Python für Dummies: (Für Dummies)

Python ist eine der beliebtesten und vielseitigsten Programmiersprachen überhaupt. Für viele Entwickler führt deshalb kein Weg an Python vorbei. Schöpfen Sie mit diesem Buch aus dem reichen Erfahrungsschatz zweier langjähriger Softwareentwickler. Sie lernen zunächst die Syntax der Sprache und vertiefen dann das Erlernte anhand von konkreten Aufgabenstellungen. Für den Blick über den Tellerrand sorgen Kapitel zu Programmierparadigmen, Code-Qualität, Test-Ansätzen und Dokumentation. Jede Menge Tipps und Tricks und ein breites Spektrum an Beispielen lassen Sie zu einem wahren Python-Profi werden.

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