Από την ΑΕΠΠ στην Python
Για πολλούς μαθητές η ΑΕΠΠ είναι η πρώτη σοβαρή επαφή με τον προγραμματισμό. Μαθαίνεις αλγορίθμους, διαγράμματα ροής, δομές επιλογής και επανάληψης, πίνακες και υποπρογράμματα σε ΓΛΩΣΣΑ. Το επόμενο βήμα είναι συχνά η Python, και εκεί προκύπτει φυσικά το ερώτημα: πώς συνδέονται ΑΕΠΠ Python και πώς μπορώ να αξιοποιήσω όσα έμαθα στο Λύκειο;
Κοινά σημεία ανάμεσα σε ΑΕΠΠ και Python
Ενδιαφέρεσαι για ιδιαίτερα μαθήματα Πληροφορικής; δες τα μαθήματα ή επικοινώνησε μαζί μου.
Η ΓΛΩΣΣΑ είναι εκπαιδευτική, ενώ η Python είναι μια πραγματική, σύγχρονη γλώσσα προγραμματισμού. Παρ’ όλα αυτά, μοιράζονται σημαντικά κοινά:
- και στις δύο χρησιμοποιείς μεταβλητές για να αποθηκεύεις τιμές
- δομές επιλογής για να ελέγχεις τη ροή (ΑΝ στη ΓΛΩΣΣΑ, if στην Python)
- δομές επανάληψης (ΟΣΟ και ΓΙΑ στη ΓΛΩΣΣΑ, while και for στην Python)
- πίνακες στη ΓΛΩΣΣΑ, λίστες και άλλες δομές δεδομένων στην Python
- υποπρογράμματα στη ΓΛΩΣΣΑ, συναρτήσεις και μεθόδους στην Python
Αν έχεις καταλάβει καλά τις βασικές έννοιες στην ΑΕΠΠ, δεν ξεκινάς από το μηδέν στην Python. Απλώς μαθαίνεις νέα σύνταξη και αξιοποιείς πιο πλούσιες βιβλιοθήκες, αλλά η αλγοριθμική σκέψη παραμένει η ίδια.
Πώς να μεταφέρεις έναν αλγόριθμο από ΓΛΩΣΣΑ σε Python
Ένας πολύ πρακτικός τρόπος να συνδέσεις ΑΕΠΠ Python είναι να πάρεις ασκήσεις από το σχολικό βιβλίο ή από θέματα Πανελλαδικών και να τις ξαναγράψεις σε Python.
Βασικά βήματα:
- λύνεις πρώτα την άσκηση σε ΓΛΩΣΣΑ, όπως θα την έγραφες στο διαγώνισμα
- εντοπίζεις τις βασικές δομές: είσοδος δεδομένων, συνθήκες, επαναλήψεις, πίνακες
- ψάχνεις πώς γράφονται τα αντίστοιχα στη Python
- ξαναγράφεις τον ίδιο αλγόριθμο σε Python κρατώντας ακριβώς την ίδια λογική
Τύποι ασκήσεων που μεταφέρονται εύκολα:
- υπολογισμός αθροίσματος, μέσου όρου ή ποσοστών
- εύρεση μέγιστου ή ελάχιστου σε πίνακα ή λίστα
- μέτρημα στοιχείων που ικανοποιούν κάποια συνθήκη
- απλοί αλγόριθμοι αναζήτησης σε δεδομένα
Ποιες έννοιες από την ΑΕΠΠ πρέπει να είναι σταθερές
Πριν πας σε πιο προχωρημένα θέματα Python, όπως αρχεία, αντικειμενοστραφή προγραμματισμό ή βιβλιοθήκες για δεδομένα και τεχνητή νοημοσύνη, αξίζει να βεβαιωθείς ότι:
- καταλαβαίνεις τι είναι μεταβλητή και πώς αλλάζει μέσα σε ένα πρόγραμμα
- γράφεις σωστές συνθήκες και μπορείς να τις ελέγχεις με παραδείγματα
- νιώθεις άνετα με επαναλήψεις ΟΣΟ και ΓΙΑ και με χρήση μετρητών και αθροιστών
- ξέρεις πώς λειτουργούν οι πίνακες και οι απλές ΔΙΑΔΙΚΑΣΙΕΣ και ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ
Αν κάποιο από αυτά τα σημεία σε δυσκολεύει στην ΑΕΠΠ, είναι καλύτερο να το δουλέψεις πρώτα εκεί, πριν το μεταφέρεις στην Python. Διαφορετικά, θα κουβαλήσεις τις ίδιες απορίες σε πιο σύνθετο περιβάλλον.
Από τη θεωρία σε πραγματικά projects
Στην ΑΕΠΠ δουλεύεις κυρίως με ασκήσεις και θέματα εξετάσεων. Στην Python μπορείς να δημιουργήσεις:
- μικρές εφαρμογές γραφείου ή αυτοματισμούς
- εργαλεία που επεξεργάζονται αρχεία κειμένου ή υπολογιστικά φύλλα
- απλά παιχνίδια και διαδραστικά προγράμματα
- προγράμματα για ανάλυση δεδομένων και στατιστικά
Η ύλη της ΑΕΠΠ σε βοηθά να μάθεις να σπας ένα πρόβλημα σε βήματα, να ελέγχεις λάθη και να οργανώνεις κώδικα. Αυτές ακριβώς οι δεξιότητες είναι που χρειάζεσαι για να χτίσεις projects στην Python, είτε στο Πανεπιστήμιο είτε μόνος σου.
Ρόλος των ιδιαίτερων μαθημάτων
Αν θέλεις να κάνεις πιο γρήγορα και με ασφάλεια τη μετάβαση ΑΕΠΠ Python, τα Ιδιαίτερα Μαθήματα ΑΕΠΠ και τα Ιδιαίτερα Μαθήματα Python που προσφέρω μπορούν να σε βοηθήσουν. Στα ιδιαίτερα μαθήματα ΑΕΠΠ βάζουμε σε τάξη όλη την ύλη του σχολείου και προετοιμαζόμαστε για τις εξετάσεις, ενώ στα ιδιαίτερα μαθήματα Python χτίζουμε πάνω σε αυτή τη βάση, μεταφέροντας αλγορίθμους από ΓΛΩΣΣΑ σε Python και δημιουργώντας μικρά αλλά ουσιαστικά projects.
Τι να θυμάσαι
Η ΑΕΠΠ δεν είναι το τέλος της διαδρομής σου στον προγραμματισμό. Είναι ένα γερό ξεκίνημα που, αν το συνδέσεις σωστά με την Python, μπορεί να γίνει το θεμέλιο για σπουδές και καριέρα στην Πληροφορική. Δούλεψε σταθερά στις έννοιες της ΑΕΠΠ, επένδυσε λίγο χρόνο στη μετάβαση ΑΕΠΠ Python και συνέχισε με projects που σε ενθουσιάζουν πραγματικά.
