https://github.com/bluephlavio/coding
Repo per il corso di Coding A.S. 2024/25
https://github.com/bluephlavio/coding
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JSON representation
Repo per il corso di Coding A.S. 2024/25
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/bluephlavio/coding
- Owner: bluephlavio
- Created: 2024-11-17T16:19:22.000Z (7 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-01-26T11:28:17.000Z (4 months ago)
- Last Synced: 2025-03-26T03:33:20.227Z (2 months ago)
- Language: Jupyter Notebook
- Size: 394 KB
- Stars: 1
- Watchers: 1
- Forks: 26
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# **Corso di Programmazione in Python**
## **Descrizione del Progetto**
Questo repository contiene tutto il materiale necessario per seguire il corso introduttivo di programmazione in Python progettato per studenti delle scuole superiori. Il corso guida i partecipanti attraverso i fondamenti della programmazione fino alla creazione di simulazioni avanzate, utilizzando Python e strumenti moderni come Jupyter Notebook e ipycanvas.
## **Struttura del Repository**
La struttura del repository è organizzata per garantire un facile accesso ai contenuti e un apprendimento progressivo:
- **`README.md`**: Questo file, contenente una panoramica del repository e istruzioni per iniziare.
- **`PIANO_DEL_CORSO.md`**: Il piano dettagliato del corso, con gli obiettivi, i contenuti di ogni lezione e l’elenco degli esercizi.
- **`GIT_AND_GITHUB_TUTORIAL.md`**: Una guida introduttiva a Git e GitHub, per aiutare gli studenti a configurare e utilizzare il repository durante il corso.
- **`risorse/`**: Cartella contenente file condivisi tra più lezioni, come dataset o moduli Python riutilizzabili.
---
## **Come Utilizzare Questo Repository**
### **1. Configurazione dell'Ambiente di Sviluppo**
Per iniziare, utilizzeremo **GitHub Codespaces**, un ambiente di sviluppo preconfigurato. Segui questi passaggi:
1. Forka questo repository sul tuo account GitHub.
2. Vai alla scheda **Codespaces** nel tuo repository forkato.
3. Crea un nuovo Codespace per iniziare a lavorare sul materiale del corso.
Alternativamente, puoi clonare il repository sul tuo computer locale ed eseguire il codice con Python 3.x installato.
### **2. Navigazione dei File**
- **Lezioni**: Ogni lezione ha una propria cartella (`lezione1/`, `lezione2/`, ecc.), contenente esercizi, notebook e file Python relativi.
- **Risorse condivise**: I file comuni tra più lezioni si trovano nella cartella **`risorse/`**, come:
- **`risorse/data.csv`**: Dataset utilizzato negli esercizi di analisi dei dati (lezione 3 e successive).
- **`risorse/animation.py`**: Modulo Python per gestire le animazioni, utilizzato nelle lezioni 4 e 5.
### **3. Accesso alle Risorse**
Per utilizzare i file nella cartella `risorse/`, puoi specificare un percorso relativo nei tuoi script o notebook. Ad esempio:
- Per accedere a `data.csv`:
```python
import os
import pandas as pd
data_path = os.path.join('..', 'risorse', 'data.csv')
data = pd.read_csv(data_path)
```
- Per importare `animation.py`:
```python
import sys
sys.path.append('../risorse')
from animation import Animation
```
### **4. Esecuzione del Codice**
Puoi eseguire i file Python direttamente nell’ambiente Codespaces o nel tuo interprete Python locale. Per i notebook Jupyter:
1. Apri un file `.ipynb` in Codespaces o in VSCode con l'estensione appropriata.
2. Esegui le celle interattive per esplorare esempi e soluzioni.
### **5. Esercizi e Progetti**
- Gli esercizi per ogni lezione si trovano nelle rispettive sottocartelle (`lezioneX/`) e sono descritti in dettaglio nel file **PIANO_DEL_CORSO.md**.
- Gli studenti sono incoraggiati a completare gli esercizi in autonomia, utilizzando i notebook forniti per verificare il proprio lavoro.
- La lezione 5 include un progetto finale che integra le competenze acquisite durante il corso.
---
### **Domande?**
Se hai dubbi o difficoltà, non esitare a chiedere aiuto durante le lezioni o a consultare i file **PIANO_DEL_CORSO.md** e **GIT_AND_GITHUB_TUTORIAL.md**.
Buon lavoro! 🚀