Python Intensivkurs

Agenda Einführung in die Arbeitsumgebung des Kurses

• Jupyter-Notebook und Jupyter-Lab
• Jupyter-Hub

Einführung in die Daten-Strukturen

• Datentypen, Klassen, Variablen, Objekte
• Listen und Tupel
• Strings und Stringfunktionen
• Sortierung unter Benutzung von sort und sorted
• Slicing
• Iteratoren und iterierbar
• Dictionaries
• Sets und Frozensets
• Konvertierungen zwischen Datentypen, z.B. Integer nach Strings oder Dictionaries in Listen und umgekehrt
• Probleme durch Referenzierung und In-Place-Methoden
• Copy und Deepcopy

Kontrollstrukturen

• Verzweigungen
• Schleifen: while- und for-Schleife
• for-Schleife à la C bzw. C++ in Python
• continue, break und else in Schleifen
• pass-Anweisung
• Funktionen: Definition und Aufruf
• Globale und lokale Parameter
• Positionsparameter und Schlüsselwortparameter
• *- und **-Parameter

Ein- und Ausgabe

• Interaktive Eingabe mittels input
• Formatierte Ausgabe: der traditionelle Weg mit Stringmodulo
• Der pythonische Weg: format-Methode und f-Strings
• Dateien lesen und schreiben

Arbeiten mit Modulen

• Standardmodule
• Einbindung und Benutzung von Standardmodulen
• Namensräume und Gültigkeitsbereiche
• Schreiben eigener Module
• Code-Dokumentation und Help-Funktion

Fortgeschrittene Themen

• Rekursive Funktionen
• Komplexitätsprobleme bei rekursiven Funktionen
• Memoisation
• Dekorateure
• Lambda-Operator, map, filter und reduce
• Iteratoren / Listen-, Mengen und Generator-Abstraktion
• * und ** bei Funktionsdefinition und in Funktionsaufrufen
• Seiteneffekte in Funktionsdefinitionen
• Iteratoren und Generatoren
• Kontext-Managers
• Itertools
• Sortierung und ’individuelles’ Sortieren mit ’key’-Funktionen

Fehler und Ausnahmen

• Syntaxfehler und SemantikfehlerAusnahmen
• Ausnahmebehandlung
• Erzeugen von Ausnahmen
• finally zum Aufrämen

Objektorientierte Programmierung

• Alles Klassen
• Klassen, Instanzen und Objekte
• Die einfachst mögliche Klassendefinition
• Instanz- und Klassenattribute, Properties
• privat, geschützt und öffentlich
• Magische Methoden und Operator-Überladung
• Vererbung
• Mehrfachvererbung

Persistente Datenhaltung

• Pickle
• Shelve
• Datenbankanbindungen

Optional: Text- und Stringverarbeitung

• Wichtige Stringmethoden: count, index, find, rfind, replace, split, rsplit und andere
• Benutzung regulärer Ausdrücke in Python

Optional: Schnittstelle zum Betriebssystem â—¦Schnittstellen zum Betriebssystem

• Forking
• Threads
• Multiprocessing

Optional: Testing â—¦Doctest

• unittest
• pytest

Voraussetzungen

• Grundlegende Programmiererfahrung

Zielgruppe

• Entwickler
• Projektleiter
• Administratoren