Przejdź do głównej zawartości

python_basics

szybkie opanowanie podstaw (1–2 tygodnie) 💻​

  • Zmienne, typy danych, instrukcje warunkowe, pętle for i while, funkcje, klasy.
  • Wybierz jedno dobre źródło (np. kurs online, książka) i konsekwentnie je przerabiaj.
  • Wykonuj mini-wyzwania i ćwiczenia praktyczne po każdej lekcji.

interaktywna nauka (kilka tygodni)​

wybór niszy i ukończenie projektu​

  • Skup się na konkretnej dziedzinie – analizie danych.
  • Buduj własny projekt – nawet prosty, ale działający.
  • Szukaj problemów do rozwiązania – kod ma mieć sens, nie być nudnym ćwiczeniem.

pomysły na proste projekty w pythonie​

Oto kilka propozycji projektów, które możesz zrealizować na początek:

  • Kalkulator tekstowy – program przyjmujący działania od użytkownika i zwracający wynik.
  • Lista zadań (To-Do List) – aplikacja do zarządzania zadaniami w terminalu.
  • Gra w zgadywanie liczby – komputer losuje liczbę, użytkownik zgaduje.
  • Konwerter jednostek – np. zamiana stopni Celsjusza na Fahrenheita, kilometrów na mile itp.
  • Prosty notatnik – zapisuj i odczytuj notatki z pliku tekstowego.
  • Analizator tekstu – policz słowa, znaki, najczęściej występujące słowa w podanym tekście.
  • Quiz – program zadający pytania i zliczający punkty.
  • Symulator rzutu kostką – losowanie liczb od 1 do 6. 🎲
  • Pobieracz kursów walut – pobierz aktualne kursy z internetu (np. API NBP).
  • Prosty wykres – narysuj wykres funkcji matematycznej (np. z użyciem matplotlib).

Wybierz jeden z nich i spróbuj go zrealizować – najlepiej od początku do końca!

przyzwyczajanie się do nowego języka​

Poznaj idiomatyczny Python – korzystaj z jego mocnych stron:

  • List comprehensions
  • Generatory
  • Context managers (with)
  • Operacje na słownikach (dict)
  • Dekoratory (@decorator)
  • Typowanie (def func(a: int) -> str)

ciągłe budowanie i „wysyłanie”​

  • Rozwijaj nawyk kończenia projektów.
  • (Opcjonalnie) ucz się kontroli wersji (Git, GitHub).

najważniejsze ⭐​

Celem nauki Pythona nie jest perfekcyjne przerobienie 10 kursów, tylko zbudowanie czegoś, co działa.
Jeśli po 6 miesiącach nauki nie zbudowałeś nic konkretnego – zmień podejście.

Ucz się trochę → buduj coś → utknij → ucz się dalej → popraw → powtórz

notatniki jupyter​

Jupyter Notebook to jedno z najważniejszych narzędzi w pracy z Pythonem, szczególnie w analizie danych, uczeniu maszynowym i eksploracji kodu. Pozwala na interaktywne pisanie i uruchamianie kodu w „komórkach”, dzięki czemu możesz szybko testować pomysły, wizualizować wyniki (np. wykresy) i prowadzić notatki w jednym miejscu.

poznaj je na początku nauki, będzie prościej

  • Ułatwia eksperymentowanie z kodem i szybkie debugowanie.
  • Pozwala łączyć kod, tekst (Markdown), obrazy i wykresy w jednym pliku.
  • Jest standardem w środowisku naukowym i data science.
  • W nich są pisane zadania konkursowe.
wskazówka

Jeśli chcesz szybko zacząć, spróbuj Google Colab – nie wymaga instalacji, działa w przeglądarce i obsługuje notatniki Jupyter!

polecane źródła​