背 景
背景 今天我作为一个真正的0基础,就是连一行代码的都没有写过的背景 问了大妈几个问题 如果这几个问题不解答我对于如何搭建学习环境都是懵逼的 大妈建议我尽量自己解决问题,搞不定了再问,这样学习效果更好,如果全部都是老师直接给答案效果会非常不好.
1
怎么从 gitlab 里下载和提交文件
自己探索自己的方式,但不推荐用图形化界面
2
是不是要新开一个工程提交自己的作业?
3
是不是我现在要做的是提交一个我的 INFO 信息?
是的,具体看欢迎入营的邮件指引. (这个是我之前没有仔细看的邮件,配置好Gitlab账号密码后就没有往后看,这是造成我不知所措的原因)
4
大妈给我演示了一下第一个作业的探索和解题过程
B站 - 190708qa-zach101-101.camp
av78756287
https://www.bilibili.com/video/av78756287/
5
介绍了一下这个 Issues
6
介绍了一下公开的笔记本网页
通过直接编辑HTML增加了一行内容. 需要等待 PENDING 才会发不出来.
PS:
并分析自己之前之所以没明白从哪儿开始的原因在哪儿? 完全没有自己建立过代码环境,没有图形化界面的懵逼,又没有仔细看欢迎邮件说明,和主动探索GITLAB
任务看不懂?
不光是看不懂任务,不知道任务在哪里
工具不明白?
全新的工具,不知道这个工具的概念
操作想象不出?
最基本的操作还在摸索中
不愿用 CLI?
神马是CLI?命令行吗
我想说的是,程序的一些非常基础的东西,可能会通过我的提问被圈出来,这些非常基础的问题也许做过几年开发的人来说完全忘记对于新手也是一种挑战. 比如怎么把 GITLAB 里的东西下载到本地编辑,再怎么提交上去.
嗯
哼
Help · GitLab
https://gitlab.com/help?nav_source=navbar
现在蟒营, 是真正从0开始, 构建开发调试环境...
如果, 挖掘 MAYA 官方扩展开发文档, 一样跑不了基本环境构建的...
而且, 了解一下底层环境, 也有助 MAYA 插件开发的...
别的不说, 如何选择/检测/引入 物理引擎模块到 MAYA 运行时环境中,不一定有 GUI 支持了...
进一步的, 离开 MAYA Python 一样可以支持各种自动化事物,
而反过来, 只是要自动化完成一些网络数据的抓取, 就要安装几G的 MAYA 3D 环境?
以及, 编辑 Python 代码, 和运行/调试, 是完全不同行为
前者任何一种文本编辑器都可以
后者, 就得有对应平台合适版本的 Python 运行时环境了...
所以,
先在蟒营任务序列中,熟悉通用的 Python 应用脚本构建/调试/运行/管理/...流程
然后, 有了编程经历,再对应探索 MAYA 插件/镜头脚本 开发哈...
有点儿类似:
先得通过学习, 将全新小脑训练出来
才可能用这个小脑, 在 MAYA 海洋中开始全新的泳姿.
分享 Windows 环境中全 GUI 蟒营课程环境建立过程
因为习惯和环境所限制
俺环境都是以跨平台为目标, CLI 为核心的
这明显不一定吻合初学者的心理习惯
所以, 在任务中并没要求详细具体工具箱
期限: 4天以内
发布: Issue
标题: `[FAQ] windows 中蟒营课程全图形界面工具指北`
内容:
背景 ~ 这任务如何激发的?
目标 ~ 解决什么问题
综述 ~ 简洁列出核心工具以及关系
分析 ~ 详细描述如何从零开始构筑课程全部图形环境
小结 ~ 过程中注意什么, 常见问题, 如何检验
参考 ~ 列出自己发现的相关好文章/网站/视频/...资料
是 也 乎
这就是蟒营™课程体验, 和以往所有课程体验根本相反, , 正如隔壁队长说的:
一个十分开放的课程, 开放到它只给你一个框架,
内容完全由自己来填写, 任何形式任何方法都可以得到包容,
也没有人说「哎呀这个应该这样做」,
他完全靠自己实际操作来触发一系列隐藏任务,
而大妈则是「和蔼」的站在背后不时的看看你, 指引你,
帮助你把这个发现的问题狠狠的踩下去, 推动你去弄个明白.
这就是蟒营.
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在职非 Python 程序员 <- 实用工程经验, 包含团队管理体验 -
在校大二/三学生 <- 完备软件经历, 无论是否专业相关, 都能独立用 Python 完成实用脚本开发 -
真小白无基础人士 <- 切实编程自信, 真正理解什么是编程, 并熟悉 Python 技术生态,能基于工程思维来解析具体问题.. -
以及所有学员能获得的: -
高效问题讨论习惯 -
实践自学社区协作
精品小班4py 已在行进~
Python 入门班 第四期课程
191201 正式开课
200112 课程结束
下期 5py 年后初十报名
NN 3857
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