Как изучать Python 3: советы по конспектированию

Сегодня разбираем материал realpython.com о теме «Как использовать конспектирование для изучения Python». Практический разбор с шагами и примерами, который можно быстро применить в своей работе.

Это руководство предлагает методы, которые помогут вам эффективно конспектировать — один из ключевых инструментов усвоения новых знаний. Вы познакомитесь с качественными техниками ведения заметок, которые улучшат усвоение материала.

Вы начнёте с изучения преимуществ конспектирования, затем перейдёте к учебнику Real Python и выполните шаги, которые способствуют закреплению изученной информации. Также предусмотрено скачивание рабочего листа по конспектированию Python, в котором описан весь процесс.

Что такое конспектирование Python?

В контексте обучения конспектирование — это процесс записи информации из источника в процессе его изучения. Классический пример — студент, записывающий ключевые концепции во время лекции. Другой пример — набор строк кода или незнакомых слов при просмотре видеокурса, прослушивании презентации или чтении учебного материала.

В этом руководстве конспектирование Python означает ведение заметок, специально направленных на изучение Python.

Люди делают заметки по разным причинам. Как правило, цель состоит в том, чтобы вернуться к ним позднее и освежить в памяти информацию, охваченную во время учебной сессии.

Кроме того, процесс ведения заметок сам по себе улучшает способности усваивать информацию по теме

Это руководство фокусируется на рукописном конспектировании с использованием бумаги и ручки. Исследования показывают, что такой подход способствует лучшему пониманию и запоминанию. Однако, если вам неудобно делать заметки от руки, вы можете адаптировать предложенные методы под свой стиль.

По этой теме полезно отдельно посмотреть Составьте еженедельное расписание занятий, чтобы расширить контекст и сравнить подходы.

По этой теме полезно отдельно посмотреть Аннотации типов для декораторов в Python, чтобы расширить контекст и сравнить подходы.

Предварительные требования

Поскольку это руководство сосредоточено на ведении заметок при изучении программирования на Python, вы начнёте с обращения к учебнику Real Python «Python for Loops: The Pythonic Way». Этот ресурс является отличным выбором, поскольку он чётко объясняет фундаментальную концепцию программирования, которую вы будете использовать на протяжении всего своего пути в Python.

Открыв ресурс в браузере, отложите несколько листов бумаги и приготовьте ручку или карандаш. В качестве альтернативы можно делать заметки на планшете со стилусом или другим пишущим инструментом.

Как показывает практика, ведение заметок от руки дает более значительные результаты в обучении по сравнению с набором текста

Шаг 1: Запишите основные концепции

Подготовив инструменты для конспектирования, начните с беглого просмотра учебного материала, обращая внимание на основные заголовки.

Основные заголовки примера ресурса выглядят следующим образом:

• Getting Started with the Python for Loop
• Traversing Built-In Collections in Python
• Using Advanced for Loop Syntax
• Exploring Pythonic Looping Techniques
• Understanding Common Pitfalls in for Loops
• Using for Loops в сравнении с Comprehensions
• Using async for Loops for Asynchronous Iteration

Приведённый выше список не включает подзаголовки, например «Sequences: Lists, Tuples, Strings, and Ranges» под «Traversing Built-In Collections in Python». Пока придерживайтесь заголовков верхнего уровня.

Для каждого основного раздела выделите один лист бумаги, на котором запишите заголовок или его краткую версию. Это помогает организовать информацию и сохранить её связанность

Записать основные концепции несложно при чтении справочного материала, поскольку можно просто просмотреть заголовки. Для очного занятия или видеоконтента следите за слайдом с названием вроде «Обзор». Докладчики обычно используют этот слайд, чтобы обозначить ключевые темы, которые они планируют охватить в уроке.

Шаг 2: Запишите незнакомые слова и фразы

Начните читать первый раздел, Getting Started with the Python for Loop. Когда вы встретите незнакомое слово или фразу, запишите их. Например, термины control flow, iterate, data collection и iterable могут вызвать трудности у новичков в Python — запишите их. Таким образом вы создадите свой словарь для дальнейшего изучения.

По мере чтения раздела старайтесь извлекать определения для любых терминов, которые вы ещё не понимаете. Многие из этих терминов не будут определены явно, поэтому вам придётся искать неявные определения. Например, автор часто использует слово «iterate» без явного определения. Однако в абзаце после примера синтаксиса автор пишет:

В этом синтаксисе variable — это переменная цикла. На каждой итерации эта переменная принимает значение текущего элемента в iterable, который представляет коллекцию данных, по которой нужно итерироваться.

Затем в следующем примере вы видите переменную с именем colors там, где в предыдущем примере использовалось iterable, которое автор также определяет как то, по чему нужно итерироваться. В выводе примера вы видите, что каждый элемент списка colors выводится на экран, что соответствует строке print(color).

