Python für Anfänger: Die 100 wichtigsten Grundlagen

Von Tenco

Entdecken Sie den perfekten Einstieg in die Welt der Programmierung mit unserem E-Book "Python für Anfänger: Die 100 wichtigsten Grundlagen". Dieses Buch führt Sie durch die grundlegenden Konzepte und Techniken, die jeder Python-Neuling kennen sollte. Von der Installation von Python bis hin zu ersten Programmen, lernen Sie alles Schritt für Schritt und leicht verständlich. Mit praktischen Beispielen und klaren Erklärungen wird Python schnell ein Teil Ihrer digitalen Werkzeugkiste.Ideal für Studierende, Hobby-Programmierer und zukünftige Software-Entwickler.

• Sprache: Deutsch
• Herausgeber: Blue Summit Bridge Press
• Erscheinungsdatum: 15. Mai 2024
• ISBN: 9798224551125

Buchvorschau

Index

Dynamische Typisierung in Python

Indentation in Python

Interpretiert vs. Kompiliert

Einfache Syntax

Umfangreiche Standardbibliothek

Interaktiver Modus

Objektorientierte Programmierung in Python

Duck Typing in Python

Alles ist ein Objekt

List Comprehensions

Dynamische Speicherverwaltung in Python

Mehrfachvererbung in Python

Generatoren in Python

Dekoratoren in Python

Ausnahmebehandlung in Python

Lambda-Funktionen in Python

Einrückungsfehler in Python

Global Interpreter Lock (GIL) in Python

PEP 8: Python-Stilführer

Dynamische Typisierung und ihre Fallstricke

Wahrheitswerte in Python

Der __init__ Konstruktor in Python

Virtuelle Umgebungen in Python

Verwendung von pip zur Paketverwaltung

Python 2 vs. Python 3

Typ Annotationen

Asynchrone Programmierung in Python

F-Strings in Python

Walrus Operator in Python

Datenklassen in Python

Typ-Hinweise in Python

Match-Anweisungen in Python

Walrus Operator in Python 3.8

Virtuelle Umgebungen in Python

Code-Wiederverwendbarkeit

Datenstrukturen in Python

Mutabilität in Python

Der Pythonic Weg

Iteratoren und Iterables

Namespace

Reichhaltige Vergleichsoperatoren in Python

Das Mit-Statement in Python

Komplexe Zahlen in Python

Unicode-Unterstützung in Python

Endliche Präzision von Floats

Python-Community

Debugging in Python

Profiling in Python

Umgebungsvariablen in Python

Der Python REPL

Python-Dokumentation

PyPI (Python Package Index)

Virtualenv

Flake8

Pytest: Ein Framework für das Testen von Python-Code

Sphinx: Ein Werkzeug zur Dokumentation von Python-Code

Jupyter Notebooks

Anaconda

Docker und Python

CI/CD mit Python

TensorFlow und PyTorch

Pandas

Matplotlib und Seaborn

Scikit-learn

SQLAlchemy Einführung

Flask und Django

Python in der Cloud

RESTful APIs mit Python

Microservices mit Python

Python in der Datenwissenschaft

Maschinelles Lernen mit Python

Automatisierung mit Python

Web Scraping mit Python

Sicherheit in Python

Python und Performance

Python und Cross-Plattform-Kompatibilität

Skalierbarkeit in Python

Gemeinschaft und Ressourcen

Lernressourcen für Python

Code-Wartbarkeit in Python

Interoperabilität mit Python

Erweiterung von Python

Vielseitigkeit von Python

Aktualisierungen in Python

Python-Lizenz

Globale Python-Community

Python-Zugänglichkeit

Experimentelle Projekte mit Python

Datenvisualisierung in Python

Netzwerkprogrammierung mit Python

Datenbankintegration in Python

Testgetriebene Entwicklung mit Python

Entwicklungswerkzeuge für Python

Python in Anwendungen einbetten

Scripting und Automatisierung mit Python

Open-Source-Bibliotheken und Frameworks in Python

Maschinennahe Programmierung mit Python

Python in der Cloud

Datenpersistenz in Python

Multiprocessing und Threading in Python

Internationale Unterstützung in Python

Nachhaltigkeit von Python-Projekten

Ethische Programmierung in Python

Nachhaltige Entwicklung mit Python

Introduction

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In einer Welt, die von Technologie angetrieben wird, ist die Fähigkeit zu programmieren nicht nur eine wertvolle Fertigkeit, sondern eine Notwendigkeit. Mit diesem Leitfaden haben wir uns darauf konzentriert, Ihnen genau das Wissen zu vermitteln, das Sie benötigen, um Ihre Reise mit Python zu beginnen - einer der vielseitigsten und gefragtesten Programmiersprachen der heutigen Zeit.

Dieses Buch richtet sich an diejenigen, die bereits ein grundlegendes Verständnis von Programmierkonzepten besitzen und sich nun auf die spezifischen Kenntnisse konzentrieren möchten, die für den Einstieg in Python unerlässlich sind. Wir haben uns darauf beschränkt, nur die essentiellen Informationen zu präsentieren, damit Sie schnell und effizient lernen können, ohne sich in den Details zu verlieren.

Es ist auch ein idealer Nachschlagewerk für erfahrene Programmierer, die ihr Wissen über die neuesten Python-Features auffrischen möchten. Unser Ziel ist es, Ihnen ein Buch an die Hand zu geben, das nicht nur lehrt, sondern auch inspiriert.

