自動(dòng)配置、有效求助、協(xié)作編程、版本控制。一站式解決 Python 新手練習(xí)中的痛點(diǎn)。
痛點(diǎn)
這個(gè)學(xué)期，我在北得克薩斯大學(xué)（University of North Texas）教 INFO 5731: Computational Methods for Information Systems 課程，主要內(nèi)容包括： Python 基礎(chǔ)、自然語(yǔ)言處理，以及機(jī)器學(xué)習(xí)。
授課的對(duì)象是信息科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的碩士與博士研究生。跟在國(guó)內(nèi)一樣，我依然使用翻轉(zhuǎn)教學(xué)（flipped instruction）方式。
過(guò)去的幾周，我們把“Python 基礎(chǔ)”部分學(xué)完了。
每周，我都會(huì)要求學(xué)生閱讀兩本教材上的指定章節(jié)，然后把所有的代碼自己重復(fù)一遍。在此基礎(chǔ)上，對(duì)每一段代碼，學(xué)生都要自己試著進(jìn)行一些改動(dòng)。出錯(cuò)也沒(méi)有關(guān)系，嘗試解決。
因?yàn)榻^大部分學(xué)生，都是 Python 初學(xué)者。因此他們都會(huì)遇到以下的實(shí)際問(wèn)題。
一、不知道如何安裝和設(shè)置運(yùn)行環(huán)境；
二、遇到問(wèn)題會(huì)慌亂，不知如何有效尋找解決方法；
三、對(duì)于團(tuán)隊(duì)作業(yè)，不知該如何有效協(xié)作；
四、不懂得如何進(jìn)行版本控制，代碼越改越亂。
這些問(wèn)題，也構(gòu)成了學(xué)生的痛點(diǎn)。
如果不能有效加以解決，學(xué)生會(huì)把每周寶貴的學(xué)習(xí)時(shí)間，浪費(fèi)到許多瑣碎的無(wú)用功上。更可能的情況，是他們的信心會(huì)被打擊，導(dǎo)致喪失學(xué)習(xí)的動(dòng)力和興趣。
因此，我為他們找到了一款合適的 Python 練習(xí)工具。這里，我把這款工具也分享給你。
這款工具，就是 Google Colab 。我曾經(jīng)在《如何免費(fèi)云端運(yùn)行Python深度學(xué)習(xí)框架？》一文中為你介紹過(guò)它，在《如何用 Python 和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做中文文本分類？》和《如何用 Python 和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)嚴(yán)重交通擁堵？》里，我也曾用它給你做過(guò)代碼的展示。
下面，我給你介紹一下，如何用 Google Colab 應(yīng)對(duì)上述的4個(gè)痛點(diǎn)，為你的 Python 練習(xí)提供輔助。
環(huán)境
新手最常見(jiàn)的問(wèn)題，就是好不容易累積了學(xué)習(xí)的興趣，上手不久便遇到報(bào)錯(cuò)。
而 Python 新手遇到的許多錯(cuò)誤，實(shí)際上都和環(huán)境的配置有關(guān)。
例如說(shuō)，Anaconda 套件下載環(huán)節(jié)，你就不知道該選擇哪個(gè)版本。
好不容易安裝好了，因?yàn)槁窂皆O(shè)置問(wèn)題，連 Jupyter Notebook 都呼叫不出來(lái)。
終于能輸入代碼了。結(jié)果一輸入就提示，你要調(diào)用的模塊名稱，沒(méi)聽(tīng)說(shuō)過(guò)！
而這些，Google Colab 都幫你處理好了。
只需要打開(kāi)一個(gè)瀏覽器（推薦 Google Chrome 或者 Firefox），輸入：
https://colab.research.google.com
就可以看到以下頁(yè)面。
選擇新建 Python 3 筆記本。
然后，就能看到完全配置好的 Python 運(yùn)行環(huán)境了。
對(duì)，就是這么簡(jiǎn)單。
你可別小瞧這個(gè)運(yùn)行環(huán)境。
雖然你沒(méi)有執(zhí)行任何安裝過(guò)程，但是它基本上涵蓋了你做數(shù)據(jù)科學(xué)分析，要用到的各種工具。
這些工具包括但不限于 Numpy, Scipy, Pandas 等，甚至連深度學(xué)習(xí)的框架，例如 Tensorflow, Keras 和 Pytorch，也是一應(yīng)俱全。
