Python für Dummies

Johannes Hofmeister lebt in Heidelberg. Am Psychologischen Institut der Universität Heidelberg erforscht er zur Zeit, was Code verständlich macht. Als Softwareentwickler und Berater hat er in großen und kleinen Unternehmen C#, Java und JavaScript eingesetzt, aber am liebsten liest und schreibt er Python-Code. Horst Schneider lebt in Mannheim und arbeitet seit mehr als zehn Jahren als Softwareentwickler. Sein Schwerpunkt ist die Anwendungsentwicklung in verschiedenen Sprachen, von Java über C# bis zu JavaScript und Python. Aktuell arbeitet er als Coach und Berater im Raum Heidelberg und löst vielfältige Probleme - vorzugsweise mit Python.

• Über die Autoren 11Einleitung 23Törichte Annahmen über den Leser 23Wie Sie dieses Buch nutzen können 23Was Sie nicht lesen müssen 24Wie dieses Buch aufgebaut ist 24Symbole, die in diesem Buch verwendet werden 25Konventionen in diesem Buch 26Teil I: Langweilige Einmallektüre 27Kapitel 1 Orientierung 29Motivation 29Was ist Python? 29Warum sollte ich Python lernen? 29Was ist an Python so besonders? 30Seit wann gibt es Python? 30Warum ist Python weniger verbreitet als andere Sprachen? 31Welche Sprachfeatures bringt Python mit? 31Ist Python eine Skript- oder eine Programmiersprache? 32Ich habe gehört, dass Python langsam ist Stimmt das? 32Anwendungsgebiete 33Wer verwendet Python? 33Kann man mit Python Geld verdienen? 33Was kann ich mit Python machen? 33Sollte ich nicht doch lieber eine andere Sprache lernen? 34Kapitel 2 Im Kriechgang – die Installation 35Windows 35Schritt 1 – Herunterladen 36Schritt 2 – Installieren 37Schritt 3 – Läuft’s? 39macOS 40Schritt 1 – Herunterladen 40Schritt 2 – Installieren 41Schritt 3 – Läuft’s? 44Alternative: Homebrew 44Linux 45Einer für alle 46Kapitel 3 Der Schlange Beine machen – Python ausführen 49Der REPL 49Editor oder IDE? 50Teil II: Python sprechen lernen 53Kapitel 4 Hic forum est – Schnellkurs 55Vogelperspektive 56Das kleinste Python-Programm der Welt 59Zeichenketten und Bildschirmausgabe 60Rechnen mit Python 63Variablen 66Wahrheitswerte und bedingte Ausführung 69Boolesche Logik in Python 69Truthy und Falsy 71Wenn – Dann – Sonst 72Listen und Schleifen 74Funktionen und Module 77Funktionen definieren und aufrufen 78Module nutzen 79Fehlerbehandlung 80Kapitel 5 Daten strukturieren 85Listen 86Listen anlegen 86Was steckt drin? 86Listen verändern 88Listen sortieren 89Absteigend oder aufsteigend sortieren? 90Tupel 91Einpacken 91Entpacken 92Tupel verändern 94Tupel sortieren 95Wann Sie Listen und wann Tupel verwenden sollten 95Dictionarys 96Dictionarys anlegen 97Was steckt drin? 98Dictionarys verändern 99Sets 100Sets anlegen 101Was steckt drin? 101Sets verändern 102Mengenlehre 104Kapitel 6 Daten transformieren 109Iteration 109Comprehensions 112Syntax 112List Comprehensions 114Dictionary Comprehensions 115Set Comprehensions 116Generator Expressions 117Slicing 120Ein einziges Element 121Mehrere Elemente 122Schrittweise Auswahl 122Beispiel: IBAN validieren 123Iteration ohne Index 125FAQ – Leben ohne Index 127Nur ein Element 128Nummerierung 128Listen zusammenführen 129Listen zerteilen 129Dictionarys erzeugen 130Dictionarys iterieren 131Verschachtelte Iteration 131Kapitel 7 Mit der Außenwelt kommunizieren 133Selbstgespräche führen 134Text ausgeben 134Text einlesen 135Textausgabe steuern 136Längere Texte zusammenbasteln 137Texte formatieren 137Textkodierung 140Kommandozeilenparameter 140Textdateien einlesen 142Im Ganzen lesen 142Zeilenweise lesen 143Textdateien schreiben 146Dateimodi: Behalten oder neu machen? 146Im Ganzen schreiben 147Zeilenweise schreiben 148Vollständiges Beispiel 149Alles fließt 150Bin∖xc3∖xa4rdaten lesen 152Im Ganzen lesen 153Häppchenweise lesen 154Binärdaten schreiben 158Teil III: Mit Python Probleme lösen 161Kapitel 8 Was Python schon kann 163Built-ins 163Built-ins für den REPL 165Umwandlungsfunktionen 166Mathematische Funktionen 171Mengen aggregieren 172Daten transformieren 173Module und Pakete 175Module importieren 176Direktimporte 176Aus Paketen importieren 177Namenskonflikte verhindern 177Import mit Wildcard – Alle für einen 178Die Standardbibliothek 179Im Lieferumfang enthalten sind 180os – Welches Betriebssystem läuft? 