Установка программ: всё, что устанавливают на курсе

В этом уроке#

Урок состоит из нескольких коротких глав — в том же порядке, что и в презентации:

1. Глава 1 — инструменты курса: что делает каждый инструмент
2. Глава 2 — шаги установки, один за другим
3. Глава 3 — проверка, что всё установлено, и что мы установим позже на курсе

Глава 1: Инструменты курса#

Что мы изучим?#

В этом уроке мы познакомимся с курсом и с тем, как на нём работаем, а затем настроим среду разработки — набор инструментов, с помощью которых будем писать и запускать код на протяжении всего курса. К концу урока все инструменты будут установлены на вашем компьютере, и вы будете знать, для чего нужен каждый из них:

• VS Code — здесь пишут код.
• Python — программа, которая выполняет написанный нами код.
• Git — инструмент, который хранит историю кода.
• Docker — запускает готовые программы, например базу данных, внутри изолированной «коробки».
• Терминал — окно, в котором компьютеру дают письменные команды.

Зачем это нужно?#

Прежде чем строить дом, на стройку привозят инструменты и проверяют, что они работают. В программировании то же самое: если одного инструмента не хватает или он установлен неправильно, каждый следующий урок будет застревать на проблемах установки, а не на самом материале.

В реальном мире первый день разработчика в новой компании выглядит именно так: получаешь компьютер, устанавливаешь редактор кода, язык программирования, Git и Docker и проверяешь, что проект запускается. Это навык, который понадобится на любом месте работы.

Как устроен курс#

• Курс разделён на темы — в том порядке, в котором их проходят, и точно в порядке презентаций: установка, компьютер и операционная система, сети, Python, Git, ООП, бэкенд и базы данных.
• Каждая тема разделена на уроки. Каждый урок самостоятелен и имеет одинаковую постоянную структуру: что мы изучим → зачем это нужно → объяснение с основ → синтаксис → пример → разбор построчно → ещё один пример → типичная ошибка → практика → итоги. В теоретических темах (компьютер и операционная система, сети) кода нет — практика там состоит из вопросов на понимание.
• В конце каждого урока есть 5 упражнений — те же упражнения, что и в файле упражнений к презентации. Решения скрыты и открываются только по нажатию, чтобы вы сначала попробовали сами.
• Вверху и внизу каждого урока есть кнопка Отметить как пройденный, а на каждой странице виден ваш общий прогресс по курсу.

Объяснение с основ#

Что такое код и кто его понимает?#

Код — это текст, написанный по точным правилам языка программирования. Сам компьютер текст «не понимает» — он понимает только очень простые двоичные инструкции (об этом мы узнаем в уроке о компонентах компьютера). Поэтому нужен посредник: программа, которая читает наш код и переводит его в действия, которые выполняет компьютер.

Python — интерпретатор#

Python — это и название языка, и название программы, которая его выполняет. Эта программа называется интерпретатором — она читает наш файл строка за строкой и выполняет каждую строку.

VS Code — редактор кода#

VS Code (Visual Studio Code) — это редактор кода: программа для написания текста, специально приспособленная для кода. Код можно писать и в Блокноте, но VS Code даёт:

• Подсветку синтаксиса — разные слова в коде окрашиваются в разные цвета, поэтому ошибки легко заметить.
• Автодополнение — подсказывает имена функций и переменных, пока вы печатаете.
• Встроенный терминал — код можно запускать, не выходя из редактора.
• Отладчик — инструмент, чтобы остановить код посередине и проверить, что в нём происходит (изучим его в теме по Python).

Важно понимать: VS Code сам код не выполняет. Когда вы нажимаете «Run», он просто просит Python выполнить файл. Поэтому нужно установить и то, и другое.

Git — машина времени для вашего кода#

Git — инструмент контроля версий. Он сохраняет «снимки» кода во времени, чтобы можно было вернуться к прежней версии, увидеть, что и когда изменилось, и работать командой над одним и тем же кодом. Подробно мы изучим его в теме по Git. Сегодня мы только устанавливаем его.

Docker — готовые программы в коробке#

Позже на курсе мы будем работать с базой данных — программой, которая управляет информацией и хранит её (MySQL). Установка её прямо на компьютер — долгий процесс, разный в каждой операционной системе. Docker решает эту проблему: он запускает готовые программы внутри контейнера — изолированной «коробки», в которой уже есть всё, что нужно программе. Одной командой и одинаково у всех. Сегодня мы только устанавливаем его, а использовать будем, когда дойдём до баз данных.

