Corso accelerato di Python

Ma se Python Crash Course era già un successo, era davvero necessario stravolgerlo con tutte queste “evoluzioni”?

Il capitolo presenta una serie di aggiornamenti che sembrano più un adeguamento alle mode del momento che una vera e propria evoluzione didattica. L’enfasi sulle nuove tecnologie e librerie, sebbene comprensibile, rischia di distrarre dai concetti fondamentali che un principiante dovrebbe apprendere. Per capire se questi cambiamenti siano realmente migliorativi o solo un modo per stare al passo coi tempi, sarebbe utile approfondire le teorie sull’apprendimento e la didattica efficace, magari leggendo autori come John Dewey o Maria Montessori, per valutare se l’approccio proposto sia realmente centrato sulle esigenze dello studente principiante, o se invece rifletta più le tendenze del mercato del lavoro.

Ma è davvero Python il linguaggio “speciale” per “lavorare in modo efficiente” e scrivere codice “chiaro e facile da leggere” per chiunque si avvicini alla programmazione?

Il capitolo presenta Python come una scelta quasi ovvia e universale per chi inizia a programmare, enfatizzandone la chiarezza e l’efficienza. Tuttavia, l’affermazione potrebbe risultare eccessivamente semplicistica. L’efficienza di un linguaggio è sempre relativa al contesto e al tipo di compito, e la “facilità di lettura” può essere soggettiva e dipendere dall’esperienza pregressa del programmatore. Per una visione più completa, sarebbe utile esplorare le diverse filosofie dei linguaggi di programmazione e considerare come linguaggi diversi possano essere più adatti a specifici domini o stili di pensiero. Approfondire le opere di autori come Dijkstra o Knuth, che hanno contribuito in modo significativo alla scienza dell’informatica, potrebbe offrire una prospettiva più critica e sfumata sulla scelta del linguaggio di programmazione più appropriato.

Ma è davvero indispensabile imporre Git come strumento fondamentale fin da subito, o rischiamo di spaventare i neofiti con una complessità non immediatamente necessaria?

Il capitolo presenta Git come uno strumento imprescindibile, quasi dogmaticamente. Tuttavia, per chi muove i primi passi nella programmazione, l’apprendimento di Git potrebbe rappresentare un ostacolo iniziale non indifferente. Sarebbe opportuno interrogarsi se questa enfasi su Git sia sempre giustificata, soprattutto nelle fasi iniziali dell’apprendimento. Forse, concentrarsi inizialmente sui concetti fondamentali della programmazione e rimandare l’introduzione di strumenti più avanzati come Git potrebbe risultare un approccio più didattico ed efficace. Approfondire le metodologie didattiche per l’insegnamento della programmazione potrebbe offrire spunti interessanti per rispondere a questa domanda.

È davvero sufficiente ‘controllare l’output’ per superare gli ostacoli di deployment, o questa semplificazione rischia di trascurare l’importanza di una pianificazione accurata e di una solida conoscenza dei sistemi distribuiti?

Il capitolo, pur offrendo consigli pratici sull’analisi degli errori di deployment, sembra ridurre eccessivamente la complessità del processo alla sola interpretazione di output e log. Questa prospettiva potrebbe indurre a sottovalutare l’importanza di una fase di progettazione e pianificazione meticolosa, che prevenga attivamente molti problemi. Per una comprensione più completa, sarebbe utile approfondire le metodologie DevOps e i principi dell’architettura dei sistemi distribuiti, studiando autori come Gene Kim e David Farley.