne języki, jest to, że wcięcia w Pythonie nie są elementem dekoracyjnym, lecz składnią . Nawiasy klamrowe {} nie służą do oddzielania bloków kodu; zamiast tego używany jest poziom wcięcia: wszystkie wiersze współdzielące ten sam blok (funkcja, instrukcja if, pętla itp.) muszą mieć dokładnie takie samo wcięcie.
Jeśli pojedyncza linia w bloku zawiera inną liczbę spacji , interpreter potraktuje to jako błąd składniowy. Dlatego tak ważne jest skonfigurowanie edytora tak, aby używał spacji zamiast tabulatorów. Tabulatory mogą być interpretowane z różną szerokością w różnych edytorach lub systemach, co prowadzi do niespójności wizualnych i błędów, które są bardzo trudne do zlokalizowania.
Oficjalny podręcznik stylu Pythona (PEP 8) zaleca używanie czterech spacji na każdy poziom wcięcia . Niektóre organizacje, takie jak Google w swoich wewnętrznych wytycznych, stosują dwie spacje w określonych kontekstach, ale jeśli dopiero zaczynasz, powinieneś trzymać się czterech spacji, co jest najpopularniejszym standardem.
Choć na początku może się wydawać dziwne, że odstępy są tak ważne, z czasem docenisz ich znaczenie: wymuszają one prawidłowe wyrównanie kodu, poprawiają czytelność i zapobiegają powstawaniu chaotycznych bloków wypełnionych przypadkowymi nawiasami klamrowymi. Jeśli pracujesz w systemie Windows z dobrym edytorem (na przykład Visual Studio Code), po prostu skonfiguruj opcję „wstaw spacje po tabulatorze” i ewentualnie włącz automatyczne dostosowywanie formatowania, aby o tym zapomnieć.
Krótko mówiąc, zwrócenie uwagi na wcięcia od samego początku uchroni Cię przed wieloma głupimi błędami i zagadkowymi komunikatami składniowymi . Jeśli kiedykolwiek zobaczysz błąd IndentationError, będziesz wiedzieć, że czas sprawdzić spacje na początku wiersza.
Nazwy zmiennych, przestrzenie nazw i moduły
W Pythonie nie deklaruje się typu zmiennych, więc wybrane nazwy stanowią najlepszą dokumentację . Używanie `a`, `b` i `c` do wszystkiego jest w porządku w krótkim przykładzie, ale wraz z rozwojem kodu znacznie bardziej przydatne jest używanie nazw takich jak `name`, `names`, `list_of_tuples`, `counter` itd. Pomaga to zapamiętać, jakiego typu danych oczekuje się w każdej zmiennej i zmniejsza liczbę podstawowych błędów.
Najczęstszą konwencją w Pythonie dla zmiennych i funkcji jest używanie małych liter z podkreśleniami (tzw. snake case). Niektóre języki preferują camelCase i w przypadkach integracji z istniejącym kodem, który używa tego stylu, sensowne może być jego naśladowanie. Jednak jeśli zaczynasz od zera, społeczność Pythona zazwyczaj zaleca stosowanie podkreśleń w celu poprawy czytelności.
Należy unikać używania własnych słów kluczowych języka (if, while, for, class itd.) jako zmiennych, ponieważ interpreter oznaczy to jako błąd składniowy. Zaleca się jednak również, aby nie używać ponownie nazw funkcji wbudowanych, takich jak print, list czy str, ponieważ nadpisywałoby to je w obrębie zakresu i mogłoby prowadzić do nieoczekiwanego zachowania. Na przykład, jeśli zdefiniujesz zmienną o nazwie list, nie będziesz mógł użyć funkcji wbudowanej list() bez wcześniejszego usunięcia lub zmiany nazwy zmiennej.
Jeśli chodzi o organizację kodu, każdy plik .py działa jak moduł z własną przestrzenią nazw . Oznacza to, że jeśli masz plik o nazwie tools.py z funkcją process(), jego pełna nazwa kwalifikowana brzmiałaby utility.process. Pozwala to uniknąć konfliktów z innymi funkcjami procesu zdefiniowanymi w różnych modułach: każdy plik utrzymuje swój własny mały świat identyfikatorów.
Gdy importujesz standardowy moduł, np. `sys` za pomocą polecenia `import sys` , wszystkie jego funkcje i zmienne stają się dostępne pod tym prefiksem: `sys.argv`, `sys.exit()` itd. Istnieje również forma `from sys import argv, exit`, która umożliwia bezpośrednie użycie `argv` i `exit()` bez prefiksu, ale ogólnie zaleca się używanie wersji z pełną nazwą, ponieważ pomaga ona zrozumieć, skąd pochodzi każdy symbol i uniknąć pomyłek podczas jednoczesnego korzystania z wielu modułów.
Python zawiera dość obszerną bibliotekę standardową , która jest instalowana wraz z interpreterem. Do najczęściej używanych modułów należą: sys (narzędzia systemowe i argumenty wiersza poleceń), re (wyrażenia regularne), os (dostęp do systemu plików i funkcje systemu operacyjnego) i wiele innych. Cała biblioteka jest szczegółowo udokumentowana na oficjalnej stronie internetowej docs.python.org.
Błędy w czasie wykonywania i jak się na nich uczyć
Ze względu na dynamiczną naturę Pythona, wiele sprawdzeń jest odkładanych do momentu wykonania każdego wiersza kodu. Oznacza to, że w czasie wykonywania programu zobaczysz tylko niektóre błędy : błędnie napisane nazwy, niezainicjowane zmienne, niezgodne typy itd. Początkowo może to być frustrujące, ale szybko przyzwyczaisz się do czytania i rozumienia komunikatów o błędach.