Терминал — разговор с компьютером в письменном виде#

Чаще всего мы управляем компьютером мышью: щёлкаем по значкам, перетаскиваем файлы. Терминал (его ещё называют командной строкой) — другой способ: вы печатаете команду текстом, нажимаете Enter, и компьютер выполняет её и отвечает текстом.

Зачем так работать? Потому что многие инструменты разработчика (Python, Git, серверы) работают в основном через команды. В Windows в терминале обычно работает PowerShell, а в Mac/Linux — Bash или Zsh. Различия мы изучим в теме о компьютере и операционной системе.

Официальная документация#

• Using Python on Windows
• VS Code — Getting Started with Python
• Pro Git — About Version Control
• Docker — What is a container?

Глава 2: Шаги установки#

Что мы изучим?#

Устанавливаем четыре инструмента по порядку: Python, VS Code, Git и Docker. Каждый инструмент скачивайте только с официального сайта (ссылки ниже), а на большинстве экранов оставляйте параметры по умолчанию. После каждой установки проверьте, что инструмент работает, — и только потом переходите к следующему.

1. Python

1. Зайдите на python.org/downloads и скачайте последнюю версию (3.12 или новее).
2. В Windows — очень важно: на первом экране установщика отметьте Add python.exe to PATH. Без этого терминал не найдёт Python (что такое PATH, объясним в теме о компьютере и операционной системе).
3. Нажмите Install Now и дождитесь окончания.

2. VS Code

1. Скачайте с code.visualstudio.com и установите с параметрами по умолчанию.
2. В Windows во время установки также отметьте Add to PATH и Open with Code.
3. Откройте VS Code → вкладка Extensions (значок с квадратиками сбоку) → найдите Python (от Microsoft) → Install.
4. (Можно и сейчас, а в теме по базам данных — обязательно) расширение Database Client (от Weijan Chen) — интерфейс для просмотра базы данных и выполнения SQL.

3. Git

1. Скачайте с git-scm.com/downloads и установите с параметрами по умолчанию.
2. На Mac можно также выполнить в терминале xcode-select --install.

4. Docker

1. Скачайте Docker Desktop с docker.com/products/docker-desktop и установите с параметрами по умолчанию.
2. В Windows: Docker Desktop нужен WSL 2 (слой Windows для запуска Linux). Если установщик просит установить или обновить его — соглашайтесь; иногда нужно перезагрузить компьютер.
3. Откройте Docker Desktop и дождитесь окончания запуска (в углу появится Engine running). Команды docker работают, только пока он открыт.

5. Терминал

• Windows: терминал уже установлен. Найдите в меню «Пуск» Terminal или PowerShell.
• Mac: приложение Terminal (поиск через Cmd + Space).
• Внутри VS Code: меню Terminal → New Terminal (или Ctrl + `). Этим терминалом мы будем пользоваться большую часть курса.

Официальная документация#

• Python Downloads
• Visual Studio Code on Windows
• Pro Git — Installing Git
• Install Docker Desktop on Windows
• Install WSL

Глава 3: Проверка и то, что устанавливается позже#

Синтаксис#

Сегодняшний «синтаксис» — команды проверки. После каждой установки проверьте, что инструмент установлен, с помощью флага --version, который просто выводит версию инструмента:

python --version
git --version
code --version
docker --version

Структура каждой команды:

<program name>  <flag>
     python     --version

• Имя программы — какую программу запустить.
• Флаг — слово, которое начинается с -- (или -) и меняет то, что делает программа. --version говорит: «ничего не делай, только выведи свою версию».

Первый пример кода#

Откройте терминал и выполните первую команду проверки:

python --version

Ожидаемый вывод:

Python 3.12.4

Ваш номер может отличаться — важно, чтобы он начинался с Python 3.

Разбор кода построчно#

python --version

А что появляется в выводе:

Ещё один пример#

Теперь проверьте всю среду сразу — четыре команды, одна за другой:

python --version
git --version
code --version
docker --version

Ожидаемый вывод:

Python 3.12.4
git version 2.45.1.windows.1
1.93.1
38c31bc77e0dd6ae88a4e9cc93428cc27a56ba40
x64
Docker version 27.3.1, build ce12230

• git version ... — Git установлен.
• Docker version ... — Docker установлен. (Ваши номера могут отличаться.)
• code --version выводит три строки: версию VS Code, идентификатор сборки (длинная строка) и тип процессора (x64 или arm64). Все три строки — в порядке.