Из всего этого контекста можно сделать вывод, что iterate означает делать что-то многократно. Смело добавляйте это определение в свои заметки

Также при просмотре записанных терминов вы можете встретить явные определения. Например, автор специально определяет, что такое iterable, ближе к концу раздела:

В Python iterable — это объект, часто коллекция данных, по которому можно итерироваться. Распространённые примеры итерируемых объектов в Python включают списки, кортежи, строки, словари и множества — все они являются встроенными типами данных.

Теперь, когда вы знаете, что означает «iterate», эти два предложения и приведённые примеры уточняют определение «iterable». Итерируемые объекты — это объекты, по которым можно итерироваться, то есть вещи, над которыми или с которыми можно многократно выполнять некоторую операцию. Теперь вы можете заполнить эту часть своих заметок

Разобравшись с этими двумя определениями и записав их, вы также можете начать понимать, что такое «data collection» — ещё один из терминов, который вы, возможно, не понимали в начале. Обратите внимание, как часто iterate, iterable и data collection встречаются вместе в этом разделе. Сначала — определение цикла for, данное автором:

Циклы for в основном используются для итерации известного количества раз, что характерно при обработке коллекций данных с определённым количеством элементов.

Затем — предложение о том, когда в основном используются циклы for:

В Python вы, как правило, будете использовать циклы for, когда вам нужно итерироваться по элементам коллекции данных.

В этом разделе есть как минимум ещё два места, где эти термины используются вместе. Из этого можно сделать вывод, что по data collection тоже можно итерироваться. Означает ли это, что data collection является итерируемым объектом? Похоже, что так, но обратите внимание: автор не использует эти термины как взаимозаменяемые. Ещё раз взгляните на явное определение iterable, данное автором:

Распространённые примеры итерируемых объектов в Python включают списки, кортежи, строки, словари и множества — все они являются встроенными типами данных. Вы также можете иметь пользовательские классы, поддерживающие итерацию.

Обратите внимание, что списки, кортежи и так далее используются как примеры итерируемых объектов и в других местах называются коллекциями данных. Однако «пользовательские классы» также определяются как итерируемые. Из этого можно сделать вывод, что хотя все коллекции данных являются итерируемыми объектами, не все итерируемые объекты являются коллекциями данных. На самом деле, похоже, что коллекция данных — это просто объект, содержащий другие объекты — обычно несколько — в структурированной форме. Теперь вы можете записать это определение

Вы дошли до конца раздела и замечаете, что у вас всё ещё нет определения для «control flow». Иногда учебный ресурс не определяет один из своих терминов — ни явно, ни неявно.

В таком случае, чтобы полностью понять содержание руководства, вам, возможно, придётся найти этот термин самостоятельно. В подобных ситуациях можно ввести термин в поисковую систему и посмотреть, что появится, или для точного определения воспользоваться разделом Real Python Reference. Например, при поиске control flow вы получите следующее определение:

В программировании control flow относится к порядку, в котором отдельные операторы выполняются или вычисляются внутри программы.

Это определение вместе с тем, что вы уже узнали, поможет составить краткое предложение с его определением для записи в заметки. Добавление определения control flow завершает работу с незнакомыми терминами первого раздела

Шаг 3: Подведите итог того, что вы узнали

Теперь, когда вы прочитали раздел и сделали заметки о терминах, которые поначалу не понимали, пришло время оформить эту информацию в легко усваиваемом виде. Однострочные определения, которые вы записали ранее, уже полезны, но что-то более наглядное могло бы связать все концепции воедино более аккуратно.

Подумайте о том, что вы узнали: цикл for итерируется по итерируемому объекту. Это означает, что он многократно делает что-то с объектом, который поддерживает итерацию или многократное использование. Вы также узнали, что объекты, хранящие несколько значений, такие как списки и кортежи, называются коллекциями данных, которые также считаются итерируемыми объектами.

Чтобы кратко зафиксировать всю эту новую информацию, запишите код цикла for из примера с colors. Различные части примера кода из руководства помечаются новыми терминами, введёнными в этом разделе. Метки используют другой цвет ручки, нежели сам код — делать это необязательно, но это помогает сохранить читаемость.

В целом заметки по первому разделу могут выглядеть примерно так: основная концепция («Getting Started») служит заголовком листа, ниже перечислены определения новых терминов, а заметки завершаются размеченными примерами кода, иллюстрирующими концепции, рассмотренные в этом разделе.

Это то, к чему вы можете вернуться и повторить всего за несколько минут. Это особенно полезно, когда вы хотите пересмотреть уже изученные концепции, освежить память перед тем, как двигаться дальше, или восстановить темп после длительного перерыва в обучении.

Шаг 4: Повторите процесс для оставшихся разделов

После того как вы завершили три основных шага конспектирования для первого раздела учебника, у вас, вероятно, сложилось чёткое понимание того, чему этот раздел был посвящён. Теперь всё, что нужно сделать, — повторить процесс для оставшихся разделов.

