“A dream written down with a date becomes a goal. A goal broken down into steps becomes a plan.”
― Greg Reid
使用“学习用书”不仅可以帮助边学边练，还是你的学习跟踪记录，你的 proof of work。要使用学习用书，按照下面的步骤顺序操作：
无论如何你都必须有 GitHub 账户，GitHub 是个神奇的地方，不仅可以帮助程序员，还可以帮助很多非程序员实现奇妙的社会化大合作。
当然，这很简单，访问 github.com，注册一个 GitHub 帐号（如果还没有的话）并登录。
第一步，访问本书配套学习用书的共享代码仓库（repo），
点击右上角的 Fork 按钮，这是 git 的重要操作，它会从我们的 repo 分叉出一个一模一样的 repo 并加入到你的账号中，这个新的 repo 继承了原 repo 的历史和现状，但它的未来由你来决定。
在这个新的 repo 的首页上有个绿色的 Clone or download 按钮，点击它会打开一个小的下拉显示，里面有个文本框写有这个 repo 的访问地址，点击它右边的小按钮将其拷贝到系统剪贴板（后面会用）。
第二步，现在要把属于你的这个分叉 repo 克隆到你自己的机器本地来，由于你顺利完成了环境准备，你的机器上已经有完善的命令行界面和软件包管理工具，还装好了 git，现在可以打开命令行界面进行如下操作：
- 输入
cd Code ↩︎进入我们之前创建的子目录（如果还没有建立，可以用mkdir Code ↩︎来创建）； - 输入
git clone，在最后有个空格，在空格后粘贴你前面拷贝的，你 fork 的 repo 的地址，然后输入回车↩︎； - 输入
cd pilot-student ↩︎进入克隆好的目录中。
上面的命令会在 <你的用户根目录>/Code 目录下创建一个子目录，然后把学习用书从 GitHub 服务器上克隆到这个目录下。
因为学习用书都是用 Jupyter Notebook 写就的，要使用就需要安装 Jupyter Lab 环境，在我们已经装好 Python 的前提下这很容易，只要在命令行界面运行下面的命令就可以了：
python -m pip install --upgrade pip
pip install jupyterlabpip 是 Python 自己的软件包管理工具，它负责安装、删除和管理 Python 浩若烟海的第三方代码库，我们以后会经常用到。上面第一行是更新 pip 自己，因为我们刚装好 Python，通常需要更新一下 pip 自己；第二行则是让 pip 安装 Jupyter Lab 以及所有依赖支持包。
如果在运行上面第二个命令时报错说找不到、不认识
pip命令，可尝试将pip换成pip3，即运行pip3 install jupyterlab。
某些环境下运行 Jupyter Lab 需要 nodejs，所以建议也安装好。如果是 Winidows 系统，执行：
scoop install nodejsmacOS 系统则执行：
brew install node上述操作都成功后 Jupyter Lab 就准备就绪了，在你克隆好的学习用书目录里运行 jupyter lab ↩︎ 来启动 Jupyter Lab 的服务程序，并打开一个浏览器页面，里面列出了学习用书里的所有 notebook（.ipynb 后缀名的文件），双击就能打开了。
注意，运行
jupyter lab的命令行窗口必须保持着，你才能继续在浏览器里使用 Jupyter Lab；如果你用完了，需要退出，在这个命令行窗口按 Control+C 组合键，就会停止 Jupyter Lab 服务，回到命令行交互界面。一般来说不要在jupyter lab运行时关闭那个窗口。如果在
jupyter lab运行着的时候你需要命令行界面执行一些任务，只要在 ConEmu 里打开一个新的 tab 就可以了，不用动之前的那个。
关于浏览器的说明：Jupyter Lab 不支持 Internet Explorer 11 以及之前的所有版本（简称 IE），这些浏览器是 Windows 的古老遗产，也是所有前端开发者的噩梦。如果你的 Windows 以 IE 作为缺省浏览器，那么执行
jupyter lab ↩︎打开的页面会是一片空白。解决方案就是换用其他更新一些的浏览器，比如 Windows 自带的 Edge，或者程序员首选的 Chrome 和 Firefox 的最新版本，具体操作可以从下面两方法中任选其一：
- 在 Windows 的系统设置中找到缺省应用设置（Default apps），修改 Web 浏览器的设置；
- 手动打开 Chrome 一类的浏览器，然后把命令行界面里
http://localhost:8888/?token=...那一整行地址拷贝进去打开。
现在你可以在 Jupyter Lab 中打开 notebook，在代码 cell 中输入 Python 代码并运行，每学完一章，对应的学习用书中的 notebook 也应该经你亲手补完，你当然还可以在 notebook 中加入自己的想法，测试自己想到的程序代码等等，总之只要你想做的都可以做，做完之后保存 notebook，你的成果就被记录下来了，然后你可以：
- 使用
git commit来把你修改的内容提交到本地仓库（local repo）； - 使用
git push来把你本地仓库中新的变化同步到 GitHub 上的远程仓库（remote repo）——这就是你的学习“工作证明（PoW）”。
在学习用书的代码仓库中还有一个特殊的目录 vor，意思是 Voice of Readers，用来收集像你一样的学习者的反馈，比如你可以写一篇《我的自学之路》，放在这个目录里，然后 commit 和 push 到你自己的学习用书 repo 中，甚至还可以用一种特定流程（叫做 pull request）提交回我们的原 repo 中，如果被我们接受，就会成为原 repo 的内容，被所有读者 fork 和阅读。
当然了，上面说的这些都需要你多学一样反正你早晚都必须学会的东西——git，我们在附录中有一篇 Git 与 GitHub 入门教程 可以参考。
学习需要投入时间，而时间我们没办法糊弄它。
有了 git 这样的工具之后，我们在什么时候做了什么样的工作，是很容易证明的，而当我们不小心犯了错误还能回溯到历史版本，相当于我们从某种程度上获得了一些对时间的控制力——这对我们来说真是天大的好事。
未来，我们会专门设置一个 repo，通过自动扫描学习用书所有 forks 来跟进本书的学习记录——这种记录在过往的书籍中是不可能存在的，然而现在却可以了。将来这种记录的作用甚至有可能比“学历”还要重要。
关于学习环境的准备，还可参考这个 视频指引。
如果在学习过程中遇到问题或者发现教材中的错误，可以通过 GitHub 的 Issues 系统提出，这个系统基本上就像一个问答论坛，但它集成了编程相关的能力，让它目的性更强、更容易跟踪问题解决的进度状态。
访问我们课程教材的 Issues 页面：
点击右上的 New 按钮来提出问题或者反馈。
遇到问题的时候其实也可以到这个页面去搜索一下，看看是不是有人提过，得到了怎样的答案；如果没人提过，那就正好可以由你来提出，所有人也都会从中获益。
有些常见或者特别有价值的问题我们也会整理出来放到课程项目的 Wiki 中，方便大家查阅。