Google Colab 的深度學(xué)習(xí)環(huán)境支持，可不只是軟件那么簡(jiǎn)單。Google 慷慨的提供了 GPU， 甚至是更專業(yè)化的 TPU， 供你免費(fèi)使用。
默認(rèn)狀態(tài)，這些云端硬件是不開(kāi)啟的。你需要在菜單欄中選擇 runtime，然后選擇 Change runtime type。
就可以看到不同硬件支持的選項(xiàng)了。
有的書(shū)籍樣例代碼，甚至是 Python 組件，都需要 Python 2 環(huán)境才能運(yùn)行，這也沒(méi)關(guān)系。點(diǎn)擊新建筆記本，你就能使用不同的 Python 版本了。
細(xì)心的你會(huì)發(fā)現(xiàn)，在上面“修改運(yùn)行時(shí)設(shè)置”頁(yè)面里，也可以隨時(shí)調(diào)整 Python 版本。
求助
作為新手，你遇到錯(cuò)誤和問(wèn)題，是完全正常的。
Python 具有強(qiáng)大的社區(qū)，可以給你提供很多幫助。
但如果你嘗試過(guò)，便可能有一種錯(cuò)覺(jué)——這些 Python 高手很不友好。因?yàn)槟阗N了問(wèn)題，卻沒(méi)人理你。
其實(shí)，這很可能是你問(wèn)問(wèn)題的方式不對(duì)。
想想看，你籠統(tǒng)地說(shuō)一個(gè)報(bào)錯(cuò)信息，可能的原因或許有數(shù)十甚至上百種，誰(shuí)能幫你一一排除？
這倒也罷了?？墒悄忝髅髻N了一段代碼，還給出了錯(cuò)誤信息的截圖啊。為什么還是沒(méi)有人伸出援手？
因?yàn)檫@些信息，可能依然不夠。
想想看，你本地安裝了什么樣的套件？其中的各種模塊，都分別是什么版本？你執(zhí)行當(dāng)前代碼有問(wèn)題，那上下文是什么？會(huì)不會(huì)是因?yàn)橹澳硞€(gè)代碼段落，影響了你當(dāng)前段落的執(zhí)行？你的操作系統(tǒng)，是否完全支持你正在使用的組件功能？……
這些可能性，無(wú)窮無(wú)盡。同樣，也沒(méi)有人這樣花時(shí)間幫你枚舉。
但是有了 Google Colab ，你提問(wèn)的效果卻可以大大提升。
因?yàn)?，你可以?* 最簡(jiǎn)單的方法，讓潛在的回答者復(fù)現(xiàn)**你的問(wèn)題。
這就是，把你的筆記本共享出去。
如上圖，點(diǎn)擊筆記本右上角的 Share 按鈕。
在出現(xiàn)的對(duì)話框里，注意選擇權(quán)限。選成可以瀏覽（view），就可以了。
然后，選擇“復(fù)制鏈接”，鏈接就到了你的剪切板里面了。把它連同你的文字描述，直接貼到 Python 的論壇或者課程討論區(qū)里。
別人只需要點(diǎn)擊，就能查看你的全部代碼、報(bào)錯(cuò)信息。而且，還能運(yùn)行你的筆記副本。
注意，雖然你倆可能用的是不同的操作系統(tǒng)、不同的瀏覽器，但因?yàn)槎加昧?Google Colab ，你們的 Python 環(huán)境是完全一致的。
等到對(duì)方解決了問(wèn)題，他還可以把完整的筆記本再用鏈接方式分享給你。你的問(wèn)題于是迎刃而解。
問(wèn)問(wèn)題，只是尋求幫助的一個(gè)方面。
在提問(wèn)之前，你還是應(yīng)該自己嘗試一下解決的。毫不愿意思考，直接當(dāng)伸手黨，社區(qū)里的人很難喜歡跟你打交道。
Google Colab 為你主動(dòng)尋找問(wèn)題答案，提供了工具支持。每當(dāng)你遇到報(bào)錯(cuò)的時(shí)候，你都會(huì)看到下方有個(gè)按鈕。
點(diǎn)擊這個(gè)按鈕， Google Colab 就會(huì)用搜索引擎，在 Stackoverflow 這個(gè) IT 問(wèn)答站點(diǎn)上，幫你尋找相關(guān)報(bào)錯(cuò)的已有答案。
一般來(lái)說(shuō)，點(diǎn)擊前幾條信息，你就會(huì)有收獲。
例如這次，你就很幸運(yùn)，因?yàn)榇鸢该鞔_說(shuō)明，這是因?yàn)?Python 版本帶來(lái)的差異。
你只需要根據(jù)提示，進(jìn)行代碼的輕微調(diào)整，就能正常運(yùn)行了。
協(xié)作
不知你有沒(méi)有嘗試過(guò)跟人協(xié)作編寫(xiě)代碼？
我的課上，是有小組作業(yè)的。要求學(xué)生2-3人一組，一起用 Python 解決問(wèn)題。
有的人，是這樣協(xié)作的。
自己寫(xiě)一段代碼，用郵件傳給對(duì)方。
對(duì)方改完，發(fā)回來(lái)。
自己在上面修改添加，再發(fā)回去。
……
這樣顯然效率很低。
有沒(méi)有高效的方法？