180random und secrets – Zufall 183imaplib – E-Mails versenden 184urllib und json – Web 186Minisprachen 187Datum- und Zeitangaben 187Strings formatieren 192Kapitel 9 Was Python (noch) nicht kann 197Pip installieren 197Pakete installieren 198Installierte Pakete ansehen 199Spezifische Versionen installieren 199Pakete entfernen 200Kapitel 10 Was Sie Python beibringen können 201Eigene Module 201Eigene Module anlegen 202Eigene Pakete 202Eigene Skripte 204Hintergrund: Wie Module geladen werden 206Wo sucht Python Module? 206Module Laden 207Teil IV: Python als Handwerk 209Kapitel 11 Funktionale Programmierung 211Anatomie einer Funktion 212Definition 212Aufruf 212Namen und Konzepte 213Effekte und Nebeneffekte 213Positionale Argumente 214Benannte Argumente 215Regeln für Funktionsaufrufe aufstellen 216Optionale Argumente 219Variable Argumente mit *args und **kwargs 222Argumente entpacken 225Funktionen haben »Bürgerrechte« 226Funktionen zusammenstecken 227Arbeitsteilung 229Funktionen, die Funktionen erzeugen 232Dekoratoren 233Generatoren 235Kapitel 12 Objektorientierte Programmierung 239Anatomie eines Objekts 240Objekte 241Klassen und Konstruktoren 241Attribute und Methoden 242Instanzen 246Operatoren 248Beziehungen 252Vererbung – Objekte als Familie 253Komposition – Objekte im Team 263In Objekten denken 270Was ist eigentlich objektorientierte Programmierung? 271Wie man gute Objekte designt 273Kapitel 13 Ausnahmen 279Ausnahmen behandeln 281Eigene Ausnahmen auslösen 282Ausnahmen als Signale nutzen 283Beispiel: Hotels buchen 285Kapitel 14 Testen 295Wenn Ihr Programm nicht tut, was es soll 296Eigenschaften von Python 296Fehlerklassen (oder: Was alles schief gehen kann) 298Wo und wie Tests helfen können 300Python bei der Arbeit zuschauen 301Debuggen mit print 301Bedingungen prüfen mit assert 302Den Programmfluss kontrollierbar machen 303Unit-Tests schreiben mit dem unittest-Modul 305Unit-Tests erstellen und ausführen 306Bestehende Komponenten testen 309Teil V: Brötchen (oder Lorbeeren) mit Python verdienen 313Kapitel 15 Code-Qualität 315Werkzeuge 316Programmstil überprüfen mit Pycodestyle 317Code reformatieren 319Programmierfehler erkennen mit Pyflakes 321Dokumentation überprüfen mit Pydocstyle 323Sicherheitsrisiken finden mit Bandit 326Integrierte Code-Audits 328Modulare Audits mit Flake8 329Das Schweizer Taschenmesser: Pylint 333Chancen und Grenzen 335Listen to your tools 335Was Werkzeuge nicht leisten können 337Kapitel 16 Webanwendungen entwickeln 339Python und das Web 339Die Qual der Wahl 340Django 340Was macht Django? 341Wie Django HTTP-Anfragen verarbeitet 342Ein Beispielprojekt 343Schritt 1 – Setup 344Schritt 2 – Die erste Seite 344Schritt 3 – Ein Modell 348Schritt 4 – Die Django-Verwaltung 350Schritt 5 – Eine eigene View 353Schritt 6 – HTML rendern 354Zusammenfassung 355Kapitel 17 Daten aufbereiten, visualisieren und auswerten 357Setup 358Szenario: Minigolf 358Datensatz 359Schritt 0 – Fragen 361Schritt 1 – Daten einlesen 362Schritt 2 – Data Frames untersuchen 362Schritt 3 – Series-Objekte betrachten 364Schritt 4 – Beschreibende Statistiken ausgeben 365Schritt 5 – Filtern und Bereinigen 367Schritt 6 – Auswerten 369Schritt 7 – Visualisieren 371Schritt 8 – Schließende Statistik 372Zusammenfassung 373Teil VI: Der Top-Ten-Teil 375Kapitel 18 Zehn gute Bibliotheken 377Die Standardbibliothek 377Requests 377BeautifulSoup 378Scrapy 378Selenium 379Cryptography 379Pypdftk 380Flask 380OpenCV 380NLTK 381Kapitel 19 Zehn Dinge, die wir ausgelassen haben 383Python 2.7 383Interoperabilität mit C 384Python Bytecode disassemblieren 384Debugging 385Logging 385GUIs 386Nebenläufige Ausführung 387Typ-Annotationen 387Dataclasses 388Walross-Operator 389Stichwortverzeichnis 393