Wenn Sie dieses Buch hilfreich finden, ermutigen wir Sie, Ihre Gedanken in einer Rezension zu teilen. Ihr Feedback ist nicht nur für uns wertvoll, sondern hilft auch anderen Entwicklern, die sich in einer ähnlichen Situation befinden, dieses Buch zu entdecken. Wir glauben fest daran, dass gemeinsames Lernen und gegenseitige Unterstützung der Schlüssel zum Erfolg in der sich ständig weiterentwickelnden Welt der Technologie ist.

1

Dynamische Typisierung in Python

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Python ist eine dynamisch typisierte Sprache, was bedeutet, dass Sie Variablen nicht im Voraus deklarieren müssen. Der Typ einer Variable wird automatisch bestimmt, wenn der Wert ihr zugewiesen wird.

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Im folgenden Beispiel weisen wir verschiedenen Variablen unterschiedliche Datentypen zu, ohne sie explizit zu deklarieren:

[Code]

# Zuweisung eines Integer-Wertes

zahl = 5

print(type(zahl))

# Zuweisung eines String-Wertes

text = Hallo Welt

print(type(text))

# Zuweisung eines Float-Wertes

kommazahl = 5.5

print(type(kommazahl))

––––––––

[Result]

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In diesem Beispiel sehen wir, dass Python den Datentyp einer Variablen basierend auf dem zugewiesenen Wert automatisch erkennt und zuweist. Die Funktion type() wird verwendet, um den Datentyp der Variable anzuzeigen. Dies zeigt die Flexibilität der dynamischen Typisierung in Python – es ist nicht notwendig, den Typ einer Variablen im Voraus zu deklarieren. Diese Eigenschaft kann die Entwicklung beschleunigen und den Code lesbarer machen, erfordert aber vom Programmierer, sorgfältig mit Typen umzugehen, um Typverwechslungen und Laufzeitfehler zu vermeiden.

––––––––

[Trivia]

Dynamische Typisierung ermöglicht es auch, den Typ einer Variablen zur Laufzeit zu ändern, was in statisch typisierten Sprachen nicht möglich ist. Dies kann jedoch zu schwer zu findenden Fehlern führen, wenn nicht sorgfältig programmiert wird.

2

Indentation in Python

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Python verwendet Einrückungen (Spaces oder Tabs), um Blöcke zu definieren, anstelle von geschweiften Klammern oder Schlüsselwörtern, die in vielen anderen Programmiersprachen üblich sind.

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Hier ist ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie Einrückungen in Python verwendet werden, um eine if-else-Struktur zu definieren:

[Code]

# Definition einer Variablen

zahl = 10

# Verwendung der Einrückung zur Definition von Codeblöcken

if zahl > 5:

print(Zahl ist größer als 5)

else:

print(Zahl ist 5 oder kleiner)

––––––––

[Result]

Zahl ist größer als 5

––––––––

In diesem Beispiel bestimmt die Einrückung, welcher Code zum if-Block und welcher zum else-Block gehört. Ein inkonsistenter Gebrauch von Einrückungen führt in Python zu einem IndentationError, was bedeutet, dass der Code nicht ausgeführt werden kann. Dies zwingt den Programmierer zu einem konsistenten Layout, was die Lesbarkeit des Codes erhöht. Es ist wichtig, sich an eine konsequente Einrückungsmethode zu halten, z.B. immer vier Leerzeichen pro Einrückungsebene zu verwenden, was der Empfehlung im Python Style Guide (PEP 8) entspricht.

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[Trivia]

Die strikte Einrückungsregel in Python ist einzigartig unter den populären Programmiersprachen und wurde oft als Mittel zur Erzwingung eines einheitlichen Codestils gelobt. Sie hilft, die Lesbarkeit des Codes zu verbessern und macht Python besonders anfängerfreundlich.

3

Interpretiert vs. Kompiliert

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Python ist eine interpretierte Sprache, was bedeutet, dass der Code zur Laufzeit direkt ausgeführt wird, ohne zuvor in Maschinensprache übersetzt zu werden.

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Hier ist ein einfaches Beispiel für Python-Code, der eine Nachricht ausgibt. Wenn Sie diesen Code ausführen, interpretiert Python ihn Zeile für Zeile zur Laufzeit.

[Code]

# Dies ist ein Kommentar. Er wird vom Interpreter ignoriert.

print(Hallo Welt!)  # Dieser Befehl gibt die Nachricht Hallo Welt! aus.

––––––––

[Result]

Hallo Welt!

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Im Vergleich zu kompilierten Sprachen, wo der gesamte Code vor der Ausführung in Maschinensprache übersetzt wird, ermöglicht die interpretierte Natur von Python ein schnelleres Testen und Debuggen. Jede Zeile oder Anweisung wird einzeln interpretiert und ausgeführt. Dies bedeutet, dass Fehler sofort erkannt und behoben werden können, anstatt auf den Abschluss eines langwierigen Kompilierungsvorgangs zu warten. Außerdem können Sie interaktiv im Python-Interpreter arbeiten, was das Experimentieren mit Code-Snippets und das direkte Sehen ihrer Auswirkungen ermöglicht.

––––––––

[Trivia]

Ein interessanter Aspekt von interpretierten Sprachen wie Python ist, dass sie plattformübergreifend genutzt werden können. Solange eine Plattform über einen Python-Interpreter verfügt, kann der Python-Code ohne Änderungen ausgeführt werden. Dies steht im Gegensatz zu kompilierten Sprachen, die für jede Zielplattform spezifisch kompiliert werden müssen.

4

Einfache Syntax

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Python wurde mit dem Ziel entworfen, leicht lesbar und verständlich zu sein, was es zu