Типичная ошибка#

Ошибка: установить Python в Windows, не отметив Add python.exe to PATH, а затем выполнить:

python --version

и получить:

python : The term 'python' is not recognized as the name of a cmdlet, function,
script file, or operable program.

или иногда вместо этого открывается Microsoft Store.

Почему так происходит? Терминал ищет программы только в папках, перечисленных в списке под названием PATH. Если Python туда не добавлен — для терминала его не существует, даже если он установлен на диске.

Исправление:

1. Запустите установщик Python снова → Modify → Next → отметьте Add Python to environment variables → Install.
2. Закройте терминал и откройте снова.
3. Альтернатива в Windows: команда py --version (Python Launcher) обычно работает даже без PATH.

Что мы установим позже на курсе#

Четыре инструмента устанавливаются с первого дня. По ходу курса мы добавим ещё несколько вещей — каждую ровно в той теме, где она нужна. Устанавливать их сейчас не нужно; они перечислены здесь, чтобы у вас был один полный список всего, что устанавливается на курсе:

Сами команды — просто чтобы вы их узнавали. Мы выполним их, когда дойдём до каждой темы, с полным объяснением:

# Git topic: one-time identity
git config --global user.name "Dana Cohen"
git config --global user.email "dana@example.com"

# Backend topic: inside a venv
pip install "fastapi[standard]"

# Databases topic: driver + MySQL image
pip install mysql-connector-python
docker pull mysql:8.4

• pip — менеджер пакетов Python. Он скачивает библиотеки из интернета и устанавливает их, как магазин приложений для кода.
• docker pull — заранее скачивает образ (image) MySQL — шаблон, из которого Docker создаёт контейнер. В теме по базам данных docker run сам скачает его, если его нет, — но если у вас есть время и хорошее соединение, можно скачать его уже сейчас.

Итоги#

• Среда разработки = пять инструментов: VS Code (писать), Python (выполнять), Git (хранить историю), Docker (запускает готовые программы, например базу данных), терминал (давать команды).
• Python — интерпретатор: он читает наш код и выполняет его строка за строкой. VS Code только просит его запустить код.
• В Windows отметьте Add python.exe to PATH при установке Python, а Docker Desktop нужен WSL 2.
• Установку каждого инструмента проверяйте с --version.
• Ошибка «not recognized» обычно значит, что инструмент не указан в PATH или терминал был открыт до установки.
• Позже на курсе мы добавим: аккаунт GitHub и git config (Git), venv и FastAPI (бэкенд), MySQL в Docker, Database Client и драйвер (базы данных).

Официальная документация#

• Python — Installing Python Modules
• Pro Git — First-Time Git Setup
• Docker Hub — MySQL official image
• FastAPI — Virtual Environments

Практика#

Вопросы на понимание материала урока — без кода.

Упражнение 1: Пять инструментов — пять задач#

Сопоставьте каждый инструмент с его задачей:

Задачи: (а) хранит историю каждого изменения в коде, (б) читает код и выполняет его, (в) место, где компьютеру дают письменные команды, (г) место, где пишут код, (д) запускает готовые программы — например, базу данных — внутри контейнера.

Упражнение 2: «The term ‘python’ is not recognized»#

Студент установил Python, открыл терминал, который был открыт ещё раньше, набрал python --version и получил сообщение:

python : The term 'python' is not recognized as the name of a cmdlet...

1. О чём говорит это сообщение?
2. Назовите две возможные причины проблемы и что делать в каждом случае.

Упражнение 3: «failed to connect to the docker API»#

Студент установил Docker Desktop. Команда docker --version работает и выводит версию, но команда docker ps завершается ошибкой:

failed to connect to the docker API

1. Как может одна команда Docker работать, а другая — нет?
2. Что нужно сделать, чтобы это исправить?
3. Какой дополнительный компонент должен быть установлен в Windows, чтобы Docker Desktop работал?

Упражнение 4: Что устанавливают и когда?#

Для каждого пункта списка напишите, когда он устанавливается на курсе: (а) в первый день, (б) в теме Git, (в) в теме бэкенда, (г) в теме баз данных.

Упражнение 5: Чтение вывода проверки#

Студент выполнил четыре команды проверки и получил:

Python 3.12.4
git version 2.45.1.windows.1
1.93.1
38c31bc77e0dd6ae88a4e9cc93428cc27a56ba40
x64
docker : The term 'docker' is not recognized as the name of a cmdlet...

1. Какие инструменты установлены и работают?
2. code --version вывел три строки. Что означает каждая строка?
3. В чём проблема в последней строке и что делать?