# Лабораторная работа 0. Подготовка окружения

**Время на работу:** 1 пара. **Оценка:** зачёт/не зачёт.

## Цель работы

Подготовить рабочее окружение и убедиться, что все механизмы параллельного
программирования доступны на вашей машине — до того, как вы начнёте основную
лабораторную.

## Теория (минимум)

### Виртуальное окружение (venv)

Виртуальное окружение — изолированная папка с собственной копией Python и
своим набором библиотек. Оно нужно, чтобы зависимости курса не конфликтовали
с другими проектами. Активированное окружение видно в терминале по префиксу
`(.venv)`.

### Почему не Google Colab / онлайн-интерпретаторы

Параллельность — это про реальные ядра CPU и реальную ОС. В облаке вы не
получите ни честного числа ядер, ни контроля над фоновыми процессами, ни
Windows-специфики `spawn`. Работаем локально.

### Модель памяти Python: всё передаётся по ссылке

В Python переменные — ссылки на объекты. Для потоков это значит: **все потоки
одного процесса видят одни и те же объекты** — отсюда гонки данных (лаба 5).
Для процессов это значит: **каждый процесс получает свою копию данных**
(через pickle) — отсюда накладные расходы (лаба 4).

## Задание

### Шаг 1. Установите Python 3.10+

Windows: python.org → Downloads → «Windows installer (64-bit)».
**Обязательно** отметьте «Add python.exe to PATH» на первом экране установщика.

Проверка (новое окно терминала):

```bat
python --version
```

### Шаг 2. VS Code

Установите VS Code и расширение **Python** (издатель Microsoft). Откройте
папку курса: File → Open Folder. Терминал: Terminal → New Terminal
(или `` Ctrl+` ``).

### Шаг 3. Виртуальное окружение и зависимости

В терминале VS Code **из корня курса**:

```bat
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
```

macOS/Linux: `source .venv/bin/activate`.

Если VS Code спросит интерпретатор — выберите `.\.venv\Scripts\python.exe`.

### Шаг 4. Git (кратко, если ещё не знакомы)

```bat
git init
git add .
git commit -m "lab 0: окружение готово"
```

Дальше фиксируйте прогресс коммитами — это история вашей работы (и аргумент
в спорах о списывании).

### Шаг 5. Проверка окружения

```bat
python lab00_intro\check_env.py
```

Скрипт проверит версию Python, наличие библиотек, число ядер CPU и работоспособность
потоков, процессов и asyncio. Все проверки должны быть `[OK]`.

### Шаг 6. Свой вариант

```python
from common.tasks import get_variant
print(get_variant(<ваш номер в журнале>))
```

Запишите параметры — они понадобятся во всех следующих лабораторных.

## Контрольные вопросы

1. Зачем нужно виртуальное окружение? Что произойдёт, если его не создавать?
2. Чем процесс отличается от потока? (Подсказка: общая память.)
3. Почему для этого курса важна работа на локальной машине, а не в облаке?

## Что сдаётся

- Скриншот вывода `check_env.py` (все проверки `[OK]`);
- короткий ответ на контрольные вопросы (можно в чате при сдаче).

## Критерии зачёта

| Пункт | Баллы |
|---|---|
| Окружение развёрнуто, check_env.py всё `[OK]` | 1 |
| Ответы на контрольные вопросы | 1 |