hanamai-org/corso-python-basic
Corso introduttivo in italiano pensato per aiutarti a muovere i primi passi nel linguaggio Python
Corso Python Basic
Benvenuti al corso base di Python! Questo repository contiene una serie di notebook progettati per iniziare ad usare con efficacia il linguaggio Python, con esempi pratici ed esercitazioni.
Per domande e contenuti extra, sono a disposizione i seguenti nostri canali:
Inoltre è possibile visitare il sito ufficiale del corso dove si potrà ottenere il badge di completamento del corso!
Sommario
| Modulo | Descrizione |
|---|---|
| 00_sommario_corso.ipynb | Introduzione e panoramica del corso |
| 01_primi_passi.ipynb | Primi passi con il linguaggio |
| 02_sintassi_base.ipynb | Sintassi base: commenti, indentazione, variabili, tipi di dato, controllo del flusso, cicli |
| 03_strutture_dati.ipynb | Utilizzare le strutture dati più comuni |
| 04_gestione_errori.ipynb | Come gestire gli errori |
| 05_funzioni_moduli.ipynb | Usare funzioni e moduli |
| 06_fileio.ipynb | Leggere e scrivere da file |
| 07_libreria_standard.ipynb | Usare i moduli della libreria standard |
| 08_librerie.ipynb | Usare moduli addizionali ed ambienti virtuali |
| 09_oop.ipynb | Programmazione Orientata agli Oggetti, concetti base |
| 10_testunit.ipynb | Progettare test unitari per i programmi |
| 11_decorator_closure.ipynb | Decorator, closure e Funzioni Avanzate |
| 12_progetto.ipynb | Realizzazione di una semplice applicazione |
| appendix.ipynb | La storia di Python |
Obiettivi del corso
- Imparare la sintassi base di Python
- Eseguire codice in un ambiente interattivo (Jupyter)
- Comprendere i concetti fondamentali della programmazione usando Python
- Usare la Programmazione Orientata agli Oggetti
- Progettare test unitari per i programmi
- Sviluppare script e semplici programmi
Codice e soluzioni agli esercizi
Tutte le soluzioni agli esercizi proposti nei vari capitoli sono disponibili nella cartella code del repository e suddivisi per i vari capitoli.
Come usare i notebook
Si possono aprire e utilizzare i notebook in diversi modi, a seconda delle preferenze e dell'ambiente di lavoro utilizzato. Per lavorare in locale occorre prima installare pip.
Installare pip
pip è il gestore di pacchetti di Python e serve per installare librerie aggiuntive (come notebook o jupyterlab).
In molte distribuzioni recenti di Python è già incluso, ma in caso contrario si pul installare aprendo un terminale:
pip --versionSe il comando restituisce un numero di versione, significa che pip è già installato.
In alternativa, provare con:
python -m pip --versionInstallazione su Linux / macOS
Se pip non è presente, si può installare usando il comando:
python3 -m ensurepip --upgradeoppure installarlo tramite apt (Ubuntu/Debian):
sudo apt update
sudo apt install python3-pipSu macOS con Homebrew:
brew install python3(Homebrew installa Python e include pip).
Installazione su Windows
- Scaricare l’installer ufficiale di Python da python.org.
- Durante l’installazione, assicurasi di selezionare l’opzione “Add Python to PATH”.
pipverrà installato automaticamente.- Se serve, aggiornarlo con:
python -m pip install --upgrade pipAnaconda / Miniconda
Se si utilizza Anaconda o Miniconda, pip è già incluso.
Verificarlo con:
conda list pipIn alternativa, installarlo/aggiornarlo con:
conda install pipCon Jupyter Notebook (installazione locale)
Se si vuole lavorare in locale, installare Jupyter e avviare il server:
pip install notebook
jupyter notebookDopo aver eseguito il comando, si aprirà una finestra nel browser da cui si potrà navigare tra le cartelle ed aprire i file .ipynb.
Con JupyterLab (interfaccia avanzata)
JupyterLab offre un’interfaccia più moderna e completa rispetto a Jupyter Notebook:
pip install jupyterlab
jupyter labCon VS Code
- Installare Visual Studio Code.
- Aggiunger l’estensione Python e l’estensione Jupyter.
- Aprire il progetto e cliccare direttamente sui file
.ipynbper eseguirli all’interno di VS Code.
Con Google Colab (nessuna installazione richiesta)
Se si vuole installare nulla, si possono aprire i notebook direttamente su Google Colab:
- Andare su Colab e selezionare File → Carica notebook.
- Oppure usare il badge qui sopra.
- Si avrò a disposizione un ambiente gratuito in cloud, già pronto per l’uso.
Con Binder (esecuzione online dal repository)
Si possono anche eseguire i notebook online senza installazioni tramite Binder:
Basta cliccare sul badge e attendere l’avvio dell’ambiente interattivo.
Risorse per imparare Jupyter e i notebook .ipynb
Per approfondire come si usano i notebook interattivi e Jupyter, ecco alcuni link utili per imparare a sfruttare al meglio questi strumenti:
-
Introduzione ufficiale a Jupyter Notebook
Guida ufficiale Jupyter Notebook -
Tutorial JupyterLab (interfaccia avanzata)
Guida JupyterLab - Documentazione -
Video tutorial in italiano
YouTube: Introduzione a Jupyter Notebook (ITA) -
Che cos'è un file
.ipynb?
Spiegazione dei notebook Jupyter (ipynb) -
Esempi pratici di notebook
Esempi notebook su GitHub -
Corso gratuito Jupyter su DataCamp
DataCamp: Introduction to Jupyter Notebook -
Galleria di notebook su Google Colab
Colab Examples Gallery
© 2025 hanam.ai - All rights reserved. | Built with precision for real-time data streaming excellence.