當(dāng)然有。依然利用我們剛才已經(jīng)見(jiàn)到過(guò)的共享功能。
只是這一次，在選擇權(quán)限的時(shí)候，給對(duì)方“可修改”權(quán)限。
例如還是剛才的 print 命令沒(méi)有加括號(hào)的問(wèn)題。只不過(guò)這次，對(duì)方除了能看到你的問(wèn)題，還可以直接編輯。
你的協(xié)作者，新建了一個(gè)代碼塊，并且輸入了正確的信息。
在你這里看起來(lái)，就是這個(gè)樣子的。
協(xié)作者的頭像，會(huì)顯示在對(duì)應(yīng)的修改內(nèi)容旁邊。這樣一目了然。
對(duì)方還可以在代碼塊旁，選擇添加注釋。
例如輸入以下內(nèi)容。
你可以同步在自己的筆記本上，看到對(duì)方的注釋。
這樣一來(lái)，團(tuán)隊(duì)協(xié)作 Python 練習(xí)溝通的效率，自然就高了許多。
注意，為了安全起見(jiàn)，一定只能把該權(quán)限，限定在你信任的協(xié)作者中。
如果是打算把你的成果展示出來(lái)，你可以使用 Google Colab 與 Github 的集成功能。
如上圖，選擇保存副本到 Github 。
然后，選擇你希望保存到的 Github 項(xiàng)目。
保存完畢后，對(duì)應(yīng)的 Github 頁(yè)面會(huì)自動(dòng)打開(kāi)，供你預(yù)覽。
其中可以包含全部的文字、圖片、代碼、輸出信息。注意筆記本的頂部，有一個(gè)“在 Colab 打開(kāi)”的鏈接。
點(diǎn)擊它，你就能迅速開(kāi)啟 Google Colab 環(huán)境，并且直接運(yùn)行這個(gè) Github 上的筆記副本。
版本
當(dāng)你不停地嘗試和改動(dòng)代碼的時(shí)候，很有可能會(huì)把問(wèn)題改得更加糟糕。這時(shí)候，你恨不得有一個(gè)時(shí)光機(jī)，可以讓你回到錯(cuò)誤少一點(diǎn)的時(shí)候。
這個(gè)時(shí)光機(jī)，Google Colab 是提供了的。
點(diǎn)擊菜單里面的 Revision history 功能，你就能看到當(dāng)前筆記本已保存的全部歷史版本。
包括修改時(shí)間、誰(shuí)改的、文件大小等各種信息，一應(yīng)俱全。
想回到哪個(gè)版本，點(diǎn)一下“恢復(fù)”按鈕就可以了。
另外，你也可以把 Google Colab 筆記本，直接下載成為 ipynb 文件，在本地保存副本。
一定要注意選擇需要的存儲(chǔ)路徑，避免不知存到哪里去了。
我一般讓學(xué)生交作業(yè)的時(shí)候，都需要同時(shí)提交 Google Colab 鏈接，以及一個(gè) ipynb 文件。
二者的內(nèi)容，應(yīng)該是一樣的。既然如此，為什么還需要提交兩樣?xùn)|西呢？
這個(gè)問(wèn)題，作為思考題，留給你。請(qǐng)注意聯(lián)系本節(jié)標(biāo)題，加以分析。
有了 ipynb 文件，你可以用本地的 Jupyter Notebook 開(kāi)啟。但是如果你只是想查看內(nèi)容的話，這里給你推薦一個(gè)更好的工具，叫做 nteract 。它可以幫你直接開(kāi)啟 ipynb 文件，用于查看。
這樣，你就沒(méi)必要每次都用 Jupyter Notebook 命令開(kāi)啟后臺(tái)服務(wù)，然后再到瀏覽器中點(diǎn)開(kāi)對(duì)應(yīng)的 ipynb 了。
小結(jié)
還記得在《如何高效學(xué) Python ？》一文中，我給你推薦過(guò)的經(jīng)典教材《笨辦法學(xué) Python》吧？
《笨辦法學(xué) Python》指出了一條看似笨拙，卻非常有效的學(xué)習(xí)路徑。我上課的時(shí)候，也一直在跟學(xué)生們強(qiáng)調(diào)—— Python 這樣的實(shí)踐類技能，只能練中學(xué)（Learn by doing）。
本文給你推薦的 Google Colab ，可以幫你解決 Python 初學(xué)者練習(xí)實(shí)踐 Python 編程時(shí)，最常遇到的幾大痛點(diǎn)。包括：
- 自動(dòng)配置
- 有效求助
- 協(xié)作編程
- 版本控制
這樣一來(lái)，你可以把寶貴的時(shí)間，聚焦在技能的掌握和應(yīng)用；而不是久病成醫(yī)，成為“環(huán)境配置專家”了。
祝 Python 編程學(xué)習(xí)愉快！
延伸閱讀
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