Python

Die Lieblingssprache von Anfängern… und Profis

Lesbar, vielseitig und überall - Skripte, Daten, Web, Automatisierung. Von Variablen bis zu Tests, über OOP, Generatoren und async: ein kompletter Lernpfad von deinem ersten print() bis zu professionellen Praktiken.

Grundlagen

Anfänger - die Basics, Schritt für Schritt

• Python installieren und dein erstes Programm schreibenDu installierst Python, entdeckst die REPL und gibst deine erste Nachricht mit print aus.
• Variablen und grundlegende TypenDu speicherst Werte in Variablen und arbeitest mit den Typen int, float, str und bool.
• Bedingungen: if, elif, elseDu lernst, deine Programme mit if, elif, else und logischen Operatoren Entscheidungen treffen zu lassen.
• Schleifen: for, while, break und continueDu wiederholst Anweisungen mit for und while und steuerst deine Schleifen mit range, break und continue.
• Listen und DictionariesDu erstellst, liest, änderst und durchläufst Listen und Dictionaries, um deine Daten zu organisieren.

Fortschritt

Mittelstufe - echte Projekte bauen

• Funktionen: def, Parameter, return und GültigkeitsbereichStrukturiere deinen Code in wiederverwendbare Funktionen, meistere Standardwerte und verstehe den Gültigkeitsbereich von Variablen.
• Zeichenketten im Detail: Slicing, f-Strings, MethodenExtrahiere, formatiere und bereinige Text wie in einem echten Projekt, dank Slicing, f-Strings und Zeichenketten-Methoden.
• Listen- und Dictionary-ComprehensionsErsetze deine aufbauenden Schleifen durch ausdrucksstarke Comprehensions, um deine Daten zu transformieren, zu filtern und neu zu indizieren.
• Dateien und Module: with, import, OrganisationLies und schreibe Dateien sauber mit with, tausche JSON aus und organisiere deinen Code in importierbare Module.
• Fehler und Ausnahmen: try, except, raiseFange vorhersehbare Fehler mit try/except/else/finally ab und wirf deine eigenen Ausnahmen, um ungültige Daten zu signalisieren.

Fortgeschritten

Geübt - fortgeschrittene Muster und Performance

• OOP: Klassen, __init__, Methoden und VererbungStrukturiere deinen Code mit gut durchdachten Klassen: Initialisierung, Instanz- oder Klassenattribute, Vererbung und ihre Kompromisse.
• Fortgeschrittene Strukturen: Tupel, Sets und collectionsWähle die Struktur, die zu jedem Bedarf passt: unveränderliche Tupel, Sets für Zugehörigkeitstests in O(1), Counter und defaultdict für wiederkehrende Muster.
• Iteratoren und Generatoren: yield und PipelinesMeistere das Iterationsprotokoll und Generatoren, um Datenströme lazy und bei konstantem Speicher zu verarbeiten.
• Dekoratoren und Funktionen höherer OrdnungNutze Funktionen als First-Class-Objekte, um robuste, parametrierbare und transparente Dekoratoren zu schreiben.
• Virtuelle Umgebungen, pip und ein sauberes ProjektIsoliere jedes Projekt in seinem eigenen venv, pinne die Abhängigkeiten und übernimm eine reproduzierbare Projektstruktur.

Meisterschaft

Experte - Architektur, Internals und Grenzfälle

• Type Hints und Dataclasses: modernes Python ernsthaft typisierenVerstehe, was Annotationen zur Laufzeit wirklich tun, und hol das Beste aus Dataclasses heraus - mit frozen, slots und default_factory.
• Protokolle und spezielle Methoden: __repr__, __eq__, KontextmanagerMeistere Pythons Objektmodell: den __eq__/__hash__-Vertrag, den Wert NotImplemented, Kontextmanager und strukturelle Typisierung mit Protocol.
• Asynchron mit asyncio: Coroutinen, await, gatherVerstehe die kooperative Nebenläufigkeit von asyncio: lazy Coroutinen, Unterbrechungspunkte, gather, TaskGroup und die Fallstricke blockierender Aufrufe.
• Performance: Profiling, GIL, Generatoren vs. Listen, SpeicherfallenMiss, bevor du optimierst: timeit und cProfile, was der GIL wirklich blockiert, die Genügsamkeit von Generatoren und die Speicherfallen von Strings und Slices.
• Testen mit pytest: Fixtures, Parametrisierung, bewährte PraktikenStrukturiere robuste Tests mit pytest: Fixture-Injektion, Teardown per yield, tabellengetriebene Parametrisierung und die Fallstricke breiter Scopes.