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Boku Python Kurs

Plan pandas, etc

scikit learn: iris clustering example: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.02-introducing-scikit-learn.html

Plan 2020 / 2021

  • [DONE] file / path handling (pathlib, file operations)
  • [PLANNED] testing / git (fix einbauen!)
  • [PLANNED] datetime (auch durchmachen, ist nicht so lange)

Programmierung

  • Fehlerbehandlung (Exceptions)
  • Objektorientiert Programmierung: Objekte, Klassen, data hiding, inheritance, polymorphism
  • Funktionale Programmierung: Funktionen höherer Ordnung, Immutability, ...
  • Advanced Python Features:
    • with statement
    • decorators
    • generator expression
    • generators
    • magic methods
    • coroutines
  • Rekursion
  • dataclass: "Typisierte Dictionaries"

Muss man auch wissen

  • Paketverwaltung: pip, requirements.txt, venv, conda, conda env
  • IDEs: linting, completion, documentation
  • Type annotations, type checking (mypy)
  • Logging
  • Docker: Ausführung im Container
  • Testing strategies (fixtures, mocking)
  • Debugging strategies (pdb, IDE-debugger, print-statements)

Anwendung

  • Wir lösen gemeinsam Deinen Anwendungfall
  • Regular Expressions: Patterns zur Verarbeitung von Strings
  • Algorithmen auf Graphen (networkx)
  • Scraping: Webseiten mit Python-Scripts "lesen" und Daten extrahieren
  • Web-APIs verwenden (requests, json)
  • Angewandte Kryptographie: Verschlüsseln und Signieren
  • Linear Programming: Produktionsprozesse optimieren
  • Openpyxl: Mit Excel-Files wie in Excel arbeiten, aber automatisiert
  • Schedule: Aktionen zeitgesteuert ausführen
  • Mails verschicken
  • SQL: Datenbank und Abfragen (sqlite?)
  • Webserver programmieren
  • Parallelisierung: multiprocessing, dask

PR

ferner

Kurs Inhalt

Mein Vorschlag Format

  • etwas frontal, dann aber auch Fokus auf selber programmieren
  • Studi-Abgabe bzw. Musterlösung besprechen
  • Studi-Lösungen verbessern / optimieren
  • etwas live coding

TODO

Inhalte

Wichtig zum einbauen:

  • git
  • testing

Python

Überblick über Einführungen für "Non-Programmers" (Englisch): https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide/NonProgrammers Python guru (Englisch): https://thepythonguru.com/ Python basics (Englisch): https://pythonbasics.org/ Computer Science Circles (Viele gut dokumentierte Übungen): https://cscircles.cemc.uwaterloo.ca/4-types/ Detaillierter Kurs: https://www.python-kurs.eu/ Offizielle Python-Einführung (Englisch) (vor allem Kapitel 3-5): https://docs.python.org/3/tutorial/index.html

Schneller Walkthrough: https://tutorial.djangogirls.org/de/python_introduction/
Anfängertutorial mit Online-Interpreter: https://www.learnpython.org/en/Welcome https://www.w3schools.com/python/

Python for you and me (Englisch, buch): https://pymbook.readthedocs.io

PythonTutor Visualizer (Englisch): http://pythontutor.com/visualize.html

exercises: https://www.w3resource.com/python-exercises/python-conditional-statements-and-loop-exercises.php

automate the boring stuff

Print-Bücher kann ich bei bedarf raussuchen

Üben ist zentral, nicht nur lesen, auch am besten an eigenen Beispielen ausprobieren

  • Geschichte von Python, Eigenschaften der Sprache (Wikipedia kurz)
  • python 3!
  • repl
    • mathematische ausdrücke (komplizierteres eher später)
  • Primitive Datentypen + operationen
  • variablen, assignment
  • naming
  • if else
  • kommentare
  • Listen, Tupel, Map (keine Sets)
    • len
  • Funktionen
  • Daten import/export
  • Einfache Datenanalysen
  • plots
  • jupyter notebooks -> plots!
  • numpy?

"Echte" Anwendungen

  • plots
  • auswertungen
  • emails?