Как и в случае с первым разделом, заметки по разделу Advanced for Loop Syntax включают главную концепцию в верхней части, определения незнакомых терминов и визуальное резюме понятий, рассмотренных в разделе. Если вы уже делали заметки по этому разделу и они выглядят иначе — всё в порядке. Конспектирование — это личное дело, и единственно правильный способ делать это — тот, который приносит вам наибольшую пользу

Обратите внимание, что на листе по разделу Advanced for Loop Syntax всего два незнакомых термина, тогда как на первом листе заметок их было четыре. Это совершенно нормально — заметки по более поздним частям учебного материала или презентации содержат меньше терминов, требующих определения.

Вводные разделы призваны кратко представить рассматриваемые концепции, и к концу ресурса или презентации для учащегося не должно оставаться практически ни одного совершенно незнакомого понятия. Возможно, у вас даже появятся заметки без незнакомых терминов — только с изображением вновь представленной информации.

Типичные ошибки при конспектировании Python

Я замечал, что начинающие часто допускают одни и те же ошибки при ведении заметок — и это замедляет прогресс сильнее, чем кажется на первый взгляд.

Первая и самая распространённая ошибка — переписывать текст дословно. Когда вы копируете предложения из учебника слово в слово, мозг работает в режиме транскрипции, а не понимания. Гораздо эффективнее формулировать определения своими словами, даже если они получаются неточными — это и есть активная обработка информации.

Вторая ошибка — пытаться записать всё подряд. Один лист на раздел — это не ограничение ради ограничения, а инструмент фокусировки. Если вы пытаетесь уместить каждую деталь, заметки превращаются в конспект-дубликат учебника, а не в личный справочник.

Третья ошибка — пропускать шаг резюмирования. Определения терминов — это только половина работы. Подписанный пример кода в конце раздела связывает абстрактные понятия с конкретным синтаксисом и именно поэтому помогает запомнить материал надолго.

Четвёртая ошибка — откладывать поиск незнакомых терминов. Если термин не определён в тексте ни явно, ни неявно, не стоит двигаться дальше с пробелом в понимании. Раздел Real Python Reference или обычный поиск решают эту проблему за несколько минут.

Следующие шаги

Теперь, когда вы освоили структурированный подход к конспектированию, лучший способ закрепить его — практика. Начните с выбора другого учебника по Python и применения того же процесса: ищите главные концепции, записывайте незнакомые термины, давайте им определения своими словами и резюмируйте усвоенное с помощью подписанных примеров.

Отличным следующим ресурсом станет The Python return Statement: Usage and Best Practices. Он охватывает фундаментальную концепцию, которая встречается практически в каждой программе на Python.

По мере развития технических навыков стоит также совершенствовать навыки конспектирования. Грамотное ведение заметок способно улучшить понимание материала в рамках курсов, книг и видеоуроков — не только программистских учебников. Для более широких стратегий организации и повторения заметок ознакомьтесь с подробным Note-Taking Guide.

Цель состоит не в том, чтобы создать идеальные заметки. Цель — активно взаимодействовать с тем, что вы изучаете, чтобы материал действительно усваивался. Выберите следующий ресурс, возьмите блокнот и начинайте практиковаться.

Ответы на эти вопросы могут быть для вас полезными

Почему рукописное конспектирование эффективнее набора текста при изучении Python?

Исследования показывают, что письмо от руки улучшает понимание и долгосрочное запоминание по сравнению с набором текста. Рукописное письмо вынуждает вас обрабатывать и сжимать информацию, а не переписывать её дословно.

Что следует записывать при чтении учебника по Python?

Начните с основных заголовков разделов, чтобы составить карту ключевых тем. Затем, читая каждый раздел, записывайте незнакомые слова или фразы вместе с их определениями, а в конце резюмируйте концепции с помощью подписанных примеров кода.

Как давать определения незнакомым терминам Python при конспектировании?

Сначала ищите явные определения в тексте. Если термин не определён напрямую, соберите контекст из того, как автор его использует, и составьте неявное определение. Если ни один из подходов не сработал, найдите термин в справочнике, например в глоссарии Real Python.

Насколько подробными должны быть заметки по изучению Python?

Держите заметки краткими. Ограничьте каждую крупную тему одним листом бумаги, пишите краткие однострочные определения для новых терминов и используйте подписанные примеры кода, чтобы визуально связать концепции воедино. Цель — создать быстрый справочник, который можно просмотреть за несколько минут.

Действительно ли конспектирование помогает быстрее выучить Python?

Исследования показывают, что сам процесс ведения заметок улучшает запоминание, даже если вы никогда не возвращаетесь к ним. Сочетание конспектирования с активным чтением и резюмированием помогает глубже погружаться в материал и дольше его удерживать.