इस प्रोजेक्ट के बारे में

tutor एक ऑफलाइन, टर्मिनल-आधारित Python कोर्स है जो वीडियो देखने के बजाय वास्तविक कोड लिखने के माध्यम से सिखाता है। इसके सबक, ड्रिल्स, उदाहरण, एक "VIM dojo" और एक एनिमेटेड "watch it run" ट्रेसर सभी पहले से लिखे गए हैं और स्थानीय रूप से जेनरेट होते हैं; README के अनुसार इसमें कोई मॉडल कॉल या नेटवर्क एक्सेस नहीं है, इसलिए यह पूरी तरह से ऑफलाइन काम करता है और डेटा बाहर नहीं भेजता है। यह कोर्स Neovim-स्टाइल मोडल एडिटर के अंदर चलता है। इसका वर्कफ्लो है: चुनौती को पढ़ें, टाइप करना शुरू करने के लिए i दबाएं, Esc दबाएं, फिर :!python3 % या Ctrl+Enter के साथ रन और सबमिट करें। पास होने पर आप अगली चुनौती पर जाते हैं; फेल होने पर आप कोड को ठीक करके फिर से रन कर सकते हैं। NORMAL-मोड कीज़ में h/j/k/l मूवमेंट, i/a/A/I/o/O इंसर्ट, x कैरेक्टर डिलीट, dd लाइन डिलीट, yy यैंक, p पेस्ट, u अनडू, 0/$ किनारे, gg/G टॉप/बॉटम शामिल हैं, साथ ही सबक में जाने के लिए Enter और watch, listen, lessons, quick check, cheat sheet, review, examples, volume, voice और music के लिए शॉर्टकट्स हैं। कमेंट्री एक स्थानीय TTS इंजन द्वारा बोली जाती है जिसे ऑटो-डिटेक्ट किया जाता है: espeak-ng (जिसे सबसे आसान और व्यापक रूप से उपलब्ध, रोबोटिक बताया गया है) या Piper (एक न्यूरल वॉइस जिसे दिए गए स्क्रिप्ट के माध्यम से इंस्टॉल किया जाता है)। F6 वॉइस को टॉगल करता है, और यदि कोई वॉइस इंस्टॉल नहीं है तो भी सब कुछ साइलेंटली काम करता है। की-प्रेस साउंड और जीत/हार के स्टिंग्स ALSA या PulseAudio पर aplay/paplay पर निर्भर करते हैं, और इंस्टॉलर 32 मैकेनिकल-कीप्रेस सैंपल्स और एक स्टिंग लाइब्रेरी के साथ एक मीडिया पैक बंडल करता है। F4 एक वॉल्यूम पैनल खोलता है जिसमें वॉइस और साउंड इफेक्ट्स के लिए अलग-अलग फेडर्स होते हैं, और दोनों स्तरों को सत्रों के बीच याद रखा जाता है। भाषा की बुनियादी बातों के अलावा, सामग्री में एक BUILD STUFF ट्रैक है जिसमें एक वास्तविक bash टर्मिनल और एक लाइव फोल्डर ट्री है, ताकि आप डायरेक्टरी और फाइलें बना सकें और फिर अपना प्रोग्राम चला सकें। एक CLOUD & DEVOPS ट्रैक को 11 मॉड्यूल और 92 पाठों के रूप में वर्णित किया गया है, जिसमें git के साथ वर्जन कंट्रोल, Docker के साथ पैकेजिंग, CLI और वास्तविक boto3 Python के माध्यम से AWS S3, EC2, Lambda, DynamoDB और IAM, Terraform के साथ इंफ्रास्ट्रक्चर-एज़-कोड, इडेम्पोटेंसी और हैंडलर्स सहित Ansible के साथ सर्वर ऑटोमेशन, और एक CI/CD पाइपलाइन शामिल है — यह सब एक सिम्युलेटेड, ऑफलाइन क्लाउड के अंदर है। XP, लेवल, स्ट्रीक और वॉल्यूम जैसी प्रोग्रेस को ~/.learning/progress.json में सेव किया जाता है और अपडेट द्वारा इसे बदला नहीं जाता है। इंस्टॉलेशन एक सिंगल-लाइन curl स्क्रिप्ट है जो ऐप को ~/.local/share/tutor/ में डाउनलोड करती है, एक प्राइवेट virtualenv बनाती है, दो Python डिपेंडेंसी (textual और rich) इंस्टॉल करती है और ~/.local/bin में एक tutor लॉन्चर रखती है; Git URL से pip या pipx इंस्टॉल को विकल्पों के रूप में पेश किया गया है। इंस्टॉलर को दोबारा चलाना इडेम्पोटेंट है और नवीनतम कोड के साथ मीडिया पैक खींचता है। यह प्रोजेक्ट MIT लाइसेंस के तहत है।