Typowym przykładem jest funkcja, która w określonej gałęzi instrukcji if wywołuje funkcję o nazwie, która nie istnieje. Dopóki ta gałąź nie zostanie wykonana, Python nie zgłosi błędu. W momencie dotarcia do błędnego wiersza, zostanie zgłoszony błąd NameError, informujący o niezdefiniowaniu identyfikatora. Bardzo podobna sytuacja ma miejsce, gdy porównujesz zmienną, która nigdy nie została zainicjowana: język wykryje problem, gdy tylko spróbuje ocenić to wyrażenie.
Jeśli korzystasz z bardziej rygorystycznych języków, możesz nie zauważyć wcześniejszych ostrzeżeń kompilatora. Python oferuje inne podejście: większą swobodę podczas pisania kodu i mniejszą sztywność kompilacji , w zamian za konieczność wsparcia tej elastyczności przez programistę testami, dobrymi narzędziami i, w razie potrzeby, adnotacjami typu w celu zmniejszenia liczby błędów.
Pozytywnym aspektem jest to, że właśnie dzięki tej zwinności Python doskonale nadaje się do nauki metodą prób i błędów . Interaktywny interpreter, krótkie skrypty i przejrzyste komunikaty o błędach pozwalają na szybkie korygowanie kodu. Stopniowo wyrobisz sobie nawyk uruchamiania małych fragmentów programu, aby upewnić się, że każdy z nich działa poprawnie, zanim skomplikujesz kolejny.
W systemie Windows dobrą strategią jest otwarcie terminala, uruchomienie skryptów i, jeśli coś pójdzie nie tak, uważne przeczytanie śladu Pythona . W większości przypadków komunikat wskazuje nie tylko rodzaj błędu, ale także dokładny wiersz i plik, w którym wystąpił, co jest bardzo przydatne do szybkiej diagnozy i rozwiązania problemu.
Wbudowana pomoc i zasoby do dalszej nauki języka Python w systemie Windows
Oprócz oficjalnej dokumentacji i ustrukturyzowanych kursów, Python zawiera narzędzia pomocy dostępne bezpośrednio w interpreterze . Dwa z najcenniejszych dla początkujących to `help()` i `dir()`. Oba pozwalają zapoznać się z działaniem każdej funkcji, modułu lub metody bez opuszczania środowiska Pythona.
Na przykład, jeśli chcesz wiedzieć, jak działa wbudowana funkcja `len()`, możesz wpisać `help(len)` w interpreterze. Albo, jeśli zaimportowałeś moduł `sys` poleceniem `import sys`, możesz wywołać `help(sys)`, aby przeczytać dokumentację tego modułu, oraz `dir(sys)`, aby wyświetlić listę wszystkich dostępnych atrybutów (zmiennych, funkcji itp.).
Można również uzyskać pomoc dotyczącą metod konkretnych obiektów. Na przykład polecenie `text'.split` umożliwia dostęp do metody split ciągu znaków, a po wywołaniu polecenia `help('text'.split)` zobaczysz opis dzielenia ciągów znaków na listy na podstawie separatora. Podobnie polecenie `help(str.split)` wyświetli te same informacje, ponieważ jest to ta sama metoda zdefiniowana w klasie `str`.
Podobnie, możesz użyć `help(list)` i `dir(list)`, aby dowiedzieć się, jak działają listy w Pythonie, zobaczyć, jakie mają metody (append, extend, sort itd.), a następnie zgłębić każdą z nich, na przykład za pomocą `help(list.append)`. To doskonały sposób na naukę przez praktykę, bez polegania wyłącznie na zewnętrznych podręcznikach.
Poza interpreterem masz do dyspozycji wiele wysokiej jakości zasobów: oficjalną dokumentację na docs.python.org, kursy na platformach takich jak Microsoft Learn, Coursera czy Udacity oraz interaktywne samouczki, które pozwalają programować w przeglądarce z wykorzystaniem wbudowanego interpretera. Google oferuje na przykład kurs wprowadzający oparty na materiałach wewnętrznych, który obejmuje Pythona 3 i przechodzi od podstaw do bardziej zaawansowanych zagadnień.
Jeśli wolisz naukę bez filmów i chcesz uczyć się we własnym tempie, dostępne są samouczki online, które łączą teorię z ćwiczeniami praktycznymi w jednym środowisku. Dodatkowo, społeczności takie jak Stack Overflow, specjalistyczne listy mailingowe i fora edukacyjne mogą zapewnić wsparcie, gdy utkniesz na konkretnym detalu podczas pracy w systemie Windows.
Cały ten ekosystem oznacza, że po ukończeniu początkowej instalacji i konfiguracji w systemie Windows, dalszy rozwój jako programista Pythona lub analityk danych jest bardziej kwestią wytrwałości niż braku zasobów. Na przykład, jeśli Twoim celem jest praca z danymi, możesz zgłębić temat baz danych , korzystając z dedykowanych przewodników.
Po zapoznaniu się z interpreterem, skryptami .py, obsługą argumentów, wcięciami i funkcjami, odkryjesz, że nauka Pythona w systemie Windows przestaje być technicznym torem przeszkód, a staje się dość płynnym procesem, w którym z każdym małym postępem zyskujesz pewność siebie i jesteś zmotywowany do rozwiązywania bardziej złożonych problemów.
